¿Qué es el enriquecimiento de datos?

El enriquecimiento de datos es el proceso de añadir valor a sus datos ya existentes proporcionando información y contexto suplementarios. Los datos adicionales pueden recuperarse de otra fuente de datos dentro de la misma organización o de una aplicación de terceros completamente diferente. 

Por ejemplo, supongamos que su aplicación muestra un nombre de usuario o un número de identificación único. Puede hacer referencia fácilmente a los detalles del usuario final, como su nombre real, número de teléfono asociado y dirección de correo electrónico. Esto ayuda a los equipos de ventas y éxito del cliente a comunicarse con los usuarios utilizando su información real. 

Lo que hace que el enriquecimiento de datos sea tan útil es que proporciona más información sobre los clientes con los que está tratando. Especialmente cuando la información está dispersa y fragmentada, el enriquecimiento de datos juega un papel clave en la producción de resultados completos.

Baremetrics está aquí para enriquecer la información que conoce sobre sus clientes. Debe registrarse para prueba gratuita de Baremetrics y comience a aprender sobre sus clientes. 

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Enriquecimiento de datos para sus clientes en Baremetrics

En Baremetrics, hay dos características que se pueden usar para enriquecer los datos de sus clientes. 

La herramienta Baremetrics Perspectivas de Personas llena sus perfiles de cliente con información sobre sus clientes. Esta herramienta rellenará automáticamente sus perfiles de cliente con su ubicación, nombres reales y correos electrónicos. También le facilitará el seguimiento de cada cargo, pago fallido e historial de transacciones de sus clientes.

La herramienta de Aumento de datos de Baremetrics fusiona sus métricas empresariales con datos externos para que pueda saber más sobre sus clientes. Por ejemplo, conecta la puntuación NPS que un cliente le dio con el perfil de ese cliente, para que sepa exactamente cuán satisfechos están cuando hable con ellos la próxima vez.

También puede correlacionar el número de veces que un cliente se ha comunicado con soporte a su puntuación NPS o su tasa de abandono.  

¿Cómo puede obtener datos enriquecidos sobre sus clientes?

Hay varios herramientas de terceros disponibles para enriquecimiento de datos. La pregunta importante antes de optar por cualquier herramienta es ¿qué tipo de datos está buscando? 

Dependiendo del tipo de datos que tenga y su propósito, utilizará herramientas diferentes. Por ejemplo, si sus datos están en una hoja de cálculo, habrá herramientas de enriquecimiento de datos como Clearbit que pueden tomar una entrada de .csv y devolver un .csv de datos completamente enriquecidos.

El problema con eso es cómo aplicar los datos enriquecidos cuando están en forma de .csv. Si sus datos están directamente en la aplicación y los está aplicando en la aplicación para mejorar su experiencia del cliente, entonces puede que quiera usar una herramienta como Baremetrics que puede integrarse directamente con su kit de herramientas de experiencia del cliente. 

También depende del tipo de información que está buscando. Por ejemplo, si está desarrollando un software de entrega de comida, entonces la información convencional sobre género o estado civil no hace un buen parámetro de orientación. Las compras anteriores o las geolocalizaciones lo ayudarán a orientar mejor a su cliente. 

¿Qué tipos de datos pueden enriquecer sus perfiles de cliente?

Para empezar, veamos los diferentes tipos de datos que puede usar para enriquecer sus perfiles de cliente.

1. Datos de identidad 

Los datos de identidad se refieren a datos sobre la identidad de una persona, como nombre, número de teléfono y correo electrónico. Este tipo de "investigación de usuario" identifica qué tipos de personas están interesadas en sus productos y servicios. 

Los datos básicos generalmente se recopilan cuando un usuario se registra en su sitio web. La forma alternativa es usar una herramienta de terceros para fusionar los datos dispersos en toda Internet y darles sentido. Por ejemplo, extrayendo correos electrónicos de lugares públicos que coincidan con el nombre proporcionado.

Puede recopilar fácilmente este tipo de datos por su cuenta buscando en Google la información relacionada con la persona que desea enriquecer. Sin embargo, a escala de cientos de personas, se vuelve extremadamente tedioso. Si necesita hacerlo a gran escala, definitivamente le recomendamos usar una herramienta ¡para hacerlo!

2. Identificadores socioeconómicos

Mientras que los datos convencionales allanan el camino hacia el marketing dirigido, son los identificadores socioeconómicos como salario, posición, industria, tamaño de la empresa y título del puesto los que realmente le permiten entrar en la mente de su cliente o prospecto. Poder identificar el área de trabajo de alguien afecta indirectamente de qué debería hablar con ellos. 

Por ejemplo, si sabe que su contacto está en contabilidad, lo más probable es que esté hablándole sobre la facturación y los contratos de consumidor de su producto. 

Si una prueba gratuita gana menos que el salario promedio para un país determinado, es poco probable que esté interesado en invertir en una versión premium o de gama alta de su producto/servicio. Por otro lado, mostrar un plan razonable con características limitadas pero emocionantes podría aumentar las posibilidades de conversión, ya que el dinero es un recurso limitado en este escenario. 

Si alguien es de una empresa grande, es probable que el dinero no sea un problema. Un prospecto de este tipo es más probable que esté interesado en asegurar un contrato de 3 años a un costo mensual bajo. 

Conocer la situación de su prospecto es crítico para acertar con la mensajería.

3. Datos de comportamiento

Los datos de comportamiento incluyen información sobre los hábitos de navegación del cliente, hábitos de compra y actividad en redes sociales. Estos datos ayudan a evaluar el recorrido de un cliente desde la búsqueda hasta la compra. Si tenemos esta información, la comunicación dirigida puede ayudar en más conversiones. Eventualmente, conduce a más ganancias. 

La La característica de Perspectivas de personas Baremetrics ofrecida por 

sirve como ejemplo para esta categoría. Ofrece perfiles ricos de clientes que rastrean a sus clientes y conocen todo su comportamiento en la aplicación. 

People Insights realiza un seguimiento de los pagos fallidos y de cada transacción realizada a través del perfil de un cliente.

El comportamiento en la aplicación es extremadamente importante tanto para ventas como para el éxito del cliente. Saber qué está o no está haciendo su cliente en la aplicación puede llevar a un mejor cuidado del cliente.

4. Datos cualitativos

Tomemos como ejemplo la industria del cuidado de la piel. Últimamente, el sector ha estado creciendo a una tasa exponencial con una amplia gama de empresas y toneladas de productos. La investigación cualitativa sobre tus clientes, como los ingredientes clave preferidos por un cliente dentro de un producto, puede ser útil al hacer recomendaciones. Por ejemplo, alguien con piel grasa propensa al acné probablemente optaría por un producto a base de ácido salicílico en lugar de, digamos, un humectante pesado diseñado para piel seca. Si bien el aprendizaje automático juega un papel importante en la extracción de sentimientos de un texto o reseña, los resultados pueden mejorarse significativamente si los datos con los que comenzamos son lo suficientemente buenos desde el principio. Aquí es donde entran en juego los datos cualitativos.

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Una excelente herramienta para el enriquecimiento de datos

Aunque hay varias aplicaciones de terceros disponibles en la web, Baremetrics es excelente para enriquecer datos de cualquiera que esté usando actualmente tu aplicación. Baremetrics es una herramienta de métricas empresariales que proporciona 26 métricas para la evaluación de tu negocio, como MRR, ARR, LTV y más. Baremetrics tiene características adicionales, como People Insights y Augmentation. Con la función La característica de puedes: 

1. Personalizar la segmentación de usuarios: Separa a los clientes según una condición determinada, como ubicación o comportamiento.

2. Enriquecer perfiles de clientes: Recibe notificaciones sobre la ubicación de tus clientes, transacciones, qué tan activos son, y mucho más. 

3. Gestionar suscripciones manuales: ¿Eliminaste una instancia por accidente? Ahora puedes agregar clientes manualmente, así como agregar información del cliente manualmente.

Preguntas Frecuentes

¿Qué es el enriquecimiento de datos?

El enriquecimiento de datos es el proceso de mejorar sus datos existentes de clientes o prospectos con información adicional de fuentes de terceros — datos firmográficos (tamaño de la empresa, industria, ingresos), datos demográficos, datos de comportamiento o datos tecnográficos (la pila tecnológica que utiliza una empresa). El objetivo es convertir un registro de cliente delgado (correo electrónico + nombre) en uno rico que apoye mejores decisiones de segmentación, orientación y retención.

¿Cómo funciona técnicamente el enriquecimiento de datos?

La mayoría del enriquecimiento de datos se realiza a través de API que toman un campo clave (dirección de correo electrónico, dominio de la empresa, número de teléfono) y devuelven registros coincidentes de una base de datos de terceros. El proveedor de enriquecimiento compara con sus propios datos recopilados — fuentes públicas, integraciones de asociaciones, web scraping — e incorpora campos a sus registros de clientes. Las plataformas de enriquecimiento modernas actualizan los datos continuamente, por lo que los cambios (cambios de trabajo, traslados de empresas) se detectan automáticamente.

¿Qué tipos de datos puede enriquecer?

Cuatro categorías principales. Firmográficos: nombre de la empresa, tamaño, industria, ubicación, ingresos. Demográficos: título de contacto, antigüedad, rol. Tecnográficos: pila de software, herramientas en uso, señales de inversión en tecnología. Comportamiento: actividad web, participación en contenido, señales de intención de compra de fuentes de terceros. La combinación correcta depende de lo que intente predecir — ajuste de ventas para B2B, riesgo de abandono para SaaS, potencial de expansión para clientes existentes.

¿Por qué es importante el enriquecimiento de datos para la retención de SaaS?

Los datos de enriquecimiento mejor permiten una mejor predicción del riesgo de abandono e intervenciones de retención específicas del segmento. Un cliente cuya empresa acaba de reducirse un 30% es un riesgo de retención diferente al de uno cuya empresa acaba de recaudar una Serie B — incluso si su uso se ve idéntico en sus análisis de productos. El enriquecimiento expone esas señales externas para que su equipo de CS pueda intervenir donde más importa.

¿Ayuda el enriquecimiento de datos con la recuperación de pagos?

Indirectamente, sí. El enriquecimiento mejora la precisión de la segmentación, lo que le ayuda a decidir qué segmentos de clientes deben estar en su flujo de cobro automatizado y cuáles deben excluirse (VIP, cuentas marcadas por dificultades, contratos empresariales facturados manualmente). La función de exclusión de segmentos de clientes de Baremetrics Recover es más útil cuando los datos de clientes subyacentes están bien enriquecidos, porque los criterios de exclusión pueden ser específicos e informados.

¿Cuál es el ROI del enriquecimiento de datos?

El ROI del enriquecimiento varía ampliamente según el caso de uso. El enriquecimiento del lado de ventas (mejor orientación de leads) típicamente muestra ROI dentro de 3-6 meses a través de tasas de conversión mejoradas. El enriquecimiento del lado de retención es más difícil de atribuir, pero el apalancamiento está en identificar clientes en riesgo antes. Para la mayoría de SaaS, el enriquecimiento con el ROI más alto es datos firmográficos + tecnográficos alimentando un modelo de riesgo de abandono, emparejado con alcance de CS proactivo para cuentas de alto riesgo.

Enriquecimiento de datos, segmentación de clientes y apalancamiento de retención

El enriquecimiento de datos convierte registros de clientes delgados en el tipo de fuente de segmentación rica que le permite tomar acciones de retención más inteligentes. El valor no está en los datos en sí — está en las decisiones que los datos permiten: a quién vender adicional, a quién retener, a quién excluir del alcance automatizado cuando su situación requiere un toque personal.

Una aplicación específica que vale la pena destacar: los datos de clientes enriquecidos mejoran la precisión de los sistemas de cobro automatizados. Baremetrics Recover admite la exclusión de segmentos de clientes específicos del flujo automatizado — VIP, cuentas marcadas por dificultades, empresas facturadas manualmente — y esa segmentación es más precisa cuando los datos de clientes subyacentes están bien enriquecidos. En 148 clientes de Baremetrics Recuperar para la automatización de gestión de pagos fallidos en diciembre de 2024, $1,35 millones se recuperaron en un solo mes; los clientes de mejor desempeño usaban consistentemente la exclusión consciente del segmento de cliente como parte de su configuración.

Si está invirtiendo en enriquecimiento de datos para propósitos de retención, el lado de pagos fallidos es una de las aplicaciones con mayor apalancamiento. Vea nuestro guía de gestión de dunning para el marco y guía de abandono involuntario para la definición del problema.

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