Producto
Consultoría de Salesforce Data Cloud
Data Cloud es la pieza que reúne en un solo perfil lo que una organización sabe de un cliente y tiene repartido entre sistemas: el operativo, la web, el correo, el canal de venta y el propio CRM. No es un almacén más: es la capa que decide qué registros son la misma persona y qué dato manda cuando dos sistemas dicen cosas distintas.
Es la pieza que menos se pide por su nombre y la que más aparece en nuestros proyectos: está en cinco de las seis fichas de caso de este sitio, siempre por el mismo motivo.
5
Casos publicados que lo usan
de 6
Fichas de caso del sitio
Por qué importa
La pieza que está debajo de las otras
Casi nadie llama pidiendo Data Cloud. Se llega aquí desde otra pieza, cuando la pregunta «por qué esto no funciona como esperaba» acaba en «de dónde sale el dato». Estas tres la necesitan para dar lo que prometen.
Marketing Cloud
Sin perfil unificado la segmentación solo puede usar nombre y correo. El criterio bueno (qué compró, dónde estuvo, en qué idioma habla) vive en otros sistemas.
Agentforce
Un agente sobre datos contradictorios produce respuestas contradictorias, y con más aplomo del que merecen. Es el requisito previo del que poco se habla.
Service Cloud
Quien atiende necesita ver todo lo que el cliente compró, preguntó y reclamó antes, sin importar por qué canal ni en qué sistema quedó registrado.
Qué trae quien pregunta
Cómo se llega hasta aquí
Nadie llama pidiendo unificar perfiles. Llama con una de estas cuatro, y todas terminan aquí.
- 01
El mismo cliente existe cinco veces
Está en el sistema operativo con un nombre, en el CRM con otro y en la herramienta de marketing con un correo distinto. Nadie sabe cuántos clientes hay de verdad, así que ningún recuento se sostiene.
- 02
La segmentación solo puede usar nombre y correo
El criterio bueno (qué compró, cuánto gastó, dónde estuvo, en qué idioma habla) vive en otro sistema. Mientras no llegue al mismo perfil, la segmentación es demográfica y da lo que da.
- 03
Cada área ve una parte del cliente
Marketing ve las campañas, atención ve las incidencias y el equipo comercial ve los pedidos. Ninguno ve al cliente completo, y por eso las tres áreas le hablan como si fuera tres personas.
- 04
Se quiere poner IA encima de todo esto
Es la conversación más habitual del último año. Un agente o un modelo predictivo sobre datos contradictorios produce respuestas contradictorias, y con más aplomo del que merecen.
Qué hacemos
Criterio antes que configuración
Quién es la misma persona, qué campo gana y qué se hace con lo que no encaja. Son decisiones de negocio con consecuencias técnicas, y se toman antes de construir porque después cada excepción se convierte en una regla escondida.
Inventariar dónde vive el cliente
Qué sistemas guardan datos de la misma persona, con qué identificador y con qué calidad. Es la parte que suele destapar dos o tres fuentes que nadie recordaba.
Decidir el criterio de identidad
Qué combinación de datos convierte dos registros en la misma persona. Es una decisión de negocio con consecuencias: un criterio laxo fusiona clientes distintos y uno estricto deja duplicados.
Resolver los conflictos campo a campo
Cuando dos sistemas dan un teléfono distinto, cuál gana y por qué. Se decide antes de construir, porque después cada excepción se convierte en una regla escondida.
Construir los atributos que se van a usar
Valor acumulado, recurrencia, última interacción, categoría preferida. Calculados una vez en el perfil en lugar de recalculados en cada herramienta con criterios que divergen.
Poner el perfil donde hace falta. Disponible para marketing, para atención y para el equipo comercial en la misma ficha que ya usan, no en una consola aparte a la que nadie entra.
Gobierno y consentimiento. Qué dato se puede usar para qué, con el consentimiento asociado al perfil unificado y no a cada sistema por separado. Es un requisito legal y también lo que evita el uso que molesta al cliente.
Dónde está la frontera
Data Cloud no es un almacén de datos, y no siempre hace falta
Es la pieza que más se confunde con otras y también la que más se compra antes de tiempo. Dos motivos para decirlo claro.
No sustituye al almacén analítico
Si la pregunta es «cuánto vendimos por región el trimestre pasado», eso es un almacén y un informe. Data Cloud existe para actuar sobre una persona concreta, no para agregar.
No sustituye a la integración
Mover el dato entre sistemas y mantenerlo sincronizado sigue siendo trabajo de integración; Data Cloud consume lo que llega. Las dos piezas se complementan y ninguna hace el trabajo de la otra.
No es el maestro de nada
El sistema operativo sigue siendo el dueño de su dato. Data Cloud unifica la vista, no arrebata la propiedad, y confundirlo crea un tercer sitio donde el dato divergir.
Con una sola fuente fiable, no hace falta
Si el cliente existe en un único sistema y ese sistema es correcto, unificar no resuelve nada. La pieza se justifica cuando hay varias fuentes que se contradicen.
Es el requisito previo de casi todo lo demás
La automatización de marketing y los agentes de IA rinden en proporción a lo bueno que sea el perfil que leen. Por eso en nuestros proyectos suele ir antes, no después.
La prueba
Cinco proyectos, la misma tarea
En las cinco fichas Data Cloud hace exactamente lo mismo: construir el perfil unificado del huésped sobre sistemas que no se hablaban. Que sea siempre lo mismo no es pobreza del ejemplo, es que el problema es siempre el mismo.
- Vincci Hotels
- Unificación del perfil de huésped desde el PMS, la web y el CRM, y segmentación predictiva
- Catalonia Hotels & Resorts
- Perfil unificado de huésped consolidando PMS, motor de reservas, email y web, con segmentación en tiempo real
- Derby Hotels Collection
- Perfil unificado del huésped agregando PMS, web, email y preferencias declaradas
- HTOP Hotels
- Perfil unificado del huésped agregando datos del PMS, la web y el comportamiento de email
- Cadena hotelera urbana española
- Perfil unificado del huésped accesible por marketing, atención y los propios hoteles
Vincci Hotels
De base de datos dormida a motor de reserva directa
36 hoteles de 4 y 5 estrellas en España, Portugal y Túnez
Vincci tenía cientos de miles de huéspedes que habían dormido en sus hoteles y un 68% de las reservas entrando por intermediarios con comisiones de entre el 15% y el 20%. Unificamos el perfil del huésped desde el PMS, la web y el CRM, y montamos los journeys de todo el ciclo de estancia junto con el programa de fidelización.
+8 pp
Reservas directas sobre el total
−4,2 pp
Comisión media pagada a intermediarios
+18 pp
Tasa de apertura de email
Catalonia Hotels & Resorts
Activar una base de 900.000 contactos que perdía valor cada año
Más de 70 hoteles en España, Portugal, República Dominicana y Cuba
Más del 62% de las reservas de resort llegaba por intermediarios con comisiones superiores al 18%, mientras una base propia de más de 900.000 contactos se degradaba sin recibir nada relevante. Integramos el PMS con marketing y segmentamos por mercado de origen, idioma, destino visitado y comportamiento de reserva previo.
+18 pp
Reservas de resort por canal directo
−4,3 pp
Comisión media pagada a intermediarios
×2,4
Revenue atribuible a email en temporada alta
Derby Hotels Collection
Cada hotel era una isla, en un grupo de lujo
18 hoteles boutique en Barcelona, Madrid, Londres y París
Un huésped que había estado en cinco hoteles del grupo no se reconocía como el mismo al llamar, las solicitudes de grupos tardaban 96 horas de media en responderse y la conversión de la web directa se quedaba en el 14%. Unificamos el perfil del huésped sobre tres sistemas de gestión distintos y centralizamos atención, personalización y el proceso comercial de grupos.
+6 pp
Conversión de reserva directa por web
−72%
Tiempo de respuesta a solicitudes de grupos
+12 pp
Abandonos de reserva recuperados
HTOP Hotels
Ochenta touroperadores en la cabeza de cada director de hotel
12 hoteles de playa en el Maresme y la Costa Brava
El 75% del inventario se vendía a través de touroperadores europeos, pero la relación comercial vivía en la cabeza de cada director y la producción se controlaba en hoja de cálculo. Montamos la gestión de cuentas, contratos y cupos, y construimos el perfil del huésped final pese a que la reserva llegaba por intermediario.
+28%
Producción de agencias, en noches de habitación al año
−65%
Tiempo de renovación de contratos
+8 pp
Tasa de repetición de huéspedes
Cadena hotelera urbana española
Ciento diez hoteles comunicando cada uno por su cuenta
Más de 110 hoteles urbanos
Marketing, atención al cliente y los equipos comerciales de grupos trabajaban con herramientas desconectadas: un tercio de las incidencias no se resolvía en 24 horas y las peticiones de grupos se contestaban desde bandejas personales en 72 horas. Unificamos la atención, el perfil del huésped y el proceso de grupos, con un agente de IA generando las propuestas.
−68%
Tiempo de respuesta a solicitudes de grupos
+4 pp
Conversión de peticiones de grupos a reserva
+25 pp
Incidencias resueltas en menos de 24 horas
Preguntas frecuentes
Preguntas frecuentes
¿Qué es Salesforce Data Cloud y para qué sirve?
Data Cloud es la capa de Salesforce que reúne en un solo perfil los datos de un mismo cliente repartidos entre varios sistemas (el operativo del negocio, la web, el correo, el canal de venta y el CRM) y resuelve dos cosas que ningún sistema por separado puede resolver: qué registros son la misma persona y qué dato manda cuando dos fuentes se contradicen. Sirve para que la segmentación, la atención y los agentes de IA trabajen sobre una versión única del cliente en lugar de sobre su propia copia parcial.
¿Qué diferencia hay entre Data Cloud y un almacén de datos?
Un almacén de datos está pensado para agregar y responder preguntas de conjunto: cuánto se vendió, por qué región, en qué periodo. Data Cloud está pensado para actuar sobre una persona concreta en el momento en que interactúa: reconocerla, saber qué ha hecho antes y decidir qué corresponde ahora. Se pueden tener los dos y es lo habitual en organizaciones grandes; lo que no funciona es pedirle a uno el trabajo del otro.
¿Hace falta Data Cloud para usar Agentforce o Marketing Cloud?
No es un requisito técnico, pero sí determina el resultado. Tanto un agente de IA como un journey de marketing rinden en proporción a lo bueno que sea el perfil que leen: sobre datos contradictorios producen respuestas contradictorias. Cuando el cliente existe en una sola fuente fiable no hace falta unificar nada; cuando existe en cuatro sistemas que no se hablan, unificar antes sale más barato que corregir después.
¿En qué proyectos habéis usado Data Cloud?
En cinco de los seis casos publicados en este sitio, siempre para lo mismo: construir el perfil unificado del huésped a partir del sistema de gestión hotelera, la web, el correo y el CRM. Vincci Hotels lo usa con segmentación predictiva; Catalonia Hotels & Resorts consolidando además el motor de reservas, con segmentación en tiempo real; y una cadena urbana de más de cien hoteles lo hace accesible a marketing, atención y los propios hoteles.
Las otras piezas
Casi nunca se decide una sola
Los productos comparten la ficha de cliente, y por eso el orden en que se implantan importa más que cuál se elige primero.
Sales Cloud
El sistema donde vive la relación comercial: a quién vendes, en qué punto está cada operación y qué va a cerrar este trimestre.
Service Cloud
El sistema donde vive lo que el cliente pide después de comprar, con el contexto de todo lo anterior.
Marketing Cloud
El sistema que decide a quién se le habla, cuándo y de qué, usando lo que la organización ya sabe de esa persona.
Agentforce
Agentes que resuelven o preparan trabajo dentro del CRM utilizando la información que ya tienes en Salesforce.
MuleSoft
La capa que mueve el dato entre Salesforce y el resto de sistemas, con un contrato explícito en cada dirección.
Commerce Cloud
La tienda como parte del CRM: quien compra online es la misma persona que ya existe en el sistema.
Tableau
La capa que responde preguntas de dirección cruzando el CRM con los datos que viven fuera de él.
¿En cuántos sitios existe tu cliente?
Si la respuesta es más de uno y no coinciden, ahí está el trabajo. Cuéntanos qué sistemas guardan datos de la misma persona y con qué identificador.