Datos de parte cero
Los datos de origen propio son información que un cliente comparte de forma intencionada y proactiva con una empresa, como preferencias, intenciones de compra y contexto personal, a través de interacciones directas como conversaciones, encuestas y formularios. A diferencia de los datos de terceros, que se recopilan sin conocimiento explícito, los datos de origen propio se basan en el consentimiento, lo que los convierte en los datos más valiosos y que mejor cumplen con la normativa de privacidad que una empresa puede recopilar.
¿Qué son los datos de parte cero?
El término «datos de parte cero» fue acuñado por Forrester Research para describir los datos que los clientes proporcionan voluntariamente a una empresa a cambio de una mejor experiencia. Esto incluye preferencias declaradas, intenciones de compra, preferencias de comunicación y contexto personal compartido directamente durante las interacciones. En la era de las normativas de privacidad y la obsolescencia de las cookies de terceros, los datos de parte cero se han convertido en el estándar de referencia para la personalización, y las conversaciones impulsadas por IA son una de las formas más eficaces de recopilarlos de forma natural a través de plataformas como los agentes de voz y SMS con IA de Plura.
En qué se diferencia el dato cero de otros tipos de datos
Comprender la jerarquía de los datos es fundamental para desarrollar una estrategia de personalización eficaz y conforme a la normativa. Los datos de origen propio se sitúan en la cima de la pirámide de confianza y precisión.
- Datos de parte cero: compartidos directa e intencionadamente por el cliente (por ejemplo, «Busco una vivienda de tres dormitorios por menos de 500 000 dólares»).
- Datos propios: recopilados a través del comportamiento de los clientes en los canales propios (por ejemplo, páginas visitadas, enlaces en los que se ha hecho clic), inferidos en lugar de declarados.
- Datos de segunda mano: datos propios de otra empresa compartidos a través de una asociación, menos directos y menos transparentes para el cliente.
- Datos de terceros: recopilados de fuentes externas sin relación directa con el cliente, cada vez más restringidos por las normativas de privacidad y los cambios en los navegadores.
Por qué los datos de origen propio son importantes para los propietarios de negocios
A medida que se endurecen las normativas de privacidad y se deteriora el seguimiento por parte de terceros, las empresas que dependen de datos inferidos o comprados se enfrentan a riesgos crecientes en materia de precisión y cumplimiento. Los datos de origen propio dan la vuelta a la ecuación: los clientes te dicen exactamente lo que quieren, cuándo lo quieren y cómo prefieren que se les contacte. Se trata de los datos más precisos y fiables que existen.
¿Sigues dependiendo de fuentes de datos de terceros que cada año son menos fiables y más restrictivas? ¿Qué pasaría si cada conversación de IA con un cliente potencial o un cliente capturara automáticamente sus preferencias e intenciones expresadas? ¿Cuánto más eficaces serían tus campañas si la personalización se basara en lo que los clientes te dicen, y no en lo que tú supones?
Cómo encaja Plura en esta categoría
Los agentes de IA de Plura están diseñados para recopilar datos de cero partes de forma natural durante las conversaciones, calificando clientes potenciales, capturando preferencias y documentando las intenciones de los clientes en tiempo real. Estos datos se almacenan en la base de datos con estado de Plura y están disponibles en todas las interacciones futuras a través de la bandeja de entrada unificada.
- Captura de datos conversacionales: los agentes de IA recopilan preferencias, intenciones y contexto personal expresados durante conversaciones naturales por voz y SMS, sin necesidad de rellenar formularios.
- Almacenamiento de memoria con estado: todos los datos de origen propio se almacenan de forma persistente y son accesibles a través de canales y sesiones para su futura personalización.
- Arquitectura que prioriza el cumplimiento normativo: la recopilación de datos se realiza dentro de la infraestructura de Plura, que cumple con las normas SOC 2, HIPAA y RGPD, lo que garantiza que se documente el consentimiento y se protejan los datos.
- Inteligencia procesable: los datos de origen propio se incorporan directamente a la lógica del flujo de trabajo, lo que permite a los agentes de IA personalizar la comunicación, dirigir las conversaciones y activar acciones basadas en las preferencias expresadas por los clientes.
Capacidades clave para la recopilación de datos de origen propio
Al desarrollar una estrategia de datos zero-party, busque estas capacidades en su plataforma de comunicación:
- Diseño de conversaciones naturales: la capacidad de integrar la recopilación de datos en el flujo orgánico de la conversación, sin encuestas forzadas ni formularios rígidos.
- Extracción de datos estructurados: análisis y almacenamiento automáticos de las respuestas de los clientes como campos de datos estructurados y procesables.
- Persistencia entre canales: garantizar que los datos recopilados por voz estén disponibles en los seguimientos por SMS y viceversa.
- Gestión de la privacidad y el consentimiento: mecanismos integrados para documentar el consentimiento y respetar las preferencias de datos en cada punto de contacto.
Preguntas frecuentes relacionadas con
Datos de parte cero
¿Cuál es la diferencia entre datos de origen propio y datos de origen externo?
Los datos de origen cero son información que los clientes comparten contigo de forma intencionada y proactiva, como indicar su presupuesto, preferencias o plazos de compra durante una conversación. Los datos de origen propio son información que recopilas al observar el comportamiento de los clientes en tus canales propios, como las páginas visitadas, los correos electrónicos abiertos o el historial de compras. Ambos son valiosos, pero los datos de origen cero son más precisos porque reflejan lo que los clientes te dicen explícitamente en lugar de lo que deducís de su comportamiento.
¿Los datos de parte cero solo se recopilan a través de encuestas y formularios?
No. Aunque las encuestas y los formularios son métodos de recopilación habituales, las conversaciones impulsadas por IA son una de las formas más eficaces y naturales de recopilar datos de cero partes. Cuando un cliente comunica a un agente de IA sus preferencias, necesidades o intenciones durante una llamada telefónica o un intercambio de mensajes de texto, se trata de datos de cero partes capturados de forma orgánica. Los agentes de IA de Plura están diseñados para recopilar esta información como parte natural del flujo de la conversación, sin la fricción de las encuestas formales.
¿Cómo mejoran los datos de origen propio el rendimiento del marketing y las ventas?
Los datos zero-party permiten una comunicación hiperpersonalizada basada en lo que los clientes desean explícitamente, en lugar de conjeturas estadísticas. Los equipos de ventas pueden adaptar su discurso a las necesidades expresadas, las campañas de marketing pueden segmentar al público según las preferencias declaradas y las secuencias de seguimiento pueden programarse en función de los plazos indicados por los clientes. Las empresas que utilizan datos zero-party suelen obtener mayores tasas de conversión, menores costes de adquisición y una mayor fidelidad de los clientes, ya que la experiencia se percibe como genuinamente personalizada.
¿La recopilación de datos de parte cero cumple con las normativas de privacidad como el RGPD y la CCPA?
Sí. De hecho, los datos de parte cero se consideran el tipo de datos que más cumple con la normativa de privacidad, ya que son compartidos voluntariamente por el cliente con plena conciencia. Sin embargo, las empresas deben seguir documentando el consentimiento, almacenando los datos de forma segura y atendiendo las solicitudes de eliminación de datos. La plataforma de Plura garantiza que la recopilación de datos de parte cero se realice dentro de una infraestructura que cumple con el RGPD, la HIPAA y la SOC 2, con registros de auditoría completos.
¿Cuál es la mejor manera de empezar a desarrollar una estrategia de datos de origen propio?
Comience por identificar los datos de clientes más valiosos para su negocio, como la intención de compra, el presupuesto, las preferencias o el plazo de decisión. A continuación, diseñe flujos de trabajo de conversación con IA que muestren de forma natural estos datos durante la calificación de clientes potenciales, las interacciones de asistencia o las secuencias de seguimiento. Utilice una plataforma con estado como Plura para almacenar y activar estos datos en todas las interacciones futuras, asegurándose de que cada conversación se base en la anterior.