Datos unificados para medir el marketing empresarial
Generado por Klaviyo AI
La guía explica cómo unificar datos de clientes y medir el rendimiento del marketing entre marcas, canales y regiones. Describe cómo la atribución omnicanal y los análisis de embudo, RFM y predictivo ayudan a orientar presupuestos, identificar abandonos y personalizar acciones desde Klaviyo.
- Datos integrados: Reunir los datos y las herramientas de activación en un mismo sistema permite medir y actuar sin trasladar información entre plataformas.
- Atribución omnicanal: La atribución lineal de varios puntos de contacto reparte los ingresos entre canales sin contabilizarlos por duplicado.
- Análisis del embudo: Identificar dónde abandonan los clientes permite priorizar mejoras entre marcas y mercados.
Título breve: Guía de Klaviyo Marketing Analytics para empresas
Título SEO: Klaviyo Marketing Analytics para empresas: mide y aumenta los ingresos a escala
Descripción SEO: Descubre cómo las marcas empresariales unifican datos fragmentados, atribuyen ingresos en cada canal y crean una elaboración de informes de marketing analytics en la que la dirección confía de verdad.
Fecha de publicación: 19/8/2026
Según una encuesta de Gartner de septiembre de 2024, solo el 52 % de los CMO y otros líderes sénior de marketing afirmó que podía demostrar el valor de sus iniciativas de marketing.
Joseph Enever, Analista sénior director en Gartner, recomienda «aprovechar métricas más complejas para comunicar valor». Puede que sea un buen consejo, pero también hay un coste que tener en cuenta.
Cuanto más complejas sean las métricas, más compleja será la elaboración de informes y, en algún momento, puede que descubras que los procesos se ralentizan y salen a la luz silos de datos. De repente, te muestras tan escéptico con tu propia elaboración de informes como otros miembros del equipo directivo.
Esta guía te enseña a escalar correctamente la complejidad de la elaboración de informes con datos unificados. Cubrimos los fundamentos del análisis unificado a nivel empresarial, la atribución omnicanal, el análisis del embudo, el análisis RFM y el análisis predictivo que puede mejorar el retorno de la inversión.
¿Qué es el análisis para empresas?
El análisis empresarial es la práctica de recopilar, unificar e interpretar datos en todos los canales de compra activos, marcas, equipos y regiones para medir qué impulsa los ingresos y orientar la estrategia.
Las grandes marcas utilizan análisis para empresas para centralizar y estandarizar la elaboración de informes en todo el porfolio, de modo que todas las personas de la empresa tengan acceso al nivel adecuado de elaboración de informes para su función.
Mientras que las pequeñas y medianas empresas suelen hacer un seguimiento de las métricas de menos tiendas, divisas y canales de marketing, las empresas más grandes hacen un seguimiento de millones de interacciones de clientes en muchas regiones.
Y, a diferencia de las pymes, los análisis para empresas también implican procedimientos de gobernanza más complejos, lo que significa que el acceso a la elaboración de informes basado en roles y los registros de auditoría deben integrarse en el software y los procesos de análisis y elaboración de informes.
Configurar la base de analítica empresarial: unificar e integrar conjuntos de datos de clientes
Según el estudio de Klaviyo sobre profesionales del marketing B2C de 2026, casi 1 de cada 5 profesionales del marketing afirma que el mayor desafío de su pila tecnológica de marketing es tener demasiadas herramientas, lo que provoca complejidad o ineficiencia, o la dificultad para integrar herramientas y sistemas en toda la pila.
Sin datos de clientes unificados, a los equipos empresariales les puede resultar difícil justificar nuevas iniciativas en las oficinas internacionales. Tampoco pueden comprender claramente las preferencias y los comportamientos de sus clientes, ni incorporar esa información a la elaboración de informes en tiempo real con los que puedan actuar de inmediato desde la misma plataforma.
Cuando las marcas empresariales piensan en datos unificados, a menudo piensan en su plataforma de datos de clientes independiente que recopila y almacena datos de clientes de múltiples fuentes. Las plataformas de datos de clientes independientes también permiten la resolución de identidad, unifican los perfiles de clientes y ponen esos datos a disposición de plataformas de automatización de marketing, analítica y atención al cliente.
Pero lo que una plataforma de datos de clientes independiente no hace es actuar en función de nada de eso. Una plataforma de datos de clientes no crea segmentos de audiencia, no activa flujos omnicanal, no ejecuta campañas personalizadas ni mejora las interacciones de atención al cliente.
Para hacer cualquiera de esas cosas, los datos tienen que salir de la plataforma de datos de clientes y pasar a otra de esas herramientas. Y en cuanto mueves los datos, tienes que asegurarte de que vuelven intactos y en tiempo real, para que tus modelos de elaboración de informes y atribución sigan siendo creíbles para toda tu organización.
Por eso, cada vez más equipos empresariales recurren a lo que se denomina «datos de clientes integrados» como alternativa a una plataforma de datos de clientes independiente. Los datos integrados significan que los datos y las herramientas que usa el equipo para actuar en función de ellos se encuentran en el mismo sistema.
Helen of Troy, la empresa matriz de marcas como OXO, Hydro Flask y Revlon, migró 3 de sus marcas a un CRM empresarial autónomo y ahora usa integraciones de CRM con Facebook, Google y TikTok para crear audiencias similares a las que dirigirse y excluir a los suscriptores actuales de email y SMS de las campañas de captación de pago.
Después del cambio, Helen of Troy registró una reducción del 40 % en el coste total de propiedad [EN] y eliminó cientos de tickets de TI al año.
Cómo evaluar un CRM empresarial frente a una plataforma de datos de clientes independiente para análisis empresariales
**Criterios** | **CRM empresarial** | **Plataforma de datos de clientes independiente** |
|---|---|---|
Actualización de datos | Los perfiles de clientes se actualizan en tiempo real en todos los canales. | Los perfiles de los clientes se actualizan según un calendario, en función de las transferencias de datos automatizadas y las cargas por lotes. |
Resolución de identidad | La resolución de identidades está integrada directamente en la plataforma. | La resolución de identidad se produce dentro de la plataforma de datos de clientes. |
Quién es responsable de los datos en el día a día | Los profesionales del marketing pueden acceder a los datos de los clientes y gestionarlos directamente, sin depender del equipo de ingeniería. | Normalmente, un equipo de datos o de ingeniería controla el acceso. Es posible que los profesionales del marketing tengan que solicitar los datos que necesitan. |
Estructura de costes | Una sola plataforma sustituye varias herramientas con una única estructura de precios. | Las herramientas independientes generan costes adicionales de integraciones, licencias, mantenimiento e ingeniería, lo que aumenta el coste total de propiedad. |
Intercambio de datos entre marketing y atención al cliente | Los datos de marketing y de atención al cliente conviven en el mismo perfil de cliente, lo que crea una vista unificada sin integraciones adicionales. | Los datos de marketing y de atención al cliente se encuentran en sistemas separados y deben integrarse para crear una vista compartida. |
Atribución omnicanal empresarial: cómo dejar de contabilizar los ingresos por duplicado
Los recorridos del cliente no son lineales y no tienen el mismo aspecto en todo el porfolio.
- Es posible que el comprador A, en una región y una categoría de producto concretas, se vea influido por 5 interacciones online antes de decidir finalmente hacer una compra en tienda. También puede explorar en tienda, escanear un código QR para suscribirse al boletín regional y hacer otra compra después de 3 interacciones online más.
- Es posible que el comprador B en otra región responda al sentido de urgencia inherente a uno de tus productos virales. Puede que hayan interactuado con tu marca unas cuantas veces hace muchos meses, pero que solo hayan comprado después de una o dos interacciones más recientes. Según el modelo de negocio en distintas regiones, puede que te interese personalizar el modelo de atribución para tener en cuenta cualquier realidad que ya conozcas sobre el negocio. También es posible que quieras apoyarte más en un modelo de atribución que en los demás o usar una combinación de ellos en distintos momentos.
Estos son algunos modelos básicos de atribución en los que apoyarte en distintos momentos:
Sin embargo, en algún momento, la mayoría de los equipos empresariales utilizan atribución omnicanal lineal de varios puntos de contacto [EN]. Este tipo de atribución asigna a cada canal la parte que le corresponde, sin contabilizar los ingresos dos veces. Cuando utilizas este tipo de modelo de atribución, puedes evitar destinar presupuesto al canal equivocado solo porque fue el último con el que interactuó un cliente.
Deberías poder configurar la atribución omnicanal en la plataforma de Klaviyo Marketing Analytics. A continuación, te indicamos cómo empezar:
- **Elige una plataforma con Klaviyo Marketing Analytics integradas, **como un CRM B2C con una plataforma de datos de clientes (plataforma de datos de clientes) integrada. Esta es la infraestructura de datos que centraliza cada interacción del cliente con la marca. Cuando estos datos se encuentran en un único lugar, los modelos de atribución son más precisos porque obtienen datos completos.
- **Asegúrate de que el script de seguimiento del sitio esté instalado. **Esto puede incluir un fragmento de código personalizado específicamente en la página de pago, ya que es donde los datos de conversión se vinculan en última instancia a una sesión.
- Usa etiquetas UTM (Urchin Tracking Module) precisas. Dado que la atribución depende de UTM (Urchin Tracking Module) source/medium, las campañas con etiquetas faltantes o incoherentes podrían etiquetarse como desconocidas.
- Actualiza la configuración del modelo de atribución. Elige qué modelo de atribución tiene más sentido para tu marca y configura el periodo de atribución en consecuencia. También deberías personalizar qué tipos de mensajes se consideran puntos de contacto significativos (por ejemplo, podrías excluir los mensajes transaccionales o los clics de bots).
Análisis del embudo para equipos empresariales
El análisis de embudo [EN] es el proceso de identificar dónde y por qué las personas abandonan antes de pasar a la siguiente etapa del ciclo de vida del cliente.
Para equipos grandes que gestionan varias marcas y mercados, el análisis del embudo ayuda específicamente con la priorización. El análisis del embudo revela en qué punto se pierden más clientes, lo que significa que los equipos pueden centrarse en las «oportunidades rápidas» y aumentar los ingresos rápidamente bajo presión.
En un nivel básico, el recorrido del cliente puede implicar explorar un producto, añadir un producto al carrito, iniciar el proceso de pago y realizar un pedido. Una ruta específica de email podría consistir en recibir un mensaje automatizado, abrirlo, hacer clic y, después, comprar un producto.
Con el análisis del embudo, cada paso muestra un porcentaje de compradores que llegaron hasta el siguiente paso del recorrido. Por ejemplo, si una cantidad considerable de compradores de un determinado segmento añade un producto al carrito, pero no completa el proceso de pago, esa caída es la prioridad y hay que corregir algo en la página de pago de una forma que conecte con ese segmento.
También puedes usar el análisis del embudo junto con el análisis de cohortes para obtener una comprensión más completa de las tendencias. Por ejemplo, Naturium usó los análisis de embudo y de cohortes para hacer un seguimiento de los canjes entre los miembros de su programa de fidelización Consistency Club.
Cuando el análisis de cohortes mostró que la tendencia de canje iba a la baja, el equipo lanzó una nueva oferta de fidelización («Canjea 20 puntos por 1 $ de descuento») y aumentó la tasa de canje [EN] al reducir la barrera de entrada.
Cómo el análisis RFM mejora el retorno de la inversión para grandes marcas
«RFM» significa recencia, frecuencia y valor monetario. Utiliza estas métricas importantes para analizar el comportamiento del cliente e identificar a los clientes de alto valor.
Aquí tienes un breve resumen de lo que mide el análisis de RFM [EN] y cómo puedes empezar a interpretar los datos:
**Señal** | **Qué mide** | **Qué significa** |
|---|---|---|
Recencia | Hace cuánto tiempo hizo alguien una compra | Si alguien no ha comprado en mucho tiempo, es posible que corra el riesgo de abandonar por completo. |
Frecuencia | Con qué frecuencia compra alguien | Si alguien que compra según un calendario establecido aumenta su frecuencia, puede que quiera unirse a un programa de fidelización. |
Valor monetario | Cuánto gasta alguien cuando compra | Los clientes de alto valor son VIP que deberían recibir ofertas especiales, mientras que los clientes que no gastan tanto deberían recibir ofertas de venta adicional. |
Como conjunto de analíticas empresariales, el análisis RFM ayuda a las grandes marcas a identificar a los clientes de mayor valor, reducir el abandono y desarrollar estrategias de descuento [EN] que no desperdician el presupuesto.
Por ejemplo, el minorista de calzado Marc Fisher usa segmentos RFM para enviar ofertas más específicas [EN]. Reservan los descuentos para los clientes con riesgo de abandono, mientras adoptan una postura más centrada en el valor de la marca y en el precio completo con los clientes más fieles.
Análisis predictivo para empresas: previsión del comportamiento del cliente
El análisis predictivo utiliza datos históricos de compras y comportamiento para predecir el comportamiento futuro de los clientes. Incluye métricas como el número previsto de pedidos, la fecha prevista del próximo pedido, el valor de vida del cliente estimado y el riesgo de abandono.
Cuando puedes predecir este tipo de comportamiento del cliente, puedes anticiparte enviando mensajes que tienen más probabilidades de conectar mejor cuando es más probable que ocurra.
Aquí tienes 3 formas de usar el análisis predictivo para aumentar los ingresos:
- Usa el riesgo de abandono para marcar a los clientes en riesgo, que pueden necesitar ciertos tipos de ofertas para volver a comprar. Por ejemplo, puedes crear segmentos regionales de clientes en riesgo y diseñar ofertas específicas para cada mercado que reflejen su comportamiento de navegación o los productos más vendidos en esa región.
- Usa la fecha prevista del siguiente pedido junto con los datos geográficos para personalizar ofertas para compradores que viven cerca de un establecimiento físico, pero nunca han comprado en tienda. Por ejemplo, puedes acelerar el tiempo hasta la compra empujando a clientes que ya iban a comprar de todos modos (ideal para cumplir objetivos trimestrales en el último momento cuando las previsiones no son positivas).
- Usa el valor de vida del cliente estimado para calcular el gasto de por vida, de modo que puedas dirigirte a los compradores de alto valor con incentivos especiales en tienda u online. Si quieres evitar los descuentos tanto como sea posible, por ejemplo, usa el valor de vida del cliente estimado para dirigirte a los VIP con otros beneficios, como experiencias de conserjería.
Genera más ingresos con los análisis empresariales de Klaviyo
Klaviyo es el CRM B2C autónomo que reúne datos de clientes en tiempo real, análisis, automatización de marketing, servicio de atención al cliente e IA agéntica integrada, para que las marcas empresariales puedan medir y actuar con sus datos desde el mismo lugar.
Con Klaviyo, puedes:
- Sincroniza el almacén de datos con Advanced Klaviyo Data Platform. Cambia el formato, estandariza y limpia los datos para garantizar coherencia y precisión, sin escribir código y sin esperar.
- Crea informes avanzados para las ventas entre regiones. Utiliza agrupaciones ilimitadas, propiedades de perfil personalizadas y elaboración de informes combinada de flujos y campañas sin una herramienta de inteligencia empresarial.
- **Personaliza la atribución. **Mide la atribución uniendo dos o más métricas o filtrando eventos específicos en todas tus marcas y mercados.
- Crea segmentos directamente a partir del análisis de embudo. Dirígete a los clientes exactamente en el punto en el que abandonan la conversión con un solo clic.
- Actúa según los datos, más rápido. Accede a recomendaciones y plantillas de flujo prediseñadas para actuar en función de datos reales de rendimiento sin empezar desde cero.