Data views en marketing cloud para analistas de datos

En el panorama digital actual, los profesionales del marketing tienen acceso a una cantidad de datos sin precedentes. Sin embargo, estos datos solo son valiosos si se pueden convertir en información útil. Aquí es donde entra en juego Salesforce Marketing Cloud (SFMC), una plataforma poderosa que ofrece una gran variedad de herramientas para gestionar las relaciones con los clientes, automatizar campañas de marketing y analizar datos. Una de las características más importantes de SFMC son las Data Views, estructuras de datos que ofrecen a los profesionales del marketing un recurso invaluable para el seguimiento y análisis de las interacciones con los clientes.

¿Qué son las Data Views en Salesforce Marketing Cloud?

Las Data Views en Salesforce Marketing Cloud son tablas generadas por el sistema que almacenan datos de seguimiento relacionados con sus actividades de marketing. Estas vistas no son visibles a través de la interfaz estándar, pero se puede acceder a ellas mediante consultas SQL dentro de Automation Studio o en las actividades de consulta. Cada tabla de Data View contiene información sobre un tipo específico de actividad, como envíos de correo electrónico, aperturas, clics y rebotes.

Para los profesionales del marketing y los analistas de datos, las Data Views proporcionan una gran cantidad de información que se puede utilizar para analizar el rendimiento de las campañas, segmentar audiencias y perfeccionar las estrategias de orientación. A diferencia de las extensiones de datos, que son definidas por el usuario y se pueden personalizar para almacenar cualquier tipo de datos, las Data Views están predefinidas por Salesforce. Se rellenan automáticamente con datos basados en las interacciones de sus contactos con sus esfuerzos de marketing.

Retención de Datos

Un aspecto importante a considerar al trabajar con Data Views es la retención de datos. Salesforce Marketing Cloud conserva los datos en estas vistas durante un período limitado, que varía según el tipo de Data View. Por ejemplo, los datos de seguimiento de correo electrónico suelen conservarse durante 180 días, mientras que otros datos pueden conservarse durante períodos más cortos o más largos. Comprender estas políticas de retención es crucial para planificar sus estrategias de análisis e informes de datos, ya que los datos históricos anteriores al período de retención se purgarán automáticamente.

Para asegurarse de que no pierde datos valiosos, expórtelos a una extensión de datos o a una base de datos externa para su almacenamiento a largo plazo. Automation Studio se puede configurar para extraer datos periódicamente de estas vistas y almacenarlos en otro lugar, lo que le proporciona acceso a un historial más extenso de sus actividades de marketing.

Uso de las Data Views

El uso principal de las Data Views es proporcionar a los profesionales del marketing y a los analistas información detallada sobre el rendimiento de sus campañas. Al consultar estas vistas, puede generar informes personalizados que van más allá de los informes estándar que proporciona Salesforce Marketing Cloud. Por ejemplo, puede analizar cómo responden diferentes segmentos de su audiencia a varios tipos de contenido, identificar los mejores momentos para enviar correos electrónicos en función de las tasas de apertura históricas o realizar un seguimiento del rendimiento de los recorridos automatizados.

Además, las Data Views se pueden utilizar para crear segmentos de audiencia complejos basados en el comportamiento pasado. Por ejemplo, puede crear un segmento de usuarios que hayan abierto un correo electrónico en los últimos 30 días pero que aún no hayan hecho clic en ningún enlace. Esto permite campañas de seguimiento más específicas, lo que mejora significativamente el compromiso y las tasas de conversión.

Ejemplos de Data Views

Estos son algunos ejemplos de Data Views de uso común en Salesforce Marketing Cloud:

• Sent Data View: Esta vista contiene información sobre los correos electrónicos enviados, incluida la clave del suscriptor, la hora de envío y el ID del trabajo.
• Open Data View: Realiza un seguimiento de las aperturas de correo electrónico, proporcionando detalles como la hora de apertura, la clave del suscriptor y el ID del trabajo.
• Click Data View: Registra los clics en los enlaces dentro de los correos electrónicos, incluida la URL en la que se hizo clic, la clave del suscriptor y el ID del trabajo.
• Bounce Data View: Esta vista contiene información sobre los correos electrónicos que no se entregaron, incluido el motivo del rebote, la clave del suscriptor y el ID del trabajo.
• Unsubscribe Data View: Realiza un seguimiento de las cancelaciones de suscripción, incluida la hora de la cancelación de suscripción, la clave del suscriptor y el ID del trabajo.

Cada una de estas vistas proporciona información específica que se puede utilizar para ajustar sus esfuerzos de marketing. Por ejemplo, el análisis de Bounce Data View puede ayudarle a identificar y solucionar problemas con la capacidad de entrega de correo electrónico. Por el contrario, Click Data View puede ayudarle a comprender qué contenido resuena más con su audiencia.

Habilitar Data Views en su cuenta de Salesforce Marketing Cloud

Las Data Views son una función integrada de Salesforce Marketing Cloud y no requieren ninguna configuración especial para habilitarlas. Sin embargo, para acceder y utilizar las Data Views, debe tener conocimientos básicos de SQL (Structured Query Language). Para extraer datos de estas vistas, puede crear consultas SQL dentro de la Actividad de consulta en Automation Studio.

Aquí tiene una tutorial paso a paso para acceder a las Data Views :

1. Acceda a Automation Studio: Inicie sesión en Salesforce Marketing Cloud y acceda a Automation Studio.
2. Cree una nueva actividad de consulta: Seleccione "Actividades" y haga clic en "Crear nueva actividad de consulta".
3. Escriba su consulta SQL: Utilice SQL para seleccionar datos de la Data View deseada. Por ejemplo, para recuperar todas las aperturas de correo electrónico, podría utilizar una consulta como esta:

SELECT FROM _Open WHERE EventDate >= GETDATE() – 30

1. Guarde y ejecute la consulta: Guarde su consulta y ejecútela inmediatamente o prográmela para que se ejecute a intervalos regulares.

Una vez ejecutada la consulta, los resultados se pueden almacenar en una extensión de datos, que se puede analizar o exportar posteriormente.

Diferencias entre Data Views y Extensiones de Datos

Si bien tanto las Data Views como las extensiones de datos almacenan datos en Salesforce Marketing Cloud, cumplen propósitos diferentes y presentan algunas diferencias clave:

• Predefinido frente a personalizado: Las Data Views son tablas del sistema predefinidas que capturan automáticamente los datos de seguimiento, mientras que las extensiones de datos son tablas definidas por el usuario que pueden almacenar cualquier tipo de datos.
• Fuentes de datos: Las Data Views almacenan principalmente datos relacionados con las interacciones por correo electrónico, como envíos, aperturas y clics. Las extensiones de datos pueden almacenar varios datos, incluidos atributos de clientes, preferencias e información transaccional.
• Acceso a datos: Se accede a las Data Views mediante consultas SQL en Automation Studio, mientras que las extensiones de datos se pueden gestionar directamente a través de la interfaz SFMC.
• Retención de datos: La retención de datos en las Data Views es limitada, mientras que los datos de las extensiones de datos se pueden conservar indefinidamente mientras su cuenta esté activa.

Comprender estas diferencias es crucial para una gestión eficaz de los datos dentro de Salesforce Marketing Cloud. Si bien las Data Views son excelentes para analizar tipos específicos de datos de interacción, las extensiones de datos ofrecen una mayor flexibilidad para el almacenamiento y la gestión de datos personalizados.

Análisis de datos en tiempo real con Data Views

Las Data Views en Salesforce Marketing Cloud no están diseñadas para el análisis de datos en tiempo real. Los datos de estas vistas suelen actualizarse en cuestión de minutos a una hora después de que se produce la interacción, lo que las hace adecuadas para el análisis casi en tiempo real, en lugar de para escenarios que requieren el procesamiento de datos instantáneo.

Para los profesionales del marketing que necesitan información en tiempo real, otras herramientas dentro de Salesforce Marketing Cloud, como Journey Builder y Einstein Analytics, pueden ser más apropiadas. Estas herramientas pueden proporcionar retroalimentación inmediata sobre la interacción del cliente y permitir la toma de decisiones en tiempo real.

Integración de Data Views con Automation Studio

Automation Studio en Salesforce Marketing Cloud es una herramienta poderosa para automatizar diversas tareas de marketing, incluida la extracción de datos, la segmentación y la generación de informes. Las Data Views se pueden integrar perfectamente con Automation Studio a través de las actividades de consulta.

Aquí se explica cómo puede aprovechar las Data Views dentro de Automation Studio:

• Extracción de datos: Utilice las actividades de consulta para extraer datos específicos de las Data Views y almacenarlos en extensiones de datos para su posterior análisis o generación de informes.
• Segmentación de la audiencia: Combine datos de diferentes Data Views para crear segmentos dinámicos basados en el comportamiento del cliente. Por ejemplo, podría crear un segmento de usuarios que hicieron clic en un enlace específico pero no realizaron la conversión.
• Informes automatizados: Configure actividades de consulta programadas que se ejecuten automáticamente a intervalos específicos, proporcionándole actualizaciones periódicas sobre el rendimiento de la campaña.

La integración de Data Views y Automation Studio permite una automatización de marketing sofisticada basada en datos, lo que le ayuda a optimizar sus campañas y mejorar el retorno de la inversión.

Tipos de datos almacenados en Data Views

Las Data Views en Salesforce Marketing Cloud almacenan varios tipos de datos, principalmente relacionados con el correo electrónico y otras interacciones de marketing digital. Los tipos comunes de datos almacenados en las Data Views incluyen:

• Datos de interacción: Incluye envíos de correo electrónico, aperturas, clics, rebotes y cancelaciones de suscripción.
• Datos del suscriptor: Contiene información sobre el suscriptor, como la clave del suscriptor y la fecha en que se agregó a una lista.
• Datos de la campaña: Almacena datos relacionados con campañas de marketing específicas, como el ID del trabajo y la clasificación del envío.
• Datos de comportamiento: Realiza un seguimiento del comportamiento del usuario en los correos electrónicos, como los clics en los enlaces y los eventos de conversión.

Estos datos son invaluables para comprender cómo interactúa su audiencia con su contenido y optimizar sus estrategias de marketing en consecuencia.

Las Data Views en Salesforce Marketing Cloud son una función poderosa que proporciona información detallada sobre sus actividades de marketing. Al aprovechar estas tablas generadas por el sistema, puede realizar un seguimiento y analizar las interacciones con los clientes, optimizar sus campañas y, obtener mejores resultados. Tanto si desea mejorar la capacidad de entrega de correo electrónico, crear segmentos específicos o automatizar la generación de informes, las Data Views ofrecen los datos y la flexibilidad que necesita para tener éxito.

Consultas habituales

¿Cuánto tiempo se conservan los datos en las Data Views?

La retención de datos en las Data Views varía, y la mayoría de los datos de seguimiento de correo electrónico se conservan durante 180 días.

¿Cómo accedo a las Data Views en Salesforce Marketing Cloud?

Se puede acceder a las Data Views utilizando consultas SQL dentro de la Actividad de consulta de Automation Studio. Puede escribir consultas SQL para recuperar y analizar datos de estas vistas.

¿Cuál es la diferencia entre las Data Views y las extensiones de datos?

Las Data Views son tablas del sistema predefinidas que almacenan datos de interacción, mientras que las extensiones de datos son tablas definidas por el usuario que pueden almacenar cualquier tipo de datos. Las Data Views se utilizan principalmente para fines de seguimiento, mientras que las extensiones de datos ofrecen más flexibilidad para el almacenamiento de datos personalizados.

¿Se pueden utilizar las Data Views para análisis en tiempo real?

Las Data Views no están diseñadas para análisis en tiempo real. Proporcionan datos casi en tiempo real con actualizaciones en cuestión de minutos a una hora después de una interacción.

¿Se pueden exportar datos de las Data Views para almacenamiento a largo plazo?

Puede utilizar consultas SQL en Automation Studio para extraer datos de las Data Views y exportarlos a extensiones de datos o bases de datos externas para almacenamiento a largo plazo.

Consulta todas las listas de suscriptores en Marketing Cloud

“Todos los suscriptores” es la base de datos de registro en Marketing Cloud del estado y el historial del suscriptor para todos los registros a los que se les ha enviado un correo electrónico en Marketing Cloud. La identificación principal de un suscriptor no es la dirección de correo electrónico, sino una clave de suscriptor, que es un valor único que identifica al suscriptor. Esa clave de suscriptor puede ser una dirección de correo electrónico, pero también puede ser un ID de contacto/cliente potencial/usuario de Salesforce o cualquier otro identificador único.

Puede comprobar el estado de un suscriptor en la lista “Todos los suscriptores” de dos maneras: a través de la interfaz de usuario de Marketing Cloud en la pestaña de suscriptores o mediante una consulta SQL.

A través de la interfaz de usuario:

1. Seleccione la pestaña Suscriptores.
2. Seleccione Todos los suscriptores.
3. Utilice el botón de búsqueda para buscar un suscriptor.
4. Seleccione Clave de suscriptor o dirección de correo electrónico.
5. Introduzca la clave de suscriptor o la dirección de correo electrónico.
6. Seleccione Buscar ahora.

Mediante una consulta SQL:

Puede utilizar la vista de datos _Subscribers para comprobar el estado del suscriptor en “Todos los suscriptores” de forma masiva. Por ejemplo, para buscar todos los estados con el estado “En espera”:

SELECT SubscriberKey, Status FROM _Subscribers WHERE Status = 'Held'

Recuerde utilizar herramientas como Query Studio para facilitar estas consultas.

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