Written by Oskar Turkowsky• abril 2, 2025• 12:46 pm• Data Cloud, Salesforce

Identity Resolution en Data Cloud de Salesforce

En la era digital, las empresas recopilan enormes volúmenes de datos de clientes desde distintas fuentes, como sistemas CRM, interacciones web y registros de compras. Sin embargo, consolidar esta información de manera coherente representa un reto significativo. Data Cloud de Salesforce permite unificar estos datos para obtener una vista completa y precisa de cada cliente, facilitando estrategias de personalización y toma de decisiones basadas en datos. Un componente esencial de este proceso es Identity Resolution, que identifica y relaciona registros duplicados pertenecientes a la misma persona, asegurando una unificación precisa y confiable de los datos.

¿Qué es Identity Resolution en Data Cloud de Salesforce?

El proceso de Identity Resolution en Data Cloud de Salesforce es el mecanismo que permite reconocer, vincular y unificar registros de un mismo individuo provenientes de diversas fuentes. Estos datos pueden originarse en CRM, plataformas de marketing y bases de datos externas, entre otros sistemas. Al aplicar este proceso, las empresas pueden consolidar información dispersa en un único perfil confiable, eliminando redundancias y mejorando la precisión de los datos.

Para lograrlo, Data Cloud emplea Identity Match Rules para determinar cuándo diferentes registros pertenecen a la misma persona y Reconciliation Rules para decidir qué valores deben prevalecer en el perfil unificado. Este proceso es fundamental en Data Cloud de Salesforce, ya que facilita la creación de una vista 360° del cliente, optimizando estrategias de marketing, ventas y servicio al cliente.

¿Qué son las Identity Match Rules?

Las Identity Match Rules en Data Cloud son el conjunto de reglas que permiten comparar distintos registros y determinar si pertenecen a la misma persona. A través de estos criterios de coincidencia, el sistema puede analizar datos provenientes de diversas fuentes y consolidarlos en un perfil unificado, asegurando una vista más precisa y confiable del cliente.

Para lograr esta unificación, Data Cloud ofrece tres métodos principales de coincidencia:

Exact Match Method: Busca coincidencias exactas entre los datos, sin distinguir entre mayúsculas y minúsculas.
Exact Normalized Match Method: Permite identificar coincidencias basándose en la misma información, sin importar su formato. Se aplica a datos como correo electrónico, teléfono y dirección, eliminando espacios en blanco o caracteres especiales para garantizar una comparación uniforme.
Fuzzy Match Method: Se utiliza para encontrar similitudes en nombres cuando no existen coincidencias exactas. Se aplica exclusivamente al campo First Name del objeto Individual y cuenta con tres niveles de precisión:
- Precisión alta: Solo permite pequeñas variaciones, como diferencias en acentos o caracteres especiales.
- Precisión media: Identifica coincidencias entre nombres con iniciales idénticas o versiones abreviadas.
- Precisión baja: Acepta diferencias más amplias, agrupando nombres con similitudes fonéticas o variaciones significativas.

Asi mismo, para configurar las Identity Match Rules en Data Cloud, es necesario tener al menos uno de los siguientes Permission Sets: Data Cloud Admin, Data Cloud for Marketing Admin o Data Cloud for Marketing Data Aware Specialist. Sin estos permisos, un usuario, incluso si es Salesforce Admin, no podrá realizar configuraciones en Identity Resolution.

¿Qué son las Reconciliation Rules?

Una vez que Data Cloud ha identificado qué registros pertenecen a la misma persona, es necesario determinar qué valor se debe conservar en el perfil unificado. Aquí entran en juego las Reconciliation Rules, que definen la lógica para seleccionar la información más relevante.

Existen tres métodos principales para establecer estas reglas:

Last Updated: Prioriza el valor más reciente con base en la última actualización registrada.
Most Frequent: Selecciona el valor que aparece con mayor frecuencia en las fuentes de datos.
Source Sequence: Permite definir un orden de prioridad para las fuentes de datos, favoreciendo aquellas consideradas más confiables.

El uso adecuado de estas reglas asegura que el perfil unificado contenga la información más precisa y relevante, evitando inconsistencias o datos desactualizados.