Written by Oskar Turkowsky• abril 9, 2025• 12:00 pm• Data Cloud, Salesforce

Segments e Insights en Data Cloud de Salesforce

En un mundo donde la personalización y la segmentación de datos son esenciales para mejorar la experiencia del cliente, muchas empresas enfrentan el desafío de gestionar grandes volúmenes de información y utilizarla de manera efectiva. Sin una estrategia adecuada, los datos pueden volverse inservibles, dificultando la toma de decisiones y la ejecución de campañas de marketing dirigidas.

En este contexto, Data Cloud de Salesforce ofrece herramientas avanzadas como los Segments y los Insights, que permiten estructurar y analizar datos en tiempo real. Estas capacidades ayudan a las empresas a comprender mejor a sus clientes, optimizar estrategias de marketing y mejorar la personalización en sus interacciones.

¿Qué son los Segments en Data Cloud?

Un Segment es un subconjunto de datos que agrupa individuos con características específicas basadas en atributos y relaciones. Se utilizan para definir audiencias objetivo en diversas estrategias empresariales. Existen diferentes tipos de Segments en Data Cloud de Salesforce:

Standard Segments: No permiten subsegmentación y se utilizan para definir audiencias generales.
Waterfall Segments: Permiten crear una jerarquía de subsegmentos refinados progresivamente, facilitando estrategias de segmentación avanzadas.
Real-time Segments: Se generan en milisegundos para responder a eventos en tiempo real, lo que los hace ideales para campañas que requieren reacciones inmediatas.

Los Segments se crean a través de la Segment Canvas Interface, una herramienta visual de tipo drag-and-drop, que facilita la configuración sin necesidad de escribir código. No se requiere SOQL, SQL ni Visual Studio Code para esta tarea. Además, los Segments pueden activarse o desactivarse, pero si se desactivan, no pueden reactivarse y deben ser creados nuevamente.

¿Qué son los Insights en Data Cloud?

Los Insights permiten extraer información relevante de los datos almacenados y optimizar su uso para personalización y análisis estratégico. Data Cloud de Salesforce permite definir métricas complejas utilizando SQL (Structured Query Language) para obtener información valiosa que impulse la toma de decisiones. Se pueden crear a través de consultas en SQL dentro de la plataforma, proporcionando flexibilidad para definir métricas avanzadas.

Existen dos tipos principales de Insights:

Calculated Insights: Se basan en datos históricos y permiten aplicar funciones como MAX, MIN y SUM para generar agregaciones. Son ideales para analizar tendencias y patrones de comportamiento a lo largo del tiempo. Se pueden usar en la definición de criterios de Segments y en la personalización de audiencias activadas. Además, pueden calcular métricas clave como el valor de vida del cliente o la frecuencia de compra dentro de un período determinado.
Streaming Insights: Procesan datos en tiempo real para detectar eventos y generar respuestas automáticas. Se utilizan principalmente con fuentes de datos en streaming, como el Web SDK y Mobile SDK, para capturar interacciones en vivo. Solo pueden crearse a partir de datos de Data Stream de tipo Engagement, lo que significa que están diseñados para analizar eventos relacionados con la interacción del usuario, como la navegación en un sitio web, interacciones con anuncios o acciones dentro de una aplicación móvil.

Antes de usarse en Segments, los Insights deben ser validados para garantizar su precisión y evitar inconsistencias en los datos.

Relación entre Segments e Insights

Los Insights enriquecen los Segments permitiendo criterios más avanzados y sofisticados. Por ejemplo, se puede definir un Segment de clientes que han comprado en los últimos 12 meses, pero no han visitado la tienda en los últimos 6 meses, usando un Calculated Insight para el historial de compras y un Streaming Insight para el registro de visitas.

También es posible crear segmentos que identifiquen a clientes que han interactuado con campañas de correo electrónico o que han mostrado interés en productos específicos, ayudando a personalizar aún más las estrategias de marketing.

Consideraciones al usar Segments e Insights

Para optimizar el uso de Segments e Insights en Data Cloud de Salesforce, se recomienda:

Priorizar los 20 Streaming Insights más relevantes, dado el límite existente, asegurando que se enfoquen en eventos críticos para el negocio.
Utilizar Data Kits para transferir Segments entre diferentes orgs sin necesidad de recrearlos manualmente, reduciendo el tiempo de implementación y evitando errores.
Aprovechar el poder de los Calculated Insights para identificar patrones a largo plazo y mejorar la toma de decisiones estratégicas.
Validar los Insights antes de su uso en Segments para evitar inconsistencias y garantizar la calidad de los datos.
Evaluar el impacto de los Segments en el rendimiento del sistema, especialmente cuando se manejan grandes volúmenes de datos en tiempo real.

Al aplicar estas prácticas, las organizaciones pueden aprovechar al máximo el potencial de Data Cloud de Salesforce para segmentación y análisis de datos, logrando una personalización más efectiva y una mejor experiencia para sus clientes.