Las organizaciones llevan años buscando implementar la visión 360 del cliente.
La promesa parece sencilla:
Reúna los datos de los clientes para que la empresa pueda finalmente comprenderlos.
Pero una visión unificada del cliente no es un resultado empresarial.
Por sí solo, no reduce la rotación de clientes.
No mejora el servicio.
No aumenta la conversión.
No le indica al gestor de cuentas qué cliente necesita atención.
Y esto no convierte automáticamente los datos de los clientes en datos aptos para la IA.
Una visión 360 del cliente solo resulta valiosa cuando mejora una decisión, interacción o flujo de trabajo específico.
Por eso, las organizaciones deberían hacerse una pregunta diferente antes de emprender otra iniciativa de datos de clientes:
¿Qué decisión del cliente necesita mejorar, quién toma esa decisión y qué datos la mejorarían sustancialmente?
La respuesta determina qué datos de clientes necesita la organización, cuán actualizados y precisos deben ser, cómo se deben resolver las identidades, qué definiciones deben conciliar los equipos, quién debe tener acceso y qué resultado debe cambiar.
Para los CDO y los líderes de datos, un modelo Customer 360 más útil se ve así:
Resultado para el cliente → Decisión o flujo de trabajo → Datos del cliente necesarios → Identidad y contexto → Gobernanza y acceso → Acción → Valor medido
Análisis 360 del cliente: Conclusiones clave
- La visión 360 del cliente es un medio, no el resultado. Una visión unificada del cliente solo genera valor cuando mejora una decisión, interacción o flujo de trabajo definidos.
- Los diferentes equipos necesitan diferentes perspectivas del cliente. Los equipos de marketing, servicio, ventas, finanzas, fraude, privacidad e inteligencia artificial rara vez necesitan exactamente los mismos atributos o el mismo nivel de detalle.
- Un cliente no siempre significa un único registro físico. Es posible que las organizaciones necesiten resolución de identidades, definiciones consensuadas, relaciones gobernadas y datos de origen rastreables, en lugar de una única tabla maestra gigante.
- La calidad de los datos del cliente debe reflejar la decisión. La exactitud, la exhaustividad, la puntualidad y la fiabilidad de la identidad deben cumplir los requisitos del uso previsto, en lugar de un estándar abstracto de perfección.
- La IA eleva los requisitos de gobernanza. Los sistemas de IA pueden recuperar, combinar, inferir y actuar sobre la información del cliente, lo que hace que la sensibilidad, el acceso, el propósito, el origen y el contexto de identidad sean más importantes.
- BigID conecta los datos de los clientes con el contexto empresarial y de gobernanza. BigID ayuda a las organizaciones a descubrir, clasificar, catalogar, contextualizar, gestionar y proteger los datos de los clientes en entornos empresariales y de inteligencia artificial.
¿Qué es la visión 360 del cliente?
Customer 360 es un enfoque para conectar la información del cliente procedente de múltiples sistemas, de modo que una organización pueda crear una visión contextual y fiable de una persona, cuenta, hogar o relación comercial.
Los datos de los clientes pueden existir en:
- Sistemas CRM
- Plataformas de facturación
- Sistemas de atención al cliente
- Automatización del marketing
- Plataformas de uso de productos
- Sistemas de comercio electrónico
- Interacciones web y móviles
- Contratos
- Almacenes y lagos de datos
- Sistemas de identidad
- Sistemas de consentimiento y privacidad
- Aplicaciones y flujos de trabajo de IA
Una iniciativa de Customer 360 conecta suficiente información para crear un contexto útil del cliente.
La frase importante es Ya basta de esta información.
Un representante de atención al cliente puede necesitar información sobre la identidad, el estado de la cuenta, los casos recientes, los productos y el historial de soporte.
Un equipo de marketing puede preocuparse por los segmentos, las preferencias, la participación y el consentimiento.
Un equipo de finanzas puede preocuparse por la entidad contractual, el estado de los pagos, los ingresos y la exposición crediticia.
Un modelo de retención puede requerir información sobre el uso del producto, los eventos de soporte, las fechas de renovación, las características de la cuenta y los patrones históricos de abandono.
Todos estos son casos de uso válidos para la visión 360 del cliente.
No son lo mismo que Customer 360.
Construye una visión integral del cliente desde los datos.
Cree opiniones de clientes fiables sobre las decisiones importantes.
Descubra cómo BigID ayuda a las organizaciones a descubrir, conectar, contextualizar y gestionar los datos de los clientes en entornos empresariales fragmentados.
Por qué los proyectos Customer 360 a menudo comienzan en el lugar equivocado.
Las iniciativas de Customer 360 suelen comenzar con preguntas sobre tecnología:
- ¿Qué plataforma de datos de clientes deberíamos comprar?
- ¿Deberíamos crear un disco de oro?
- ¿Necesitamos un sistema de gestión de datos maestros?
- ¿Qué datos deberían ir en la casa del lago?
- ¿Cómo conectamos todas las fuentes de clientes?
- ¿Deberíamos crear un grafo de conocimiento del cliente?
Esas preguntas importarán más adelante.
No definen los requisitos del negocio.
Considere esta solicitud:
“El departamento de ventas necesita una visión integral del cliente.”
¿Qué necesita realmente el departamento de Ventas?
Las posibilidades incluyen:
- Identificar las cuentas que probablemente se renueven
- Reconocer las oportunidades de expansión
- Sepa qué productos ya posee una cuenta.
- Consulte las escaladas de soporte recientes antes de una reunión con el cliente.
- Comprender las relaciones entre las filiales y las empresas matrices.
- Sepa qué relaciones ejecutivas existen
- Priorizar las cuentas para la comunicación
Cada respuesta requiere datos diferentes.
Comenzar por la decisión evita que los equipos creen un perfil de cliente universal costoso que contenga mucha más información de la que la mayoría de los usuarios necesitan.
Un análisis 360 del cliente debe responder a una pregunta de negocio antes de responder a una pregunta de arquitectura.
Marco de decisión del cliente
Un programa Customer 360 más práctico parte de la acción que la organización desea mejorar.
Marco de decisión del cliente
Empieza por lo que alguien necesita decidir o hacer de manera diferente.
¿Qué resultado empresarial o relacionado con el cliente necesita mejorar?
¿Qué decisión, interacción o flujo de trabajo debe cambiar?
¿Qué atributos y eventos relacionados con el cliente lo mejoran sustancialmente?
¿Qué registros pertenecen a la misma persona, cuenta o relación?
¿Qué controles de calidad, acceso, privacidad, consentimiento y políticas se aplican?
¿Qué cambia cuando se dispone del contexto del cliente?
Principio clave: Cree el contexto de cliente de confianza más pequeño que pueda mejorar la decisión y, a continuación, amplíelo a medida que otros casos de uso demuestren su valor.
Un ejemplo real: la visión 360 del cliente para la gestión del riesgo de renovación.
Imagina que una empresa de software dice:
“Necesitamos una plataforma de visión 360 del cliente.”
Esa afirmación no proporciona ningún resultado cuantificable.
El descubrimiento revela el problema real.
Los gestores de cuentas a menudo se enteran del riesgo de renovación demasiado tarde porque las señales útiles se encuentran en sistemas separados:
- Contratos en el CRM
- Estado de facturación en sistemas financieros
- Uso del producto en plataformas de telemetría
- Escaladas de soporte en la plataforma de servicio
- Participación ejecutiva en herramientas de ventas
Ahora el requisito puede ser específico.
Resultado empresarial: Mejorar la retención de clientes de alto valor.
Decisión: ¿Qué cuentas requieren intervención antes de su renovación?
Usuario: Gestor de cuentas y equipo de éxito del cliente.
Datos requeridos: Identidad de la cuenta, fecha de renovación, adopción del producto, tendencias de uso, historial de soporte, estado de pago, nivel de participación y datos relevantes de la relación.
Frescura: Es posible que las señales de uso y soporte requieran actualizaciones frecuentes. La información del contrato puede cambiar con menos frecuencia.
Requisito de identidad: Las filiales, los usuarios, los contratos y las instancias de productos deben estar correctamente vinculados a la relación de la cuenta.
Controles: Restrinja la información del cliente según su función, nivel de confidencialidad, finalidad comercial, obligaciones de privacidad y uso autorizado.
Medida: Intervención más temprana, mayor tasa de renovación en la población objetivo, menor conciliación manual y mayor adopción del flujo de trabajo de riesgos.
Es posible que la empresa aún necesite una plataforma de datos de clientes, un catálogo, resolución de identidades, reglas de calidad o tecnología de grafos.
Pero esas capacidades ahora permiten alcanzar un resultado definido.
¿Realmente necesita una visión unificada del cliente?
La frase visión única del cliente puede crear la impresión de que todos los sistemas deben condensarse en un único registro físico de cliente.
Eso no siempre es necesario ni deseable.
Es posible que las organizaciones necesiten uno o más de los siguientes elementos:
- Una identidad de cliente resuelta
- Un identificador de cuenta autorizado
- Un conjunto confiable de atributos básicos del cliente
- Definiciones acordadas para los conceptos clave del cliente.
- Un gráfico de relaciones gobernadas
- Un perfil analítico certificado
- Una vista de servicio contextual
- Un producto de datos de clientes accesible mediante IA
La distinción importa.
El departamento de ventas puede, legítimamente, organizar a los clientes en torno a cuentas comerciales.
El departamento de finanzas puede organizarlos en torno a entidades legales.
El marketing puede centrarse en personas o hogares.
El equipo de soporte puede estar interesado en productos, suscripciones y usuarios con derecho a suscripción.
Intentar que cada caso de uso se ajuste a una representación universal puede crear nuevos problemas en lugar de eliminar los antiguos.
El objetivo debe ser una interpretación fiable para la decisión, no una representación artificial para cada posible uso.
Customer 360 necesita resolución de identidad, pero la resolución de identidad no es el resultado.
Los registros de clientes se fragmentan fácilmente.
Una sola persona o empresa puede aparecer bajo:
- Diferentes direcciones de correo electrónico
- Nombres diferentes
- Varios números de cuenta
- Filiales o empresas matrices
- Separe los perfiles de comercio electrónico y CRM.
- Direcciones antiguas y actuales
- Múltiples identidades de producto
La resolución de identidades ayuda a las organizaciones a determinar qué registros representan la misma entidad o relación del mundo real.
Pero hacer coincidir más registros no crea automáticamente más valor.
El nivel de confianza requerido para el partido depende de la decisión.
El público objetivo del marketing puede tolerar cierta ambigüedad.
Un proceso financiero, regulatorio, de fraude o de derechos del cliente puede requerir un nivel de confianza mucho mayor.
Por lo tanto, las organizaciones deberían preguntarse:
- ¿Qué entidad estamos resolviendo?
- ¿En qué identificadores podemos confiar?
- ¿Qué reglas de coincidencia se aplican?
- ¿Cómo gestionaremos los registros contradictorios?
- ¿Qué nivel de confianza requiere el caso de uso?
- ¿Pueden los usuarios rastrear el perfil resuelto hasta los registros de origen?
La resolución de identidad debe satisfacer los requisitos de la decisión del cliente, y no buscar la coincidencia por el mero hecho de hacerla.
La calidad de los datos del Cliente 360 debe ser adecuada para la decisión.
Los proyectos Customer 360 suelen introducir otro objetivo general:
“Necesitamos datos de clientes limpios.”
¿Lo suficientemente limpio para qué?
Una dirección de cliente con seis meses de antigüedad aún puede servir para análisis históricos.
Puede provocar fallos en el flujo de trabajo de envío.
Una clasificación industrial que sea direccionalmente correcta puede respaldar la segmentación.
Puede que no respalde una determinación regulatoria.
Una coincidencia de cuentas con un nivel de confianza moderado puede ayudar a los analistas a explorar relaciones.
Puede resultar inapropiado para acciones financieras automatizadas.
Por lo tanto, la calidad de los datos del cliente debe reflejar:
- Exactitud
- Lo completo
- Consistencia
- Oportunidad
- Unicidad
- confianza en la identidad
- Idoneidad para la decisión prevista
Un moderno gobernanza de datos El programa puede vincular los problemas de calidad con la propiedad, el linaje, las políticas, el significado empresarial y la remediación, en lugar de tratar la calidad como una puntuación aislada.
La visión 360 del cliente también es un problema de gobernanza.
Reunir más información sobre los clientes puede aumentar el valor.
También puede aumentar la exposición.
Un contexto consolidado del cliente puede contener:
- PII
- Información financiera
- Historial de compras
- Datos de ubicación
- Conversaciones de apoyo
- Datos de comportamiento
- Preferencias
- Registros de consentimiento
- Información del contrato
- Inferencias y predicciones
Las organizaciones necesitan comprender qué usuarios, aplicaciones, servicios y sistemas de IA pueden acceder a esta información y por qué.
Gobernanza del acceso a los datos Conecta los datos de los clientes con identidades, permisos, actividad, propiedad y nivel de confidencialidad para que los equipos puedan determinar cuándo el acceso excede las necesidades comerciales legítimas.
Por lo tanto, la visión 360 del cliente requiere más que la simple integración de datos.
Necesita:
- Propiedad
- Clasificación de datos
- Estándares de calidad
- Linaje
- Propósito y contexto político
- Gobernanza del acceso
- Controles de privacidad
- Reglas de retención
- Flujos de trabajo de remediación
Gestionar los datos del cliente que respaldan la vista.
Sepa qué significan los datos de los clientes, quién es su propietario y quién puede utilizarlos.
Conecte los datos de los clientes con definiciones, confidencialidad, procedencia, propiedad, calidad, políticas, acceso y contexto empresarial para generar datos fiables para el análisis y la inteligencia artificial.
Cómo la IA transforma la visión 360 del cliente
La IA hace que el contexto de confianza del cliente sea más valioso.
Además, esto hace que la mala gobernanza tenga consecuencias más graves.
Un panel de control tradicional muestra la información del cliente a una persona.
Un asistente de IA puede recuperar esa información automáticamente.
Un copiloto puede combinarlo con otros datos de la empresa.
Un modelo predictivo puede inferir el resultado para el cliente.
Un agente de IA puede utilizar el contexto del cliente para realizar una acción.
Esa progresión cambia la pregunta de:
“¿Podemos crear un perfil completo del cliente?”
a:
“¿Qué contexto del cliente debería ver este sistema de IA y qué debería permitírsele hacer con él?”
Los sistemas de IA pueden utilizar los datos de los clientes para:
- Recomendar las siguientes mejores acciones
- Resumir el historial de cuentas
- Responder preguntas sobre el servicio
- Identificar el riesgo de abandono
- Priorizar clientes potenciales
- Personaliza las interacciones
- Detectar fraude
- Activar flujos de trabajo
- Modificar los registros de clientes
Cada caso de uso requiere una combinación diferente de datos, calidad, acceso y gobernanza.
Las organizaciones deben determinar:
- ¿Qué atributos del cliente necesita realmente la IA?
- Qué información confidencial no debería utilizar
- ¿Qué identidades y permisos dan acceso a la IA?
- Si la IA puede inferir información sensible adicional
- ¿Qué decisiones requieren revisión humana?
- ¿Qué acciones puede ejecutar la IA?
- Cómo los equipos supervisarán y auditarán el uso
Esto refleja el principio más amplio que subyace datos preparados para IA: Los datos solo estarán disponibles en relación con un uso definido.
La visión integral del cliente para la IA requiere más que solo más datos del cliente.
La IA crea la tentación de hacer accesibles todas las señales disponibles de los clientes, ya que parece que un mayor contexto tiene más probabilidades de producir mejores respuestas.
Esa suposición puede aumentar el riesgo.
Un agente de atención al cliente con IA podría necesitar:
- identidad de la cuenta corriente
- Productos de propiedad
- Historial de soporte reciente
- Información relevante sobre los derechos
Puede que no necesite:
- Notas del empleado no relacionadas con el servicio
- Historial de pagos completo
- comunicaciones legales internas
- Perfiles de marketing
- Todos los registros históricos asociados con el cliente
Una mejor visión integral del cliente para la IA no implica necesariamente un perfil más amplio. Se trata del contexto adecuado y bien definido para la tarea de IA.
Esto cobra especial importancia para los agentes autónomos, ya que el acceso puede conducir directamente a la acción.
Un agente que puede leer datos de clientes conlleva un perfil de riesgo.
Un agente que también puede cambiar el estado de la cuenta, aprobar créditos, emitir reembolsos o comunicarse externamente lleva otro.
La confidencialidad de los datos, los permisos de los agentes, la finalidad comercial y la autoridad para actuar deben determinar el nivel de control.
Análisis 360 del cliente frente a una única fuente de información fidedigna.
Estos conceptos se superponen, pero no son idénticos.
Una organización puede necesitar los tres.
No se debe asumir que son intercambiables.
Cinco preguntas que debes hacerte antes de financiar la evaluación 360 del cliente.
1. ¿Qué resultado para el cliente debe mejorar?
Comience con la retención, la conversión, la resolución de problemas, el costo de adquisición, la reducción del fraude, la satisfacción del cliente u otro resultado medible.
Evite convertir la "creación de una visión de 360 grados" en el indicador de éxito.
2. ¿Qué decisión o interacción genera ese resultado?
Identifica quién necesita la información y qué hará esa persona, aplicación o sistema de IA de manera diferente.
3. ¿Qué datos del cliente influyen realmente en la decisión?
Priorice los atributos necesarios en lugar de incluir todas las fuentes posibles en la iniciativa.
Pregunte qué información es crítica, útil, opcional o inapropiada.
4. ¿Qué grado de confianza se requiere en la identidad y los datos del cliente?
Defina los requisitos de confianza, frescura, calidad, procedencia y conciliación de la coincidencia según las consecuencias del caso de uso.
5. ¿Qué sucede una vez que existe la perspectiva del cliente?
Un perfil que nadie utiliza no genera ningún valor comercial.
Defina la ruta de activación:
- ¿Quién recibe la información?
- ¿Dónde aparece?
- ¿Qué decisión se toma después?
- ¿Puede un sistema de IA actuar en consecuencia?
- ¿Qué aprobaciones se aplican?
- ¿Cómo medirán los equipos el resultado?
Una comprobación práctica de preparación para la evaluación 360 del cliente
Verificación de preparación del cliente 360
¿Puede tu equipo responder a estas preguntas antes de crear la vista?
✓ ¿Qué resultado para el cliente estamos tratando de mejorar?
✓ ¿Qué decisión, flujo de trabajo o interacción genera ese resultado?
✓ ¿Quién o qué utilizará el contexto del cliente?
✓ ¿Qué atributos del cliente son realmente necesarios?
✓ ¿Qué registros pertenecen al mismo cliente, cuenta o relación?
✓ ¿Qué fuentes son autorizadas para cada atributo crítico?
✓ ¿Qué tan actuales y precisos deben ser los datos?
✓ ¿Qué información del cliente es sensible o restringida?
✓ ¿Quién y qué puede acceder a la vista del cliente resultante?
✓ ¿Pueden los sistemas o agentes de IA utilizar los datos, y con qué propósito?
✓ ¿Qué métrica demuestra que la iniciativa Customer 360 generó valor?
Cómo BigID respalda los datos de clientes confiables
BigID aborda el concepto de "Cliente 360" partiendo de los datos hacia el exterior.
En lugar de convertir la consolidación en el objetivo final, BigID ayuda a las organizaciones a comprender los datos de los clientes distribuidos por toda su empresa y a conectarlos con el contexto necesario para un uso fiable de los negocios, el análisis, la seguridad, la privacidad y la inteligencia artificial.
BigID ayuda a las organizaciones a:
- Descubra los datos de los clientes: Identificar información estructurada y no estructurada de clientes en entornos compatibles como la nube, SaaS, bases de datos, lagos de datos, almacenes de datos, archivos, aplicaciones y entornos locales.
- Clasifique la información confidencial del cliente: Identificar datos personales, regulados, confidenciales, financieros y otros datos de clientes de alto valor.
- Conectar el contexto del cliente: Enriquezca los datos con información relevante para el negocio, definiciones, propiedad, procedencia, calidad, políticas y otros metadatos.
- Mejorar la confianza: Identificar información de clientes inconsistente, obsoleta, incompleta, duplicada o que no sea confiable, y vincular los problemas con los responsables.
- Rastrear el linaje de los datos del cliente: Comprenda de dónde proviene la información importante del cliente, cómo la transforman los equipos y qué procesos posteriores la consumen.
- Gestionar el acceso: Conectar los datos de los clientes con los usuarios, grupos, aplicaciones, cuentas de servicio, identidades de máquinas y sistemas de IA que puedan acceder a ellos.
- Aplicar el contexto de privacidad y políticas: Comprenda qué información del cliente requiere controles adicionales en cuanto a su finalidad, acceso, retención, uso y compartición.
- Gestionar los datos de los clientes utilizados por la IA: Conectar los activos de IA con datos confidenciales, identidades, permisos, procedencia, propiedad, políticas, riesgos y evidencias.
- Impulsar acciones correctivas: Asignar incidencias relacionadas con los datos de los clientes, coordinar la corrección, hacer cumplir las políticas y realizar un seguimiento de la resolución.
El enfoque integral de gobernanza de datos de BigID conecta los metadatos técnicos con la sensibilidad, la propiedad, el significado empresarial, el acceso, el linaje, las políticas, la calidad y el riesgo, de modo que las organizaciones puedan convertir los datos de los clientes en un contexto gobernado para el análisis y la IA.
El objetivo no es simplemente obtener un perfil de cliente más completo. El objetivo es proporcionar un contexto fiable del cliente que mejore la toma de decisiones sin generar riesgos innecesarios para los datos.
Conectar los datos y la IA
Construya un contexto de cliente confiable desde los datos.
Descubra cómo BigID conecta los datos de los clientes con la confidencialidad, las definiciones, la propiedad, el linaje, la calidad, el acceso, las políticas, la IA y la corrección de errores, para que los equipos puedan utilizar la información de los clientes con mayor confianza y control.
Preguntas frecuentes sobre la experiencia 360 del cliente
¿Qué es la visión 360 del cliente?
Customer 360 es un enfoque que conecta la información del cliente proveniente de múltiples sistemas para crear una visión contextual y confiable de una persona, cuenta, hogar o relación comercial. Los datos específicos incluidos deben reflejar la decisión o el flujo de trabajo que la organización necesita respaldar.
¿Cuál es el propósito de Customer 360?
El objetivo de Customer 360 es proporcionar información fidedigna sobre el cliente que optimice decisiones, interacciones o flujos de trabajo empresariales específicos. Algunos ejemplos son el servicio al cliente, la fidelización, las ventas, la personalización, la detección de fraudes, el análisis de datos y las aplicaciones de inteligencia artificial.
¿Es Customer 360 lo mismo que una vista individual del cliente?
Si bien los términos suelen superponerse, una visión integral del cliente (Customer 360) no siempre requiere un registro físico del cliente. Las organizaciones pueden utilizar identidades resueltas, relaciones con los clientes gestionadas, atributos de confianza y datos de diversos sistemas autorizados para proporcionar el contexto necesario para un caso de uso específico.
¿Qué datos debería incluir una evaluación 360 del cliente?
La respuesta depende del caso de uso. Los datos relevantes pueden incluir información sobre identidad, cuenta, transacciones, productos, servicios, comportamiento, interacción, consentimiento, contrato y relación. Las organizaciones deben incluir los datos mínimos del cliente necesarios para optimizar la toma de decisiones.
¿Por qué fracasan los proyectos de Customer 360?
Entre los problemas más comunes se incluyen resultados comerciales poco claros, definiciones de clientes contradictorias, resolución de identidad deficiente, mala calidad de los datos, propiedad fragmentada, gobernanza limitada, alcance excesivo y la imposibilidad de conectar el perfil del cliente resultante con un flujo de trabajo operativo.
¿Cómo respalda la gobernanza de datos la visión 360 del cliente?
La gobernanza de datos vincula la información del cliente con definiciones, propiedad, calidad, procedencia, acceso, privacidad, políticas y medidas correctivas. Esto ayuda a las organizaciones a determinar en qué datos de clientes pueden confiar los equipos y cómo deben utilizarlos los usuarios, las aplicaciones y los sistemas de IA.
¿Cómo cambia la IA la visión 360 del cliente?
Los sistemas de IA pueden recuperar, combinar, inferir y actuar sobre la información de los clientes. Por lo tanto, las organizaciones deben controlar a qué datos de clientes puede acceder la IA, qué identidades y permisos otorgan dicho acceso, qué puede hacer la IA con la información y qué acciones requieren revisión humana.
¿Requiere Customer 360 datos perfectos del cliente?
No. Los datos del cliente deben cumplir con los requisitos de exactitud, actualidad, integridad, coherencia y confidencialidad de la decisión prevista. Un análisis de bajo riesgo y una acción automatizada de alto impacto pueden requerir estándares de calidad muy diferentes.
¿Qué deben hacer las organizaciones antes de iniciar un proyecto de Customer 360?
Antes de seleccionar la arquitectura tecnológica, defina el resultado para el cliente, la decisión o el flujo de trabajo, el usuario, los datos del cliente necesarios, los requisitos de resolución de identidad, los umbrales de calidad, los controles de gobernanza, la ruta de activación, el propietario responsable y la métrica de éxito.
¿Cómo apoya BigID las iniciativas de Customer 360?
BigID ayuda a las organizaciones a descubrir, clasificar, catalogar, contextualizar y gestionar los datos de los clientes, al tiempo que los conecta con la propiedad, el linaje, la calidad, la confidencialidad, el acceso, las políticas, la privacidad, la IA, el riesgo y la corrección.
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