Migrar Marketing Cloud y Pardot, no es solo un proyecto de email con journeys y engagements, es un proyecto de datos, de gente y de gobierno. Primero audita, después evalúa opciones y al final migra.

Salesforce Marketing Cloud Next o considerar otras opciones, este artículo es para ti

Esta publicación te presenta en detalle varias opciones basadas en livestream para este artículo, así como la presentación en PDF y el checklist en Excel.

Lo que dije en 2023 y lo que está pasando hoy

En 2023 grabé un episodio (Podcast de CRM) de Cápsulas de Customer Engagement sobre el futuro del marketing automation y de los customer journeys. La pregunta de fondo era: ¿Por qué seguimos comprando herramientas separadas para B2B y para B2C, si al final le vendemos a una persona?

Tres años después, esa pregunta está en el centro de cualquier migración de Marketing Cloud o Pardot.

Lo que planteé en 2023:

• El customer lifecycle se gestiona como un producto, con un dueño de producto, un backlog y un roadmap.
• Deja de ser una suma de campañas que cada área lanza por su cuenta.

• Los journeys basados en eventos corren 24/7. Si se rompe una integración, el cliente lo siente en tiempo real.
• Se necesita monitoreo continuo, casi como un servicio de TI: alertas, revisión semanal de journeys y manejo de incidencias.

• El golden record, los segmentos y los consentimientos sirven a marketing, ventas y servicio.
• La oficina de gobierno de datos (o el data steward, en empresas más pequeñas) pasa a ser parte del día a día de marketing, no un proyecto aparte.

• Data 360, los créditos de IA, los mensajes y los data points se cobran por uso.
• Se necesita alguien que vigile el consumo, algo así como un “FinOps” de marketing. Sin eso, la factura sorprende.

• Con Flow, prompts y agentes, los marketers construyen lógica que antes hacía TI.
• Eso exige guardrails: qué puede construir quién, cómo se prueba y quién lo aprueba antes de producción.

• Los agentes que crean campañas o deciden el próximo journey requieren aprobaciones, auditoría y reglas de marca, legales y de privacidad.
• Aparece un rol nuevo: quien supervisa y responde por lo que hacen los agentes.

• Menos especialistas en AMPscript y SQL de Data Extensions.
• Más perfiles de modelado de datos, Flow, diseño de journeys, experimentación y diseño de prompts y agentes.
• Esto requiere un plan de reskilling, no solo contratar.

• De aperturas y clics a métricas del ciclo de vida: conversión, retención, customer lifetime value, costo por cliente y adopción.
• Son KPIs compartidos entre marketing, ventas y servicio, no de un solo departamento.

Y vas a necesitar diferentes gente con diversos roles para operar todo esto y tener un gobierno del ecosistema. Esto lo comentamos más tarde en el post. Pero tienes que considerar traer al CEO y CFO para super validar el costo de todo esto. Hay que tener mucho seguimiento en el costo de consumo de datos, mensajes y créditos de IA.

Migrar al Marketing Cloud Next o a cualquier otra plataforma sin cambiar el modelo operativo es comprar un Ferrari para manejarlo en primera. La tecnología ya le está ganando a la estrategia, y el modelo operativo es lo que cierra esa brecha.

Por eso este artículo no empieza con "¿a qué herramienta migro?". Empieza con lo que realmente conlleva migrar.

Antes de hablar de migrar, tienes que saber en dónde estás con la calidad de datos, el modelo de datos, el gobierno de datos y la arquitectura completa de tu CRM. Cada empresa llega a esta conversación con un escenario distinto, y ese escenario dice mucho de tu estado de madurez.

Cómo llegamos aquí: En el centro del ecosistema de Salesforce están Sales Cloud y Service Cloud, parte del Core. Ese es el corazón de Salesforce en tu empresa (y/o tu eCommerce), junto con sus verticales por industria (educación, servicios financieros y otros). Con la compra de ExactTarget llegaron dos productos de marketing:

Cada uno tiene su propio conector a Sales Cloud. Y los "studios" de Marketing Cloud han ido evolucionando, desapareciendo o reforzándose con adquisiciones. Hoy todo eso "converge" en Marketing Cloud Next, el nuevo marketing cloud de Salesforce ya parte del Core.

Pero entre Pardot, Sales / Service Cloud y Marketing Cloud, en mi opinión son tres modelos de datos que nunca se hablaron bien entre si (especialmente con los temas de "Person Accounts". Siempre hemos tenido tres modelos de datos distintos:

1. Pardot: El prospecto, basado en el email.
2. Sales Cloud: El lead, el contacto y la cuenta, la oportunidad.
3. Marketing Cloud: El suscriptor y los Data Extensions (Contact Builder).

Y esto tres modelos, más las N fuentes de datos externas que tengas en la empresa, causan que tengas diferentes tipos de deudas de datos, funcionales, técnicas, de procesos e integraciones. Y todo lo que conlleva la administración de datos, el contenido, los permisos y la funcionalidad. Todo esto se pone complicado considerando la falta de talento que conozca y domine todas estas tecnologías.

Los escenarios más comunes. Las empresas pueden ser puro B2B, puro B2C, directo al consumidor o una combinación de todos ellos. En nuestra experiencia hemos encontrado diferentes escenarios:

Muchas de estas herramientas vienen del mundo de antes: antes del CDP, antes de Snowflake y antes de la IA. Y siguen ahí, funcionando. 

Por eso tienes que entender tu escenario (tu ecosistema) y medir tu estado de madurez. Después, moverte a un ecosistema donde todo esté realmente integrado, con un buen data cloud (Snowflake/Databricks), un buen CDP o la combinación de ambos. 

Y hay herramientas que tienen funcionalidad de personalización y/o segmentación que son un nivel antes de un CDP. Y luego, la inteligencia artificial según tu estrategia del negocio.

La omnicanalidad

Cuando hablamos de omnicanalidad, casi siempre pensamos en servicio o marketing. Pero hoy todo se está fusionando con las plataformas de Contact Center as a Service (CCaaS) y Communications Platform as a Service (CPaaS): Twilio, Infobip, Genesys, NICE CXone, inConcert y muchas más. 

La omnicanalidad ahora es el manejo completo del ciclo de relacionamiento del cliente (customer lifecycle management).

La omnicanalidad está en dos niveles dependiendo del tipo de herramienta que tengas:

1. Masiva: WhatsApp, power dialing, predictive dialing, emails y SMS masivos.
2. Conversacional: la interacción en tiempo real, la conversación 1 a 1 con el cliente.

Y muchas empresas usan diversas tecnologías de datos y/o procesos manuales y/o integraciones para decidir el momento exacto de activar acciones y/o campañas en Salesforce en un Engagement Studio de Pardot, un journey en Marketing Cloudo una acción en Sales / Service Cloud. Todo esto sin usar un CDP y/o un data cloud. Se usan fuentes de datos dispersas sin un gobierno de datos.

En bajo este proceso se pierde la omnicanalidad y las señales de los resultados de estas campañas a nivel del contacto y sus interacciones. El CaaS/CPaaS y la herramienta de Customer Lifecycle Management / Customer Journeys / Marketing Automation tiene que convivir.

Los límites de Marketing Cloud en LATAM

Marketing Cloud Engagement es muy bueno para email y push notifications, pero en Latinoamérica tiene limitantes:

• SMS: el SMS de Marketing Cloud sale caro, sea short code o long code. En Solvis lo hemos usado en México y otros países, y muchas veces terminamos integrando proveedores locales de SMS.
• WhatsApp: dependiendo de la versión que tengas de Marketing (entre otras razones), quizás no puedas usarlo. Y terminas usando otras soluciones locales aisladas.

Ahora, alguien dirá: "el SMS ya no es fuerte, lo fuerte es WhatsApp". Depende. Para comunicaciones transaccionales (facturas, recordatorios de pago, códigos de autenticación), a veces una campaña de cobranza por SMS con email funciona mejor que por WhatsApp.

Lo importante es tener las diversas opciones de canales. Y siguen saliendo nuevos: el mobile wallet está ganando tracción, y quizás en el futuro mandemos notificaciones dentro de aplicaciones de IA como ChatGPT. A eso súmale el chatbot, el chat, el IVR y las landing pages, etc.

WhatsApp es clave, pero no es el canal

Ese es el elefante en el cuarto. WhatsApp es sumamente importante para Latinoamérica y hay que hacer estrategias alrededor de este canal. Pero al final del día, lo que importa es la omnicanalidad manejando el ciclo de vida del cliente, enfocado en datos.

Y esos datos vienen de marketing, ventas y servicio:

• eCommerce, inventario y punto de venta.
• RFM, customer lifetime value y NPS.
• Nivel en el programa de lealtad.
• Propensión de churn y next best action.

A lo mejor ya tienes todo eso dentro de Salesforce. O lo tienes fuera, con datos por aquí y datos por allá, con N fuentes de datos por todos lados. Y no todo está en Pardot por el límite de contactos, y no todo está en el Marketing Cloud por el límite de contactos. Y tienes el Contact Builder en el Marketing Cloud contaminado de duplicados y diferentes subscriber keys por integrar diferentes registros vía APIs, importaciones y/o con la integración con Sales Clouds.

Todo esto son razones para que los datos sean primero. Hay que entender la salud de estos datos. Esto es una de las cosas que estamos haciendo en Solvis antes de decir a donde migrar.

Llega Marketing Cloud Next… y llegan todos los demás

Al mismo tiempo ya hay opciones como Customer.io, Braze, MoEngage, Iterable, Gupshup y muchos más (ver secciones debajo de detalles de proveedores, incluyendo Latam). 

Todos dicen que pueden manejar el ciclo de vida del cliente para B2B y B2C, y algunos hasta tener módulos de ventas y servicio. Al final del día todos son parte del ecosistema de CRM.

Y tú tienes millones de registros en Marketing Cloud, y en Pardot casi estas llegando al límite de contactos, y por ahí viene la renovación. ¿Qué haces?

Entonces la pregunta es a base de esta sección del post:  ¿Dónde está tu empresa hoy?

Mucho antes, pero mucho antes de la renovación tienes que tener un plan de migración. Pero antes necesitas una auditoría honesta de dónde estás:

Esto es importante porque muchas de estas plataformas nuevas, incluyendo Marketing Cloud Next, ya vienen con CDP e inteligencia artificial. O sea, vas a brincar a la IA con o sin estrategia. Para ser honesto, considero que eso no debe ser una opción, no debes de moverte enseguida a un CDP y a la IA. Esto debe ser parte de un roadmap.

Para que funcione esta migración, coexistencia o convergencia con Marketing Cloud Next u otra opción necesitas disciplina: calidad de datos, modelo de datos, protección de datos, resolución de identidad del cliente, segmentación y tácticas claras para crear audiencias y activaciones que llamen al journey.

Y tienes que considerar que nos puedes per se apagar procesos existentes y empezar desde cero. Esta migración, coexistencia o convergencia al final del día estoy seguro de que conlleva procesos paralelos, lo cual tendrás que usar el Marketing Cloud y Pardot a la misma vez que usas la nueva opción que selecciones. Lo cual tendrá más costos de licencias, entre otros costos más.

Antes de todo, invierte en gente

Antes de decir "quiero migrar" y antes de la auditoría, invierte en las personas correctas:

Si no los tienes a esta gente en tu empresa, búscalos externa o internamente, y/o subcontrátalos. Búscate un coach de CRM o de lifecycle management que tenga experiencia. Habla con RRHH para crear un plan de capacitación y upskilling que se continuo.

Búscate a proveedores que sean partners de ustedes: agencia, integrador y el software vendor.

¿Migrar, coexistir o cambiar de plataforma?

Hay quien dice que Marketing Cloud Next es una coexistencia y que no hay que migrar. Otros dicen que sí. Y otros preguntan: "si voy a migrar, ¿por qué no me voy a otra solución que requiera menos staff?". Sobre todo, si solo usas Marketing Cloud para mandar emails, sin push y sin una gran cantidad de datos.

Este es el momento de validar si la plataforma a la que vas soporta tu modelo de datos, y si te ayuda con B2B y B2C, especialmente en Latinoamérica. Como comenté en 2023 en Cápsulas de Customer Engagement, el mercado iba para allá: todo se fusiona, todo es a base de datos y de manejar B2B y B2C juntos con una misma omnicanalidad.

Lo básico: entender el perfil del cliente

Si tu base de datos y tu gente no tienen claro el perfil del cliente, no vas a sobrevivir con estas tecnologías:

Sin no tiene estos conocimientos básicos de datos, vas a seguir mandando correos electrónicos como lo hacías antes.

La calidad de datos es una metodología, no un proyecto de limpieza

En 2020, en un livestream de Solvis sobre procesos de calidad de datos, hablamos de la calidad de datos que debe ser comtinua: la tecnología le está ganando a la estrategia, y sin datos de calidad ninguna plataforma cumple lo que promete. Ningún proveedor resuelve el rompecabezas completo. 

Ni siquiera los que tienen todo bajo la misma marca, porque sus productos muchas veces usan modelos de datos distintos. Por esto es la gran importancia de usar los data clouds y los CDPs, y la adquisición de Salesforce de Informatica - todo esto apunta a tener una buena base de datos con datos limpios y accionables.

El costo real de la calidad de datos es el costo de oportunidad. Es todo lo que dejas de ganar por tener datos malos. Que hemos visto nosotros:

• Malas decisiones de negocio. Una armadora de autos no podía decir cuántos clientes tenía, solo cuántos autos vendía. Terminaba persiguiendo clientes nuevos con ofertas iguales a las de su competencia, mientras ignoraba a sus mejores clientes.
• Mala experiencia del cliente. Le preguntas lo que ya te dijo, o le mandas comunicaciones que no tienen sentido porque un catálogo dice "BCS" y otro "Baja California Sur".
• Marketing desperdiciado. Un cliente pensaba que tenía más de un millón de contactos. Después de revisarlos, solo unos 250,000 servían. Además, los rebotes y las quejas de spam dañan la reputación de tu dominio.
• Productividad perdida en retrabajo y en procesos que existen solo para compensar datos sucios.
• Riesgo legal si no puedes unir los consentimientos y preferencias de una misma persona.
• Menos velocidad para detectar oportunidades, y un golpe directo al valor de la marca.

La regla 1-10-100. Es una regla práctica de la industria: prevenir un registro malo cuesta 1 dólar, limpiarlo después cuesta 10, y no hacer nada cuesta 100 en costo de oportunidad. La mayoría de las empresas se quedan en el 10 o, peor, en el 100.

Dónde se aplica la calidad de datos:

El ciclo de calidad de datos:

Cuando aparece un dato malo, se sigue un proceso: análisis de causa raíz, dueño de negocio, dueño de TI, análisis final, remediación y validación. Así sabes de dónde viene el error y lo corriges en el origen. Pero para esto necesitas un buen gobierno de datos.

¿Necesitas una herramienta de calidad de datos para el CRM? Hacerlo "a pie" con programadores parece más barato, pero sale más caro con el tiempo (o sea con el uso de Excel y Python, por ejemplo). Una herramienta especializada perfila datos en minutos, usa tablas de referencia que el data steward puede actualizar sin programar, y permite reutilizar la misma regla (por ejemplo, la del teléfono) en todos los sistemas. 

Nosotros en Solvis usamos Informatica Data Quality y Zoho DataPrep, entre otras herramientas. Y estamos usando IA para apoyarnos en la calidad de datos.

Y todo esto vive dentro del gobierno de datos. DAMA tiene definiciones y una certificación donde la calidad de datos es un área central. Si tu empresa no tiene un programa de gobierno de datos, empieza por la calidad de datos y deja esas definiciones listas para cuando llegue el gobierno.

La conexión con hoy: en 2020 hablábamos de Informatica como herramienta especializada. Hoy Informatica es parte de Salesforce, y la calidad de datos y el MDM se están integrando con Data 360.

 Pero la lección no cambia: la herramienta ayuda, la metodología y la gente son las que hacen el trabajo.

Todos los proveedores te dicen que la IA ya viene incluida y que empieces hoy. Los analistas dicen que sí, pero solo con datos listos. Nuestra postura es: datos primero. Pero datos primero no significa esperar a que todo esté perfecto. Significa empezar poco a poco.

Lo que dicen los proveedores. La IA viene integrada en todas partes: creación de campañas con Agentforce, agentes que deciden el próximo journey de cada persona, motores de decisión como el que Braze integra de OfferFit, o campañas generadas con un prompt. El mensaje es: actívala y arregla los datos en el camino. Y ahí se te suben los costos de los tokens sin saber realmente que tan efectivo o productivo fue usar la IA.

Lo que dicen los analistas. Gartner predice que hasta 2026 se abandonará el 60% de los proyectos de IA sin datos listos para IA, y que más del 40% de los proyectos de IA agéntica se cancelarán para finales de 2027 por costos, valor poco claro o falta de control de riesgos. Su consejo: usar agentes solo donde haya valor claro con datos limpios.

Lo curioso: hasta Salesforce lo reconoce. Al cerrar la compra de Informatica dijo, en esencia, que sin datos limpios, conectados y confiables no hay inteligencia, solo alucinación.

Nuestra recomendación: datos primero, con gobierno, gente y herramientas.

1. Gobierno de datos con marcos de referencia reconocidos, como DAMA-DMBOK, y otros como ISO 8000 para calidad de datos. No hay que inventar la rueda.
2. Empieza poco a poco, con la gente y el presupuesto adecuado: un data steward, un dueño de los datos del cliente y un sponsor que lo respalde.
3. Usa herramientas de calidad de datos, no programación a mano en cada sistema.
4. Usa la IA para apoyarte en la limpieza de datos: perfilado, detección de duplicados, sugerencia de reglas y estandarización. Es el primer lugar donde la IA te da valor sin riesgo para el cliente.
5. Empieza por los datos básicos del perfil del cliente: nombre y apellidos en campos separados, email, teléfono, dirección, ID único y consentimientos. Si eso no está bien, nada de lo demás va a funcionar.

La IA se gana nivel por nivel, según la madurez de tus datos para sacarle provecho al Marketing Cloud actual, al Marketing Cloud Next o a la otra opción que selecciones:

Saltarte niveles es exactamente lo que hace que los proyectos de IA se cancelen y que el uso de la nueva herramienta sea un fracaso.

Otro tema que olvidamos: privacidad y preferencias. Do Not Call, Do Not Email, Do Not SMS, newsletters, comunicaciones transaccionales, GDPR y las leyes de tu país. Puedes tener muchas tecnologías en donde hay interacciones con los clientes con sus respectivos preference centers, pero realmente necesitas un solo preference center.

Y recuerda que cada sistema te ve distinto:

Ese ID único (el Subscriber Key) puede ser el Salesforce ID, el email, el RUT, el Tax ID o lo que sea. Muchas veces no está definido ni protegido. En banca, por ejemplo, el email ligado a una cuenta financiera no es el email personal. En universidades pasa algo similar con los distintos programas académicos.

Para eso existen el CDP, el Master Data Management y el golden record combinado con el preference center. 

Pero tienes que definirlo en la auditoría.

Hoy estas plataformas te cobran por contactos. Y luego por tokens, emails enviados, actividades y journeys. Por eso tienes que tener bien definido tu proceso de suscripción y tu modelo de datos antes de migrar.

Antes de escoger plataforma de marketing, decide dónde vive el golden record y quién es dueño de la calidad de datos. La pregunta ya no es solo "¿qué herramienta de marketing?", sino "¿dónde vive la verdad del cliente y quién la mantiene?".

CDP empaquetado vs. composable

Salesforce: Data 360 + Informatica

Braze: su Data Platform (alternativa)

Lo que ninguna plataforma resuelve sola. Resolución de identidad no es MDM. El CDP une registros para marketing; el MDM define el golden record para toda la empresa. La calidad de datos sigue siendo trabajo de gente con otra herramientas: campos de nombre, direcciones, validación de email y teléfono, Subscriber Key.

Arquitecturas posibles usando un CDP y/o Data Cloud

Existen guías y herramientas de migración para el Marketing Cloud. Úsalas como referencia técnica, no como verdad neutral. 

Los tiempos y resultados que publican son claims de marketing y deben validarse con referencias de clientes. O dile que quieres un PoC o demo de estas herramientas.

Salesforce Marketing Cloud Next: convergencia, no migración

Salesforce no lo llama migración. Según la guía de Salesforce citada por terceros, los clientes de Engagement y Account Engagement pueden activar funciones de Marketing Cloud Next dentro de las orgs que ya tienen, sin migrar. No hay fecha pública de fin de vida para Email Studio, Journey Builder, Content Builder, ni Automation Studio.

Nota: Verifica ediciones, precios y disponibilidad por región directamente con Salesforce.

Braze, MoEngage, Bloomreach, InsiderOne y Customer.io

Los competidores de Marketing Cloud tienen toolkits ya publicados en sus website y sus propios partners también tiene toolskits de migración. Estos toolkits tienen diferentes alcances: software/apps para mover datos, mapeo de subscriptores, servicios de onboarding, remplazos de AMPScritps, validacion de calidad de datos, templates de migración, manejo de IP warming, y/o servicios dedicados y customizados de migración.

Nota: Es importante tener el inventario de engagements, landing pages, formas, data extensions, cloud pages, automations, journeys, AMPscript, emails, etc, antes de migrar, rehacer AMPscript en el lenguaje del nuevo proveedor, remplazar landing y cloud pages, conservar el historial de consentimientos (preference center), plan de calentamiento de IPs y migrar en paralelo.

La agrupación por categoría es un criterio propio basado en nuestro conocimiento general del mercado.

Las opciones globales son:

• Adobe: Journey Optimizer y Adobe Campaign (Marketo).
• SAP: con el Customer Engagement / Emarsys
• Oracle: Responsys y Eloqua.

• Braze: fuerte en apps móviles y mensajería en tiempo real basada en eventos.
• Customer.io: automatización de mensajes y lifecycle para productos digitales
• Iterable: engagement multicanal para equipos de growth y lifecycle.
• MoEngage, CleverTap e Insider One: fuertes en mobile y con presencia en mercados emergentes.
• Bloomreach: muy enfocado en e-commerce.
• Airship y OneSignal: su fuerte son push y mobile.

• Klaviyo: fuerte en e-commerce, sobre todo con Shopify.
• Attentive: SMS como canal principal, con fortaleza en comercio.

• HubSpot: compite cuando el cliente quiere CRM y marketing en una sola plataforma.
• Ortto es otra opción.

¿Cuales son las opciones en Latam / España pare remplazar Marketing Cloud / Pardot?

Hay muchas alternativas en Latam:

La arquitectura: un ejemplo del ecosistema

Esta imagen muestra una posible visión de cómo podría verse un ecosistema de Customer Lifecycle Management bien estructurado. No es una receta ni una arquitectura obligatoria. Es un punto de referencia para entender cómo encajan las piezas de las que hablamos en este post.

Si no tienes una, debes empezar a crearla (como parte de la auditoría).

Cómo leerla, de abajo hacia arriba:

• 5. Fuentes y sistemas de negocio: ERP, e-commerce, punto de venta, CRM, web, apps y medios pagados. Aquí nace el dato, y por eso la calidad empieza desde la captura.
• 4. Fundación de datos del cliente: MDM y calidad de datos (golden record, ID único, deduplicación), la plataforma de datos (warehouse o lakehouse como Snowflake o Databricks) y el CDP, empaquetado o componible. Aquí también viven los consentimientos, el preference center y el modelo de datos B2B y B2C.
• 3. Integración y eventos: APIs, streaming, ETL/ELT y activación de audiencias. Es lo que mueve los datos entre las capas.
• 2. Activación y ciclo de relacionamiento: marketing automation, ventas, servicio y customer journeys trabajando sobre los mismos datos.
• 1. Cliente y omnicanalidad: web, app, email, WhatsApp, SMS, voz, chat, tiendas y redes sociales, con el contact center (CCaaS o CPaaS) como parte del ecosistema. La meta es tener campañas y conversaciones en el mismo contexto.

¿Quién opera el ecosistema? Roles, equipos y madurez

Todo ecosistema necesita un Líder de CRM con su equipo dedicado, con un CoE y todo un plan para reclutar y upskill a la gente. Pero aquí te explicamos lo que estamos viendo con algunos de nuestros clientes y lo que recomendamos según su nivel de madurez y presupuesto. 

Te recomendamos estos 3 articulos en el blog de CX2Advisory sobre la importancia de tener un Líder de CRM y como contratar y retener el talento que maneja todo tu ecosistema de CRM.

Cada capa de la arquitectura, desde las fuentes de datos hasta los canales en los que conversas con el cliente, necesita a alguien que sea dueño, que la cuide y que tome decisiones. Y aquí es donde muchas empresas fallan: invierten en licencias, pero no en la gente que las hace funcionar. Los roles implican responsabilidades que alguien debe asumir, ya sea una persona, un equipo completo o un partner y/o la agencia de marketing.

En una PYME, dos o tres personas pueden asumir varios sombreros. En un grupo con varias unidades de negocio, cada rol puede ser un equipo dentro de Marketing Ops, el CoE, TI o el negocio. Lo importante no es el tamaño del equipo, sino que nadie se quede preguntando quién orquesta, dónde vive el golden record y quién administra los consentimientos, etc., etc.

Aquí te damos varias sugerencias.

El primer paso no es técnico: es tener sponsor, presupuesto, gente y un "por qué" claro.

Ests checklist te ayudara a ver dónde estás hoy y se convierte en los requerimientos para evaluar Marketing Cloud Next u otra plataforma. Cada sección debe terminar con un inventario y una lista de brechas.

1. Calidad de datos

☐ Volumen real de contactos en Marketing Cloud, Pardot y Sales Cloud (ej.: los 7 millones de registros, ¿cuántos están activos?).

☐ Duplicados entre plataformas y dentro de cada una.

☐ Campos de nombre separados: nombre, segundo nombre, apellido, segundo apellido.

☐ Soporte de caracteres en español e inglés (acentos, ñ).

☐ Direcciones y código postal con formato estándar por país.

☐ Email y teléfono validados de forma continua (24/7), no solo al importar.

☐ Criterios de calidad por campo aplicados y medidos.

☐ Registros inactivos o sin engagement identificados para no migrarlos (y no pagar por ellos).

2. Modelo de datos e identidad

☐ Modelo de datos documentado de cada sistema: cómo eres un prospect en Pardot, un contacto/cuenta en Sales Cloud, un caso en Service Cloud y un suscriptor en Marketing Cloud.

☐ ID único del cliente (Subscriber Key) definido y protegido: Salesforce ID, email, RUT/RUC, Tax ID, etc.

☐ Casos especiales de identidad: email/teléfono ligado a una cuenta financiera vs. el personal; un estudiante con varios programas académicos.

☐ Golden record: ¿existe? ¿Dónde vive (MDM, CDP, data warehouse)?

☐ Inventario de Data Extensions en Contact Builder: cuáles se usan, cuáles son históricas, cuáles son basura.

☐ Data Views en uso y reportes que dependen de ellas.

☐ Modelo B2B vs. B2C: cómo conviven cuentas, contactos y consumidores.

3. Métricas, arquitectura de datos, CDP y MDM

☐ Dónde se calculan y dónde viven: RFM, customer lifetime value, NPS, nivel de lealtad, propensión de churn, next best action.

☐ Fuentes externas: e-commerce, punto de venta, inventario, sucursales, apps móviles.

☐ Proyectos de datos en curso: Snowflake, Databricks, CDP empaquetado o CDP componible.

☐ Frecuencia de actualización de cada dato que dispara un journey.

☐ Dueño del proyecto de Snowflake o Databricks identificado, si existe, y su relación con marketing.

☐ MDM actual: ¿existe (Informatica u otro)? ¿Qué sistema define el golden record del cliente?

☐ Dónde se resuelve la identidad: en el warehouse, en el CDP, en el MDM o en ninguno.

☐ Modelo de CDP actual o deseado: empaquetado (ej. Data 360), componible sobre el warehouse, híbrido o ninguno.

☐ Fuente de verdad por tipo de dato: perfil, consentimientos, transacciones, métricas (RFM, CLV, NPS) y eventos de engagement.

☐ Frecuencia que necesita cada caso de uso: tiempo real, cada 15 minutos, diario.

☐ Cómo se factura el uso de datos en cada opción: créditos de consumo, data points, contactos u objetos.

4. Sincronización e integraciones

☐ Pardot ↔ Sales Cloud: campos sincronizados, reglas, errores recurrentes.

☐ Marketing Cloud ↔ Sales Cloud: objetos sincronizados, frecuencia, errores.

☐ Otras herramientas de marketing automation en el ecosistema (HubSpot, Marketo).

☐ Integraciones con contact center / CCaaS / CPaaS: Twilio, Infobip, Genesys, inConcert, etc.

☐ Proveedores locales de SMS y WhatsApp integrados.

☐ APIs y procesos personalizados que tocan Marketing Cloud o Pardot.

☐ Verticales de Salesforce en uso (educación, servicios financieros, etc.) y Experience Cloud.

5. Journeys y automatizaciones

☐ Inventario de journeys (Journey Builder) y programas (Engagement Studio): activos, pausados, obsoletos.

☐ Qué dispara cada journey: evento, segmento, API, fecha.

☐ Automation Studio: automatizaciones, queries SQL y su propósito.

☐ Performance de cada journey: aperturas, clics, conversión, impacto en ingresos.

☐ Journeys transaccionales vs. promocionales (facturas, cobranza, recordatorios, códigos de autenticación).

☐ Priorización: qué journeys se migran, cuáles se rediseñan y cuáles se eliminan.

6. Contenido y activos

☐ Templates y contenido de email, SMS y push: cuántos, cuáles se reutilizan.

☐ AMPscript y contenido dinámico (necesitará reescribirse en la nueva plataforma).

☐ CloudPages y landing pages.

☐ Form Handlers y formularios de Pardot.

☐ Assets y bibliotecas de imágenes.

7. Canales

☐ Mapa de canales actuales: email, SMS, WhatsApp, push, mobile wallet, chatbot, chat, IVR, landing pages.

☐ Canales masivos vs. conversacionales: quién los opera (marketing o contact center).

☐ Costos por canal (ej.: SMS de Marketing Cloud vs. proveedor local; short code vs. long code).

☐ Limitaciones actuales por país (WhatsApp, SMS en LATAM).

☐ Canales que necesitarás en 2–3 años.

☐ Entregabilidad: dominios, IPs dedicadas, reputación de envío.

8. Privacidad y preference center

☐ Un solo preference center para todas las plataformas, o inventario de los que existen hoy.

☐ Consentimientos por canal: Do Not Call, Do Not Email, Do Not SMS, opt-in de WhatsApp.

☐ Tipos de suscripción: newsletter, transaccional, promocional.

☐ Cumplimiento regulatorio por país o región (GDPR y leyes locales de protección de datos).

☐ Historial de consentimientos que debe migrarse sin perderse.

9. Reportes y analítica

☐ Reportes y dashboards actuales de marketing y su uso real.

☐ Atribución: cómo se mide el impacto de marketing en ventas.

☐ Datos históricos que deben conservarse (tracking, envíos) y por cuánto tiempo.

10. Costos y licenciamiento actual

☐ Costo total actual: licencias, add-ons, SMS, IPs, implementadores, staff.

☐ Uso real vs. contratado: contactos, envíos, ediciones.

☐ Costo de mantener personal especializado en la plataforma actual.

11. Requerimientos para el proveedor nuevo (salida de la auditoría)

☐ ¿Soporta tu modelo de datos? B2B y B2C en la misma plataforma.

☐ ¿Funciona bien en LATAM? WhatsApp, SMS local, idioma, soporte regional.

☐ ¿Qué tan dependiente es de un CDP o de datos limpios? (Muchas ya traen CDP e IA integrados.)

☐ ¿Cómo cobra? Contactos, mensajes, actividades, journeys, tokens de IA.

☐ ¿Cuánto staff necesita para operar?

☐ ¿Qué herramientas de migración ofrece (ver siguiente sección)?

☐ ¿Cómo se conecta a tu warehouse? Zero copy, ingesta programada, reverse ETL o API, y en qué direcciones.

☐ ¿Quién resuelve la identidad? La plataforma, tu warehouse o tu MDM.

☐ ¿Qué funciones de datos están disponibles hoy (GA) y cuáles están en early access o roadmap?

☐ ¿Qué funciones de IA vienen incluidas en la licencia y qué datos necesita cada una para funcionar bien?

☐ ¿Quién aprueba lo que hace un agente antes de que llegue al cliente? ¿Cómo se audita?

☐ ¿Cómo se cobra la IA? Tokens, créditos o acciones de agentes.

☐ ¿La plataforma ofrece IA para apoyar la calidad de datos (perfilado, duplicados, estandarización)?

El orden importa: gente y gobierno primero; auditoría, segundo; migración/coexistencia con el proveedor, tercero. Cada fase se cierra con una decisión antes de pasar a la siguiente.

Quick wins mientras tanto: depurar contactos inactivos (bajas costos de licencia), documentar journeys activos y unificar el preference center.

Riesgo principal: saltar directo a la IA y al CDP que ya traen las nuevas plataformas sin tener disciplina de datos. El resultado sería una plataforma más cara que solo manda correos electrónicos.

Empieza a definir tu arquitectura de datos y todas estas herramientas.

Antes de migrar, mide la salud de tu ecosistema de CRM. Nuestro punto de partida es el CRM Ecosystem Health Framework: 7 dimensiones y 4 niveles de madurez que te indican dónde estás hoy, qué te falta y en qué orden resolverlo. Todo lo que abarca este post se reduce a esas 7 dimensiones.

Las 7 dimensiones aplicadas a una migración de Marketing Cloud o Pardot:

1. Diagnóstico de salud del ecosistema. Evaluamos las 7 dimensiones con los Checklists 1 y 2 de este documento. Resultado: tu nivel de madurez por dimensión, las brechas principales y los quick wins.
2. Fundación de datos. Gobierno de datos, metodología de calidad, limpieza del perfil básico del cliente, preference center y la decisión sobre dónde vive el golden record. Usamos herramientas de calidad de datos y la IA como apoyo en la limpieza.
3. Estrategia y selección. Definimos la arquitectura (centrada en Salesforce, en el warehouse o híbrida) y si conviene coexistir, converger a Marketing Cloud Next o moverse a otra plataforma. Te acompañamos en el RFP, en demos con tus propios casos de uso y en la negociación del licenciamiento.
4. Migración o convergencia por olas. Suscriptores y consentimientos primero, luego journeys prioritarios, corrida en paralelo y adopción de IA nivel por nivel.
5. Operación continua. CoE o PMO, soporte continuo (AMS), monitoreo de calidad de datos y coaching para que el ecosistema no vuelva a enfermarse.

Quién hace qué

CRM Coach (Jesús Hoyos): visión neutral frente a los proveedores, mentoría a ejecutivos y equipos, workshops de descubrimiento, evaluación de proveedores y licenciamiento, y acompañamiento en las decisiones clave.

Solvis Consulting: implementación del ecosistema de CRM, calidad de datos, integraciones, migración y operación continua. Solvis es Customer-First: partner del cliente antes que de cualquier proveedor.

Tu nivel de madurez en las 7 dimensiones del CRM Ecosystem Health Framework.

Un inventario y mapa de brechas de datos, journeys, integraciones, canales y costos.

Una recomendación de arquitectura y de ruta: coexistir, converger o migrar.

Un roadmap por fases con quick wins, mejoras de largo plazo y adopción de IA por niveles.

Nuestra experiencia con Marketing Cloud y manejo de datos con Data Clouds y CDPs.

Los requerimientos listos para tu RFP o evaluación de proveedores.