Durante años, trabajar en CRM significaba perseguir una sola cosa: llegar a tiempo al cliente. Que el mensaje correcto, con la oferta correcta, llegará en el momento exacto. Esa promesa de real time se convirtió en el estándar al que todas las compañías aspiraban, aunque pocas realmente lograban alcanzar.
Mucho se habla hoy de la transformación digital que están experimentando todas las áreas de negocio debido a las innovaciones tecnológicas. La incertidumbre se asoma a través de miradas curiosas que se preguntan hacia dónde vamos y qué pasará incluso con nosotros como profesionistas en toda esta ola de cambios.
Hoy quiero hablar específicamente de los cambios en el CRM. Cuando comencé mi carrera hace más de 10 años, los canales eran principalmente físicos: correo, telemarketing, y apenas comenzaban a surgir algunos digitales como email o SMS. Con el tiempo, el CRM evolucionó hacia un orquestador mucho más complejo, capaz de conectar múltiples equipos, tecnologías y puntos de contacto para construir experiencias cada vez más personalizadas.
En ese proceso, los datos se volvieron el centro de todo: segmentación, medición, dashboards, modelos, automatización. Todo apuntaba a lo mismo: lograr esa inmediatez que hoy define el prestigio de una compañía.
Porque si algo nos enseñó la evolución del CRM es esto: si no eres capaz de reaccionar en tiempo real, te quedas atrás.
Creo que esa es la razón, en lo personal, por la cual el CRM fue tan relevante para mí profesionalmente. Como alguien que comenzó su carrera en la ciencia de datos, sentí que era el área capaz de unir datos con experiencia, lo que me pareció muy noble. Además, la mayor parte de los proyectos siempre vienen acompañados de muchos insights para poder llegar a la conclusión de que se necesitan nuevos lanzamientos.
Hace un par de años, en compañía de un unicornio, me tocó liderar la estrategia de CRM para más de 13 compañías de e-commerce alrededor de Latinoamérica. El handoff de comenzar a operar cada una de ellas era sumamente importante, pero también llevaba consigo una gran responsabilidad. Tomar el ownership de más de 13 compañías en menos de un quarter iba a requerir muchísimo esfuerzo, especialmente considerando que todas estaban en diferentes momentos. Fue entonces cuando el diseño de la estandarización y procesos se volvió sumamente importante para poder llevar a cada una de estas compañías, en diferentes stages, al punto más importante de sincronización y conocimiento de nuestros clientes.
A partir de esa experiencia, estructuré un modelo de madurez de CRM que, en esencia, seguía un camino progresivo:
Nivel 1: Subscription basics
Las bases: suscripción/desuscripción, adquisición, compliance, manejo de canales.
Nivel 2: Automated campaigns
Flujos esenciales como welcome journeys, abandoned cart y comunicaciones transaccionales.
Nivel 3: Personalización e insights
Segmentación más profunda, journeys por categoría y primeros modelos de comportamiento.
Nivel 4: Marketing intelligence
Modelos de machine learning, integración multicanal y uso de CDPs.
Aunado a esto, un paso que se volvió muy importante fue la estandarización de tecnologías. Se requería una gran experiencia en Martech que nos diera esta posibilidad, pues, de no hacerlo, el control de muchas compañías podía convertir esta falta de estandarización en una bola de nieve que, tarde o temprano, se vuelve difícil de operar.
Además, la adopción de tecnologías capaces de integrarse a nuevas plataformas se volvió esencial para nosotros, ya que muchas plataformas de e-commerce, de CRM o de cualquier tipo pueden perder relevancia si no son capaces de hacer integraciones drag and drop de manera eficiente. Como mencioné antes, lo más importante para los usuarios se vuelve el real time.
El nivel 4 era, evidentemente, el más atractivo. En teoría, este camino llevaba al real time, pero en la práctica, la mayoría de las compañías apenas alcanzaban el nivel 2. Ninguna podía ir más allá de Welcome Journey y Abandoned Cart, pues aún había muchas soluciones por desarrollar en temas de data e integración.
Data, automatización, real time, medición y multicanalidad parecen soluciones muy conocidas por todos nosotros, pero la realidad es que pocas compañías han logrado cubrir todas esas aristas.
CRM Maturity level model. 
Fuente: Gartner Data Maturity Model, adaptado de Predinfer.
Fuente: What Makes a Customer Data Platform?, Clevertouch Consulting.Y en 2023, cuando parecía que por fin estábamos cerca de resolverlo, apareció algo que cambió las reglas del juego: la inteligencia artificial generativa.
No porque reemplazara todo lo anterior, sino porque introdujo algo nuevo: la capacidad de adaptarse, generar y responder en tiempo real sin depender completamente de esa madurez previa.
Hace apenas unos años, mi prioridad era clara: tener un Customer Data Platform que conectara todos los puntos de contacto para poder orquestar campañas en el momento correcto.
Hoy, el perfil de un especialista en CRM está cambiando, buscando formas de ayudar a nuestros equipos a acelerar esa inmediatez y lograr procesos de calidad a través de la generación de agentes con Gen AI. Esto ha vuelto aún más excitante esta nueva ola tecnológica, pues migramos hacia un rol y mindset más tecnológico.
El CRM dejó de ser solo una plataforma para convertirse en un rol de martech capaz de desarrollar estas innovaciones, considerando la experiencia de ambos usuarios: nuestros clientes y nuestros operadores, y con ello la creación y reestructuración de nuevos agentes.
En mi día a día, trabajando en CRM para modelos D2C y B2B, esto ya es tangible.
El diseño de assets, la generación de copies, la experimentación, la construcción de audiencias, la globalización de campañas: todo eso que antes implicaba coordinación entre múltiples áreas hoy puede acelerarse a través de la inteligencia artificial.
No porque desaparezcan las áreas, sino porque cambia la fricción entre ellas.
Y es entonces cuando me doy cuenta de algo que no había visto venir con tanta claridad: la inteligencia artificial no solo está al servicio del cliente, también está al servicio del operador.
Esto no elimina la necesidad de datos, ni de estrategia, ni de criterio. La calidad de la información sigue siendo crítica. Las decisiones siguen necesitando contexto. Y la inteligencia artificial, aunque poderosa, aún depende de nuestro input.
Pero sí cambia algo fundamental: la velocidad a la que podemos pensar, probar y ejecutar.
El CRM, entonces, deja de ser únicamente una plataforma de ejecución para convertirse en un espacio donde el operador también interactúa en tiempo real con la tecnología. Un espacio donde empiezan a aparecer agentes, copilotos y nuevas formas de construir experiencias.
No tengo claro aún hasta dónde llegará este cambio. Pero sí sé que, por primera vez, el reto ya no es solo entender al cliente, sino también entender cómo desarrollar esta tecnología para los operadores, de manera que la AI trabaje, aprenda y responda junto a nosotros.
Y quizá ahí está el verdadero cambio del CRM: cada vez más cerca del real time.