Pardot vs. Marketing Cloud Next: correspondencia de funcionalidades entre Account Engagement y la nueva generación de Marketing Cloud.

Salesforce Account Engagement (el producto que durante años conocimos como Pardot) y Marketing Cloud Next representan dos filosofías distintas de automatización de marketing. Account Engagement es una plataforma B2B autocontenida, con su propio modelo de datos de Prospects, sus listas, su Engagement Studio y su motor de scoring. Marketing Cloud Next, en cambio, se construye directamente sobre la plataforma core de Salesforce y sobre Data Cloud (Data 360), y sustituye buena parte de esos conceptos propietarios por primitivas nativas: Flows, DMOs, Segments y Calculated Insights.

Este artículo no pretende ser un plan de migración. Es una comparativa técnica, funcionalidad a funcionalidad, para entender qué herramienta de Marketing Cloud Next ocupa el lugar de cada pieza que hoy se usa en Pardot. Conviene aclarar de entrada un matiz importante: no siempre hay un mapeo uno a uno. En algunos casos la equivalencia es directa, en otros el concepto se descompone en varias piezas de Data Cloud, y en unos pocos casos la funcionalidad simplemente no tiene equivalente todavía.

El cambio de paradigma: del modelo Pardot al modelo Data Cloud

Antes de entrar en detalle, conviene fijar la diferencia arquitectónica de fondo, porque explica casi todas las correspondencias posteriores.

En Pardot, el objeto central es el Prospect, que vive en la base de datos de Pardot y se sincroniza con un Lead o Contact de Salesforce mediante el conector. Todo —listas, scoring, Engagement Studio— gira alrededor de ese Prospect.

En Marketing Cloud Next hay Visitors, Prospects, Leads y Contacts, pero ya no residen en una base de datos separada sino que se almacenan como registros de Salesforce y, a través del conector de Data Cloud, también como registros del Individual DMO (Data Model Object). La Identity Resolution de Data Cloud unifica los duplicados en Unified Individuals, y es sobre esos Unified Individuals sobre los que se construye la segmentación. Dicho de otro modo, donde Pardot daba un objeto propietario, Marketing Cloud Next da el modelo de datos abierto de Data Cloud. Esto es más potente (se accede a los eventos en crudo) pero también exige entender DMOs, Calculated Insights e Identity Resolution.

Tabla de correspondencias

Pardot / Account Engagement	Marketing Cloud Next	Tipo de equivalencia
Prospect	Unified Individual (Individual DMO + Identity Resolution)	Reconceptualizado
Listas estáticas / dinámicas	Segments (dinámicos) en Data Cloud; Actionable Lists para listas manuales/CSV	Directo con matices
Engagement Studio	Segment Triggered / Audience Flow (Flow Builder)	Directo (más potente)
Completion Actions	Form Triggered Flow / Automation Event-Triggered Flow	Directo
Automation Rules	Sin equivalente directo (se resuelve con Flows)	Reemplazo funcional
Page Actions	Data Cloud Record Triggered Flow (Website DMO)	Reemplazo funcional
Scoring (Score)	Engagement Score (Calculated Insight) / Overall Score	Directo (más flexible)
Grading (Grade)	Fit Score	Directo
Formularios	Forms (nativos, en Enhanced CMS)	Directo con limitaciones
Form Handlers	Form Handlers (desde Winter ’26)	Directo (más flexible)
Dynamic Content	Personalization Decisions + Variations	Directo (más potente)
Landing Pages	Landing Pages (mismo builder, Experience Cloud)	Directo
Email Builder	Content Builder (mismo motor que la New Email Experience)	Directo
A/B Testing	Flow Experiment / Path Experiment	Directo (más potente)
Sender Domains	Authenticated Domains	Directo
Tracker Domains	Custom Domain + Custom URL (Salesforce CDN)	Directo
Business Units	Business Units (desde Spring ’26; Advanced Edition)	Directo (reciente)
Consentimiento (Do Not Email, Opt-out)	Subscription Consent / Communication Subscriptions	Directo (multicanal)
B2B Marketing Analytics / Engagement History	Marketing Performance + DMOs en CRM Analytics	Directo
Einstein (STO, Behavior Scoring, etc.)	Predictive AI equivalente en MC Next	Directo (casi total)

A continuación desarrollo las áreas más relevantes.

Segmentación: de las listas a los Segments

En Pardot se crean Segmentation Lists cuando se quiere enviar un email a un grupo o inyectarlo en un programa de Engagement Studio. Estas las hay en dos ‘sabores’: estáticas y dinámicas.

En Marketing Cloud Next el equivalente son los Segments de Unified Individuals, que se construyen en el Segment Builder de Data Cloud (o a nivel de Campaign) con un conjunto de criterios. Son dinámicos por naturaleza y se refrescan a la cadencia que definas (típicamente cada 12 o 24 horas). Para escenarios donde ya se sabe exactamente a quién quieres enviar —una lista de asistentes a un evento importada por CSV, por ejemplo— MC Next añadió las Actionable Lists, que permiten crear audiencias importando ficheros o añadiendo miembros manualmente sin necesidad de construir un Segment con criterios complejos.

Un caso más avanzado son los Dynamic Segments, que combinan condiciones estáticas con condiciones dinámicas cuyos valores se resuelven en tiempo de ejecución a partir de variables pasadas por un Flow. Son la base de los Broadcast Flows y no tienen un análogo real en Pardot.

Automatización: Engagement Studio y las Automation Rules

Aquí está el corazón de la comparativa, porque toda la automatización de Marketing Cloud Next es basada en Flow Builder.

Engagement Studio es lo que la mayoría de usuarios de Pardot querrán reemplazar primero. Su equivalente más cercano es el Segment Triggered Flow (renombrado como Audience Flow / «Segment Audience» desde el release de Summer ’26). Cuando el Flow se ejecuta, los registros del Segment asociado se inyectan en él, y desde ahí se pueden enviar emails, añadir a Campaigns, esperar eventos, ramificar con Decision Splits, etc. Frente a Engagement Studio, aporta dos mejoras notables: un Exit Criteria explícito (en Pardot un Prospect podía salir implícitamente al abandonar la lista) y Decision Splits que evalúan múltiples resultados, no solo el sí/no de las reglas de Engagement Studio.

Las Completion Actions de Pardot —acciones que se disparan cuando un Prospect interactúa con un asset— se traducen en Form Triggered Flows y Automation Event-Triggered Flows (los «Blank Event Flows»), que reaccionan a eventos predefinidos como un clic en un enlace o el envío de un formulario.

Las Automation Rules son el caso incómodo: no tienen un equivalente directo. La recomendación práctica es reproducir su lógica dentro de un Flow, algo perfectamente viable dado que todo lo que se hace con una Automation Rule, se puede hacer con la lógica de un Flow.

Las Page Actions se reconstruyen con un Data Cloud Record Triggered Flow: como las interacciones web se almacenan en el Website DMO, se pueden disparar acciones cuando ese DMO cambia. Los Custom Redirects, en cambio, no tienen equivalente a día de hoy.

Scoring y Grading

Pardot separa dos métricas: el Score (numérico, acumula puntos por interacciones) y el Grade (perfil de ajuste del Prospect al cliente ideal).

Marketing Cloud Next replica ambos con un modelo más abierto. El Score se corresponde con el Engagement Score, implementado como un Calculated Insight de Data Cloud, y el Grade con el Fit Score. Juntos forman el Overall Score. La gran diferencia es la flexibilidad: como existe el acceso a todos los eventos en crudo (clics, aperturas, vistas) como DMOs, se pueden construir tus propias métricas —por ejemplo un Customer Lifetime

Formularios y captura de datos

Los Forms existen de forma nativa en Marketing Cloud Next, se almacenan en el Enhanced CMS y se editan con el mismo builder que emails y landing pages. Pueden embeberse tanto en landing pages internas como en sitios externos vía iframe.

Los Form Handlers —el endpoint que en Pardot recibe los envíos de formularios alojados externamente— sí tienen equivalente directo en Marketing Cloud Next desde el release de Winter ’26. Funcionan de forma muy parecida a los de Account Engagement (capturan datos de formularios externos y los introducen en Salesforce), pero son más flexibles: en lugar de crear únicamente Prospects, el Flow asociado puede generar distintos tipos de registro (Leads, Cases, etc.). Incorporan además un campo honeypot integrado para protección anti-spam, URLs de redirección personalizadas para envíos con éxito o error, y web tracking para monitorizar el rendimiento del formulario. Para permitir envíos desde sitios externos hay que registrar el dominio de origen en la configuración de CORS de Salesforce, y para escenarios de seguridad y escala se recomienda integrar el Form Handler contra la API mediante un proceso server-side.

Hay también una diferencia de enfoque en las acciones posteriores al envío. En Pardot, los formularios (y sus Completion Actions) incluyen una funcionalidad lista para usar que notifica automáticamente a un usuario comercial —por ejemplo, avisar al propietario del Prospect o a un usuario asignado cuando alguien rellena el formulario—. En Marketing Cloud Next esa notificación no viene «de fábrica»: el formulario dispara un Form Triggered Flow, y es dentro de ese Flow donde hay que implementar explícitamente el aviso (por ejemplo con una acción de envío de email interno, una notificación de Salesforce, un post en Slack o la asignación/creación del registro correspondiente). Además, el propio envío del mensaje no se resuelve en el Flow relacionado directamente, sino que hay que delegarlo en un subflow (Autolaunched Flow) que se invoca desde ese Flow relacionado, pasándole los parámetros necesarios. Es más trabajo de configuración inicial, pero a cambio ofrece control total sobre a quién se notifica, cómo y bajo qué condiciones, y el subflow queda como pieza reutilizable en otros Flows.

La limitación que sí conviene tener presente frente a Pardot es que, al menos en las versiones documentadas hasta la fecha, funcionalidades como el prellenado (pre-filling) y el Progressive Profiling todavía no están disponibles de forma nativa en los formularios de MC Next.

Contenido: emails, landing pages y personalización

Buena noticia para quien ya usa la New Email Experience de Pardot: es exactamente el mismo builder que emplea Marketing Cloud Next (Content Builder). Las landing pages usan también ese mismo builder y se sirven como páginas de un sitio interno de Experience Cloud.

La personalización da un salto cualitativo. El Dynamic Content de Pardot (variaciones basadas en campos) se reemplaza por Personalization Decisions —criterios reutilizables— a partir de los cuales generas Variations, disponibles tanto para el cuerpo como para el asunto. A esto se han sumado en releases recientes capacidades de scripting con Handlebars y AMPscript, e incluso data providers que permiten personalizar con objetos de Salesforce sin pasar por data graphs.

Testing y experimentación

Donde Pardot ofrece A/B testing de emails y de landing pages clásicas, Marketing Cloud Next introduce el Flow Experiment (o Path Experiment). En lugar de limitarse a comparar variaciones de contenido, se define un tamaño de muestra y una métrica objetivo, se crea varias experiencias, y el experimento redirige al resto del Segment por la ruta ganadora. Es decir, se testean caminos completos, no solo piezas de contenido.

Gestión del consentimiento

Este es uno de los cambios más profundos, porque los dos productos parten de modelos conceptualmente distintos.

En Pardot, el consentimiento se gestiona con campos de mailability sobre el Prospect. Los dos principales son Do Not Email (marca manual o por política para no enviar correo) y Opted Out (baja explícita del propio Prospect). A la hora de decidir si un Prospect puede recibir un email, Pardot también tiene en cuenta el estado de los bounces, y distingue entre correo de tipo Marketing y Transactional (los mensajes operativos pueden enviarse aunque el Prospect esté opted-out del marketing). El único mecanismo de opt-in/opt-out gestionable por el propio destinatario son las Public Lists, a las que el usuario puede suscribirse o darse de baja desde el pie de los correos. El modelo, en resumen, es esencialmente de un solo canal (email) y basado en campos.

En Marketing Cloud Next el equivalente es Subscription Consent / Communication Subscriptions, un modelo de consentimiento unificado y multicanal. En lugar de un puñado de campos booleanos sobre un objeto, defines suscripciones que el destinatario puede activar o desactivar por canal —email, SMS, WhatsApp—, lo que permite gestionar de forma coherente el consentimiento en escenarios donde un mismo individuo recibe comunicaciones por varias vías. Se mantiene la distinción entre mensajería promocional y transaccional (el consentimiento se comprueba solo para la promocional), y el consentimiento puede declararse o actualizarse desde Flows mediante acciones específicas (por ejemplo la acción de consentimiento MessagingConsent), de modo que la captura de opt-in/opt-out queda integrada en la automatización.

Un matiz relevante para entornos híbridos: desde releases recientes es posible mapear el consentimiento entre Marketing Cloud Engagement y Marketing Cloud Next, sincronizando el estado de las subscriber/publication lists de MCE con las Communication Subscriptions de MC Next para mantener la coherencia sea cual sea la app desde la que se envíe. En la práctica, quien venga de Pardot pasa de un modelo de campos de mailability centrado en email a un modelo de suscripciones por canal, más granular y preparado para omnicanalidad.

Dominios y web tracking

En dominios, los Sender Domains pasan a ser Authenticated Domains (con la misma necesidad de configurar DKIM y demás registros DNS), y los Tracker Domains se sustituyen por un Custom Domain de tipo Salesforce CDN más una Custom URL para hospedar las landing pages.

El web tracking, sin embargo, no se limita a las landing pages. En Pardot, los Tracker Domains servían tanto para hospedar páginas como para generar el código de seguimiento del sitio (mediante cookies de terceros o de origen). Marketing Cloud Next reproduce ambos usos: por un lado, sobre las landing pages internas Digital Experience genera automáticamente el banner de consentimiento; por otro, se puede añadir el código de tracking y el banner de consentimiento a un sitio web externo para monitorizar la actividad de los visitantes. Ese seguimiento en sitios externos no se activa con un simple snippet: requiere desplegar los Data Kits y Data Streams correspondientes y añadir un Sitemap en el sitio mediante el Integration Code que proporciona la plataforma. Las interacciones capturadas quedan almacenadas en el Website DMO de Data Cloud, lo que permite explotarlas después en segmentación, scoring o Data Cloud Record Triggered Flows. Además, desde el release de Summer ’26 los banners de consentimiento para web tracking son personalizables por sitio, de modo que puedes definir diseño y mensaje distintos —por ejemplo un banner para el sitio corporativo y otro para las páginas de producto—.

Reporting e IA

En reporting, el rol de B2B Marketing Analytics y de la Engagement History lo asume Marketing Performance, que ofrece métricas de engagement a nivel de Campaign o globales; y como todos los DMOs de Data Cloud son accesibles como Reports o lenses de CRM Analytics, puedes embeberlos en dashboards.

En inteligencia artificial, prácticamente todas las capacidades de Predictive AI de Pardot basadas en Einstein —Send Time Optimization, Engagement Frequency, Behavior Scoring, Campaign Insight, Key Account Identification— existen en su versión de MC Next. La excepción notable es Einstein Attribution, que depende de Campaign Influence y queda desactivada al activar Opportunity Influence. En la parte generativa, MC Next se apoya en Agentforce, con agentes capaces de generar campañas completas a partir de un prompt.

Lo que todavía no tiene equivalente

Para cerrar el cuadro con honestidad técnica, conviene listar las piezas de Pardot que a día de hoy no tienen reemplazo directo: las Automation Rules (se rehacen con Flows), los Custom Redirects, el prellenado y Progressive Profiling de formularios, y —según la versión— las Business Units entendidas como segmentación dura (aunque desde Spring ’26 MC Next incorporó su propio concepto de Business Units en la edición Advanced). También conviene recordar que Marketing Cloud Next añade capacidades que Pardot nunca tuvo: mensajería SMS y WhatsApp, RCS, Data Graph para personalización y toda la capa de Agentforce.

Conclusión

La correspondencia entre Account Engagement y Marketing Cloud Next es, en su mayor parte, sorprendentemente limpia a nivel conceptual: listas → Segments, Engagement Studio → Flows, Score/Grade → Engagement Score/Fit Score, Dynamic Content → Personalization Decisions. La diferencia real no está tanto en si existe la funcionalidad, sino en dónde vive: casi todo se ha reconstruido sobre Data Cloud y Flow Builder. Eso convierte a MC Next en una plataforma más abierta y potente, a cambio de una curva de aprendizaje en DMOs, Calculated Insights e Identity Resolution que Pardot te ahorraba. Los pocos huecos que quedan —Progressive Profiling, Custom Redirects— se van cerrando release a release, de modo que la comparativa conviene revisarla con cada actualización trimestral.

Nota: Marketing Cloud Next evoluciona con cada release trimestral (Spring, Summer, Winter). Las funcionalidades descritas reflejan el estado documentado hasta el release de Summer ’26; conviene contrastar los puntos concretos con las release notes vigentes.