غرف تنظيف البيانات، والتزايدية، ومستقبل بيانات الطرف الأول: هل أنت مستعد؟

في الوقت الحالي، أصبح كل مسوق على دراية بالتمرين: لقد أصبح تتبع الطرف الثالث في طريقه للانتهاء. تتزايد قيود الخصوصية في الولايات المتحدة وخارجها، وقد بدأت Google بالفعل في التخلص التدريجي من ملفات تعريف الارتباط من متصفح Chrome.

وهذا يعني أنه إذا لم تقم شركتك بإعداد استراتيجية بيانات مرنة للخصوصية، فأنت متأخر بالفعل. قد يبدو الأمر وكأنه مهمة شاقة - فالعديد من الأساليب يمكن أن تكون باهظة الثمن وتستغرق وقتًا طويلاً في الإعداد - ولكن ما تفعله بشأن البيانات اليوم قد يكون مجرد عامل تمييز النمو الأكثر أهمية في المستقبل.

إذًا ما الذي يجب أن تعطيه الأولوية للتحضير للإيقاف الكامل لبيانات الطرف الثالث؟ يشير خبراؤنا إلى الطريق إلى ثلاثة حلول يمكن أن تُحدث فرقًا بين النجاح والفشل في النظام البيئي التسويقي المعتمد على بيانات الطرف الأول: غرف البيانات النظيفة، واختبار التزايدية، ونمذجة مزيج الوسائط.

الحل 1: غرف نظيفة للبيانات

نظرًا لأن الامتثال للخصوصية أصبح جزءًا أساسيًا من استراتيجية التسويق الخاصة بك، فأنت بحاجة إلى أنظمة موجودة لحماية سلامة بيانات عملائك وتعزيز استهداف الحملة وقياسها.

غرف البيانات النظيفة هي الحل. فهي تسمح للمسوقين بمقارنة مجموعات البيانات، وفهم تفاعلات المستخدم، واستخلاص معلومات مفيدة دون المخاطرة بخصوصية الأفراد.

باستخدام الغرف النظيفة، يمكن للمعلنين الاستعلام عن البيانات المجمعة (بدلاً من البيانات على مستوى العميل) لتحليل تلك البيانات بموجب ضوابط الخصوصية الصارمة، لذلك لا يوجد تعرض لمعلومات التعريف الشخصية الأساسية (PII). وهذا يعني أن الشركات التي تستخدمها لا يمكنها تتبع المستخدمين الفرديين، ولكن يمكنها الاستفادة من الرؤى المتعلقة بسلوك هؤلاء المستخدمين.

ولكن ما تتألق فيه الغرف النظيفة حقًا هو عندما تحتاج العلامات التجارية إلى دمج البيانات من مصادر متعددة لقياس أفضل. لا تواجه البيانات الموجودة في بيئة الغرفة النظيفة نفس القيود التي تواجهها البيانات الموجودة على الأنظمة الأساسية. إذا قام المستخدم بإلغاء الاشتراك في نظام أساسي فردي مثل Instagram أو TikTok، على سبيل المثال، يُطلب من هذا النظام الأساسي مسح بياناته، لكنه لا يزال متاحًا في الغرف النظيفة لأنه لا يمكن التعرف عليه.

تتضمن بعض أهم الطرق التي يمكنك من خلالها الاستفادة من الغرف النظيفة للبيانات ما يلي:

• تقييم مدى تأثير حملات مسار التحويل العلوي على الأداء والتفاعل مع حملات مسار التحويل السفلي
• العثور على التردد الأمثل لعرض الإعلانات قبل مواجهة العوائد المتناقصة
• تطوير ملفات تعريف العملاء وشرائح الجمهور بشكل أفضل من خلال دمج بيانات الطرف الأول مع الهويات المطابقة لمنصة الإعلان

إذا كنت مستعدًا لبدء استخدام غرفة نظيفة للبيانات، فلديك عدة خيارات. إذا كانت علامتك التجارية لديها كمية كبيرة من بيانات الطرف الأول للعمل معها، فيمكنك نظريًا إنشاء غرفة نظيفة خاصة بك، ولكن تحذير عادل: يتطلب ذلك جهدًا واستثمارًا كبيرين.

أسهل مكان للبدء هو العمل مع طرف ثالث. يهيمن اللاعبون الرئيسيون في منصات الإعلانات، مثل Google وMeta وAmazon، على مشهد الغرفة النظيفة نظرًا لامتلاكهم بيانات أكثر نضجًا نسبيًا من المنافسين ويمكنهم منح المعلنين رؤى أفضل حول أداء إعلاناتهم على النظام الأساسي. يجب عليك أن تفكر في المنصات التي تستخدمها في أغلب الأحيان عند اتخاذ القرار.

يمكنك أيضًا دمج تحليلك في نظام أساسي واحد من خلال موفري خدمات مثل Habu، مما يتيح للمستخدمين الاستعلام عن غرف نظيفة متعددة من واجهة واحدة.

على الرغم من كل الإيجابيات، فإن غرف البيانات النظيفة لها أيضًا قيود كبيرة. تعمل معظم الغرف النظيفة فقط مع منصة واحدة ولا يمكن دمجها مع غرف نظيفة أخرى للبيانات. تحتوي العديد من الغرف النظيفة أيضًا على حدود مضمنة لعدد المرات التي يمكن للمعلنين فيها الاستعلام عن نفس مجموعة البيانات لمنع التعرف على الأفراد في مجموعة البيانات.

الحل 2: اختبار التزايدية

يجب أن يؤدي التسويق إلى النمو المتزايد، ويقيس اختبار الزيادة ذلك عن طريق إزالة التحويلات التي كان من الممكن أن تحدث على أي حال، مما يؤكد التأثير الفعلي لحملاتك على قرار الشراء.

يمكن لإطار اختبار التزايد القوي أن يساعد العلامات التجارية على التحقق من صحة بيانات الأداء النموذجية والحصول على صورة أوضح لكيفية تأثير الحملات على رحلة العميل الكاملة.

يمكن أن يساعد هذا الاختبار فريقك على فهم التحسن الحقيقي في مؤشرات الأداء الرئيسية ونتائج الأعمال المدفوعة بالتسويق، مما يؤدي إلى توليد رؤى مهمة حول فعالية الوسائط بمرور الوقت. يمكنك أيضًا استخدام اختبار التزايدية لمعايرة نماذج التنبؤ والميزنة مع السببية الحقيقية حتى يتمكنوا من تحديد "أفضل دولار يتم إنفاقه بعد ذلك" من خلال فهم التأثير النسبي عبر التكتيكات والجماهير والمنصات.

هناك مجموعة متنوعة من الاختبارات للاختيار من بينها اعتمادًا على أنواع البيانات والقنوات المعنية وأولويات علامتك التجارية. ستحتاج إلى التفكير فيما إذا كان الاختبار يستهدف جماهير معروفة (الطرف الأول) أو جماهير غير معروفة (الطرف الثالث)، وما إذا كان خاصًا بالنظام الأساسي أم عبر الأنظمة الأساسية.

بمجرد اختيار اختبار (أو اختبارات)، سيحتاج فريقك إلى تعيين المتغيرات الخاصة بك وتحديد أحجام العينات والميزانية والجداول الزمنية. بعد نشر الاختبار، ابدأ في قياس نتائجك على الفور - يعد تحليل النقطة الوسطى ضروريًا لتحديد ما إذا كان الاختبار يحصل على نتائج أو ما إذا كان يجب عليك التوقف مبكرًا وتغيير الاتجاه.

إذا كنت قد بدأت للتو، فتذكر أن اختبار التزايدية ليس بالأمر السهل بالنسبة لمعظم الشركات. يستغرق الإعداد وقتًا وجهدًا كبيرين، ولن ينتج عنه على الفور تعليقات لتحسين الحملة. فكر في البحث عن شركاء موثوقين لمساعدتك في إعداد اختبارات فعالة لتلبية احتياجاتك.

الحل 3: نمذجة مزيج الوسائط

أحد أكبر المخاوف بشأن إيقاف بيانات الطرف الثالث هو فقدان التتبع عبر القنوات والتقليص المحتمل للقياسات والرؤى المتكاملة حقًا. ستساعدك نمذجة مزيج الوسائط (MMM) على تحديد مزيج الوسائط الأمثل عبر كل قناة ومنصة وتوقع الميزانية التي تحتاجها.

MMM هو أسلوب قياس شامل يستخدمه المسوقون لتحديد الرفع عبر القنوات المدفوعة عبر جميع الجهود التسويقية، بما في ذلك التأثيرات التي يصعب قياسها مثل تناقص العائدات.

تقوم العلامات التجارية التي تستفيد من MMM بإدخال بعض البيانات الحتمية والنماذج للباقي، والاستفادة من البيانات السابقة للتنبؤ بالاستثمارات المستقبلية. ومن الناحية المثالية، ستقوم بتضمين مقاييس العلامة التجارية كمدخلات حتى تتمكن من استخدام النموذج لفهم تأثير تلك المقاييس على التحويلات. ويجب أن تتضمن هذه النماذج أيضًا متغيرات غير متعلقة بالوسائط، بما في ذلك العوامل الاقتصادية وتغيرات الأسعار والعروض الترويجية ومستويات المخزون وما إلى ذلك، لتحديد تأثير الوسائط بدقة.

المصدر: هارفارد بيزنس ريفيو

في حين أن MMMs تقدم للمسوقين طريقة جيدة للتنبؤ بالنمو المستقبلي وتحديد مقاييس العلامة التجارية، فإن هذه النماذج لها أيضًا تحدياتها. يمكن أن تكون نماذج MMM باهظة الثمن وبطيئة، ولكن المشكلة الأكبر بالنسبة لمعظم المسوقين الذين يتطلعون إلى الاستفادة من طريقة القياس هذه هي أن تطوير هذا النوع من النماذج يستغرق سنوات من البيانات.

لحسن الحظ، هناك نوع جديد من MMM في المدينة: MMMs عالية السرعة، مثل مخطط النمو من Wpromote، والذي يستفيد من توفر البيانات المتزايد اليوم، وقوة الحوسبة، والأتمتة لقياس تأثير القناة على التحويلات السابقة والتنبؤ بالنتائج بدقة دون استخدام البيانات الفردية. يؤدي ذلك إلى تسريع عملية MMM لجعلها أكثر كفاءة للمسوقين.

توفر MMMs عالية السرعة أيضًا رؤى أكثر تكرارًا لمساعدة المسوقين على التكيف بشكل أسرع. يمكن للمسوقين الحصول على نتائج في الوقت الفعلي تقريبًا ورؤى أكثر تفصيلاً لتعزيز الأداء الأفضل.

مع وجود هذه المكونات الثلاثة، ستكون استراتيجية البيانات الخاصة بك مجهزة بشكل أفضل للتعامل مع الإيقاف المستمر لتتبع الطرف الثالث قبل حدوثه. وعلى الرغم من أن كل هذه التغييرات في النظام البيئي للبيانات قد تكون مخيفة، إلا أن هناك جانبًا مشرقًا: فالأنظمة المتوافقة مع الخصوصية تسمح لك بحل النقاط العمياء التي كانت موجودة دائمًا في طرق التتبع القديمة.

يأخذ تتبع بيانات الطرف الأول في الاعتبار الإسناد المستند إلى ملفات تعريف الارتباط للقنوات التي تم التغاضي عنها، مثل التلفزيون والراديو وOHH والقنوات الأخرى. ويمكنه أيضًا توفير رؤية أكثر دقة للأداء مع حماية خصوصية العملاء.

إذا كنت تتطلع إلى تحسين لعبة القياس الخاصة بك هذا العام، فإن تقرير حالة البيانات 2024 الخاص بنا يحتوي على كل الأفكار التي تحتاجها للاستعداد لمستقبل الخصوصية أولاً.