لا تنام في غرف نظيفة للبيانات كجزء من خصوصيتك - الترسانة الأولى
نشرت: 2022-09-30كنسخة تسويقية رقمية من Smash Mouth قد تقول ، "حسنًا ، تبدأ قيود خصوصية البيانات في الظهور ولن تتوقف عن القدوم" - وسيكونون على حق.
بدلاً من الذعر من فكرة تحديث iOS جديد والتنفس الصعداء في كل مرة يقوم فيها Chrome بإيقاف تشغيل ملفات تعريف الارتباط التابعة لجهات خارجية ، يحتاج المسوقون إلى الاستثمار بشكل استباقي واستكشاف الحلول المتوافقة مع الخصوصية لتحديات الاستهداف والإحالة.
الانتظار حتى تضطر إلى إجراء التغيير يفتح الباب أمام المنافسة. هذه ليست الطريقة لتصبح كل النجوم للتسويق.
لقد تحدثنا كثيرًا عن أهمية بيانات الطرف الأول في هذا العالم الجديد ، لكن ظهور الحدائق المسورة يعني أنه من الصعب جدًا دمج هذه المعلومات مع بيانات النظام الأساسي مع احترام خصوصية المستخدم.
أدخل غرفة البيانات النظيفة.
تتيح غرف البيانات النظيفة للمسوقين الفرصة لتحقيق أقصى استفادة من بيانات الطرف الأول من خلال دمجها مع بيانات النظام الأساسي بطريقة تراعي الخصوصية أولاً. أنت بحاجة إلى الشعور بالراحة مع هذا الحل الجديد للاحتفاظ بميزتك التنافسية.
ما هي غرفة البيانات النظيفة؟
غرف البيانات النظيفة هي الأماكن التي تشارك فيها منصات الإعلانات - عادةً الحدائق المحاطة بالجدران مثل Google و Facebook و Amazon - البيانات المجمعة مع جهات التسويق التي يمكن دمجها مع بيانات الطرف الأول للعلامة التجارية لتحليلها مع الحفاظ على ضوابط صارمة للخصوصية.
لا تخضع البيانات المخزنة داخل الغرف النظيفة لمتطلبات التطهير مثل شفافية تتبع التطبيقات من Apple (ATT) ، ولهذا السبب يتعين عليك الاعتماد على البيانات النموذجية لمستخدمي iOS الذين تم إلغاء اشتراكهم لفهم الأداء في Meta Ads Business Manager والإبلاغ عنه.
تتيح لك الغرف النظيفة الوصول إلى هذه البيانات بطريقة متوافقة مع الخصوصية تخفف من القدرة على تحديد المستخدمين داخل الغرفة النظيفة أو خارجيًا ، حتى تتمكن من فهم تفاعلات المستخدم عبر الإعلانات والحملات بشكل أفضل.
يمكنك أيضًا دمج بيانات الطرف الأول الخاصة بك في غرفة نظيفة لمنصة ما حتى تتمكن من معرفة مدى مطابقتها مع بيانات النظام الأساسي المجمعة. بعد ذلك ، يمكنك تحديد أي تناقضات بين مجموعتي البيانات لتحديد ما إذا كانا يقدمان إعلانات أكثر من اللازم للجماهير نفسها.
ما هي الأنواع المختلفة لغرف البيانات النظيفة؟
يمكن بناء الغرف النظيفة بواسطة عدد من الكيانات المختلفة ، طالما أنها تحتفظ بكمية كبيرة من بيانات الطرف الأول ويمكنها إنشاء رؤى قيمة من تلك البيانات من خلال دمجها مع مجموعات بيانات الطرف الأول الأخرى بطريقة متوافقة مع الخصوصية.
تهيمن مشغلات منصات الإعلانات الرئيسية (مثل Google و Meta و Amazon) حاليًا على مشهد الغرفة النظيفة لعدة أسباب:
- تحد قيود الخصوصية من عمق ودقة تقارير أداء الإعلانات في النظام الأساسي ، ويتعطش المعلنون المزيد من الرؤى المتقدمة
- مخزونهم الهائل من بيانات الطرف الأول والنضج النسبي مقارنة بالمنصات الإعلانية الأخرى
ربما لن تدوم هذه القبضة الحديدية إلى الأبد ؛ نظرًا لأن المنصات الأحدث مثل CTV أو TikTok تستمر في النمو وتواجه نفس المطالب من جهات التسويق ، فمن المرجح أن تستثمر في الحلول المتوافقة مع الخصوصية مثل الغرف النظيفة.
بالإضافة إلى الإعلان عن الغرف النظيفة المملوكة للنظام الأساسي ، تعمل بعض العلامات التجارية التي تبنت في وقت مبكر على تطوير غرف نظيفة داخلية حتى يتمكنوا من دمج بيانات الطرف الأول الخاصة بهم مع بيانات الطرف الثالث المشتراة من مزود.
ستصبح هذه الأمور ذات أهمية متزايدة في المضي قدمًا ؛ نتوقع أن يبدأ العديد من مزودي CDP والبنية التحتية للبيانات وموردي البيانات على متن الطائرة في تقديم منتجات مصممة خصيصًا للعلامات التجارية التي تريد غرفًا نظيفة داخلية.
كيف يجب أن تستخدم غرف البيانات النظيفة؟
كما ذكرنا سابقًا ، حتى البيانات التي تم حذفها من التقارير داخل النظام الأساسي متاحة للتحليل في غرف نظيفة متوافقة مع الخصوصية. إنها توفر نطاقًا أوسع للتحليل مما سيكون ممكنًا مع تقارير المنصة وحدها.
تتضمن بعض تطبيقات تحليل الغرف النظيفة الأكثر فائدة ما يلي:
- تحويل التحويل: فهم كيفية تأثير حملات مسار التحويل العلوي على الأداء والتفاعل مع حملات مسار التحويل السفلي
- تداخل الوصول إلى الجمهور: عزل الازدواجية المحتملة للجهود أو تحديد فرص الرسائل المتسلسلة من خلال تحليل مدى وصول الجمهور عبر الحملات
- تحليل مدى الوصول والتكرار: تحديد التكرار الأمثل لعرض الإعلانات بناءً على العوائد المتناقصة الملحوظة
- الوقت الأمثل للتحويل: تحديد المخططات الزمنية المثلى للنظر في التحويل لضبط فترات استمرار الجمهور الديناميكية.
- زيادة / تقسيم العملاء: تطوير ملفات تعريف أفضل للعملاء وشرائح جمهور أكثر فاعلية من خلال دمج بيانات الطرف الأول مع الهويات المتطابقة مع النظام الأساسي للإعلان ، معززة بمقاييس إضافية مثل المجموعة النموذجية pCLV ، والحالة الجديدة مقابل المرتجعات ، والمنتجات المشتراة ، والسمات الأخرى غير المتصلة بالإنترنت
هناك قيود: الغرف النظيفة ليست حلاً كاملاً لتحديات خصوصية البيانات للقياس والهوية. على وجه الخصوص ، تعمل معظم الغرف النظيفة اليوم فقط لمنصة واحدة ولا يمكن دمجها مع غرف البيانات النظيفة الأخرى.
كيف أختار غرفة البيانات النظيفة المناسبة لعملي؟
إذا كنت تعلن على منصات متعددة ، ألق نظرة على المبلغ الذي تنفقه على كل منصة. يجب أن يمنحك ذلك فكرة جيدة حول ما إذا كانت الغرفة النظيفة لمنصة معينة تستحق الاستثمار أم لا. إذا كنت تنفق أكثر على Facebook أو الأنظمة الأساسية الأخرى غير التابعة لـ Google ، على سبيل المثال ، فقد لا يكون اختيار Google Ads Data Hub هو القرار الأذكى.
يجب عليك أيضًا العمل مع أصحاب المصلحة المعنيين في مؤسستك لتحديد نطاق التحليل والأسئلة التي تريد الإجابة عليها. ركز على القرارات التي ستكون قادرًا على اتخاذها من خلال اكتساب هذا المنظور. تقدم معظم الغرف النظيفة استعلامات محددة مسبقًا ، لذا من الجيد أن تبدأ من هناك.
الغرف النظيفة المختلفة لها حدود مختلفة على الاستفسارات ؛ يتطلب البعض الموافقة على نطاقات استعلام جديدة (مثل Facebook Advanced Analytics) ، بينما يسمح البعض الآخر بمجموعة واسعة من الاستعلامات ولكنه يفرض عمليات التحقق من الخصوصية التي تحد من القدرة على الاستعلام عن نفس البيانات في غضون فترة زمنية قصيرة (مثل Google Ads Data Hub). من المهم أن تعرف ما تريده قبل إعداد مثيل غرفة نظيفة.
يتطلب التتبع الآن موافقة صريحة من المستخدمين وستزداد خصوصية البيانات تعقيدًا. تحتاج إلى استكشاف الغرف النظيفة عاجلاً وليس آجلاً إذا كنت ترغب في الحفاظ على ميزة تنافسية تتسم بالمرونة فيما يتعلق بالخصوصية.