Echte Kunden, die sich mit Ihrer Marke beschäftigen: Geben Sie die Datenauthentifizierung ein

Jeder, der alt genug ist, um die beliebte Heimwerkersendung „This Old House“ von PBS gesehen zu haben, erinnert sich an das berühmte Sprichwort des legendären Tischlermeisters Norm Abram: „Messe zweimal, schneide einmal.“ In der Welt der Zimmerei kommt es auf Winkel an, und an zwei schlecht zusammengefügten Holzstücken kommt man nicht vorbei.

Leider entzieht sich in der zunehmend nicht-physischen Welt des Kundenerlebnisses die Art von echter Messung, die zu einer großartigen kanalübergreifenden Personalisierung führen kann, solchen einfachen Axiomen.

Wir leben in der entgegengesetzten Welt – einer, in der wir zuerst schneiden und endlos die verschiedenen Arten messen, auf die wir es getan haben. Dies liegt daran, dass es bei der Bereitstellung von Erlebnissen keinen einheitlichen Maßstab für Messdaten gibt und sich die Ziele scheinbar ständig in Echtzeit ändern.

The After-Times: Datenauthentifizierung und -messung in einer Welt ohne Cookies

Als Cookies von Drittanbietern noch reichlich vorhanden waren, konnten wir uns um Messkriterien – ein Multitouch-Zuordnungsmodell – scharen, die zwar nicht perfekt sind, aber eine Grundlage schaffen könnten, der wir folgen könnten.

Sie können verschiedenen Arten von Interaktionen verschiedene Gewichtungen zuweisen (das Anzeigen einer Banneranzeige im Wert von X, das Klicken darauf ist mehr wert und der Kauf von etwas noch mehr).

Einige Unternehmen waren berühmt dafür, ihre eigenen Hausaufgaben zu benoten, wodurch die Last-Touch-Zuordnung (unvermeidlich ein Suchklick) das leistungsstärkste Modell war.

Viele CPG-Unternehmen mit hohen Ausgaben haben anstelle echter personenbezogener Daten hochkomplexe Messmodelle erstellt, die das „Engagement“ mit Display-Werbung als Stellvertreter für die Markenliebe nutzen.

Spulen wir bis heute vor, und wir sehen immer noch viel altes Denken rund um die Messung, insbesondere in digitalen Kanälen – obwohl die primäre Datenquelle (das 3rd-Party-Cookie) in Umfang und Umfang extrem eingeschränkt wird.

Letztes Jahr spekulierte ich darüber, ob CDPs helfen könnten, das MTA-Problem zu lösen, und schrieb:

„Die Kombination aus mehr Erkenntnissen auf Benutzerebene über Berührungspunkte wie Call Center, E-Commerce und Verkaufsinteraktionen – kombiniert mit adressierbaren Marketingdaten – wird die Art und Weise verändern, wie Analysten ‚Berührungen' bewerten. Die Verfügbarkeit solcher Daten in Echtzeit, die an eine dauerhafte Personen-ID gebunden sind, wird die KI mit der Fähigkeit zur Feinabstimmung von Modellen mit Präzision entfesseln.“

Ich stimme diesen Ansichten zwar immer noch zu, aber es gibt noch einen langen Weg zu gehen, was die Fähigkeit von Unternehmen betrifft, die Interaktionen zu erfassen, zu vereinheitlichen und letztendlich abzuwägen, die den Erfolg effektiv messen können.

CDPs sind der erste Schritt auf dem Weg zur Lösung des Problems, und der Einsatz intelligenter Algorithmen, die die Masse und Komplexität kanalübergreifender Berührungspunkte analysieren, ist Schritt zwei – aber uns scheint das Wichtigste zu fehlen: ein Maßstab für Messung und Datenauthentifizierung .

Wie können Sie in einer Welt, in der sich die Marketing-Inputs ständig ändern (verschiedene Kampagnen, Creatives, Anbieter, Calls-to-Action usw.), ein zuverlässiges Messmodell erstellen, um mit einer solchen Komplexität umzugehen?

Vielleicht ist es an der Zeit, sich für Einfachheit zu entscheiden.

Eine Sache, die jedes Unternehmen in der heutigen Zukunft ohne Cookies zu messen versucht, sind die Kosten für die Gewinnung neuer Kunden in großem Umfang ohne die Verwendung von Daten von Drittanbietern

Die wunderbare Fähigkeit, ein paar hunderttausend gehashte E-Mails in das Gerätediagramm eines Anbieters hochzuladen und ein paar tausend potenzielle Kunden zu modellieren, ist den Weg des DMP gegangen. Dies gilt auch für die meisten Datenfreigaben von Drittanbietern, da sie auf der Cookie-Identität mit vager Datenschutzkonformität basierten.

Heutzutage scheinen Datenreinräume eine vielversprechende Möglichkeit zu sein, Daten unternehmensübergreifend abzufragen, ohne dass Daten verschoben werden, aber es ist immer noch eine Herausforderung, Präzision zu erreichen, indem man zwei relativ kleine Pools hochwertiger Erstanbieterdaten zusammenführt.

Während wir uns von einem Top-Down-Identitätsansatz (Unternehmen kaufen Identitätsdienste und Daten von einem Anbieter) zu einem Bottom-Up-Ansatz bewegen (Kunden bieten Unternehmen ihre Daten gegen Wert an), wäre es schön, wenn wir messen könnten, was es braucht, um ein First-Party-Daten-Asset zu vergrößern. Was wäre, wenn es eine neue Metrik gäbe, die wir verwenden könnten, z. B. „Kosten pro Datenauthentifizierung“?

Das ultimative Zeichen dafür, dass ein Kunde einer Marke seine Daten anvertraut, ist die Anmeldung und Erstellung eines Kontos, unabhängig davon, ob dies innerhalb des Point-of-Sale-Systems eines Geschäfts, einer mobilen App, eines Callcenter-Agenten oder einer Website geschieht.

Hier finden Kunden auch:

• Stimmen Sie den Bedingungen zu
• Wählen Sie ihre Kommunikationspräferenzen aus (Sie können mich anrufen, mir eine SMS senden, mir eine E-Mail senden usw.)
• Und geben Ihnen ihre Präferenzdaten (Marken, Größen, Farben, Abonnements usw.)

Da Sie die Zustimmung zu den verschiedenen Datenverarbeitungsvorschriften (DSGVO, CCPA, LGPD usw.) aufbauen, können Sie nicht nur den Zweck nachvollziehen, für den die Kundendaten gesammelt werden – sondern auch deren Verwendungszweck in nachgelagerten Systemen.

Dies hat einen erheblichen Wert, wie jeder große Publisher, der seine Werbung verkauft, oder jedes Start-up, das auf „monatlich aktive Nutzer“ Wert legt, bestätigen kann.

Während der tatsächliche Geldwert der Authentifizierung je nach Unternehmen und Produkt(en) variieren wird, können wir uns meiner Meinung nach auf die Prämisse einigen: Dies ist das Einhorn der Daten, über das wir so lange gesprochen haben – echte Kunden, die sich mit einer Marke beschäftigen.

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Die passwortlose Authentifizierung gewinnt an Bedeutung, da sich Marken mit den Risiken auseinandersetzen, die von herkömmlichen Kontopasswörtern ausgehen. Erfahren Sie, wie es funktioniert und welche geschäftlichen Vorteile es bietet.

Beispiel dafür, wie der Wert der Datenauthentifizierung gemessen wird

Wir haben also herausgefunden, wo das Einhorn der Daten lebt. Was kommt als nächstes?

Um den Wert der Datenauthentifizierung zu messen, nehmen wir als Beispiel den einfachen Werbeanwendungsfall eines Unternehmens mit First-Party-Daten, das versucht, seine ansprechbare Zielgruppe in sozialen Netzwerken zu vergrößern:

1. Nehmen Sie 100.000 Ihrer besten Kunden, hashen Sie ihre Identitäten und laden Sie sie auf Facebook, Instagram, LinkedIn und andere Walled Gardens hoch
2. Lassen Sie den ummauerten Garten seine eigene Zielgruppenerweiterung für die Daten vornehmen, indem Sie seine Blackbox-Modelle verwenden, um die Daten „ähnlich“ zu machen und relevantere Benutzer zu finden
3. Führen Sie eine Kampagne durch
4. Sehen Sie anhand einer Empfehlungs-URL, wie viele Ihrer bereits bekannten Benutzer zurückgekommen sind und wie viele Netto-Neukunden sich basierend auf der Kampagne authentifiziert haben
5. Berechnen: (Kosten der Kampagne/Anzahl der netto-neuen authentifizierten Benutzer)

Mein Punkt hier ist nicht, dass dieser Ansatz neuartig ist, sondern dass es besser ist, wenn Ihre Marke die Messkriterien und -methodik besitzt, als sich nur auf die Berichterstattung der Plattform zu verlassen, um den Erfolg zu bestimmen.

Etwas tiefer gehen: Blick auf die Datenauthentifizierung mit einer Kundendatenplattform

Eine Kundendatenplattform (CDP) bietet Marken verschiedene Möglichkeiten, einen Maßstab zu erstellen, um den Wert der Datenauthentifizierung und der fortschreitenden Akzeptanz von Präferenzen zu messen.

Betrachten wir den Wert tatsächlich authentifizierter (registrierter) Commerce-Käufer im Vergleich zu denen, die als Gastbenutzer eingekauft haben. Dies ist einfach in einem CDP einzurichten und zu überwachen.

Zuerst richten Sie verschiedene Aktivitätsindikatoren ein, um interessante Ereignisse zu verfolgen:

Dann richten Sie einen Aktivitätsindikator ein, um zu verfolgen, wann sich Kunden registrieren – dieser kann erweitert werden, um Registrierungen aus bestimmten Quellen zu zählen, damit Sie sehen können, wo Sie investieren müssen (z. B. Suchmaschinenmarketing oder Facebook-Werbung). Richten Sie als Nächstes einen Aktivitätsindikator ein, um Bestellungen zu verfolgen (dies kann ein allgemeiner Indikator für registrierte und Gastkunden sein):

Jetzt ist es an der Zeit, einen berechneten Indikator zu erstellen, der erforderlich ist, um die Aktivitäten zu überwachen und zu berechnen, wie viele Bestellungen von jedem registrierten Benutzer aufgegeben wurden. Auf diese Weise können Sie sehen, wie hoch die durchschnittliche Bestellanzahl für registrierte Benutzer im Vergleich zu Gastbenutzern ist – die Metrik, an der wir interessiert sind.

Wenn sich 100 Kunden registrieren und durchschnittlich zehn Bestellungen pro Jahr aufgeben, im Vergleich zu zwei Bestellungen pro Jahr für Gäste, dann können Sie den Anstieg des Lifetime-Werts bei registrierten Benutzern leicht bestimmen.

Jetzt können Sie den Neigungswert der Registrierung leicht verstehen und einen bestimmten „Wert pro Authentifizierung“ zuweisen, der sich angesichts Ihrer durchschnittlichen Kundenakquisitionskosten auch umgekehrt als „Kosten pro Authentifizierung“ berechnen lässt.

Sie können dann viel mehr Segmente und verschiedene Ebenen in Ihren Segmenten erstellen, um zu verfolgen, wie viele Kunden registriert sind und mindestens eine Bestellung haben, dann mindestens fünf Bestellungen, dann 10 usw.:

Jetzt wird es einfach, den Durchschnittswert jeder Transaktion jedes neuen Benutzers hinzuzufügen und den Wert verschiedener messbarer Berührungspunkte zu gewichten, auf die ein neuer Benutzer auf dem Weg zu einem Kauf gestoßen ist (alles Dinge, die Sie nach der Datenauthentifizierung messen können). Der Schlüssel liegt darin, zu verstehen, wie viel Sie jedem Anbieter zahlen könnten, um die Authentifizierung überhaupt zu erstellen.

Jetzt haben Sie ein Framework, um die Kosten für die Akquise eines authentifizierten Benutzers zu verstehen und seinen Lebenszeitwert im Vergleich zu Gastbenutzern zu modellieren.

Ich behaupte nicht, dass bessere Vermarkter heute nicht viele dieser Taktiken anwenden – sie tun es. Allerdings glaube ich, dass sich Unternehmen mehr darauf konzentrieren, „Kosten pro Akquisition“ oder „Kosten pro Klick“ und viele andere Metriken zu verstehen, und nicht mit der einfacheren Messung der Authentifizierung beginnen, ohne die es keine echte Kundenbeziehung geben kann.

Das Festlegen eines „Kosten pro Authentifizierung“-Benchmarks kann Unternehmen dabei helfen, die Fähigkeit eines Anbieters zur Generierung neuer Kunden zu bewerten – und die Wichtigkeit hervorheben, einen konkreteren Wert hinter die Bedeutung des Aufbaus einer authentifizierten Beziehung zu setzen, bei der der Datenschutz an erster Stelle steht.

Indem Sie mit einem besseren Verständnis der tatsächlichen Kosten und des tatsächlichen Werts von datenauthentifizierten Benutzern beginnen, ist Ihre Marke besser in der Lage, Benchmarks für die Messung fast aller adressierbaren Berührungspunkte in der gesamten CX zu erstellen.