まとめます: 優れた顧客エクスペリエンスにはデータのコラボレーションが必要です
公開: 2023-06-16貴重な顧客体験はブランドの成功の鍵であり、パーソナライズされたインタラクションは強力なCXの重要な要素です。 実際、マッキンゼーによると、消費者の 71% は企業がパーソナライズされたインタラクションを提供することを期待しており、76% はそれが実現しないと不満を感じています。
ただし、パーソナライゼーションを実現するには、適切なデータを適切な関係者の手に渡す必要があります。
だからこそ、データのコラボレーションが不可欠になっています。各部門が連携して情報を共有すると、大きなメリットが得られます。データの品質と効率が向上し、最終的には重要なイノベーションを可能にする新しい洞察を発見できるようになります。
それはすべて良いことのように聞こえますが、それは必ずしも簡単ではありません。 データキッチンの調理人が多すぎることがよくあり、企業は調整とデータ整理の優先順位を付けることができません。これは、大部分が手作業のプロセスであり、重要な規制要件があり、多くの時間と労力がかかるためです。
したがって、メディア ミックス全体で重大な利点を引き出すことができるように、この課題に立ち向かい、ブランドのためにより良い共有データ エコシステムを構築する時期が来ています。
データ コラボレーションの利点: 共通の目標に向かって取り組む
データ コラボレーションは、すべてのデータを 1 つの山に入れることだけを意味するわけではありません。 それは、データへのアクセスを民主化し、より多くの力を活用して、チームや部門間、理想的には組織全体で共有の目標を達成することを意味します。
データ コラボレーションに対する強力で連携したアプローチの利点は、次のようなビジネス全体に利益をもたらします。
- 洞察力の向上:さまざまなソースからのデータを組み合わせることで、組織は自社の業務、顧客、市場の傾向をより包括的に理解できるようになり、そのすべてがより多くの情報に基づいた意思決定とより良い最終結果につながります。
- 効率の向上:データを共同作業すると、重複した作業が減り、プロセスが合理化され、全体的な生産性が向上するため、お金と時間の両方を節約できます。
- イノベーションの強化:データの共有は、新しいアイデアと潜在的なイノベーションのより豊富なソースを意味します。 他のチームと協力することで、より多くの視点が得られ、創造性が刺激され、新しいソリューションが生まれます。
- データ品質の向上:組織は、所有するデータ内のエラーや不一致を特定して修正し、精度と信頼性を向上させることができます。
- ステークホルダーとのエンゲージメントの向上:データ コラボレーションにより、チーム メンバーからパートナー、顧客自身に至るまで、組織のほぼすべてのレベルで信頼とエンゲージメントが構築され、関係者全員にとってより強力な関係とより良い成果が生まれます。
原因が何であれ、特にデータのようなミッションクリティカルなリソースに関しては、チームがサイロ内に存在すべきではありません。 ただし、効果を最大化するには、適切な人材をテーブルに招いていることを確認する必要もあります。
データのコラボレーションとより良い意思決定: 部門横断的なチームの構築
目標はデータを組織全体に公開することであるため、各部門がプロセスと最終結果について発言権を持てるように、部門横断的なチームを編成するように注意する必要があります。 データ エコシステムは、1 人の担当者や 1 つの部門が責任を負うことはできません。
マーケティングのためのデータ使用に関する新しい州法が増加しているため、法務チームから始めるのが良いでしょう。 現在および今後のプライバシー法が受信データと送信データの処理方法にどのような影響を与える可能性があるかを検討できます。
最高技術責任者 (CTO) も、データ エコシステムの将来に関わるすべての決定に参加する必要があります。 テクノロジー チームは、特に次のようなデータ管理に関する重要な質問をする場合には、法的対応をしっかりと行う必要があります。
- どれくらいの量のデータを取り込んでおり、それを処理するにはどのようなプロセスを使用する必要があるのでしょうか?
- 最後に個人識別情報 (PII) 移行ポリシーを見直したのはいつですか?
- データは実際にどのように保存されているのでしょうか?
- 当社のデータ管理プロセスに何か悪用できるものはありますか?
法務チームと技術チームが協力し始めたら、マーケティング チームや営業チームのメンバーなど、価値交換を生み出そうとしている人々を巻き込みます。 主題について話し、望ましい成果に基づいて共同作業の機会を定義するための適切な専門知識を備えた意思決定者が必要です。
グループ全体で意思決定を行う場合は、リーダーを立てる必要があります。 組織によっては、営業リーダーなどの顧客に近い人、または製品チームのメンバーなど、価値の創造を担当する人がそれとなる場合があります。 他のチームの重要なサポート機能を奪ってはなりません。 代わりに、彼らはキャラバンの運転手であり、全員が正しい目標に集中できるようにする責任があります。
必要なツール: クリーン ルームとコラボレーション プラットフォームの活用
今日のプライバシー最優先の世界では、クリーン ルームのような安全な環境がなければ、データ コラボレーションを促進することはできません。 クリーン ルームは、ブランドのファーストパーティ データが、高度に制御された環境でサードパーティ データ (通常は広告プラットフォームからのデータを集約したもの) とやり取りできる場所です。そのため、マーケターはデータをプラットフォーム自体と共有することなく分析できます (またはその逆)。 。
クリーン ルームは、多くのブランドが導入に遅れをとっているにもかかわらず、データ コラボレーションを可能にする最も重要なプライバシー ソリューションの 1 つです。クリーン ルームは、共同作業者がデータを直接処理したりコピーしたりせずにアクセスして作業できる、安全で管理されたワークスペースを提供するためです。それ。 代わりに、データは安全なリポジトリに保存され、厳密な使用法とセキュリティ プロトコルに従う必要がある承認されたユーザーにのみアクセスが許可されます。
また、結果から機密情報や機密情報が漏洩しないようにしながら、共同的なデータ分析と視覚化を可能にするツールとインフラストラクチャも提供できます。
たとえば、小売業者の場合は、データ クリーン ルームを使用して、匿名化され集約された買い物客データをブランドや広告主と共有できます。 この安全な環境内で、広告主と協力してターゲティング、パフォーマンス、測定を改善できます。
出典: iab.com
考慮すべきもう 1 つの重要なツールは、複数のユーザーが共通のデータセットまたはプロジェクトで共同作業できるようにするデータ コラボレーション プラットフォームです。 これらは、データ ワークフローの標準化とクエリを行うだけでなく、パートナーやクライアントにデータを配信するためにも使用できます。
データ コラボレーション プロセス: 行動を起こす
あなたの目標が優れた顧客体験であるなら、ここは正しい場所です。 この一般的なデータ コラボレーション プロセス フローを使用して開始します。
- 複数のソースからデータを収集する:ソーシャル メディア、電子メール、Web サイト分析、顧客からのフィードバックなど、さまざまなソースからのデータを使用する必要があります。 その幅広さにより、顧客とそのニーズをより包括的に理解できるようになります。
- データを分析する:データを収集したら、それを分析して、顧客の行動、好み、ニーズについての洞察を生成します。 データ分析や機械学習などのツールを使用して、パターンや傾向を特定できます。
- 他の部門とのコラボレーション:データを共同で扱う主要な関係者を通じて、学んだことを他の部門と共有します。 他の部門と協力することで、さまざまな視点が得られ、より多くの情報に基づいた意思決定ができるようになります。
- 視聴者をセグメント化する:分析から学んだことを使用して、視聴者を同様の興味、行動、好みを持つグループにセグメント化します。
- パーソナライズされたコンテンツとエクスペリエンスを開発する:各セグメントの特定の興味やニーズに応える、パーソナライズされたコンテンツとエクスペリエンスを作成します。 これには、パーソナライズされた製品の推奨事項、カスタマイズされた電子メール、またはターゲットを絞った広告が含まれる場合があります。
- 継続的な改善:データ コラボレーションの取り組みの分析と改善を継続して、作業から最大限の価値を引き出し、可能な限り最高の顧客エクスペリエンスを提供できるようにします。 お客様からのフィードバックは、まだ改善できる領域を特定するのに役立ち、それに応じて変更を加えることができます。
顧客のプライバシーとデータのセキュリティを常に優先し、顧客データの使用方法について透明性を保つようにしてください。