De vrais clients, engagés avec votre marque : saisissez l'authentification des données

Toute personne assez âgée pour avoir apprécié la populaire émission de rénovation domiciliaire de PBS "This Old House" se souvient du célèbre dicton du légendaire maître charpentier Norm Abram : "mesurez deux fois, coupez une fois". Dans le monde de la menuiserie, les angles comptent, et il n'y a pas d'échappatoire à l'évidence de deux morceaux de bois mal assemblés.

Malheureusement, dans le monde de plus en plus immatériel de l'expérience client, le type de véritable mesure qui peut produire une grande personnalisation cross-canal échappe à ces axiomes simples.

Nous vivons dans le monde opposé - celui dans lequel nous coupons en premier et mesurons sans cesse les différentes façons dont nous l'avons fait. En effet, dans la livraison d'expérience, il n'y a pas de critère unique pour les données de mesure, et les objectifs semblent continuer à changer en temps réel.

The After-Times : Authentification et mesure des données dans un monde sans cookies

Lorsque les cookies tiers étaient encore abondants, nous pouvions nous rallier à des critères de mesure - un modèle d'attribution multitouch - qui, bien qu'imparfaits, pourraient créer une base de référence à suivre.

Vous pouvez attribuer différentes pondérations à différents types d'engagements (afficher une bannière publicitaire d'une valeur X, cliquer dessus vaut plus et acheter quelque chose d'encore plus).

Certaines entreprises étaient réputées pour noter leurs propres devoirs, faisant de l'attribution au dernier contact (inévitablement un clic de recherche) le modèle le plus puissant.

De nombreuses entreprises CPG dépensant beaucoup, au lieu de données réelles basées sur les personnes, ont créé des modèles de mesure très lourds qui ont tiré parti de «l'engagement» avec la publicité display comme proxy de l'amour de la marque.

Avance rapide jusqu'à aujourd'hui, et nous voyons encore beaucoup de vieilles réflexions autour de la mesure, en particulier dans les canaux numériques - malgré la source principale de données (le cookie tiers) devenant extrêmement limitée en termes d'échelle et de portée.

L'année dernière, j'ai spéculé sur la capacité des CDP à résoudre le problème du MTA, en écrivant :

« La combinaison d'un plus grand nombre d'informations au niveau de l'utilisateur sur des points de contact tels que le centre d'appels, le commerce électronique et les interactions de vente, combinées à des données marketing adressables, va changer la façon dont les analystes apprécient les "contacts". La disponibilité en temps réel de ces données, liée à un identifiant de personne persistant, libérera l'IA avec la capacité d'affiner les modèles avec précision.

Bien que je sois toujours d'accord avec ces sentiments, il reste un long chemin à parcourir en termes de capacité des entreprises à capturer, unifier et finalement peser les interactions qui peuvent mesurer efficacement le succès.

Les CDP sont la première étape sur la voie de la résolution du problème, et le déploiement d'algorithmes intelligents qui analysent la masse et la complexité des points de contact cross-canal est la deuxième étape - mais il semble que nous manquions la chose la plus importante : un critère de mesure et d'authentification des données. .

Dans un monde où les intrants marketing changent constamment (différentes campagnes, créations, fournisseurs, appels à l'action, etc.), comment pouvez-vous construire un modèle de mesure fiable pour gérer une telle complexité ?

Il est peut-être temps d'opter pour la simplicité.

Une chose que chaque entreprise cherche à mesurer dans l'avenir sans cookie d'aujourd'hui est le coût d'acquisition de nouveaux clients à grande échelle sans l'utilisation de données tierces

La merveilleuse capacité de télécharger quelques centaines de milliers d'e-mails hachés sur le graphique de l'appareil d'un fournisseur et de modéliser quelques milliers de prospects a suivi le chemin de la DMP. Il en va de même pour la plupart des partages de données avec des tiers, car ils étaient basés sur l'identité des cookies avec une vague conformité à la confidentialité.

Aujourd'hui, les salles blanches de données semblent être un moyen prometteur d'interroger des données entre entités sans déplacer les données, mais il est toujours difficile d'atteindre la précision en fusionnant deux pools relativement petits de données de première qualité de qualité.

Alors que nous passons d'une approche d'identité descendante (les entreprises achètent des services d'identité et des données à un fournisseur) à une approche ascendante (les clients offrent leurs données aux entreprises en échange de valeur), ce serait bien si nous pouvions mesurer ce il faut pour développer un actif de données de première partie. Et s'il y avait une nouvelle métrique, nous pourrions utiliser comme "coût par authentification des données ?"

Le signe ultime qu'un client fait confiance à une marque avec ses données est l'acte de s'inscrire et de créer un compte, que cela se produise dans le système de point de vente d'un magasin, une application mobile, un agent de centre d'appels ou un site Web.

C'est également là que les clients :

• Accepter les termes
• Sélectionnez leurs préférences de communication (vous pouvez m'appeler, m'envoyer un SMS, m'envoyer un e-mail, etc.)
• Et vous donner leurs données de préférence (marques, tailles, couleurs, abonnements, et al)

Au fur et à mesure que vous construisez le consentement aux diverses réglementations sur le traitement des données (RGPD, CCPA, LGPD, etc.), vous pouvez non seulement comprendre la finalité pour laquelle les données client sont collectées, mais également leur finalité dans les systèmes en aval.

Cela a une valeur significative, comme peut en témoigner tout grand éditeur qui vend sa publicité, ou toute start-up évaluée sur les « utilisateurs actifs mensuels ».

Bien que la valeur monétaire réelle de l'authentification varie en fonction de l'entreprise et du ou des produits considérés, je pense que nous pouvons nous mettre d'accord sur le principe : c'est la licorne des données dont nous parlons depuis si longtemps : de vrais clients qui sont engagés avec une marque.

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Exemple de mesure de la valeur de l'authentification des données

Nous avons donc découvert où vit la licorne des données. Et après?

Pour mesurer la valeur de l'authentification des données, prenons comme exemple le cas d'utilisation publicitaire simple d'une entreprise disposant de données first-party cherchant à développer son audience adressable sur les réseaux sociaux :

1. Prenez 100 000 de vos meilleurs clients, hachez leurs identités et téléchargez-les sur Facebook, Instagram, LinkedIn et d'autres jardins clos
2. Laissez le jardin clos faire sa propre extension d'audience sur les données, en utilisant leurs modèles de boîte noire pour "ressembler" aux données et trouver des utilisateurs plus pertinents
3. Lancer une campagne
4. À l'aide d'une URL de parrainage, voyez combien de vos utilisateurs déjà connus sont revenus et combien de nouveaux clients nets se sont authentifiés en fonction de la campagne
5. Calculer : (coût de la campagne/nombre net de nouveaux utilisateurs authentifiés)

Ce que je veux dire ici n'est pas que cette approche est nouvelle, mais plutôt qu'il vaut mieux que votre marque possède les critères et la méthodologie de mesure que de dépendre uniquement des rapports de la plateforme pour déterminer le succès.

Aller un peu plus loin : examiner l'authentification des données avec une plate-forme de données client

Une plateforme de données client, ou CDP, offre aux marques plusieurs options différentes pour créer un critère permettant de mesurer la valeur de l'authentification des données et de l'acceptation progressive des préférences.

Examinons la valeur des acheteurs commerciaux authentifiés (enregistrés) réels par rapport à ceux qui ont acheté en tant qu'utilisateurs invités. Ceci est facile à configurer dans un CDP et un moniteur.

Tout d'abord, vous devez configurer divers indicateurs d'activité pour suivre les événements qui vous intéressent :

Ensuite, vous configureriez un indicateur d'activité pour suivre le moment où les clients s'inscrivent - cela peut être étendu pour compter les inscriptions par des sources spécifiques afin que vous puissiez voir où investir (marketing des moteurs de recherche ou publicités Facebook, par exemple). Ensuite, configurez un indicateur d'activité pour suivre les commandes (il peut s'agir d'un indicateur générique pour les clients enregistrés et invités) :

Il est maintenant temps de créer un indicateur calculé, qui est nécessaire pour surveiller toutes les activités et calculer le nombre de commandes passées par chaque utilisateur enregistré. Cela vous permettrait de voir ce que compte la commande moyenne pour les utilisateurs enregistrés par rapport aux utilisateurs invités - la métrique qui nous intéresse.

Si 100 clients s'inscrivent et passent en moyenne dix commandes par an, contre deux commandes par an pour les invités, vous pouvez facilement déterminer l'augmentation de la valeur à vie des utilisateurs enregistrés.

Désormais, vous pouvez facilement comprendre la valeur de propension à l'inscription et attribuer une « valeur par authentification » spécifique, qui peut également être calculée à l'envers en tant que « coût par authentification » compte tenu de vos coûts d'acquisition de clients moyens.

Vous pouvez ensuite créer de nombreux autres segments et différents niveaux dans vos segments pour suivre le nombre de clients enregistrés et ayant au moins une commande, puis au moins cinq commandes, puis 10, etc. :

Maintenant, il devient simple d'ajouter la valeur moyenne de chaque transaction de chaque nouvel utilisateur et de pondérer la valeur des différents points de contact mesurables qu'un nouvel utilisateur a rencontrés sur le chemin d'un achat (toutes choses que vous pouvez mesurer après l'authentification des données), mais la clé est de comprendre combien vous pourriez payer à chaque fournisseur pour générer l'authentification en premier lieu.

Vous disposez maintenant d'un cadre pour comprendre le coût d'acquisition d'un utilisateur authentifié et modéliser sa valeur à vie, par rapport aux utilisateurs invités.

Je ne dis pas que les meilleurs spécialistes du marketing n'utilisent pas beaucoup de ces tactiques aujourd'hui - ils le font. Cela dit, je pense que les entreprises se concentrent davantage sur la compréhension du « coût par acquisition » ou du « coût par clic » et de nombreuses autres mesures, et non sur la mesure plus simple de l'authentification, sans laquelle il ne peut y avoir de véritable relation client.

La définition d'une référence de « coût par authentification » peut aider les entreprises qui souhaitent valoriser la capacité d'un fournisseur à générer de nouveaux clients - et souligner l'importance d'accorder une valeur plus concrète à l'importance d'établir une relation authentifiée et axée sur la confidentialité avec eux.

En commençant par une meilleure compréhension du coût et de la valeur réels des utilisateurs authentifiés par les données, votre marque sera mieux placée pour créer des références permettant de mesurer presque tous les points de contact adressables sur CX.