Clienti reali, coinvolti con il tuo marchio: inserisci l'autenticazione dei dati

Chiunque sia abbastanza grande da aver apprezzato il popolare spettacolo di bricolage della PBS "This Old House" ricorda il famoso detto del leggendario maestro falegname Norm Abram: "misura due volte, taglia una volta". Nel mondo della falegnameria, gli angoli contano e non si può sfuggire all'evidenza di due pezzi di legno mal uniti.

Sfortunatamente, nel mondo sempre più non fisico della customer experience, il tipo di misurazione reale che può produrre una grande personalizzazione cross-channel sfugge ad assiomi così semplici.

Viviamo nel mondo opposto, quello in cui prima tagliamo e misuriamo all'infinito i diversi modi in cui lo abbiamo fatto. Questo perché nella fornitura dell'esperienza non esiste un unico parametro di riferimento per i dati per la misurazione e gli obiettivi sembrano continuare a cambiare in tempo reale.

The After-Times: autenticazione e misurazione dei dati in un mondo senza cookie

Quando i cookie di terze parti erano ancora abbondanti, potevamo radunarci attorno a criteri di misurazione - un modello di attribuzione multitouch - che, sebbene non perfetto, poteva creare una linea di base da seguire.

Puoi assegnare vari pesi a diversi tipi di coinvolgimento (visualizzare un banner pubblicitario che vale X, fare clic su di esso vale di più e acquistare qualcosa di ancora più elevato).

Alcune aziende erano famose per la valutazione dei propri compiti, rendendo l'attribuzione dell'ultimo tocco (inevitabilmente un clic di ricerca) il modello più potente.

Molte società di CPG con grandi spese, al posto di dati basati sulle persone reali, hanno creato modelli di misurazione altamente complessi che sfruttavano il "coinvolgimento" con la pubblicità display come proxy per l'amore del marchio.

Avanti veloce fino ad oggi, e vediamo ancora molte vecchie idee sulla misurazione, specialmente nei canali digitali, nonostante la fonte primaria di dati (il cookie di terze parti) diventi estremamente limitata in termini di scala e portata.

L'anno scorso ho ipotizzato se i CDP potessero aiutare a risolvere il problema MTA, scrivendo:

"La combinazione di più approfondimenti a livello di utente su punti di contatto come il call center, l'e-commerce e le interazioni di vendita, combinati con dati di marketing indirizzabili, cambierà il modo in cui gli analisti apprezzano i "tocchi". La disponibilità in tempo reale di tali dati, legati a un ID persona persistente, libererà l'IA con la capacità di mettere a punto i modelli con precisione".

Anche se sono ancora d'accordo con questi sentimenti, c'è ancora molta strada da fare in termini di capacità delle aziende di catturare, unificare e, in definitiva, valutare le interazioni che possono misurare efficacemente il successo.

I CDP sono il primo passo sulla strada per risolvere il problema e l'implementazione di algoritmi intelligenti che analizzano la massa e la complessità dei punti di contatto cross-channel è il secondo passo, ma sembra che manchi la cosa più importante: un parametro per la misurazione e l'autenticazione dei dati .

In un mondo in cui gli input di marketing cambiano costantemente (campagne diverse, creatività, fornitori, inviti all'azione, ecc.), come puoi costruire un modello di misurazione affidabile per gestire tale complessità?

Forse è il momento di optare per la semplicità.

Una cosa che ogni azienda cerca di misurare nel futuro senza cookie di oggi è il costo dell'acquisizione di nuovi clienti su larga scala senza l'uso di dati di terze parti

La straordinaria capacità di caricare alcune centinaia di migliaia di e-mail con hash sul grafico del dispositivo di un fornitore e il modello sosia di alcune migliaia di potenziali clienti ha superato la strada del DMP. Così come la maggior parte della condivisione dei dati di seconda parte, poiché si basava sull'identità del cookie con una vaga conformità alla privacy.

Oggi, le camere bianche dei dati sembrano un modo promettente per eseguire query sui dati tra entità senza che i dati vengano spostati, ma è ancora una sfida ottenere la precisione unendo due pool relativamente piccoli di dati proprietari di qualità.

Passando da un approccio di identità dall'alto verso il basso (le aziende acquistano servizi di identità e dati da un fornitore) a un approccio dal basso verso l'alto (i clienti offrono i propri dati alle aziende in cambio di valore), sarebbe bello se potessimo misurare cosa ci vuole per far crescere un asset di dati di prima parte. E se ci fosse una nuova metrica, potremmo usare come "costo per autenticazione dei dati?"

L'ultimo segno che un cliente si fida di un marchio con i propri dati è l'atto di registrarsi e creare un account, indipendentemente dal fatto che ciò avvenga all'interno del sistema del punto vendita di un negozio, un'app mobile, un agente di call center o un sito Web.

Qui è anche dove i clienti:

• Accetti i termini
• Seleziona le loro preferenze di comunicazione (puoi chiamarmi, inviarmi un messaggio, inviarmi una e-mail, ecc.)
• E fornirti i dati delle loro preferenze (marchi, taglie, colori, abbonamenti, ecc.)

Man mano che costruisci il consenso alle varie normative sul trattamento dei dati (GDPR, CCPA, LGPD, ecc.) puoi non solo comprendere lo scopo per cui vengono raccolti i dati del cliente, ma anche lo scopo previsto nei sistemi a valle.

Questo ha un valore significativo, come può attestare qualsiasi grande editore che vende la propria pubblicità o qualsiasi start-up valutata su "utenti attivi mensili".

Sebbene il valore monetario effettivo dell'autenticazione varierà a seconda dell'azienda e dei prodotti presi in considerazione, penso che possiamo essere d'accordo sulla premessa: questo è l'unicorno di dati di cui abbiamo parlato per così tanto tempo: clienti reali che sono impegnati con un marchio.

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Esempio di come misurare il valore dell'autenticazione dei dati

Quindi, abbiamo scoperto dove vive l'unicorno dei dati. Qual è il prossimo?

Per misurare il valore dell'autenticazione dei dati, prendiamo ad esempio il semplice caso d'uso pubblicitario di un'azienda con dati proprietari che cerca di far crescere il proprio pubblico indirizzabile nei social network:

1. Prendi 100.000 dei tuoi migliori clienti, usa l'hashing delle loro identità e caricali su Facebook, Instagram, LinkedIn e altri giardini recintati
2. Lascia che il giardino recintato esegua la propria estensione del pubblico sui dati, utilizzando i suoi modelli black-box per "assomigliare" ai dati e trovare utenti più pertinenti
3. Lancia una campagna
4. Utilizzando un URL di riferimento, vedi quanti dei tuoi utenti già conosciuti sono tornati e quanti nuovi clienti netti si sono autenticati in base alla campagna
5. Calcola: (costo della campagna/numero di nuovi utenti autenticati)

Il punto qui non è che questo approccio sia nuovo, ma piuttosto che avere il tuo marchio proprietario dei criteri e della metodologia di misurazione è meglio che dipendere esclusivamente dai rapporti della piattaforma per determinare il successo.

Andando un po' più in profondità: esaminare l'autenticazione dei dati con una piattaforma di dati del cliente

Una piattaforma di dati del cliente, o CDP, offre ai marchi diverse opzioni per creare un parametro per misurare il valore dell'autenticazione dei dati e dell'accettazione progressiva delle preferenze.

Diamo un'occhiata al valore degli effettivi acquirenti commerciali autenticati (registrati) rispetto a quelli che hanno acquistato come utenti ospiti. Questo è facile da configurare in un CDP e monitor.

Innanzitutto, devi impostare vari indicatori di attività per tenere traccia degli eventi di interesse:

Quindi, devi impostare un indicatore di attività per monitorare quando i clienti si registrano: questo può essere ampliato per contare le registrazioni da fonti specifiche in modo da poter vedere dove investire (marketing sui motori di ricerca o annunci di Facebook, ad esempio). Quindi, imposta un indicatore di attività per tenere traccia degli ordini (questo può essere un indicatore generico sia per i clienti registrati che per quelli ospiti):

Ora è il momento di creare un indicatore calcolato, necessario per monitorare le attività e calcolare quanti ordini sono stati effettuati da ciascun utente registrato. Ciò ti consentirebbe di vedere qual è il conteggio medio degli ordini per gli utenti registrati rispetto agli utenti ospiti: la metrica a cui siamo interessati.

Se 100 clienti si registrano ed effettuano una media di dieci ordini all'anno, contro i due ordini all'anno per gli ospiti, è possibile determinare facilmente l'aumento del valore della vita degli utenti registrati.

Ora puoi facilmente comprendere il valore della propensione alla registrazione e assegnare uno specifico "valore per autenticazione", che può anche essere calcolato al contrario come "costo per autenticazione" dati i costi medi di acquisizione dei clienti.

Puoi quindi creare molti più segmenti e livelli diversi nei tuoi segmenti per tenere traccia di quanti clienti sono registrati e hanno almeno un ordine, quindi almeno cinque ordini, quindi 10, ecc.:

Ora diventa semplice aggiungere il valore medio di ogni transazione di ogni nuovo utente e pesare il valore dei diversi punti di contatto misurabili che un nuovo utente ha incontrato sulla strada per un acquisto (tutte cose che puoi misurare dopo l'autenticazione dei dati), ma la chiave è capire quanto potresti pagare a ciascun fornitore per generare l'autenticazione in primo luogo.

Ora hai un framework per comprendere il costo per acquisire un utente autenticato e modellare il loro lifetime value, rispetto agli utenti ospiti.

Non sto suggerendo che i migliori marketer non stiano usando molte di queste tattiche oggi: lo sono. Detto questo, credo che le aziende siano più concentrate sulla comprensione del "costo per acquisizione" o del "costo per clic" e molte altre metriche, e non a partire dalla misurazione più semplice dell'autenticazione, senza la quale non può esserci una vera relazione con il cliente.

L'impostazione di un benchmark del "costo per autenticazione" può aiutare le aziende che desiderano valutare la capacità di un fornitore di generare nuovi clienti e sottolineare l'importanza di attribuire un valore più concreto all'importanza di stabilire con loro un rapporto autenticato, incentrato sulla privacy.

Partendo da una migliore comprensione del costo effettivo e del valore degli utenti autenticati con i dati, il tuo marchio sarà in una posizione migliore per creare benchmark per misurare quasi tutti i punti di contatto indirizzabili in CX.