プライバシー ファーストの武器庫の一部として、データ クリーン ルームで眠らないでください
公開: 2022-09-30Smash Mouth のデジタル マーケティング バージョンは、おそらく「データ プライバシーの制限が始まり、止むことはありません」と言うでしょうが、その通りです。
マーケティング担当者は、新しい iOS のアップデートについて考えてパニックになり、Chrome がサードパーティの Cookie の廃止を先送りするたびに安堵のため息をつくのではなく、ターゲティングとアトリビューションの課題に対するプライバシーに準拠したソリューションに積極的に投資し、調査する必要があります。
変更を余儀なくされるまで待つことは、競争への扉を開くだけです。 それは、マーケティングのオールスターになる方法ではありません。
この新しい世界におけるファーストパーティ データの重要性については何度も話してきましたが、ウォールド ガーデンの台頭により、ユーザーのプライバシーを尊重しながら、その情報をプラットフォーム データと統合することがはるかに難しくなっています。
データクリーンルームに入る。
データ クリーン ルームは、マーケティング担当者に、ファースト パーティ データをプライバシー ファーストの方法でプラットフォーム データと組み合わせることで、最大限に活用する機会を提供します。 競争力を維持するには、この新しいソリューションに慣れる必要があります。
データクリーンルームとは？
データ クリーン ルームとは、広告プラットフォーム (通常は Google、Facebook、Amazon などのウォールド ガーデン) が集計データをマーケティング担当者と共有する場所であり、厳格なプライバシー管理を維持しながら、ブランドのファースト パーティ データと組み合わせて分析することができます。
クリーン ルーム内に保存されたデータは、Apple の App Tracking Transparency (ATT) のようなパージ要件の対象ではありません。そのため、オプトアウトした iOS ユーザーが Meta の Ads Business Manager でパフォーマンスを理解し、レポートするには、モデル化されたデータに依存する必要があります。
クリーン ルームでは、プライバシーに準拠した方法でこのデータにアクセスできるため、クリーン ルーム内または外部でユーザーを特定する機能が軽減されるため、広告やキャンペーン全体でのユーザーのやり取りをよりよく理解できます。
独自のファースト パーティ データをプラットフォームのクリーン ルームに統合して、集計されたプラットフォーム データとどのように一致するかを確認することもできます。 次に、2 つのデータセット間の不一致を特定して、同じオーディエンスに広告を過剰に配信していないかどうかを判断できます。
データ クリーン ルームにはどのような種類がありますか?
クリーン ルームは、大量のファースト パーティ データを維持し、プライバシーに準拠した方法で他のファースト パーティ データ セットと統合することにより、そのデータから貴重な洞察を生成できる限り、さまざまなエンティティによって構築できます。
主要な広告プラットフォーム プレーヤー (つまり、Google、Meta、および Amazon) は、現在、いくつかの理由でクリーン ルーム環境を支配しています。
- プライバシーの制限により、プラットフォーム内の広告パフォーマンス レポートの詳細と精度が制限されており、広告主はより高度な分析情報を求めています。
- 自社データの膨大な在庫と、他の広告プラットフォームと比較した相対的な成熟度
その鉄のグリップはおそらく永遠には続きません。 CTV や TikTok などの新しいプラットフォームが成長を続け、マーケティング担当者からの同じ要求に直面するにつれて、クリーン ルームなどのプライバシーに準拠したソリューションに投資する可能性があります。
広告プラットフォームが所有するクリーン ルームに加えて、一部のアーリー アダプター ブランドは、プロバイダーから購入したサード パーティのデータと自社のファースト パーティのデータを統合できるように、内部のクリーン ルームを開発しています。
これらは今後ますます重要になります。 多くの CDP、データ インフラストラクチャ、およびデータ オンボーディング ベンダーが、社内のクリーン ルームを必要とするブランド向けに調整された製品を提供し始めると予測しています。
データ クリーン ルームをどのように使用する必要がありますか?
前述のように、プラットフォーム内のレポートから削除されたデータでさえ、プライバシーに準拠したクリーン ルームでの分析に利用できます。 プラットフォームのレポートだけで可能になるよりも、より広い範囲の分析を提供します。
最も有用なクリーンルーム分析アプリケーションには、次のものがあります。
- コンバージョンのクロスオーバー:ファネル上部のキャンペーンがパフォーマンスにどのように影響し、ファネル下部のキャンペーンと相互作用するかを理解する
- オーディエンス リーチの重複:キャンペーン全体のオーディエンス リーチを分析することで、重複する可能性のある作業を分離するか、シーケンシャル メッセージの機会を特定します。
- リーチとフリークエンシーの分析:観測された収益の減少に基づいて最適な広告配信頻度を決定する
- コンバージョンまでの最適な時間:最適なコンバージョン考慮タイムラインを決定して、動的なオーディエンス持続ウィンドウを調整します。
- 顧客の拡張/セグメンテーション:自社データを広告プラットフォームに一致する ID と統合し、pCLV コホート、新規とリピーターのステータス、購入した製品、その他のオフライン属性などの追加の指標で拡張することにより、より優れた顧客プロファイルとより効果的なオーディエンス セグメントを開発します。
制限があります。クリーン ルームは、測定と識別に対するデータ プライバシーの課題に対する完全なソリューションではありません。 特に、今日のほとんどのクリーン ルームは単一のプラットフォームでのみ機能し、他のデータ クリーン ルームと組み合わせることはできません。
ビジネスに適したデータ クリーン ルームを選択するにはどうすればよいですか?
複数のプラットフォームで広告を掲載している場合は、各プラットフォームに費やしている金額を確認してください。 これにより、特定のプラットフォームのクリーンルームに投資する価値があるかどうかについての良いアイデアが得られるはずです. たとえば、Facebook やその他の Google 以外のプラットフォームにより多くの支出をしている場合、Google Ads Data Hub を選択することは賢明な決定ではない可能性があります。
また、組織内の関連する利害関係者と協力して、分析の範囲と答えたい質問を定義する必要があります。 この視線を獲得することで、どのような決定を下すことができるかに焦点を当ててください。 ほとんどのクリーン ルームには定義済みのクエリが用意されているため、そこから始めることをお勧めします。
クリーン ルームが異なれば、クエリに対する制限も異なります。 新しいクエリ スコープの承認が必要なもの (Facebook Advanced Analytics など) もあれば、広範なクエリを許可するものの、プライバシー チェックを実施して短期間で同じデータをクエリする機能を制限するもの (Google Ads Data Hub など) もあります。 クリーン ルーム インスタンスをセットアップする前に、必要なものを把握しておくことが重要です。
追跡にはユーザーからの明示的な同意が必要になり、データのプライバシーはますます複雑になる一方です。 プライバシー回復力のある競争上の優位性を維持したい場合は、遅かれ早かれクリーンルームを検討する必要があります.