Prawdziwi klienci zaangażowani w Twoją markę: Wprowadź uwierzytelnianie danych

Każdy, kto miał wystarczająco dużo lat, by cieszyć się popularnym programem PBS poświęconym majsterkowaniu „This Old House”, pamięta słynne powiedzenie legendarnego mistrza stolarskiego Norma Abrama: „mierzyć dwa razy, raz ciąć”. W świecie stolarskim kąty mają znaczenie i nie da się uniknąć śladów dwóch źle połączonych kawałków drewna.

Niestety, w coraz bardziej niefizycznym świecie doświadczeń klientów, rodzaj prawdziwego pomiaru, który może zapewnić wspaniałą personalizację międzykanałową, wymyka się takim prostym aksjomatom.

Żyjemy w przeciwległym świecie — takim, w którym najpierw tniemy i bez końca mierzymy różne sposoby, w jakie to robiliśmy. Dzieje się tak, ponieważ w dostarczaniu doświadczeń nie ma jednego miernika danych do pomiaru, a cele wydają się zmieniać w czasie rzeczywistym.

After-Times: uwierzytelnianie i pomiar danych w świecie bez plików cookie

Gdy pliki cookie innych firm wciąż były obfite, mogliśmy skupić się na kryteriach pomiaru — modelu atrybucji wielodotykowej — który choć nie był doskonały, mógł stworzyć punkt odniesienia do naśladowania.

Możesz przypisać różne wagi różnym rodzajom zaangażowania (oglądanie baneru reklamowego wartego X, klikanie go wartego więcej i kupowanie czegoś jeszcze większego).

Niektóre firmy słynęły z oceniania własnych prac domowych, dzięki czemu atrybucja ostatniego dotknięcia (nieuchronnie kliknięcie w wyszukiwarkę) była najmocniejszym modelem.

Wiele firm CPG wydających duże pieniądze, zamiast danych opartych na prawdziwych ludziach, stworzyło bardzo napięte modele pomiarowe, które wykorzystywały „zaangażowanie” reklamami displayowymi jako zastępcami miłości do marki.

Szybko do przodu do dzisiaj i nadal widzimy wiele starych sposobów myślenia o pomiarach, zwłaszcza w kanałach cyfrowych – pomimo tego, że główne źródło danych (plik cookie strony trzeciej) staje się niezwykle ograniczone pod względem skali i zakresu.

W zeszłym roku spekulowałem, czy CDP mogą pomóc rozwiązać problem MTA, pisząc:

„Połączenie większej liczby informacji na poziomie użytkownika na temat punktów styku, takich jak call center, handel elektroniczny i interakcje sprzedażowe — w połączeniu z adresowalnymi danymi marketingowymi — zmieni sposób, w jaki analitycy cenią „dotknięcia”. Dostępność takich danych w czasie rzeczywistym, powiązana z trwałym identyfikatorem osoby, uwolni sztuczną inteligencję z możliwością precyzyjnego dostrajania modeli”.

Chociaż nadal zgadzam się z tymi odczuciami, jeszcze długa droga, jeśli chodzi o zdolność przedsiębiorstw do wychwytywania, ujednolicania i ostatecznie ważenia interakcji, które mogą skutecznie mierzyć sukces.

CDP to pierwszy krok na drodze do rozwiązania problemu, a wdrożenie inteligentnych algorytmów, które analizują masę i złożoność punktów styku w wielu kanałach, to krok drugi — ale wydaje się, że brakuje nam najważniejszej rzeczy: miary pomiaru i uwierzytelniania danych .

W świecie, w którym nakłady marketingowe stale się zmieniają (różne kampanie, kreacje, dostawcy, wezwania do działania itp.), jak zbudować niezawodny model pomiarowy, który poradzi sobie z taką złożonością?

Może czas postawić na prostotę.

Jedną rzeczą, którą każde przedsiębiorstwo stara się mierzyć w dzisiejszej przyszłości bez plików cookie, jest koszt pozyskiwania nowych klientów na dużą skalę bez korzystania z danych stron trzecich

Wspaniała możliwość wgrywania kilkuset tysięcy zaszyfrowanych wiadomości e-mail do wykresu urządzenia sprzedawcy i modelowania kilku tysięcy potencjalnych klientów przeszła drogę DMP. Podobnie jest z większością udostępniania danych przez strony trzecie, ponieważ opierało się na tożsamości plików cookie z niejasną zgodnością z prywatnością.

Dzisiaj cleanroomy danych wyglądają na obiecujący sposób wykonywania zapytań o dane między jednostkami bez przenoszenia danych, ale nadal wyzwaniem jest osiągnięcie precyzji poprzez połączenie dwóch stosunkowo małych pul wysokiej jakości danych własnych.

Gdy przechodzimy od odgórnego podejścia do tożsamości (firmy kupują usługi tożsamości i dane od dostawcy) do oddolnych (klienci oferują swoje dane firmom w zamian za wartość), byłoby miło, gdybyśmy mogli zmierzyć, co potrzeba rozwoju własnego zasobu danych. Co by było, gdyby pojawiły się nowe metryki, których moglibyśmy użyć, np. „koszt na uwierzytelnianie danych”?

Ostatecznym znakiem, że klient ufa marce w zakresie swoich danych, jest rejestracja i utworzenie konta, niezależnie od tego, czy dzieje się to w systemie POS w sklepie, aplikacji mobilnej, agencie call center czy na stronie internetowej.

Tutaj też klienci:

• Zgadzasz się na warunki
• Wybierz ich preferencje dotyczące komunikacji (możesz zadzwonić do mnie, wysłać SMS-a, wysłać e-maila itp.)
• I podać swoje preferencje (marki, rozmiary, kolory, subskrypcje itp.)

Kiedy budujesz zgodę na różne przepisy dotyczące przetwarzania danych (RODO, CCPA, LGPD, itp.), możesz nie tylko zrozumieć cel, dla którego dane klientów są gromadzone — ale także zamierzony cel w dalszych systemach.

Ma to znaczną wartość, o czym może zaświadczyć każdy duży wydawca, który sprzedaje swoje reklamy, lub każdy start-up ceniący „aktywnych użytkowników miesięcznie”.

Chociaż rzeczywista wartość pieniężna uwierzytelniania będzie się różnić w zależności od firmy i rozważanych produktów, myślę, że możemy zgodzić się z założeniem: jest to jednorożec danych, o którym mówimy od tak dawna — prawdziwi klienci, którzy są zaangażowani w markę.

Uwierzytelnianie bez hasła: Rozwiąż problemy CX, zwiększ przychody

Uwierzytelnianie bez hasła zyskuje na popularności, ponieważ marki zmagają się z zagrożeniami, jakie stwarzają tradycyjne hasła do kont. Dowiedz się, jak to działa i jakie są korzyści biznesowe.

Przykład pomiaru wartości uwierzytelniania danych

Odkryliśmy więc, gdzie mieszka jednorożec danych. Co dalej?

Aby zmierzyć wartość uwierzytelniania danych, weźmy jako przykład prosty przypadek użycia reklamy firmy z własnymi danymi, która chce zwiększyć swoją grupę odbiorców w sieciach społecznościowych:

1. Weź 100 000 swoich najlepszych klientów, zahaszuj ich tożsamości i prześlij je na Facebook, Instagram, LinkedIn i inne otoczone murem ogrody
2. Pozwól, aby otoczony murem ogród sam poszerzył grono odbiorców danych, używając swoich modeli czarnoskrzynkowych, aby „wyglądnąć” dane i znaleźć bardziej odpowiednich użytkowników
3. Uruchom kampanię
4. Korzystając z odsyłającego adresu URL, zobacz, ilu znanych już użytkowników wróciło i ilu nowych klientów uwierzytelnionych na podstawie kampanii
5. Oblicz: (koszt kampanii/liczba nowych uwierzytelnionych użytkowników netto)

Nie chodzi mi o to, że to podejście jest nowatorskie, ale raczej o to, że posiadanie własnej marki kryteriów pomiaru i metodologii jest lepsze niż poleganie wyłącznie na raportowaniu platformy w celu określenia sukcesu.

Idąc nieco głębiej: spojrzenie na uwierzytelnianie danych za pomocą platformy danych klienta

Platforma danych klienta (CDP) daje markom kilka różnych opcji tworzenia miernika wartości uwierzytelniania danych i stopniowej akceptacji preferencji.

Przyjrzyjmy się wartości rzeczywistych uwierzytelnionych (zarejestrowanych) kupujących w handlu detalicznym w porównaniu z tymi, którzy dokonali zakupów jako użytkownicy gości. Jest to łatwe do skonfigurowania w CDP i monitorze.

Najpierw skonfiguruj różne wskaźniki aktywności, aby śledzić interesujące wydarzenia:

Następnie możesz skonfigurować wskaźnik aktywności, aby śledzić, kiedy klienci się rejestrują — można go rozszerzyć, aby zliczać rejestracje według określonych źródeł, dzięki czemu możesz zobaczyć, w co inwestować (na przykład marketing w wyszukiwarkach lub reklamy na Facebooku). Następnie skonfiguruj wskaźnik aktywności, aby śledzić zamówienia (może to być ogólny wskaźnik zarówno dla klientów zarejestrowanych, jak i gości):

Teraz nadszedł czas na utworzenie wyliczonego wskaźnika, który jest wymagany do monitorowania wszystkich działań i obliczania liczby zamówień złożonych przez każdego zarejestrowanego użytkownika. Pozwoliłoby to zobaczyć, jaka jest średnia liczba zamówień dla zarejestrowanych użytkowników w porównaniu z użytkownikami gośćmi — metryka, która nas interesuje.

Jeśli zarejestruje się 100 klientów i złoży średnio dziesięć zamówień rocznie, w porównaniu z dwoma zamówieniami rocznie dla gości, możesz łatwo określić wzrost wartości dożywotniej zarejestrowanych użytkowników.

Teraz możesz łatwo zrozumieć wartość skłonności do rejestracji i przypisać konkretną „wartość na uwierzytelnienie”, którą można również obliczyć odwrotnie jako „koszt uwierzytelnienia”, biorąc pod uwagę średnie koszty pozyskania klienta.

Następnie możesz utworzyć znacznie więcej segmentów i różnych poziomów w swoich segmentach, aby śledzić, ilu klientów jest zarejestrowanych i ma co najmniej jedno zamówienie, następnie co najmniej pięć zamówień, a następnie 10 itd.:

Teraz łatwo jest dodać średnią wartość każdej transakcji każdego nowego użytkownika i ważyć wartość różnych mierzalnych punktów styku, które nowy użytkownik napotkał w drodze do zakupu (wszystkie rzeczy, które można zmierzyć po uwierzytelnieniu danych), ale kluczem jest zrozumienie, ile możesz zapłacić każdemu dostawcy za wygenerowanie uwierzytelnienia.

Teraz masz strukturę pozwalającą zrozumieć koszt pozyskania uwierzytelnionego użytkownika i modelować jego wartość życiową w porównaniu z użytkownikami-gośćmi.

Nie sugeruję, że lepsi marketerzy nie stosują dziś wielu z tych taktyk — są. To powiedziawszy, uważam, że firmy bardziej koncentrują się na zrozumieniu „kosztu pozyskania” lub „kosztu za kliknięcie” i wielu innych wskaźników, a nie zaczynają od prostszego pomiaru uwierzytelnienia, bez którego nie może istnieć prawdziwa relacja z klientem.

Ustalenie testu porównawczego „koszt na uwierzytelnianie” może pomóc przedsiębiorstwom, które chcą docenić zdolność dostawcy do generowania nowych klientów — i podkreślić znaczenie umieszczenia z nimi bardziej konkretnej wartości, za którą należy nawiązać z nimi uwierzytelnioną, zorientowaną na prywatność relację.

Rozpoczynając od lepszego zrozumienia rzeczywistych kosztów i wartości użytkowników uwierzytelnionych na podstawie danych, Twoja marka będzie w lepszej pozycji do tworzenia punktów odniesienia do mierzenia prawie każdego adresowalnego punktu kontaktu w CX.