Pokoje czyste danych, przyrost i przyszłość danych własnych: czy jesteś gotowy?

Do tej pory każdy marketer zna tę zasadę: śledzenie przez strony trzecie jest już na ukończeniu. Coraz większe są ograniczenia prywatności w USA i za granicą, a Google zaczął wycofywać pliki cookie ze swojej przeglądarki Chrome.

Oznacza to, że jeśli Twoja firma nie opracowała strategii dotyczącej danych chroniącej prywatność, już jesteś spóźniony. Może się to wydawać zniechęcającym zadaniem – wiele metod może być kosztownych i czasochłonnych w konfiguracji – ale to, co dzisiaj zrobisz z danymi, może być po prostu najważniejszym czynnikiem różnicującym wzrost w przyszłości.

Co zatem należy traktować priorytetowo, aby przygotować się na pełne wycofanie danych innych firm? Nasi eksperci wskazują drogę do trzech rozwiązań, które mogą zadecydować o sukcesie lub porażce w ekosystemie marketingu opartego na danych pierwszej ręki: pokoje czyste danych, testowanie przyrostowości i modelowanie media mixu.

Rozwiązanie 1: Pomieszczenia czyste danych

Ponieważ przestrzeganie zasad prywatności staje się istotną częścią Twojej strategii marketingowej, potrzebujesz systemów, które zarówno chronią bezpieczeństwo danych klientów, jak i wspomagają kierowanie i pomiar kampanii.

Rozwiązaniem są pokoje czyste danych. Umożliwiają marketerom porównywanie zbiorów danych, zrozumienie interakcji użytkowników i wyciąganie przydatnych wniosków bez narażania prywatności poszczególnych osób.

Dzięki pokojom czystym reklamodawcy mogą wysyłać zapytania do danych zagregowanych (w przeciwieństwie do danych na poziomie klienta) w celu ich analizy przy zachowaniu ścisłej kontroli prywatności, tak aby nie narażać się na ujawnienie podstawowych danych osobowych. Oznacza to, że firmy korzystające z nich nie mogą śledzić poszczególnych użytkowników, ale mogą korzystać ze wglądu w zachowania tych użytkowników.

Ale czyste pomieszczenia naprawdę wyróżniają się wtedy, gdy marki muszą łączyć dane z wielu źródeł w celu lepszego pomiaru. Dane w środowisku czystego pomieszczenia nie podlegają takim samym ograniczeniom jak dane na platformach. Jeśli użytkownik zrezygnuje na indywidualnej platformie, takiej jak na przykład Instagram lub TikTok, platforma ta jest zobowiązana do usunięcia jego danych, ale nadal będzie dostępna w pomieszczeniach czystych, ponieważ nie można jej zidentyfikować.

Do najważniejszych sposobów wykorzystania pomieszczeń czystych danych należą:

• Ocena wpływu kampanii na górnej ścieżce na skuteczność i interakcji z kampaniami na dolnej ścieżce
• Znalezienie optymalnej częstotliwości wyświetlania reklam przed malejącymi zyskami
• Opracowywanie lepszych profili klientów i segmentów odbiorców poprzez integrację danych własnych z tożsamościami dopasowanymi do platformy reklamowej

Jeśli jesteś gotowy, aby rozpocząć korzystanie z pomieszczenia czystego danych, masz kilka opcji. Jeśli Twoja marka ma do pracy dużą ilość danych własnych, teoretycznie możesz stworzyć własny clean room, ale uczciwie ostrzegaj: wymaga to znacznego wysiłku i inwestycji.

Łatwiej zacząć od współpracy z osobą trzecią. Główni gracze na platformach reklamowych, tacy jak Google, Meta i Amazon, dominują w środowisku pomieszczeń czystych, ponieważ dysponują większą liczbą stosunkowo dojrzałych danych niż konkurenci i mogą zapewnić reklamodawcom lepszy wgląd w skuteczność ich reklam na platformie. Podejmując decyzję, powinieneś rozważyć, z jakich platform korzystasz najczęściej.

Możesz także skonsolidować swoje analizy na jednej platformie za pośrednictwem dostawców takich jak Habu, którzy pozwalają użytkownikom wysyłać zapytania do wielu pomieszczeń czystych z jednego interfejsu.

Oprócz wszystkich zalet pomieszczenia czyste dane mają również istotne ograniczenia. Większość pomieszczeń czystych działa tylko na jednej platformie i nie można ich łączyć z innymi pomieszczeniami czystymi danymi. Wiele pomieszczeń czystych ma również wbudowane ograniczenia określające, ile razy reklamodawcy mogą odpytywać ten sam zestaw danych, aby uniemożliwić identyfikację poszczególnych osób w zestawie danych.

Rozwiązanie 2: Testowanie przyrostowości

Marketing powinien napędzać przyrostowy wzrost, a testy przyrostu właśnie to mierzą, usuwając konwersje, które i tak by miały miejsce, potwierdzając rzeczywisty wpływ Twoich kampanii na decyzję o zakupie.

Solidne ramy testów przyrostowych mogą pomóc markom zweryfikować modelowane dane dotyczące wydajności i uzyskać jaśniejszy obraz tego, jak kampanie wpływają na całą podróż klienta.

Testy te mogą pomóc Twojemu zespołowi zrozumieć prawdziwy wzrost kluczowych wskaźników KPI i wyników biznesowych napędzanych marketingiem, generując na przestrzeni czasu krytyczne spostrzeżenia na temat efektywności mediów. Możesz także użyć testów przyrostowości, aby skalibrować modele prognozowania i budżetowania pod kątem prawdziwej przyczynowości, aby określić „kolejny najlepiej wydany dolar” na podstawie zrozumienia względnego wzrostu w zależności od taktyki, odbiorców i platform.

Do wyboru jest wiele testów, w zależności od rodzaju danych i kanałów oraz priorytetów Twojej marki. Musisz rozważyć, czy test jest skierowany do znanych (własnych) czy nieznanych (zewnętrznych) odbiorców i czy jest on specyficzny dla platformy, czy międzyplatformowy.

Po wybraniu testu (lub testów) Twój zespół będzie musiał przypisać zmienne i zdefiniować wielkość próby, budżet i ramy czasowe. Po wdrożeniu testu natychmiast rozpocznij pomiar wyników – analiza w połowie jest niezbędna, aby określić, czy test przynosi wyniki, czy też powinieneś zatrzymać się wcześniej i zmienić kierunek.

Jeśli dopiero zaczynasz, pamiętaj, że testowanie przyrostowe nie jest łatwym zadaniem dla większości firm. Konfiguracja zajmuje dużo czasu i wysiłku i nie zapewnia natychmiastowej informacji zwrotnej na temat optymalizacji kampanii. Rozważ znalezienie wiarygodnych partnerów, którzy pomogą Ci skonfigurować skuteczne testy odpowiadające Twoim potrzebom.

Rozwiązanie 3: Modelowanie miksu mediów

Jedną z największych obaw związanych z wycofywaniem danych stron trzecich jest utrata możliwości śledzenia w wielu kanałach i potencjalne ograniczenie prawdziwie zintegrowanych pomiarów i spostrzeżeń. Modelowanie multimediów (MMM) pomoże Ci określić optymalny miks multimediów dla każdego kanału i platformy oraz przewidzieć potrzebny budżet.

MMM to holistyczne podejście pomiarowe stosowane przez marketerów w celu określenia wzrostu w wielu kanałach wynikającego ze wszystkich działań marketingowych, w tym trudnych do zmierzenia efektów, takich jak malejące zyski.

Marki korzystające z MMM wprowadzają pewne deterministyczne dane i model w pozostałej części, wykorzystując dane z przeszłości do przewidywania przyszłych inwestycji. W idealnym przypadku jako dane wejściowe uwzględnisz dane dotyczące marki, dzięki czemu będziesz mógł wykorzystać model do zrozumienia wpływu tych danych na konwersje. Modele te powinny również uwzględniać zmienne niezwiązane z mediami, w tym czynniki ekonomiczne, zmiany cen, promocje, poziomy zapasów itp., aby dokładnie określić wpływ mediów.

Źródło: Harvard Business Review

Chociaż MMM oferują marketerom dobry sposób przewidywania przyszłego wzrostu i ilościowego określania wskaźników marki, modele te również wiążą się z wyzwaniami. MMM mogą być drogie i powolne, ale największym problemem dla większości marketerów chcących wykorzystać tę metodę pomiaru jest to, że opracowanie tego rodzaju modelu wymaga lat gromadzenia danych.

Na szczęście na rynku pojawił się nowy rodzaj MMM: szybkie rozwiązania MMM, takie jak Growth Planner firmy Wpromote, które wykorzystują dzisiejszą zwiększoną dostępność danych, moc obliczeniową i automatyzację do pomiaru wpływu kanału na wcześniejsze konwersje i dokładnego przewidywania wyników bez korzystania z indywidualnych danych. Przyspiesza to proces MMM, aby uczynić go bardziej efektywnym dla marketerów.

Szybkie MMM zapewniają również częstsze analizy, dzięki czemu marketerzy mogą szybciej się dostosowywać. Marketerzy mogą uzyskiwać wyniki niemal w czasie rzeczywistym i bardziej szczegółowe informacje, aby zwiększyć wydajność.

Dzięki zastosowaniu tych trzech komponentów Twoja strategia dotycząca danych będzie lepiej przygotowana, aby poradzić sobie z ciągłym wycofywaniem śledzenia stron trzecich, zanim to nastąpi. I choć wszystkie te zmiany w ekosystemie danych mogą budzić grozę, istnieje dobra strona: systemy zapewniające ochronę prywatności pozwalają wyeliminować słabe punkty, które zawsze występowały w przestarzałych metodach śledzenia.

Własne śledzenie danych uwzględnia pomijaną atrybucję kanałów opartą na plikach cookie, np. telewizję, radio, OHH i inne kanały. Może także zapewnić dokładniejszy obraz wydajności, chroniąc jednocześnie prywatność klientów.

Jeśli w tym roku chcesz ulepszyć swoje pomiary, nasza biała księga na temat stanu danych na rok 2024 zawiera wszystkie informacje potrzebne do przygotowania się na przyszłość stawiającą na prywatność.