Clientes reais, engajados com sua marca: insira a autenticação de dados

Qualquer pessoa com idade suficiente para ter gostado do popular programa de melhoria da casa da PBS “This Old House” lembra o famoso ditado do lendário mestre carpinteiro Norm Abram: “meça duas vezes, corte uma vez”. No mundo da carpintaria, os ângulos importam, e não há como escapar da evidência de duas peças de madeira mal unidas.

Infelizmente, no mundo cada vez mais não físico da experiência do cliente, o tipo de medida verdadeira que pode gerar uma grande personalização entre canais escapa a esses axiomas simples.

Vivemos no mundo oposto – aquele em que cortamos primeiro e medimos infinitamente as diferentes maneiras pelas quais o fizemos. Isso ocorre porque na entrega de experiência, não há um padrão único para os dados de medição, e as metas parecem continuar mudando em tempo real.

The After-Times: autenticação e medição de dados em um mundo sem cookies

Quando os cookies de terceiros ainda eram abundantes, podíamos usar critérios de medição – um modelo de atribuição multitoque – que, embora não fosse perfeito, poderia criar uma linha de base a seguir.

Você pode atribuir vários pesos a diferentes tipos de engajamento (visualizar um banner que vale X, clicar nele vale mais e comprar algo ainda mais).

Algumas empresas eram famosas por avaliar seus próprios trabalhos de casa, tornando a atribuição de último toque (inevitavelmente um clique de pesquisa) o modelo mais poderoso.

Muitas empresas de CPG com grandes gastos, em vez de dados reais baseados em pessoas, criaram modelos de medição altamente carregados que alavancaram o “engajamento” com a publicidade gráfica como proxies para o amor à marca.

Avançando para hoje, ainda vemos muito pensamento antigo sobre medição, especialmente em canais digitais – apesar da fonte primária de dados (o cookie de terceiros) se tornar extremamente limitada em escala e escopo.

No ano passado, especulei se os CDPs poderiam ajudar a resolver o problema do MTA, escrevendo:

“A combinação de mais insights no nível do usuário sobre pontos de contato como call center, comércio eletrônico e interações de vendas – combinados com dados de marketing endereçáveis ​​– mudará a forma como os analistas valorizam os 'toques'. A disponibilidade em tempo real desses dados, vinculados a um ID de pessoa persistente, liberará a IA com a capacidade de ajustar modelos com precisão.”

Embora eu ainda concorde com esses sentimentos, há um longo caminho a percorrer em termos da capacidade das empresas de capturar, unificar e, por fim, pesar as interações que podem efetivamente medir o sucesso.

Os CDPs são o primeiro passo no caminho para resolver o problema, e a implantação de algoritmos inteligentes que analisam a massa e a complexidade dos pontos de contato entre canais é o segundo passo — mas parece que está faltando o mais importante: um parâmetro para medição e autenticação de dados .

Em um mundo onde as entradas de marketing mudam constantemente (diferentes campanhas, criativos, fornecedores, calls-to-action, etc.), como você pode construir um modelo de medição confiável para lidar com essa complexidade?

Talvez seja hora de optar pela simplicidade.

Uma coisa que toda empresa procura medir no futuro sem cookies de hoje é o custo de aquisição de novos clientes em escala sem o uso de dados de terceiros

A maravilhosa capacidade de fazer upload de algumas centenas de milhares de e-mails com hash para o gráfico de dispositivo de um fornecedor e um modelo semelhante a alguns milhares de clientes potenciais seguiu o caminho do DMP. O mesmo acontece com a maioria dos compartilhamentos de dados de terceiros, pois foi baseado na identidade do cookie com uma vaga conformidade com a privacidade.

Hoje, as salas limpas de dados parecem uma maneira promissora de consultar dados entre entidades sem movimentação de dados, mas ainda é um desafio alcançar a precisão mesclando dois pools relativamente pequenos de dados de primeira qualidade.

À medida que passamos de uma abordagem de identidade de cima para baixo (as empresas compram serviços de identidade e dados de um fornecedor) para uma abordagem de baixo para cima (os clientes oferecem seus dados às empresas em troca de valor), seria bom se pudéssemos medir o que necessário para desenvolver um ativo de dados primário. E se houvesse uma nova métrica, poderíamos usar como “custo por autenticação de dados?”

O sinal final de que um cliente confia em uma marca com seus dados é o ato de se inscrever e criar uma conta, seja no sistema de ponto de venda de uma loja, um aplicativo móvel, agente de call center ou um site.

É também aqui que os clientes:

• Aceita os termos
• Selecione suas preferências de comunicação (você pode me ligar, me enviar uma mensagem, me enviar um e-mail, etc.)
• E dar-lhe os seus dados de preferência (marcas, tamanhos, cores, assinaturas, etc.)

À medida que você concorda com as várias regulamentações de processamento de dados (GDPR, CCPA, LGPD etc.), você pode não apenas entender a finalidade para a qual os dados do cliente são coletados, mas também sua finalidade em sistemas downstream.

Isso tem um valor significativo, como qualquer grande editora que vende sua publicidade, ou qualquer start-up avaliada em “usuários ativos mensais” pode atestar.

Embora o valor monetário real da autenticação varie dependendo da empresa e do(s) produto(s) em consideração, acho que podemos concordar com a premissa: esse é o unicórnio dos dados sobre o qual falamos há tanto tempo - clientes reais que estão engajados com uma marca.

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Exemplo de como medir o valor da autenticação de dados

Então, descobrimos onde mora o unicórnio dos dados. Qual é o próximo?

Para medir o valor da autenticação de dados, vejamos como exemplo o simples caso de uso de publicidade de uma empresa com dados primários procurando aumentar seu público endereçável nas redes sociais:

1. Pegue 100.000 de seus melhores clientes, faça um hash de suas identidades e carregue-os no Facebook, Instagram, LinkedIn e outros jardins murados
2. Deixe o jardim murado fazer sua própria extensão de público nos dados, usando seus modelos de caixa preta para “parecer” os dados e encontrar usuários mais relevantes
3. Faça uma campanha
4. Usando um URL de referência, veja quantos de seus usuários já conhecidos voltaram e quantos novos clientes autenticados com base na campanha
5. Calcular: (custo da campanha/número de novos usuários autenticados)

Meu ponto aqui não é que essa abordagem seja nova, mas que ter sua marca própria dos critérios e metodologia de medição é melhor do que depender apenas dos relatórios da plataforma para determinar o sucesso.

Indo um pouco mais a fundo: analisando a autenticação de dados com uma plataforma de dados do cliente

Uma plataforma de dados do cliente, ou CDP, oferece às marcas várias opções diferentes para criar um padrão para medir o valor da autenticação de dados e a aceitação progressiva da preferência.

Vejamos o valor dos compradores comerciais autenticados (registrados) reais versus aqueles que compraram como usuários convidados. Isso é fácil de configurar em um CDP e monitor.

Primeiro, você configuraria vários indicadores de atividade para rastrear eventos de interesse:

Em seguida, você configuraria um indicador de atividade para rastrear quando os clientes se registram – isso pode ser expandido para contar registros por fontes específicas para que você possa ver onde investir (marketing de mecanismo de pesquisa ou anúncios do Facebook, por exemplo). Em seguida, configure um indicador de atividade para rastrear pedidos (este pode ser um indicador genérico para clientes registrados e convidados):

Agora é hora de criar um indicador calculado, que é necessário para monitorar todas as atividades e calcular quantos pedidos foram feitos por cada usuário registrado. Isso permitirá que você veja qual é a contagem média de pedidos para usuários registrados versus usuários convidados - a métrica em que estamos interessados.

Se 100 clientes se registrarem e fizerem uma média de dez pedidos por ano, contra dois pedidos por ano para convidados, você poderá determinar facilmente o aumento do valor da vida útil dos usuários registrados.

Agora, você pode entender facilmente o valor de propensão do registro e atribuir um “valor por autenticação” específico, que também pode ser calculado em sentido inverso como “custo por autenticação”, considerando seus custos médios de aquisição de clientes.

Você pode então criar muito mais segmentos e níveis diferentes em seus segmentos para rastrear quantos clientes estão registrados e têm pelo menos um pedido, depois pelo menos cinco pedidos, depois 10 etc:

Agora, fica simples adicionar o valor médio de cada transação de cada novo usuário e ponderar o valor de diferentes pontos de contato mensuráveis ​​que um novo usuário encontrou no caminho para uma compra (tudo o que você pode medir após a autenticação de dados), mas a chave é entender quanto você pode pagar a cada fornecedor para gerar a autenticação em primeiro lugar.

Agora você tem uma estrutura para entender o custo para adquirir um usuário autenticado e modelar seu valor de vida útil, em comparação com usuários convidados.

Não estou sugerindo que os melhores profissionais de marketing não estejam usando muitas dessas táticas hoje – elas estão. Dito isso, acredito que as empresas estão mais focadas em entender “custo por aquisição” ou “custo por clique” e muitas outras métricas, e não começar pela medição mais simples da autenticação, sem a qual não pode haver relacionamento real com o cliente.

Definir um benchmark de "custo por autenticação" pode ajudar a orientar as empresas que desejam valorizar a capacidade de um fornecedor de gerar novos clientes — e destacar a importância de colocar um valor mais concreto por trás da importância de estabelecer um relacionamento autenticado e de privacidade em primeiro lugar com eles.

Ao começar com uma melhor compreensão do custo e do valor reais dos usuários autenticados por dados, sua marca estará em melhor posição para criar benchmarks para medir praticamente qualquer ponto de contato endereçável no CX.