Чистые помещения для данных, инкрементальность и будущее собственных данных: готовы ли вы?

К настоящему времени каждый маркетолог знает суть: стороннее отслеживание постепенно уходит в прошлое. Ограничения конфиденциальности в США и за рубежом растут, и Google фактически начал постепенно удалять файлы cookie из своего браузера Chrome.

Это означает, что если ваш бизнес не разработал стратегию обеспечения конфиденциальности данных, вы уже опоздали. Это может показаться сложной задачей — многие методы могут быть дорогостоящими и трудоемкими в настройке — но то, что вы делаете с данными сегодня, может стать единственным наиболее важным фактором роста в будущем.

Итак, что вам следует сделать приоритетным, чтобы подготовиться к полному прекращению поддержки сторонних данных? Наши эксперты указывают путь к трем решениям, которые могут решить разницу между успехом и неудачей в собственной маркетинговой экосистеме, основанной на данных: чистые комнаты данных, инкрементальное тестирование и моделирование медиа-микса.

Решение 1. Чистые помещения для хранения данных

Поскольку соблюдение конфиденциальности становится неотъемлемой частью вашей маркетинговой стратегии, вам нужны системы, которые будут как защищать безопасность данных ваших клиентов, так и способствовать таргетированию и измерению кампании.

Чистые помещения для хранения данных являются решением. Они позволяют маркетологам сравнивать наборы данных, понимать взаимодействие пользователей и делать полезные выводы, не рискуя конфиденциальностью отдельных лиц.

Благодаря чистым комнатам рекламодатели могут запрашивать агрегированные данные (в отличие от данных на уровне клиента) для анализа этих данных под строгим контролем конфиденциальности, поэтому основная информация, позволяющая установить личность (PII), не подвергается риску. Это означает, что компании, использующие их, не могут отслеживать отдельных пользователей, но могут воспользоваться информацией о поведении этих пользователей.

Но где чистые помещения действительно хороши, так это когда брендам необходимо объединить данные из нескольких источников для лучшего измерения. Данные в среде «чистой комнаты» не сталкиваются с такими же ограничениями, как данные на платформах. Если пользователь отказывается от использования отдельной платформы, такой как, например, Instagram или TikTok, эта платформа должна очистить его данные, но она по-прежнему доступна в чистых комнатах, поскольку ее невозможно идентифицировать.

Вот некоторые из наиболее важных способов использования помещений для очистки данных:

• Оценка того, как кампании в верхней части воронки влияют на эффективность и взаимодействуют с кампаниями в нижней части воронки.
• Найдите оптимальную частоту показа рекламы, прежде чем столкнуться с уменьшающейся отдачей.
• Разработка более качественных профилей клиентов и сегментов аудитории путем интеграции собственных данных с идентификаторами, соответствующими рекламной платформе.

Если вы готовы начать использовать комнату для очистки данных, у вас есть несколько вариантов. Если у вашего бренда есть большой объем первичных данных для работы, вы теоретически можете создать собственную «чистую комнату», но справедливо предупреждаем: это требует значительных усилий и инвестиций.

Проще всего начать с сотрудничества с третьей стороной. Крупные игроки рекламных платформ, такие как Google, Meta и Amazon, доминируют в сфере «чистых помещений», поскольку у них больше данных, которые являются относительно зрелыми, чем у конкурентов, и могут дать рекламодателям лучшее представление об эффективности их рекламы на платформе. Принимая решение, вам следует учитывать, какие платформы вы используете чаще всего.

Вы также можете объединить свой анализ на одной платформе с помощью таких поставщиков, как Habu, которые позволяют пользователям запрашивать несколько чистых помещений из одного интерфейса.

Несмотря на все положительные стороны, чистые помещения также имеют существенные ограничения. Большинство чистых помещений работают только на одной платформе и не могут быть объединены с другими чистыми помещениями. Многие «чистые комнаты» также имеют встроенные ограничения на то, сколько раз рекламодатели могут запрашивать один и тот же набор данных, чтобы предотвратить идентификацию отдельных лиц в наборе данных.

Решение 2. Тестирование инкрементальности

Маркетинг должен стимулировать постепенный рост, а тестирование постепенности измеряет именно это, удаляя конверсии, которые могли бы произойти в любом случае, подтверждая фактическое влияние ваших кампаний на решение о покупке.

Надежная система инкрементального тестирования может помочь брендам проверить смоделированные данные об эффективности и получить более четкое представление о том, как кампании влияют на весь путь клиента.

Это тестирование может помочь вашей команде понять реальный рост ключевых показателей эффективности и бизнес-результатов, обусловленных маркетингом, и получить критически важную информацию об эффективности СМИ с течением времени. Вы также можете использовать тестирование приращения, чтобы откалибровать модели прогнозирования и составления бюджета с учетом истинной причинно-следственной связи, чтобы они могли определить «следующий лучший потраченный доллар», понимая относительный рост по тактикам, аудиториям и платформам.

Существует множество тестов на выбор в зависимости от типов данных и задействованных каналов, а также приоритетов вашего бренда. Вам нужно будет решить, нацелен ли тест на известную (собственную) или неизвестную (стороннюю) аудиторию, а также является ли он специфичным для платформы или кросс-платформенным.

После того как вы выбрали тест (или тесты), вашей команде нужно будет назначить переменные и определить размеры выборки, бюджет и сроки. После развертывания теста сразу же начните измерять результаты: анализ средней точки необходим, чтобы определить, дает ли тест результаты или вам следует остановиться раньше и изменить направление.

Если вы только начинаете, помните, что инкрементальное тестирование — непростая задача для большинства компаний. Настройка требует значительного времени и усилий, и не сразу дает обратную связь для оптимизации кампании. Рассмотрите возможность поиска надежных партнеров, которые помогут вам организовать эффективное тестирование для ваших нужд.

Решение 3. Моделирование медиа-микса

Одним из самых больших опасений, связанных с устареванием сторонних данных, является потеря межканального отслеживания и потенциальное уменьшение действительно интегрированных измерений и аналитики. Моделирование медиамикса (МММ) поможет вам определить оптимальный медиамикс для каждого канала и платформы и спрогнозировать необходимый вам бюджет.

МММ — это целостный подход к измерению, который маркетологи используют для определения многоканального роста, который достигается за счет всех маркетинговых усилий, включая такие трудноизмеримые эффекты, как уменьшение отдачи.

Бренды, использующие МММ, вводят некоторые детерминированные данные и модели для остальных, используя прошлые данные для прогнозирования будущих инвестиций. В идеале вы должны включить показатели бренда в качестве входных данных, чтобы можно было использовать модель для понимания влияния этих показателей на конверсии. Эти модели также должны включать переменные, не относящиеся к средствам массовой информации, включая экономические факторы, изменения цен, рекламные акции, уровень запасов и т. д., чтобы точно определить влияние средств массовой информации.

Источник: Harvard Business Review.

Хотя МММ предлагают маркетологам хороший способ прогнозировать будущий рост и количественно оценивать показатели бренда, у этих моделей также есть свои проблемы. МММ могут быть дорогими и медленными, но самая большая проблема для большинства маркетологов, желающих использовать этот метод измерения, заключается в том, что для разработки такого типа модели требуются годы данных.

К счастью, в городе появился новый вид MMM: высокоскоростные MMM, такие как Growth Planner от Wpromote, которые используют сегодняшнюю повышенную доступность данных, вычислительную мощность и автоматизацию для измерения влияния канала на прошлые конверсии и точного прогнозирования результатов без использования отдельных данных. Это ускоряет процесс МММ и делает его более эффективным для маркетологов.

Высокоскоростные MMM также предоставляют более частую информацию, помогая маркетологам быстрее адаптироваться. Маркетологи могут получать результаты практически в реальном времени и более подробную информацию для повышения эффективности.

Благодаря этим трем компонентам ваша стратегия обработки данных будет лучше подготовлена ​​к тому, чтобы справиться с продолжающимся отказом от стороннего отслеживания до того, как это произойдет. И хотя все эти изменения в экосистеме данных могут быть пугающими, есть и положительный момент: системы, соответствующие требованиям конфиденциальности, позволяют устранить «слепые зоны», которые всегда существовали в устаревших методах отслеживания.

При отслеживании собственных данных учитываются каналы, которые не учитываются при атрибуции на основе файлов cookie, например телевидение, радио, OHH и другие каналы. Это также может обеспечить более точное представление о производительности, одновременно защищая конфиденциальность клиентов.

Если вы хотите улучшить свои показатели в этом году, в нашем официальном документе «Состояние данных 2024» есть все необходимые сведения, чтобы подготовиться к будущему, в котором конфиденциальность будет превыше всего.