ห้องสะอาดของข้อมูล ส่วนเพิ่ม และอนาคตของข้อมูลบุคคลที่หนึ่ง: คุณพร้อมหรือยัง?

ตอนนี้นักการตลาดทุกคนรู้ดีอยู่แล้วว่าการติดตามของบุคคลที่สามกำลังจะหมดลง ข้อจำกัดด้านความเป็นส่วนตัวในสหรัฐอเมริกาและต่างประเทศมีเพิ่มมากขึ้น และ Google ได้เริ่มเลิกใช้งานคุกกี้จากเบราว์เซอร์ Chrome ของตนแล้ว

นั่นหมายความว่าหากธุรกิจของคุณไม่ได้กำหนดกลยุทธ์ข้อมูลที่มีความยืดหยุ่นต่อความเป็นส่วนตัว แสดงว่าคุณมาสายแล้ว อาจดูเหมือนเป็นงานที่น่ากังวล วิธีการหลายวิธีอาจมีราคาแพงและใช้เวลานานในการตั้งค่า แต่สิ่งที่คุณทำเกี่ยวกับข้อมูลในปัจจุบันอาจเป็นเพียงสิ่งเดียวที่สร้างความแตกต่างในการเติบโตที่สำคัญที่สุดในอนาคต

แล้วคุณควรจัดลำดับความสำคัญอย่างไรเพื่อเตรียมพร้อมสำหรับการเลิกใช้งานข้อมูลโดยบุคคลที่สามโดยสมบูรณ์ ผู้เชี่ยวชาญของเรากำลังชี้ทางไปยังโซลูชัน 3 ประการที่สามารถสร้างความแตกต่างระหว่างความสำเร็จและความล้มเหลวในระบบนิเวศการตลาดที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลบุคคลที่หนึ่ง ได้แก่ ห้องปลอดข้อมูล การทดสอบส่วนเพิ่ม และการสร้างแบบจำลองสื่อผสม

โซลูชันที่ 1: ห้องสะอาดข้อมูล

เนื่องจากการปฏิบัติตามความเป็นส่วนตัวกลายเป็นส่วนสำคัญของกลยุทธ์การตลาดของคุณ คุณจึงต้องมีระบบเพื่อปกป้องความปลอดภัยของข้อมูลลูกค้าและกระตุ้นการกำหนดเป้าหมายและการวัดผลแคมเปญ

ห้องสะอาดข้อมูลคือคำตอบ ช่วยให้นักการตลาดสามารถเปรียบเทียบชุดข้อมูล ทำความเข้าใจการโต้ตอบของผู้ใช้ และดึงประเด็นที่เป็นประโยชน์โดยไม่ต้องเสี่ยงต่อความเป็นส่วนตัวของบุคคล

ด้วยห้องปลอดเชื้อ ผู้ลงโฆษณาสามารถสืบค้นข้อมูลที่รวบรวม (ซึ่งตรงข้ามกับข้อมูลระดับลูกค้า) เพื่อวิเคราะห์ข้อมูลนั้นภายใต้การควบคุมความเป็นส่วนตัวที่เข้มงวด ดังนั้นจึงไม่มีการเปิดเผยข้อมูลส่วนบุคคลที่ซ่อนอยู่ (PII) นั่นหมายความว่าบริษัทที่ใช้สิ่งเหล่านี้ไม่สามารถติดตามผู้ใช้แต่ละรายได้ แต่สามารถใช้ประโยชน์จากข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับพฤติกรรมของผู้ใช้เหล่านั้นได้

แต่สิ่งที่ห้องสะอาดโดดเด่นจริงๆ ก็คือเมื่อแบรนด์จำเป็นต้องรวมข้อมูลจากหลายแหล่งเพื่อการวัดผลที่ดีขึ้น ข้อมูลในสภาพแวดล้อมคลีนรูมไม่มีข้อจำกัดเดียวกันกับข้อมูลบนแพลตฟอร์ม หากผู้ใช้เลือกไม่ใช้แพลตฟอร์มใดแพลตฟอร์มหนึ่ง เช่น Instagram หรือ TikTok แพลตฟอร์มนั้นจำเป็นต้องล้างข้อมูลของตนออก แต่ยังคงใช้งานได้ในห้องปลอดเชื้อเนื่องจากไม่สามารถระบุตัวตนได้

วิธีที่สำคัญที่สุดบางส่วนที่คุณสามารถใช้ประโยชน์จากห้องคลีนรูมข้อมูล ได้แก่:

• การประเมินว่าแคมเปญช่องทางระดับบนมีอิทธิพลต่อประสิทธิภาพและโต้ตอบกับแคมเปญช่องทางระดับล่างอย่างไร
• ค้นหาความถี่ที่เหมาะสมที่สุดในการแสดงโฆษณาก่อนที่จะเผชิญกับผลตอบแทนที่ลดลง
• การพัฒนาโปรไฟล์ลูกค้าและกลุ่มผู้ชมที่ดีขึ้นโดยการบูรณาการข้อมูลจากบุคคลที่หนึ่งเข้ากับอัตลักษณ์ที่ตรงกับแพลตฟอร์มการโฆษณา

หากคุณพร้อมที่จะเริ่มใช้ห้องปลอดข้อมูล คุณมีหลายทางเลือก หากแบรนด์ของคุณมีข้อมูลจากบุคคลที่หนึ่งจำนวนมากที่ต้องดำเนินการ ในทางทฤษฎีคุณสามารถสร้างห้องคลีนรูมของคุณเองได้ แต่ขอเตือนอย่างยุติธรรม: ต้องใช้ความพยายามและการลงทุนอย่างมาก

จุดเริ่มต้นที่ง่ายกว่าคือการทำงานร่วมกับบุคคลที่สาม ผู้เล่นแพลตฟอร์มโฆษณารายใหญ่ เช่น Google, Meta และ Amazon ครองตลาดคลีนรูม เนื่องจากมีข้อมูลที่ค่อนข้างสมบูรณ์มากกว่าคู่แข่ง และสามารถให้ข้อมูลเชิงลึกแก่ผู้ลงโฆษณาเกี่ยวกับประสิทธิภาพโฆษณาของตนบนแพลตฟอร์มได้ดียิ่งขึ้น คุณควรพิจารณาว่าแพลตฟอร์มใดที่คุณใช้บ่อยที่สุดเมื่อทำการตัดสินใจ

คุณยังสามารถรวมการวิเคราะห์ของคุณไว้ในแพลตฟอร์มเดียวผ่านผู้ให้บริการเช่น Habu ซึ่งช่วยให้ผู้ใช้ค้นหาห้องปลอดเชื้อหลายห้องจากอินเทอร์เฟซเดียว

สำหรับข้อดีทั้งหมด ห้องปลอดข้อมูลก็มีข้อจำกัดที่สำคัญเช่นกัน ห้องคลีนรูมส่วนใหญ่จะใช้งานได้บนแพลตฟอร์มเดียวเท่านั้น และไม่สามารถใช้ร่วมกับห้องคลีนรูมข้อมูลอื่นๆ ได้ ห้องปลอดเชื้อหลายแห่งยังมีข้อจำกัดในตัวว่าผู้ลงโฆษณาสามารถสืบค้นชุดข้อมูลเดียวกันได้กี่ครั้ง เพื่อป้องกันไม่ให้ระบุบุคคลในชุดข้อมูล

โซลูชันที่ 2: การทดสอบส่วนเพิ่ม

การตลาดควรขับเคลื่อนการเติบโตที่เพิ่มขึ้น และการทดสอบส่วนเพิ่มวัดโดยการลบ Conversion ที่จะเกิดขึ้นอยู่แล้ว เพื่อยืนยันผลกระทบที่แท้จริงของแคมเปญต่อการตัดสินใจซื้อ

กรอบการทดสอบส่วนเพิ่มที่มีประสิทธิภาพสามารถช่วยให้แบรนด์ตรวจสอบข้อมูลประสิทธิภาพตามแบบจำลอง และเห็นภาพที่ชัดเจนยิ่งขึ้นว่าแคมเปญส่งผลต่อการเดินทางของลูกค้าทั้งหมดอย่างไร

การทดสอบนี้สามารถช่วยให้ทีมของคุณเข้าใจการเพิ่มขึ้นที่แท้จริงใน KPI ที่สำคัญและผลลัพธ์ทางธุรกิจที่ขับเคลื่อนโดยการตลาด ทำให้เกิดข้อมูลเชิงลึกที่สำคัญเกี่ยวกับประสิทธิผลของสื่อเมื่อเวลาผ่านไป คุณยังสามารถใช้การทดสอบส่วนเพิ่มเพื่อปรับโมเดลการคาดการณ์และการตั้งงบประมาณให้สอดคล้องกับสาเหตุที่แท้จริง เพื่อให้สามารถระบุ "เงินที่ใช้ไปที่ดีที่สุดถัดไป" โดยการทำความเข้าใจการเพิ่มขึ้นแบบสัมพันธ์กันระหว่างกลยุทธ์ กลุ่มเป้าหมาย และแพลตฟอร์ม

มีการทดสอบที่หลากหลายให้เลือก ขึ้นอยู่กับประเภทของข้อมูลและช่องทางที่เกี่ยวข้อง และลำดับความสำคัญของแบรนด์ของคุณ คุณจะต้องพิจารณาว่าการทดสอบกำหนดเป้าหมายไปที่ผู้ชมที่รู้จัก (บุคคลที่หนึ่ง) หรือที่ไม่รู้จัก (บุคคลที่สาม) และไม่ว่าจะเป็นเฉพาะแพลตฟอร์มหรือข้ามแพลตฟอร์ม

เมื่อคุณเลือกการทดสอบ (หรือการทดสอบ) แล้ว ทีมของคุณจะต้องกำหนดตัวแปรและกำหนดขนาดตัวอย่าง งบประมาณ และกำหนดเวลา หลังจากทำการทดสอบแล้ว ให้เริ่มวัดผลทันที การวิเคราะห์จุดกึ่งกลางถือเป็นสิ่งสำคัญในการพิจารณาว่าการทดสอบได้ผลลัพธ์หรือไม่ หรือคุณควรหยุดก่อนเวลาและเปลี่ยนทิศทาง

หากคุณเพิ่งเริ่มต้น โปรดจำไว้ว่าการทดสอบส่วนเพิ่มไม่ใช่เรื่องง่ายสำหรับบริษัทส่วนใหญ่ ต้องใช้เวลาและความพยายามอย่างมากในการตั้งค่า และจะไม่สร้างข้อเสนอแนะสำหรับการเพิ่มประสิทธิภาพแคมเปญในทันที ลองหาพันธมิตรที่เชื่อถือได้เพื่อช่วยคุณจัดทำการทดสอบที่มีประสิทธิภาพตามความต้องการของคุณ

โซลูชันที่ 3: การสร้างแบบจำลองสื่อผสม

สิ่งที่น่ากังวลที่สุดประการหนึ่งเกี่ยวกับการเลิกใช้งานข้อมูลของบุคคลที่สามคือการสูญเสียการติดตามข้ามช่องทาง และการวัดผลและข้อมูลเชิงลึกที่ผสานรวมอย่างแท้จริงอาจลดลง การสร้างแบบจำลองสื่อผสม (MMM) จะช่วยคุณกำหนดสื่อผสมที่เหมาะสมที่สุดในทุกช่องทางและแพลตฟอร์ม และคาดการณ์งบประมาณที่คุณต้องการ

MMM เป็นแนวทางการวัดผลแบบองค์รวมที่นักการตลาดใช้ในการพิจารณาการยกระดับข้ามช่องทางที่ขับเคลื่อนด้วยความพยายามทางการตลาดทั้งหมด รวมถึงผลกระทบที่วัดได้ยาก เช่น ผลตอบแทนที่ลดลง

แบรนด์ที่ใช้ประโยชน์จาก MMM จะป้อนข้อมูลและแบบจำลองที่กำหนดสำหรับส่วนที่เหลือ โดยใช้ประโยชน์จากข้อมูลในอดีตเพื่อคาดการณ์การลงทุนในอนาคต ตามหลักการแล้ว คุณจะต้องรวมการวัดแบรนด์เป็นอินพุต เพื่อให้คุณสามารถใช้แบบจำลองเพื่อทำความเข้าใจผลกระทบของการวัดเหล่านั้นต่อ Conversion โมเดลเหล่านี้ควรรวมตัวแปรที่ไม่ใช่สื่อ รวมถึงปัจจัยทางเศรษฐกิจ การเปลี่ยนแปลงราคา โปรโมชั่น ระดับสินค้าคงคลัง ฯลฯ เพื่อระบุผลกระทบของสื่อได้อย่างแม่นยำ

ที่มา: Harvard Business Review

แม้ว่า MMM จะเสนอวิธีที่ดีในการคาดการณ์การเติบโตในอนาคตและการวัดปริมาณของแบรนด์ให้กับนักการตลาด แต่โมเดลเหล่านี้ก็มีความท้าทายเช่นกัน MMM อาจมีราคาแพงและช้า แต่ปัญหาที่ใหญ่ที่สุดสำหรับนักการตลาดส่วนใหญ่ที่ต้องการใช้ประโยชน์จากวิธีการวัดผลนี้คือการพัฒนาแบบจำลองประเภทนี้ต้องใช้เวลาหลายปีของข้อมูล

โชคดีที่มี MMM รูปแบบใหม่ในเมือง: MMM ความเร็วสูง เช่น Growth Planner ของ Wpromote ซึ่งใช้ประโยชน์จากความพร้อมของข้อมูลที่เพิ่มขึ้นในปัจจุบัน พลังการประมวลผล และระบบอัตโนมัติเพื่อวัดผลกระทบของช่องทางต่อการแปลงในอดีต และคาดการณ์ผลลัพธ์ได้อย่างแม่นยำโดยไม่ต้องใช้ข้อมูลส่วนบุคคล ซึ่งจะช่วยเร่งกระบวนการ MMM เพื่อให้นักการตลาดมีประสิทธิภาพมากขึ้น

MMM ความเร็วสูงยังให้ข้อมูลเชิงลึกบ่อยครั้งมากขึ้นเพื่อช่วยให้นักการตลาดปรับตัวได้เร็วขึ้น นักการตลาดสามารถรับผลลัพธ์ได้เกือบเรียลไทม์และข้อมูลเชิงลึกที่ละเอียดมากขึ้นเพื่อขับเคลื่อนประสิทธิภาพที่ดีขึ้น

ด้วยองค์ประกอบทั้งสามนี้ กลยุทธ์ข้อมูลของคุณจะมีความพร้อมมากขึ้นในการรับมือกับการเลิกใช้งานการติดตามของบุคคลที่สามอย่างต่อเนื่องก่อนที่จะเกิดขึ้น แม้ว่าการเปลี่ยนแปลงทั้งหมดนี้ในระบบนิเวศของข้อมูลอาจดูน่ากลัว แต่ก็มีข้อดีอยู่บ้าง: ระบบที่ปฏิบัติตามความเป็นส่วนตัวช่วยให้คุณสามารถแก้ไขจุดบอดที่มีอยู่ในวิธีการติดตามที่ล้าสมัยอยู่เสมอ

การติดตามข้อมูลจากบุคคลที่หนึ่งจะคำนึงถึงการระบุแหล่งที่มาตามคุกกี้ของช่องต่างๆ ที่ถูกมองข้าม เช่น ทีวี วิทยุ OHH และช่องอื่นๆ นอกจากนี้ยังสามารถให้มุมมองประสิทธิภาพที่แม่นยำยิ่งขึ้นพร้อมทั้งปกป้องความเป็นส่วนตัวของลูกค้า

หากคุณกำลังมองหาเกมการวัดผลในปีนี้ เอกสารไวท์เปเปอร์สถานะข้อมูลปี 2024 ของเรามีข้อมูลเชิงลึกทั้งหมดที่คุณต้องการเพื่อเตรียมพร้อมสำหรับอนาคตที่ให้ความสำคัญกับความเป็นส่วนตัวเป็นอันดับแรก