与您的品牌互动的真实客户：输入数据身份验证

任何大到可以欣赏 PBS 受欢迎的家庭装修节目“这座老房子”的人都记得传奇木匠诺姆艾布拉姆的名言：“测量两次，切割一次。” 在木工的世界里，角度很重要，并且没有逃避两块连接不良的木头的证据。

不幸的是，在日益非物理的客户体验世界中，能够产生出色的跨渠道个性化的真正衡量标准避开了这些简单的公理。

我们生活在一个相反的世界——我们首先切入并无休止地衡量我们做它的不同方式。 这是因为在体验交付中，没有单一的衡量数据的标准，目标似乎在​​实时变化。

后时代：无 cookie 世界中的数据认证和测量

当第三方 cookie 仍然很丰富时，我们可以围绕衡量标准（多点触控归因模型）团结起来，虽然它并不完美，但可以创建一个可遵循的基准。

您可以为不同类型的互动分配不同的权重（查看价值 X 的横幅广告，点击价值更高的广告，以及购买更多的东西）。

一些公司以给自己的作业评分而闻名，使最后接触归因（不可避免地是搜索点击）成为最强大的模型。

许多大笔消费的 CPG 公司代替真实的基于人的数据，创建了非常令人担忧的测量模型，利用展示广告的“参与度”作为品牌喜爱的代理。

快进到今天，我们仍然看到很多关于测量的旧思维，尤其是在数字渠道中——尽管主要数据来源（第 3 方 cookie）在规模和范围上变得极其有限。

去年我推测 CDP 是否可以帮助解决 MTA 问题，写道：

“对呼叫中心、电子商务和销售交互等接触点的更多用户级洞察力与可寻址营销数据相结合，将改变分析师重视‘接触’的方式。 此类数据的实时可用性与持久的个人 ID 相关联，将释放 AI 的能力，从而能够精确地微调模型。”

虽然我仍然同意这些观点，但在企业捕捉、统一并最终衡量能够有效衡量成功的交互的能力方面，还有很长的路要走。

CDP 是解决问题的第一步，部署解析跨渠道接触点的海量和复杂性的智能算法是第二步——但我们似乎错过了最重要的事情：衡量和数据认证的标准.

在营销投入不断变化（不同的活动、创意、供应商、号召性用语等）的世界中，您如何构建可靠的测量模型来处理这种复杂性？

也许是时候选择简单了。

在当今无 cookie 的未来，每个企业都试图衡量的一件事是在不使用第三方数据的情况下大规模获取新客户的成本

将几十万封散列电子邮件上传到供应商的设备图和相似模型（几千个潜在客户）的绝妙能力已经取代了 DMP。 大多数第二方数据共享也是如此，因为它基于具有模糊隐私合规性的 cookie 身份。

今天，数据洁净室看起来像是一种在不移动数据的情况下跨实体查询数据的有前途的方法，但通过合并两个相对较小的质量第一方数据池来实现精确度仍然是一个挑战。

当我们从自上而下的身份方法（公司从供应商处购买身份服务和数据）转变为自下而上的方法（客户将他们的数据提供给公司以换取价值）时，如果我们能够衡量什么，那就太好了需要发展第一方数据资产。 如果有一个新的指标，我们可以使用诸如“每次数据身份验证的成本”之类的指标怎么办？

客户通过他们的数据信任品牌的最终标志是注册和创建帐户的行为，无论这发生在商店的销售点系统、移动应用程序、呼叫中心代理还是网站中。

这也是客户：

• 同意条款
• 选择他们的通信偏好（您可以打电话、给我、给我发短信、给我发电子邮件等）
• 并为您提供他们的偏好数据（品牌、尺寸、颜色、订阅等）

当您同意各种数据处理法规（GDPR、CCPA、LGPD 等）时，您不仅可以了解收集客户数据的目的，还可以了解其在下游系统中的预期目的。

这具有重要价值，任何销售广告的大型出版商，或任何重视“月活跃用户”的初创公司都可以证明这一点。

虽然身份验证的实际货币价值会因所考虑的公司和产品而异，但我认为我们可以在一个前提下达成一致：这是我们长期以来一直在谈论的数据独角兽——真正的客户与品牌合作。

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如何衡量数据认证价值的示例

因此，我们发现了数据独角兽的所在。 下一步是什么？

为了衡量数据认证的价值，让我们以一家公司的简单广告用例为例，该公司拥有第一方数据，希望在社交网络中增加可寻址受众：

1. 获取 100,000 名最佳客户，对他们的身份进行哈希处理，并将其上传到 Facebook、Instagram、LinkedIn 和其他有围墙的花园
2. 让围墙花园对数据进行自己的受众扩展，使用他们的黑盒模型来“相似”数据并找到更多相关用户
3. 开展活动
4. 使用推荐 URL，查看有多少已知用户回来了，以及有多少新客户根据活动进行了身份验证
5. 计算：（活动成本/新认证用户数）

我的观点不是这种方法是新颖的，而是让你的品牌拥有衡量标准和方法比仅仅依靠平台的报告来确定成功要好。

再深入一点：使用客户数据平台查看数据身份验证

客户数据平台 (CDP) 为品牌提供了几种不同的选项，用于创建衡量数据认证价值和渐进偏好接受度的标准。

让我们看看实际经过身份验证（注册）的商业买家与作为访客用户购买的买家的价值。 这很容易在 CDP 和监视器中设置。

首先，您需要设置各种活动指标来跟踪感兴趣的事件：

然后，您将设置一个活动指示器来跟踪客户何时注册——这可以扩展为按特定来源计算注册，这样您就可以看到在哪里进行投资（例如搜索引擎营销或 Facebook 广告）。 接下来，设置一个活动指标来跟踪订单（这可以是注册客户和来宾客户的通用指标）：

现在是时候创建一个计算指标了，该指标用于监控整个活动并计算每个注册用户已下了多少订单。 这将允许您查看注册用户与访客用户的平均订单数量——我们感兴趣的指标。

如果 100 名客户注册并平均每年下 10 次订单，而客人每年两次下订单，那么您可以轻松确定注册用户的生命周期价值上升。

现在，您可以轻松了解注册的倾向值，并指定一个特定的“每次身份验证价值”，这也可以根据您的平均客户获取成本反向计算为“每次身份验证成本”。

然后，您可以在您的细分中创建更多细分和不同的层，以跟踪有多少客户已注册并至少有一个订单，然后是至少五个订单，然后是 10 个，依此类推：

现在，将每个新用户的每笔交易的平均值相加变得简单，并对新用户在购买过程中遇到的不同可测量接触点的价值进行加权（数据认证后您可以测量的所有事物），但是关键是首先要了解您可能会向每个供应商支付多少费用来生成身份验证。

现在，您有了一个框架来了解获取经过身份验证的用户的成本，并对他们的生命周期价值进行建模，与来宾用户相比。

我并不是说更好的营销人员今天不使用许多这些策略——他们是。 也就是说，我相信公司更专注于理解“每次获取成本”或“每次点击成本”和许多其他指标，而不是从更简单的身份验证测量开始，否则就不可能有真正的客户关系。

设置“每次身份验证成本”基准有助于指导那些希望重视供应商产生新客户的能力的企业——并强调将更具体的价值置于与他们建立经过身份验证的、隐私优先的关系的重要性之后的重要性。

通过更好地了解经过数据验证的用户的实际成本和价值，您的品牌将能够更好地创建基准来衡量跨客户体验的几乎所有可寻址接触点。