数据洁净室、增量和第一方数据的未来：您准备好了吗？
已发表: 2024-05-03到目前为止，每个营销人员都知道该怎么做：第三方跟踪即将被淘汰。 美国和国外的隐私限制正在增加，谷歌实际上已经开始从其 Chrome 浏览器中逐步淘汰 cookie。
这意味着，如果您的企业尚未建立保护隐私的数据策略，那么您就已经迟到了。 这可能看起来是一项艰巨的任务——许多方法的设置可能既昂贵又耗时——但你今天对数据所做的事情可能只是未来最重要的增长差异化因素。
那么，为全面弃用第三方数据做好准备，您应该优先考虑什么？ 我们的专家指出了三种可能决定第一方数据驱动的营销生态系统成功与失败的解决方案：数据洁净室、增量测试和媒体混合建模。
解决方案 1：数据洁净室
随着隐私合规性成为营销策略的重要组成部分，您需要适当的系统来保护客户数据的安全并促进活动的定位和衡量。
数据洁净室就是解决方案。 它们允许营销人员比较数据集、了解用户交互并得出有用的结论，而不会危及个人隐私。
借助洁净室，广告商可以查询聚合数据（而不是客户级数据），以便在严格的隐私控制下分析该数据，因此不会暴露潜在的个人身份信息 (PII)。 这意味着使用它们的公司无法跟踪个人用户，但他们可以利用对这些用户行为的洞察。
但洁净室真正发挥作用的是品牌需要结合多个来源的数据以进行更好的衡量。 洁净室环境中的数据不会面临与平台上的数据相同的限制。 例如，如果用户选择退出 Instagram 或 TikTok 等个人平台，该平台就需要清除他们的数据，但这些数据在干净的房间里仍然可用，因为它无法识别。
利用数据洁净室的一些最重要的方法包括：
- 评估漏斗上层营销活动如何影响绩效并与漏斗下层营销活动互动
- 在面临收益递减之前找到投放广告的最佳频率
- 通过将第一方数据与与广告平台匹配的身份相集成，开发更好的客户档案和受众群体
如果您准备开始使用数据洁净室，您有多种选择。 如果您的品牌有大量的第一方数据可供使用，理论上您可以创建自己的洁净室，但公平警告：这需要大量的努力和投资。
一个更容易的起点是与第三方合作。 谷歌、Meta 和亚马逊等主要广告平台参与者在洁净室领域占据主导地位，因为他们拥有比竞争对手更多相对成熟的数据，可以让广告商更好地了解他们在平台上的广告表现。 在做出决定时，您应该考虑最常使用哪些平台。
您还可以通过 Habu 等提供商将您的分析整合到一个平台中，用户可以通过一个界面查询多个洁净室。
尽管有所有优点，数据洁净室也有很大的局限性。 大多数洁净室仅适用于单一平台，不能与其他数据洁净室组合。 许多洁净室还对广告商查询同一组数据的次数进行了内置限制，以防止个人在数据集中被识别。
解决方案 2：增量测试
营销应该推动增量增长，而增量测试就是通过消除无论如何都会发生的转化来衡量这一点，确认您的营销活动对购买决策的实际影响。
强大的增量测试框架可以帮助品牌验证建模的绩效数据，并更清楚地了解营销活动如何影响整个客户旅程。
此测试可以帮助您的团队了解营销驱动的关键 KPI 和业务成果的真正提升，随着时间的推移生成对媒体有效性的重要见解。 您还可以使用增量测试来校准预测和预算模型以实现真正的因果关系，以便他们可以通过了解策略、受众和平台之间的相对提升来确定“下一个最佳支出”。
根据所涉及的数据和渠道的类型以及您的品牌的优先级，有多种测试可供选择。 您需要考虑测试是否针对已知（第一方）或未知（第三方）受众，以及它是特定于平台的还是跨平台的。
选择一个或多个测试后，您的团队将需要分配变量并定义样本大小、预算和时间表。 部署测试后，立即开始测量结果 - 中点分析对于确定测试是否获得结果或是否应该提前停止并改变方向至关重要。
如果您刚刚开始，请记住增量测试对于大多数公司来说并不是一件容易的事。 设置需要花费大量时间和精力，并且不会立即产生用于营销活动优化的反馈。 考虑寻找可靠的合作伙伴来帮助您根据您的需求设置有效的测试。
解决方案 3：媒体混合建模
关于第三方数据弃用的最大担忧之一是跨渠道跟踪的丢失以及真正集成的测量和见解的潜在减少。 媒体组合建模 (MMM) 将帮助您确定每个渠道和平台的最佳媒体组合并预测您所需的预算。
MMM 是营销人员用来确定所有营销工作驱动的跨渠道提升的整体衡量方法，包括难以衡量的影响（例如收益递减）。
利用 MMM 的品牌输入一些确定性数据和其余模型，利用过去的数据来预测未来的投资。 理想情况下，您将品牌指标作为输入，以便您可以使用模型来了解这些指标对转化的影响。 这些模型还应纳入非媒体变量，包括经济因素、价格变化、促销、库存水平等，以准确确定媒体影响。
资料来源：哈佛商业评论
虽然 MMM 为营销人员提供了预测未来增长和量化品牌指标的好方法，但这些模型也面临着挑战。 MMM 可能价格昂贵且速度缓慢，但对于大多数希望利用这种衡量方法的营销人员来说，最大的问题是开发这种模型需要多年的数据。
幸运的是，城里有一种新型 MMM：高速 MMM，例如 Wpromote 的增长规划器，它利用当今增强的数据可用性、计算能力和自动化来衡量渠道对过去转化的影响，并在不使用个人数据的情况下准确预测结果。 这加快了 MMM 流程，提高了营销人员的效率。
高速 MMM 还提供更频繁的见解，帮助营销人员更快地适应。 营销人员可以获得近乎实时的结果和更详细的见解，以提高绩效。
有了这三个组件，您的数据策略将能够更好地应对第三方跟踪的持续弃用。 尽管数据生态系统中的所有这些变化可能令人生畏，但也有一线希望：符合隐私要求的系统可以帮助您解决过时的跟踪方法中始终存在的盲点。
第一方数据跟踪考虑了基于 cookie 的归因被忽视的频道，例如电视、广播、OHH 和其他频道。 它还可以提供更准确的性能视图，同时保护客户隐私。