齐心协力:出色的客户体验需要数据协作
已发表: 2023-06-16有价值的客户体验是品牌成功的关键,而个性化互动是强大客户体验的重要组成部分。 事实上,据麦肯锡称,71% 的消费者希望公司提供个性化互动,而当这种情况没有发生时,76% 的消费者会感到沮丧。
但您需要将正确的数据交到正确的利益相关者手中,才能实现个性化。
这就是数据协作变得必不可少的原因:当部门保持一致并共享信息时,您将能够获得巨大的好处:数据质量和效率将得到提高,最终您将能够发现新的见解,从而实现重大创新。
这一切听起来不错,但并不总是那么容易。 数据厨房里的厨师太多了,而且企业无法优先考虑对齐和数据组织,因为这主要是一个手动过程,具有重要的监管要求,需要花费大量时间和精力。
因此,是时候迎接挑战并为您的品牌构建一个更好的共享数据生态系统,这样您就可以在媒体组合中释放巨大的优势。
数据协作的好处:朝着共同的目标努力
数据协作不仅仅意味着将所有数据放在一起; 这意味着使数据访问民主化,以利用更多权力实现团队和部门之间的共同目标,最好是整个组织。
强大、一致的数据协作方法的好处将使整个业务受益,包括:
- 改进洞察力:通过结合来自不同来源的数据,组织可以更全面地了解他们的运营、客户和市场趋势,所有这些都会导致更明智的决策和更好的最终结果。
- 提高效率:数据协作有助于减少重复工作并简化流程,通过提高整体生产力来节省金钱和时间。
- 加强创新:共享数据意味着更丰富的新想法和潜在创新来源。 与其他团队合作可以带来更多视角,激发创造力并产生新的解决方案。
- 提高数据质量:组织可以识别并纠正拥有的数据中的错误或不一致,从而提高准确性和可靠性。
- 更好的利益相关者参与:数据协作在组织的几乎每个级别建立信任和参与,从团队成员到合作伙伴再到客户本身,为所有相关人员建立更牢固的关系和更好的结果。
无论出于何种原因,任何团队都不应孤立无援,尤其是在涉及数据等关键任务资源时。 但您还需要确保将合适的人带到谈判桌前,以最大限度地发挥影响。
数据协作和更好的决策:建立跨职能团队
因为目标是向整个组织开放您的数据,所以您应该注意组建正确的跨职能团队,以便每个部门在流程和最终结果中都有发言权。 您的数据生态系统不能由一个人或一个部门负责。
随着有关营销数据使用的新州立法不断增加,您的法律团队是一个不错的起点。 他们可以权衡当前和即将出台的隐私法可能如何影响您处理传入和传出数据的方式。
您的首席技术官 (CTO) 还需要参与涉及数据生态系统未来的所有决策。 您的技术团队应该与法律保持同步,尤其是在询问有关您的数据管理的关键问题时,例如:
- 我们要接收多少数据,我们应该使用什么流程来处理这些数据?
- 我们上次审查我们的个人身份信息 (PII) 过渡政策是什么时候?
- 我们的数据实际上是如何存储的?
- 我们的数据管理流程有什么可利用的地方吗?
一旦法律和技术团队开始一起工作,请引入试图创造价值交换的人员,例如营销或销售团队的成员。 您需要有能够就主题发表意见并具有适当专业知识的决策者,以根据所需的输出定义协作机会。
当你让整个团队一起做决定时,你需要建立一个领导者。 在某些组织中,这可能是更接近客户的人,如销售主管,或负责创造价值的人,如产品团队成员。 他们不应该剥夺其他团队的关键支持功能; 相反,他们是大篷车的司机,负责让每个人都走上正轨并专注于正确的目标。
必要的工具:利用洁净室和协作平台
在当今隐私至上的世界中,如果没有洁净室等安全环境,您就无法促进数据协作。 洁净室是您品牌的第一方数据可以与第三方数据交互的地方,通常是在高度受控的环境中聚合来自广告平台的数据,因此营销人员可以在不与平台本身共享数据的情况下对其进行分析(反之亦然) .
洁净室是使数据协作成为可能的最重要的隐私解决方案之一——尽管许多品牌在采用方面落后了——因为它提供了一个安全和受控的工作空间,协作者可以在其中访问和使用数据而无需直接处理或复制它。 相反,数据存储在一个安全的存储库中,并且只授予必须遵守严格的使用和安全协议的授权用户访问权限。
它还可以提供工具和基础设施以实现协作数据分析和可视化,同时确保结果不会泄露任何敏感或机密信息。
例如,如果您是零售商,您可以使用数据洁净室与品牌商和广告商共享匿名和汇总的购物者数据。 在这个安全的环境中,您可以与广告商合作以改进定位、性能和测量。
另一个需要考虑的重要工具是数据协作平台,它可以让多个用户在一个公共数据集或项目上协同工作。 它们可用于标准化和查询数据工作流,以及向合作伙伴和客户提供数据。
数据协作过程:采取行动
如果您的目标是卓越的客户体验,那么您来对地方了。 使用此通用数据协作流程开始:
- 从多个来源收集数据:您应该使用来自各种来源的数据,包括社交媒体、电子邮件、网站分析和客户反馈。 这种广度将使您对客户及其需求有更全面的了解。
- 分析数据:收集数据后,对其进行分析以深入了解客户的行为、偏好和需求。 您可以使用数据分析和机器学习等工具来识别模式和趋势。
- 与其他部门协作:通过主要利益相关者共同处理数据,与其他部门分享您的经验教训。 与其他部门合作将帮助您打开不同的视角,从而做出更明智的决策。
- 细分您的受众:使用您从分析中学到的知识将您的受众细分为具有相似兴趣、行为和偏好的组。
- 开发个性化的内容和体验:创建个性化的内容和体验,以满足每个细分市场的特定兴趣和需求。 这可能包括个性化产品推荐、定制电子邮件或有针对性的广告。
- 持续改进:不断分析和改进您的数据协作工作,以确保您从工作中获得最大可能的价值,并提供最佳的客户体验。 客户反馈可以帮助您确定仍然可以改进的领域,以便您可以相应地进行更改。
请记住始终优先考虑客户隐私和数据安全,并对您如何使用客户数据保持透明。