資料潔淨室、增量和第一方資料的未來：您準備好了嗎？
已發表: 2024-05-03到目前為止，每個行銷人員都知道該怎麼做：第三方追蹤即將被淘汰。 美國和國外的隱私限制正在增加，Google實際上已經開始從其 Chrome 瀏覽器中逐步淘汰 cookie。
這意味著，如果您的企業尚未建立保護隱私的資料策略，那麼您就已經遲到了。 這可能看起來是一項艱鉅的任務——許多方法的設定可能既昂貴又耗時——但你今天對數據所做的事情可能只是未來最重要的成長差異化因素。
那麼，為全面棄用第三方資料做好準備，您應該優先考慮什麼？ 我們的專家指出了三種可能決定第一方資料驅動的行銷生態系統成功與失敗的解決方案：資料潔淨室、增量測試和媒體混合建模。
解決方案 1：資料潔淨室
隨著隱私合規性成為行銷策略的重要組成部分，您需要適當的系統來保護客戶資料的安全性並促進活動的定位和衡量。
數據潔淨室就是解決方案。 它們允許行銷人員比較資料集、了解用戶互動並得出有用的結論，而不會危及個人隱私。
借助無塵室，廣告商可以查詢聚合數據（而不是客戶級數據），以便在嚴格的隱私控制下分析該數據，因此不會暴露潛在的個人識別資訊 (PII)。 這意味著使用它們的公司無法追蹤個人用戶，但他們可以利用對這些用戶行為的見解。
但潔淨室真正發揮作用的是品牌需要結合多個來源的數據以進行更好的衡量。 潔淨室環境中的數據不會面臨與平台上的數據相同的限制。 例如，如果用戶選擇退出 Instagram 或 TikTok 等個人平台，該平台需要清除他們的數據，但這些數據在乾淨的房間裡仍然可用，因為它無法識別。
利用數據潔淨室的一些最重要的方法包括：
- 評估漏斗上層行銷活動如何影響績效並與漏斗下層行銷活動互動
- 在面臨收益遞減之前找到投放廣告的最佳頻率
- 透過將第一方數據與與廣告平台匹配的身份相集成，開發更好的客戶檔案和受眾群體
如果您準備開始使用資料潔淨室，您有多種選擇。 如果您的品牌有大量的第一方數據可供使用，理論上您可以創建自己的無塵室，但公平警告：這需要大量的努力和投資。
一個更容易的起點是與第三方合作。 Google、Meta 和亞馬遜等主要廣告平台參與者在無塵室領域佔據主導地位，因為他們擁有比競爭對手更多相對成熟的數據，可以讓廣告商更了解他們在平台上的廣告表現。 在做出決定時，您應該考慮最常使用哪些平台。
您也可以透過 Habu 等提供者將您的分析整合到一個平台中，使用者可以透過一個介面查詢多個潔淨室。
儘管有所有優點，數據潔淨室也有很大的限制。 大多數潔淨室僅適用於單一平台，不能與其他數據潔淨室組合。 許多潔淨室也對廣告商查詢同一組資料的次數進行了內建限制，以防止個人在資料集中被識別。
解決方案 2：增量測試
行銷應該推動增量成長，而增量測試就是透過消除無論如何都會發生的轉換來衡量這一點，確認您的行銷活動對購買決策的實際影響。
強大的增量測試框架可以幫助品牌驗證建模的績效數據，並更清楚地了解行銷活動如何影響整個客戶旅程。
此測試可以幫助您的團隊了解行銷驅動的關鍵 KPI 和業務成果的真正提升，隨著時間的推移產生對媒體有效性的重要見解。 您還可以使用增量測試來校準預測和預算模型以實現真正的因果關係，以便他們可以透過了解策略、受眾和平台之間的相對提升來確定「下一個最佳支出」。
根據所涉及的數據和管道的類型以及您的品牌的優先級，有多種測試可供選擇。 您需要考慮測試是否針對已知（第一方）或未知（第三方）受眾，以及它是特定於平台的還是跨平台的。
選擇一個或多個測試後，您的團隊將需要分配變數並定義樣本大小、預算和時間表。 部署測試後，立即開始測量結果 - 中點分析對於確定測試是否獲得結果或是否應該提前停止並改變方向至關重要。
如果您剛開始，請記住增量測試對大多數公司來說並不是一件容易的事。 設定需要花費大量時間和精力，並且不會立即產生用於行銷活動優化的回饋。 考慮尋找可靠的合作夥伴來幫助您根據您的需求設定有效的測試。
解決方案 3：媒體混合建模
關於第三方資料棄用的最大擔憂之一是跨渠道追蹤的遺失以及真正整合的測量和見解的潛在減少。 媒體組合建模 (MMM) 將幫助您確定每個管道和平台的最佳媒體組合併預測您所需的預算。
MMM 是行銷人員用來確定所有行銷工作驅動的跨通路提升的整體衡量方法，包括難以衡量的影響（例如收益遞減）。
利用 MMM 的品牌輸入一些確定性資料和其餘模型，利用過去的資料來預測未來的投資。 理想情況下，您將品牌指標作為輸入，以便您可以使用模型來了解這些指標對轉換的影響。 這些模型還應納入非媒體變量，包括經濟因素、價格變化、促銷、庫存水準等，以準確確定媒體影響。
資料來源：哈佛商業評論
雖然 MMM 為行銷人員提供了預測未來成長和量化品牌指標的好方法，但這些模型也面臨挑戰。 MMM 可能價格昂貴且速度緩慢，但對於大多數希望利用這種衡量方法的行銷人員來說，最大的問題是開發這種模型需要多年的數據。
幸運的是，城裡有一種新型MMM：高速MMM，例如Wpromote 的成長規劃器，它利用當今增強的數據可用性、運算能力和自動化來衡量通路對過去轉換的影響，並在不使用個人數據的情況下準確預測結果。 這加快了 MMM 流程，並提高了行銷人員的效率。
高速 MMM 也提供更頻繁的見解，幫助行銷人員更快適應。 行銷人員可以獲得近乎即時的結果和更詳細的見解，以提高績效。
有了這三個組件，您的數據策略將能夠更好地應對第三方追蹤的持續棄用。 儘管資料生態系統中的所有這些變化可能令人生畏，但也有一線希望：符合隱私要求的系統可以幫助您解決過時的追蹤方法中始終存在的盲點。
第一方資料追蹤考慮了基於 cookie 的歸因被忽略的頻道，例如電視、廣播、OHH 和其他頻道。 它還可以提供更準確的效能視圖，同時保護客戶隱私。