齊心協力：出色的客戶體驗需要數據協作
已發表: 2023-06-16有價值的客戶體驗是品牌成功的關鍵，而個性化互動是強大客戶體驗的重要組成部分。 事實上，據麥肯錫稱，71% 的消費者希望公司提供個性化互動，而當這種情況沒有發生時，76% 的消費者會感到沮喪。
但您需要將正確的數據交到正確的利益相關者手中，才能實現個性化。
這就是數據協作變得必不可少的原因：當部門保持一致並共享信息時，您將能夠獲得巨大的好處：數據質量和效率將得到提高，最終您將能夠發現新的見解，從而實現重大創新。
這一切聽起來不錯，但並不總是那麼容易。 數據廚房裡的廚師太多了，而且企業無法優先考慮對齊和數據組織，因為這主要是一個手動過程，具有重要的監管要求，需要花費大量時間和精力。
因此，是時候迎接挑戰並為您的品牌構建一個更好的共享數據生態系統，這樣您就可以在媒體組合中釋放巨大的優勢。
數據協作的好處：朝著共同的目標努力
數據協作不僅僅意味著將所有數據放在一起； 這意味著使數據訪問民主化，以利用更多權力實現團隊和部門之間的共同目標，最好是整個組織。
強大、一致的數據協作方法的好處將使整個業務受益，包括：
- 改進洞察力：通過結合來自不同來源的數據，組織可以更全面地了解他們的運營、客戶和市場趨勢，所有這些都會導致更明智的決策和更好的最終結果。
- 提高效率：數據協作有助於減少重複工作並簡化流程，通過提高整體生產力來節省金錢和時間。
- 加強創新：共享數據意味著更豐富的新想法和潛在創新來源。 與其他團隊合作可以帶來更多視角，激發創造力並產生新的解決方案。
- 提高數據質量：組織可以識別並糾正擁有的數據中的錯誤或不一致，從而提高準確性和可靠性。
- 更好的利益相關者參與：數據協作在組織的幾乎每個級別建立信任和參與，從團隊成員到合作夥伴再到客戶本身，為所有相關人員建立更牢固的關係和更好的結果。
無論出於何種原因，任何團隊都不應孤立無援，尤其是在涉及數據等關鍵任務資源時。 但您還需要確保將合適的人帶到談判桌前，以最大限度地發揮影響。
數據協作和更好的決策：建立跨職能團隊
因為目標是向整個組織開放您的數據，所以您應該注意組建正確的跨職能團隊，以便每個部門在流程和最終結果中都有發言權。 您的數據生態系統不能由一個人或一個部門負責。
隨著有關營銷數據使用的新州立法不斷增加，您的法律團隊是一個不錯的起點。 他們可以權衡當前和即將出台的隱私法可能如何影響您處理傳入和傳出數據的方式。
您的首席技術官 (CTO) 還需要參與涉及數據生態系統未來的所有決策。 您的技術團隊應該與法律保持同步，尤其是在詢問有關您的數據管理的關鍵問題時，例如：
- 我們要接收多少數據，我們應該使用什麼流程來處理這些數據？
- 我們上次審查我們的個人身份信息 (PII) 過渡政策是什麼時候？
- 我們的數據實際上是如何存儲的？
- 我們的數據管理流程有什麼可利用的地方嗎？
一旦法律和技術團隊開始一起工作，請引入試圖創造價值交換的人員，例如營銷或銷售團隊的成員。 您需要有能夠就主題發表意見並具有適當專業知識的決策者，以根據所需的輸出定義協作機會。
當你讓整個團隊一起做決定時，你需要建立一個領導者。 在某些組織中，這可能是更接近客戶的人，如銷售主管，或負責創造價值的人，如產品團隊成員。 他們不應該剝奪其他團隊的關鍵支持功能； 相反，他們是大篷車的司機，負責讓每個人都走上正軌並專注於正確的目標。
必要的工具：利用潔淨室和協作平台
在當今隱私至上的世界中，如果沒有潔淨室等安全環境，您就無法促進數據協作。 潔淨室是您品牌的第一方數據可以與第三方數據交互的地方，通常是在高度受控的環境中聚合來自廣告平台的數據，因此營銷人員可以在不與平臺本身共享數據的情況下對其進行分析（反之亦然） .
潔淨室是使數據協作成為可能的最重要的隱私解決方案之一——儘管許多品牌在採用方面落後了——因為它提供了一個安全和受控的工作空間，協作者可以在其中訪問和使用數據而無需直接處理或複制它。 相反，數據存儲在一個安全的存儲庫中，並且只授予必須遵守嚴格的使用和安全協議的授權用戶訪問權限。
它還可以提供工具和基礎設施以實現協作數據分析和可視化，同時確保結果不會洩露任何敏感或機密信息。
例如，如果您是零售商，您可以使用數據潔淨室與品牌商和廣告商共享匿名和匯總的購物者數據。 在這個安全的環境中，您可以與廣告商合作以改進定位、性能和測量。
資料來源：iab.com
另一個需要考慮的重要工具是數據協作平台，它可以讓多個用戶在一個公共數據集或項目上協同工作。 它們可用於標準化和查詢數據工作流，以及向合作夥伴和客戶提供數據。
數據協作過程：採取行動
如果您的目標是卓越的客戶體驗，那麼您來對地方了。 使用此通用數據協作流程開始：
- 從多個來源收集數據：您應該使用來自各種來源的數據，包括社交媒體、電子郵件、網站分析和客戶反饋。 這種廣度將使您對客戶及其需求有更全面的了解。
- 分析數據：收集數據後，對其進行分析以深入了解客戶的行為、偏好和需求。 您可以使用數據分析和機器學習等工具來識別模式和趨勢。
- 與其他部門協作：通過主要利益相關者共同處理數據，與其他部門分享您的經驗教訓。 與其他部門合作將幫助您打開不同的視角，從而做出更明智的決策。
- 細分您的受眾：使用您從分析中學到的知識將您的受眾細分為具有相似興趣、行為和偏好的組。
- 開發個性化的內容和體驗：創建個性化的內容和體驗，以滿足每個細分市場的特定興趣和需求。 這可能包括個性化產品推薦、定制電子郵件或有針對性的廣告。
- 持續改進：不斷分析和改進您的數據協作工作，以確保您從工作中獲得最大可能的價值，並提供最佳的客戶體驗。 客戶反饋可以幫助您確定仍然可以改進的領域，以便您可以相應地進行更改。
請記住始終優先考慮客戶隱私和數據安全，並對您如何使用客戶數據保持透明。