Сила собственных данных: руководство для маркетологов и отделов продаж по электронной почте

Из-за постоянно меняющихся законов о конфиденциальности данных, постоянной угрозы нарушения безопасности и стремительного развития искусственного интеллекта современный потребитель относится к своим данным более серьезно, чем когда-либо прежде.

Фактически, исследование, проведенное Accenture, показало, что «87 процентов потребителей [считают], что для компаний [было] важно защищать конфиденциальность своей информации».

Но как это отследить в мире, где мгновенное (и персонализированное) удовлетворение является нормой? Как вы можете получить данные, которые вам нужны, чтобы предложить клиентам качество обслуживания, которое они хотят, и при этом относиться к их информации с максимальным уважением?

К счастью, современные отделы продаж и маркетинга имеют несколько каналов коммуникации, каждый из которых имеет свои преимущества. И вместе с этим появляется возможность связаться напрямую, чтобы получить согласие клиента на сбор этих приятных, приятных первичных данных.

Что такое собственные данные?

Первичные данные — это данные, которые организация собирает непосредственно от своих клиентов. Эта информация собирается из первых рук и однозначно связана с вашим бизнесом. Как таковая, она считается очень ценной для отделов продаж и маркетинга, стремящихся получить представление о предпочтениях, поведении и интересах своих клиентов, чтобы персонализировать маркетинговые кампании, улучшить качество обслуживания клиентов и принять другие стратегические бизнес-решения.

На самом деле эти данные настолько ценны, что совместное исследование Think With Google и Boston Consulting Group, проведенное в 2021 году, показало, что «те, кто использует собственные данные для ключевых маркетинговых функций, добились увеличения доходов в 2,9 раза и увеличения затрат в 1,5 раза». экономии», отметив, что:

«Несмотря на очевидные преимущества […], большинство брендов еще не используют весь потенциал первичных данных».

Сравнение нулевых, первых, вторых и сторонних данных

В мире, где существуют первичные данные, вы можете задаться вопросом, почему вообще существуют такие понятия, как вторые и сторонние данные. Все зависит от того, как он собран.

Данные Zero-Party — это информация, которую покупатель сознательно и добровольно передает бренду.

Первичные данные принадлежат организации, которая их собирает, и генерируются посредством прямого взаимодействия один на один (например, клиент или потенциальный клиент заполняет лид-форму).

Сторонние данные были собраны одной организацией, а затем переданы другой доверенной партнерской организации для взаимовыгодных целей.Вторичные данные служат для предоставления дополнительных сведений и расширения объема данных компании, что позволяет проводить более целенаправленный маркетинг и расширять аудиторию.

Сторонние данные собираются (а затем передаются, лицензируются или продаются) неаффилированным внешним лицом.Данные генерируются из различных источников (например, брокеры данных, агрегаторы, общедоступные записи и т. д.) и обычно покупаются или лицензируются компаниями, которые ищут более широкую аудиторию, исследуют рынок или заполняют пробелы в ранее существовавших данных. При этом сторонние данные не всегда могут быть надежными или точными из-за их широко распространенных (и непоследовательных) источников.

Типы собственных данных

Независимо от вашей собственной стратегии сбора данных, вся информация должна собираться с согласия владельцев, будь тоявно через лидогенерацию или контактные формы или неявночерез другие соглашения (например, условия обслуживания).

Из-за этого собственные данные инкапсулируют многие типы информации, такие как:

1. Демографические данные

Сюда входят такие сведения, как возраст пользователя, пол, местоположение, уровень дохода и другая соответствующая демографическая информация.

2. Транзакционные данные

Это включает в себя информацию, связанную с покупками, такую ​​как история заказов, и сведения о транзакциях, такие как дата, время и потраченная сумма.

3. Поведенческие данные

Эти данные относятся к поведению клиента, например посещениям веб-сайтов, шаблонам просмотра, поисковым запросам, потреблению контента и предпочтениям.

К другим типам первичных данных относятся такие данные, какконтактные данные (т. е. имена, адреса электронной почты и номера телефонов), данные социальных сетей(т. е. имена пользователей, информация профиля, взаимодействия и другие действия) иотзывы клиентов(т. е. опросы). ответы, обзоры и отзывы).

Примеры использования собственных данных

Первичные данные можно использовать по-разному — от улучшения ваших маркетинговых усилий и улучшения качества обслуживания клиентов до информирования ваших общих бизнес-стратегий — и это бесценная информация, которую должны иметь все команды в организации. Ниже приведены распространенные варианты использования ваших собственных данных.

Для маркетологов по электронной почте

Персонализация и таргетинг. Чтобы привлечь внимание подписчиков, нужно больше, чем следовать тенденциям электронной почты.Собственные данные позволяют маркетинговым командам персонализировать свои сообщения и усилия на основе индивидуальных предпочтений, поведения и демографических данных. Правильно проанализировав эти данные, маркетологи могут улучшить свои усилия по персонализации электронной почты, рекомендовать более релевантные продукты, услуги или контент, а также обеспечить беспрепятственный многоканальный опыт.

Маркетинговая атрибуция и анализ рентабельности инвестиций . Собственные данные позволяют маркетинговым командам отслеживать и связывать свои усилия с конкретными действиями клиентов или конверсиями.Эти данные можно использовать для измерения эффективности кампаний, оптимизации маркетинговых бюджетов и более точной интерпретации рентабельности инвестиций.

Для отделов продаж

Удержание и лояльность клиентов. Используя собственные данные, отдел продаж может отслеживать и идентифицировать постоянных клиентов, лучше понимать их предпочтения и создавать целевые программы для их поощрения и/или удержания.Используя поведенческие данные для предоставления более персонализированного обслуживания, организации могут еще больше повысить ценность жизненного цикла своих клиентов.

Перекрестные продажи и дополнительные продажи. Поскольку собственные данные предоставляют ценную информацию о транзакциях клиентов, торговым представителям легче определить возможности перекрестных и дополнительных продаж.С помощью этих данных компании могут предлагать более релевантные рекомендации по продуктам или дополнительным услугам и, в конечном счете, увеличивать среднюю стоимость заказа при одновременном повышении удовлетворенности клиентов.

Для администраторов CRM

Сегментация клиентов: собственные данные помогают администраторам систематизировать данные CRM ваших клиентов на основе различных характеристик, от истории транзакций до геодемографических.В свою очередь, это позволяет маркетологам адаптировать свои стратегии и коммуникации к конкретным целевым сегментам, обеспечивая более релевантные сообщения и более высокий уровень вовлеченности.

Картирование пути клиента: собственные данные дают представление о пути клиента, от первоначальных транзакций до истории чата и многого другого.Анализируя поведение клиентов, точки соприкосновения и пути конверсии, администраторы могут определить важные моменты, болевые точки и возможности для оптимизации, тем самым улучшая общее качество обслуживания клиентов.

Для продуктовых команд

Разработка продуктов и инновации. Первичные данные являются ценным источником обратной связи и информации для разработки продуктов и инноваций.Собирая и анализируя отзывы, обзоры и предложения клиентов, продуктовые группы могут эффективно определять области для улучшения, разрабатывать новые линейки продуктов или услуг и принимать обоснованные решения для более эффективного удовлетворения потребностей клиентов.

Для представителей службы поддержки клиентов

Обслуживание клиентов и поддержка: как вы уже давно догадались, собственные данные помогают организациям предлагать персонализированное и эффективное обслуживание, используя их для поддержки представителей в решении проблем клиентов быстро и с индивидуальным подходом.

Конечно, это всего лишь несколько примеров того, как используется собственный маркетинг данных (и как он приносит пользу всем областям бизнеса). Как видите, многие из них пересекаются, что делает сотрудничество неизбежным, а правильное управление данными имеет решающее значение.

4 проблемы использования сторонних данных (и их решения)

Как и во всем в жизни, существуют потенциальные риски и проблемы, связанные с использованием сторонних данных. Ниже мы разберем несколько вещей, которые могут пойти не так (и что вы можете сделать, чтобы это исправить).

Задача 1: данные низкого или низкого качества

Ненадежные исходные данные содержат ошибки, несоответствия или иным образом неверную или отсутствующую информацию и являются плохой новостью для любой организации или команды. Если вы не следите за тем, где и как собираются ваши данные, вы можете получить большую кучу просто плохих данных. Эти данные неизбежно приведут к:

• Ошибочное принятие решений
• Неэффективные усилия по персонализации
• Неверный таргетинг на клиентов
• Неоптимальная эффективность кампании
• Нерелевантные сообщения, рекомендации или предложения
• Снижение доверия и восприятия бренда
• Отрицательный опыт клиентов

Решение: уделите первоочередное внимание качеству данных за счет надежного сбора, проверки и очистки данных.Это означает регулярный аудит данных, надлежащую гигиену данных и надежную структуру управления данными для улучшения и поддержания качества и надежности ваших исходных данных. Инвестирование в правильную технологию управления данными тоже не помешает!

Проблема 2: неправильный инструмент(ы) интеграции данных

Попытка использовать сторонние данные без подходящего инструмента (ов), платформы или интеграции немного похожа на попытку забить гвоздь без молотка. Без надлежащих инструментов интеграции данных сторонние данные могут храниться в изолированных системах или отделах. Если ваша организация изо всех сил пытается правильно консолидировать данные из различных источников, результатом может быть масса разочарования и напряжения, поскольку они пытаются исправить ситуацию вручную (что требует много времени, подвержено ошибкам и не масштабируется). Не говоря уже о:

• Разрозненные или фрагментированные данные
• Устаревшие или неполные данные о клиенте
• Снижение межведомственного сотрудничества
• Неточный анализ данных
• Неэффективный кросс-канальный маркетинг
• Разрозненный обмен сообщениями
• Задержки обработки данных
• Неспособность обрабатывать большие объемы данных.

Решение. Как упоминалось выше, инвестиции в надежный набор инструментов для интеграции данных упрощают интеграцию, преобразование и синхронизацию данных.В свою очередь, это позволяет организациям соединять точки между разрозненными источниками данных, автоматизировать конвейеры данных, обеспечивать высокое качество данных и обеспечивать единое представление о клиенте.

Задача 3: Ограниченный объем данных

Использование собственных данных с ограниченным объемом данных может оказаться сложной задачей. В конце концов, такой небольшой объем данных может не дать достаточной статистической значимости для точного анализа и понимания. В таком случае любая информация, полученная из ограниченного объема данных, вряд ли будет репрезентативной для вашей более широкой клиентской базы или рынка (что не совсем полезно). Попытка работать с ограниченным набором информации также может привести к:

• Недостаточно точек данных
• Неточные выводы или неверная интерпретация данных
• Неэффективная предиктивная аналитика и модели прогнозирования
• Неспособность проводить значимые эксперименты или A/B-тесты
• Невозможность сравнения с внешними источниками или отраслевыми стандартами

Решение. Опять же, важно сосредоточиться на высоком качестве данных, гарантируя точность и актуальность имеющихся ограниченных данных.Кроме того, вы можете изучить методы увеличения данных, такие как моделирование данных или создание синтетических данных, чтобы увеличить объем данных (для целей анализа и моделирования).

Задача 4: Несоблюдение нормативных требований

Использование сторонних данных без учета правил конфиденциальности данных является большой ошибкой и чревато серьезными последствиями. Игнорирование правил конфиденциальности данных, таких как Общий регламент по защите данных (GDPR), Калифорнийский закон о защите прав потребителей (CCPA) или других применимых законов, является не только серьезным нарушением доверия и безопасности ваших клиентов, но и несоблюдением соответствующих мер безопасности. методы защиты данных также могут привести к:

• Финансовые убытки от штрафов, пеней и судебных исков
• Негативная реклама
• Подрыв лояльности к бренду
• Увеличение оттока клиентов
• Неэффективное управление данными
• Повышенный организационный риск
• Несанкционированный доступ, взлом или утечка данных
• Проблемы с качеством данных
• Невозможность оказания трансграничных услуг (например, международная передача данных)
• Ограниченный поток данных и;
• Ограниченный доступ к данным и совместная работа.

Решение: уделите первоочередное внимание конфиденциальности данных и обеспечьте соблюдение всех соответствующих нормативных требований.Это включает в себя получение надлежащего согласия на сбор данных, внедрение надежных мер безопасности, создание рамок управления данными и, прежде всего, прозрачность для клиентов в отношении ваших действий. Не забывайте регулярно оценивать и обновлять свои политики и процедуры конфиденциальности, чтобы обеспечить их соответствие меняющимся правилам и передовым практикам.

Персонализируйте свои маркетинговые усилия и улучшите удержание клиентов с помощью данных ZERO-party

Потребители ожидают от брендов персонализированного опыта, но постоянно меняющаяся ситуация с конфиденциальностью затрудняет предоставление услуг компаниям. К счастью, данные с нулевой стороной позволяют (наконец-то!) сосуществовать персонализации и конфиденциальности.

Чтобы внедрить выигрышную стратегию для нулевых данных, загрузите нашу электронную книгу Zeroing in on Zero PartyData уже сегодня!