Birinci Taraf Verilerinin Gücü: E-posta Pazarlamacıları ve Satış Ekipleri İçin Bir Kılavuz

Sürekli değişen veri gizliliği yasaları, her zaman var olan bir güvenlik ihlali tehdidi ve baş döndürücü bir hızla gelişen yapay zeka arasında, günümüz tüketicisi verilerinin sahipliğini her zamankinden daha fazla ciddiye alıyor.

Aslında, Accenture tarafından yapılan bir araştırma, "tüketicilerin yüzde 87'sinin şirketlerin bilgilerinin gizliliğini korumasının önemli olduğuna [inandığını]" bildirdi.

Ancak, anlık (ve kişiselleştirilmiş) tatminin norm olduğu bir dünyada bu nasıl izlenir? Müşterilerin istediği hizmet kalitesini sunmak için ihtiyaç duyduğunuz verileri, bilgilerine azami saygıyla yaklaşırken nasıl elde edebilirsiniz?

Neyse ki günümüzün satış ve pazarlama ekipleri, her biri kendi avantajına sahip olan çeşitli iletişim kanallarına sahiptir. Ve bununla birlikte, bir müşterinin tatlı, tatlı birinci taraf verilerini toplamak için onayını almak üzere doğrudan iletişime geçme fırsatı gelir.

Birinci taraf verileri nedir?

Birinci taraf verileri, bir kuruluşun doğrudan kendi müşterilerinden topladığı verilerdir. Bu bilgiler ilk elden etkileşimler yoluyla toplanır ve benzersiz bir şekilde işletmenize bağlıdır. Bu nedenle, pazarlama kampanyalarını kişiselleştirmek, müşteri deneyimlerini iyileştirmek ve diğer stratejik iş kararlarını almak için müşterilerinin tercihleri, davranışları ve ilgi alanları hakkında fikir edinmek isteyen satış ve pazarlama ekipleri tarafından oldukça değerli kabul edilir.

Bu veriler aslında o kadar değerli ki, Think With Google ve Boston Consulting Group tarafından 2021'de yapılan ortak bir araştırma, "temel pazarlama işlevleri için birinci taraf verileri kullananların 2,9 kata kadar gelir artışı ve maliyette 1,5 kat artış elde ettiğini" ortaya koydu. tasarruf” olduğunu belirterek, şunları kaydetti:

"Açık avantajlarına rağmen [...] çoğu marka henüz birinci taraf verilerinin tam potansiyelinden yararlanmıyor."

Sıfır, birinci, ikinci ve üçüncü taraf verileri karşılaştırıldı

Birinci taraf verilerinin var olduğu bir dünyada, ikinci ve üçüncü taraf verileri diye bir şeyin neden var olduğunu merak edebilirsiniz. Her şey nasıl toplandığına bağlı.

Sıfır taraf verileri, bir müşterinin bilerek ve gönüllü olarak bir markayla paylaştığı bilgilerdir.

Birinci taraf verileri, onu toplayan kuruluşa aittir ve doğrudan, bire bir etkileşimler yoluyla oluşturulur (yani, bir müşteri veya potansiyel müşteri bir müşteri adayı formu doldurur).

İkinci taraf verileri, bir varlık tarafından toplanır ve daha sonra karşılıklı yarar sağlama amacıyla başka bir güvenilir iş ortağı kuruluşla paylaşılır.İkinci taraf verileri, ek içgörüler sağlamaya ve bir şirketin verilerinin kapsamını genişletmeye hizmet ederek daha hedefli pazarlama ve hedef kitle genişlemesine olanak tanır.

Üçüncü taraf verileri, bağlı olmayan bir harici varlık tarafından toplanır (daha sonra paylaşılır, lisanslanır veya satılır).Veriler çeşitli kaynaklardan (örn. veri simsarları, toplayıcılar, kamu kayıtları vb.) oluşturulur ve genellikle daha geniş kitle hedefleme, pazar araştırması veya önceden var olan verilerdeki boşlukları doldurmak isteyen şirketler tarafından satın alınır veya lisanslanır. Bununla birlikte, üçüncü taraf verileri, yaygın (ve tutarsız) kaynakları nedeniyle her zaman güvenilir veya doğru olmayabilir.

Birinci taraf veri türleri

Birinci taraf veri stratejiniz ne olursa olsun, tüm bilgiler,açık bir şekilde müşteri adayı oluşturma veya iletişim formları aracılığıyla veya zımni olarakdiğer sözleşmeler (düşün: hizmet şartları) aracılığıyla sahiplerin onayı ile toplanmalıdır.

Bu nedenle, birinci taraf verileri aşağıdakiler gibi birçok bilgi türünü kapsar:

1. Demografik veriler

Bu, bir kullanıcının yaşı, cinsiyeti, konumu, gelir düzeyi ve diğer ilgili demografik bilgiler gibi ayrıntıları içerir.

2. İşlem verileri

Bu, kişinin sipariş geçmişi gibi satın almayla ilgili bilgileri ve tarih, saat ve harcanan miktar gibi işlem ayrıntılarını içerir.

3. Davranış verileri

Bu veriler, web sitesi ziyaretleri, göz atma modelleri, arama sorguları, içerik türü tüketimi ve tercihler gibi bir müşterinin davranışıyla ilgilidir.

Diğer birinci taraf veri türleri,iletişim verileri (ör. adlar, e-posta adresleri ve telefon numaraları), sosyal medya verileri(ör. kullanıcı adları, profil bilgileri, etkileşimler ve diğer etkinlikler) vemüşteri geri bildirimi(ör. anket) gibi şeyleri içerir. yanıtlar, incelemeler ve referanslar).

Birinci taraf veri kullanım örnekleri

Birinci taraf verileri, pazarlama çabalarınızı geliştirmek ve müşteri deneyimlerini iyileştirmekten genel iş stratejilerinizi bilgilendirmeye kadar pek çok şekilde kullanılabilir ve bir kuruluştaki tüm ekipler için paha biçilmez bilgilerdir. Aşağıda, birinci taraf verilerinizden yararlanmak için yaygın kullanım örnekleri verilmiştir.

E-posta pazarlamacıları için

Kişiselleştirme ve hedefleme: Abonelerin dikkatini çekmek, e-posta trendlerini takip etmekten daha fazlasını gerektirir.Birinci taraf verileri, pazarlama ekiplerine mesajlarını ve çabalarını bireysel tercihlere, davranışlara ve demografiye dayalı olarak kişiselleştirme gücü verir. Pazarlamacılar, bu verileri doğru bir şekilde analiz ederek e-posta kişiselleştirme çabalarını artırabilir, daha alakalı ürünler, hizmetler veya içerik önerebilir ve sorunsuz, çok kanallı deneyimler sunabilir.

Pazarlama ilişkilendirmesi ve yatırım getirisi analizi : Birinci taraf verileri, pazarlama ekiplerinin çabalarını belirli müşteri eylemleri veya dönüşümlerini izlemesine ve bunlarla ilişkilendirmesine olanak tanır.Bu veriler, kampanyaların etkinliğini ölçmek, pazarlama bütçelerini optimize etmek ve yatırım getirisini daha doğru yorumlamak için kullanılabilir.

Satış ekipleri için

Müşteriyi elde tutma ve sadakat: Bir satış ekibi, birinci taraf verilerini kullanarak sadık müşterileri izleyebilir ve belirleyebilir, tercihlerini daha iyi anlayabilir ve onları ödüllendirmek ve/veya başka bir şekilde elde tutmak için hedeflenmiş programlar oluşturabilir.Kuruluşlar, daha kişiselleştirilmiş hizmet sunmak için davranışsal verilerden yararlanarak müşterilerinin ömür boyu değerini daha da artırabilir.

Çapraz satış ve ek satış: Birinci taraf verileri müşteri işlemleri hakkında değerli bilgiler sağladığından, satış temsilcileri çapraz satış ve ek satış fırsatlarını daha kolay belirleyebilir.Bu verilerle, şirketler daha alakalı ürün önerileri veya tamamlayıcı hizmetler sunabilir ve sonuçta müşteri memnuniyetini artırırken ortalama sipariş değerlerini yükseltebilir.

CRM yöneticileri için

Müşteri segmentasyonu: Birinci taraf verileri, yöneticilerin müşterilerinizin CRM verilerini işlem geçmişinden coğrafi demografiye kadar çeşitli özelliklere göre düzenlemesine yardımcı olur.Buna karşılık, bu, pazarlamacıların stratejilerini ve iletişimlerini belirli hedef segmentlere göre uyarlamasına olanak tanıyarak daha alakalı mesajlaşma ve daha yüksek katılım oranları sağlar.

Müşteri yolculuğu haritalama: Birinci taraf verileri, ilk işlemlerden sohbet geçmişine ve daha fazlasına kadar müşteri yolculuğuna ilişkin içgörüler sağlar.Yöneticiler, müşteri davranışını, temas noktalarını ve dönüşüm yollarını analiz ederek kilometre taşı anlarını, sorunlu noktaları ve optimizasyon fırsatlarını belirleyebilir ve böylece genel müşteri deneyimini geliştirebilir.

Ürün ekipleri için

Ürün geliştirme ve yenilik: Birinci taraf verileri, ürün geliştirme ve yenilik için değerli bir geri bildirim ve içgörü kaynağıdır.Ürün ekipleri, müşteri geri bildirimlerini, incelemelerini ve önerilerini toplayıp analiz ederek iyileştirme alanlarını verimli bir şekilde belirleyebilir, yeni ürün veya hizmet hatları hakkında fikir yürütebilir ve müşteri ihtiyaçlarını daha etkin bir şekilde karşılamak için bilinçli kararlar alabilir.

Müşteri hizmetleri temsilcileri için

Müşteri Hizmetleri ve Destek: Şimdiye kadar uzun süredir tahmin ettiğiniz gibi, birinci taraf verileri, müşteri sorunlarını hızlı bir şekilde ve kişiselleştirilmiş bir dokunuşla ele alan destek temsilcileri için kullanarak kuruluşların kişiselleştirilmiş ve verimli hizmet sunmasına yardımcı olur.

Elbette bunlar, birinci taraf veri pazarlamasının nasıl kullanıldığına (ve bir işletmenin tüm alanlarına nasıl fayda sağladığına) ilişkin yalnızca birkaç örnektir. Gördüğünüz gibi, birçoğu örtüşüyor, bu da işbirliğini kaçınılmaz ve uygun veri yönetimini çok önemli hale getiriyor.

Birinci taraf verilerini kullanmanın 4 zorluğu (ve çözümleri)

Hayattaki her şeyde olduğu gibi, birinci taraf verileri kullanmanın getirdiği potansiyel riskler ve zorluklar vardır. Aşağıda, ters gidebilecek birkaç şeyi (ve bunları düzeltmek için yapabileceklerinizi) ele alıyoruz.

Zorluk 1: Düşük veya düşük kaliteli veriler

Güvenilir olmayan birinci taraf verileri hatalar, tutarsızlıklar veya başka bir şekilde geçersiz veya eksik bilgiler içerir ve herhangi bir kuruluş veya ekip için kötü bir haberdir. Verilerinizin nerede ve nasıl toplandığına dikkat etmezseniz, büyük bir kötü veri yığınıyla karşılaşabilirsiniz. Bu veriler kaçınılmaz olarak şunlara yol açacaktır:

• Hatalı karar verme
• Etkisiz kişiselleştirme çabaları
• Yanlış yönlendirilmiş müşteri hedefleme
• Düşük kampanya performansı
• Alakasız mesajlaşma, öneriler veya teklifler
• Güven ve marka algısında azalma
• Olumsuz müşteri deneyimleri

Çözüm: Güçlü veri toplama, doğrulama ve temizleme yoluyla veri kalitesine öncelik verin.Bu, birinci taraf verilerinizin kalitesini ve güvenilirliğini iyileştirmek ve sürdürmek için düzenli veri denetimleri, iyi veri hijyeni ve sağlam veri yönetişim çerçeveleri anlamına gelir. Doğru veri yönetimi teknolojisine yatırım yapmak da zarar vermez!

Zorluk 2: Yanlış veri entegrasyon araçları

Doğru araç(lar), platform veya entegrasyon olmadan birinci taraf verilerinden yararlanmaya çalışmak, çekiç kullanmadan çivi çakmaya benzer. Uygun veri entegrasyon araçları olmadan, birinci şahıs verileri yalıtılmış sistemlerde veya departmanlarda depolanabilir. Kuruluşunuz çeşitli kaynaklardan gelen verileri düzgün bir şekilde birleştirmek için mücadele ediyorsa, sonuç, işleri manuel olarak düzeltmeye çalışırken (ki bu zaman alıcı, hataya açık ve ölçeklenemez) bir ton hayal kırıklığı ve gerginlik olabilir. Lafı olmaz:

• Silolanmış veya parçalanmış veriler
• Eski veya eksik müşteri verileri
• Bölümler arası işbirliğinde azalma
• Hatalı veri analizi
• Verimsiz çapraz kanal pazarlaması
• kopuk mesajlaşma
• Veri işleme gecikmeleri
• Büyük veri hacimlerini yönetememe.

Çözüm: Yukarıda bahsedildiği gibi, sağlam bir veri bütünleştirme araçları setine yatırım yapmak, sorunsuz veri bütünleştirme, dönüştürme ve eşitlemeyi kolaylaştırır.Buna karşılık, bu, kuruluşların farklı veri kaynakları arasındaki noktaları birleştirmesine, veri boru hatlarını otomatikleştirmesine, yüksek veri kalitesi sağlamasına ve müşterinin birleşik bir görünümünü sağlamasına olanak tanır.

Zorluk 3: Sınırlı veri hacmi

Sınırlı veri hacmiyle birinci taraf verilerinden yararlanmak zor olabilir. Ne de olsa, bu kadar az miktarda veri, doğru analiz ve öngörüler için yeterli istatistiksel önemi sağlamayabilir. Böyle bir durumda, sınırlı miktarda veriden elde edilen herhangi bir öngörünün, daha geniş müşteri tabanınızı veya pazarınızı temsil etmesi olası değildir (ki bu tam olarak yardımcı olmaz). Sınırlı bir bilgi havuzundan çalışmaya çalışmak ayrıca şunlarla sonuçlanabilir:

• yetersiz veri noktası
• Hatalı sonuçlar veya verilerin yanlış yorumlanması
• Etkisiz tahmine dayalı analitik ve tahmin modelleri
• Anlamlı deneyler veya A/B testleri yürütememe
• Dış kaynaklara veya endüstri standartlarına göre kıyaslama yapamama

Çözüm: Yine, mevcut sınırlı verilerin doğru ve güncel olduğundan emin olarak yüksek veri kalitesine odaklanmak da önemlidir.Ek olarak, veri hacminizi genişletmek için (analiz ve modelleme amaçlarıyla) veri modelleme veya sentetik veri oluşturma gibi veri büyütme tekniklerini keşfedebilirsiniz.

Zorluk 4: Düzenleyici uyumsuzluk

Veri gizliliği düzenlemelerine bakılmaksızın birinci taraf verilerinden yararlanmak büyük bir hatadır ve önemli sonuçları vardır. Genel Veri Koruma Yönetmeliği (GDPR), Kaliforniya Tüketici Gizliliği Yasası (CCPA) veya diğer geçerli yasalar gibi veri gizliliği düzenlemelerini göz ardı etmek, müşterilerinizin güvenini ve güvenliğini büyük ölçüde ihlal etmekle kalmaz, aynı zamanda uygun güvenlik önlemlerini uygulamamak ve veri koruma uygulamaları ayrıca şunlarla sonuçlanabilir:

• Para cezaları, cezalar ve yasal işlemlerden kaynaklanan mali kayıplar
• Olumsuz tanıtım
• Marka sadakatinin aşınması
• Artan müşteri kaybı
• Verimsiz veri yönetişimi
• Artan kurumsal risk
• Yetkisiz erişim, bilgisayar korsanlığı veya veri sızıntıları
• Veri kalitesi sorunları
• Sınır ötesi hizmetler yapamama (yani, uluslararası veri aktarımları)
• Kısıtlı veri akışı ve;
• Sınırlı veri erişimi ve işbirliği.

Çözüm: Veri gizliliğine öncelik verin ve ilgili tüm düzenlemelere uygunluğu sağlayın.Bu, veri toplama için uygun onayın alınmasını, güçlü güvenlik önlemlerinin uygulanmasını, veri yönetişim çerçevelerinin oluşturulmasını ve hepsinden önemlisi, uygulamalarınız hakkında müşterilere karşı şeffaf olmayı içerir. Değişen düzenlemelere ve gelişen en iyi uygulamalara uygun olmalarını sağlamak için gizlilik politikalarınızı ve prosedürlerinizi düzenli olarak değerlendirmeyi ve güncellemeyi unutmayın.

Pazarlama çabalarınızı kişiselleştirin ve SIFIR taraf verileriyle müşteriyi elde tutma oranını artırın

Tüketiciler markalardan kişiselleştirilmiş deneyimler bekliyor, ancak sürekli değişen gizlilik ortamı, şirketlerin bunu gerçekleştirmesini zorlaştırıyor. Neyse ki, sıfır taraf verileri, kişiselleştirme ve gizliliğin (nihayet!) bir arada var olmasını mümkün kılıyor.

Sıfır taraf verilerine yönelik kazanan bir strateji uygulamak için Sıfır Taraf Verilerine Sıfırlamae-Kitabımızı bugün indirin!