第一方數據的力量：電子郵件營銷人員和銷售團隊指南

不斷變化的數據隱私法、始終存在的安全漏洞威脅以及飛速發展的人工智能，當今的消費者比以往任何時候都更加重視數據的所有權。

事實上，埃森哲的一項研究報告稱，“87% 的消費者[認為]公司保護其信息隱私[非常]重要”。

但在一個以即時（和個性化）滿足為常態的世界裡，這種情況如何發展呢？ 如何獲取所需的數據來提供客戶所需的服務質量，同時最大限度地尊重他們的信息？

幸運的是，當今的銷售和營銷團隊有多種溝通渠道可供使用，每種渠道都有自己的優勢。 隨之而來的是直接聯繫客戶以獲得收集第一方數據的同意的機會。

什麼是第一方數據？

第一方數據是組織直接從其自己的客戶收集的數據。 這些信息是通過第一手互動收集的，並且與您的業務有著獨特的聯繫。 因此，銷售和營銷團隊認為它非常有價值，他們希望深入了解客戶的偏好、行為和興趣，以便個性化營銷活動、改善客戶體驗並做出其他戰略業務決策。

事實上，這些數據非常有價值，以至於 Think With Google 和波士頓諮詢集團 2021 年的聯合研究發現，“那些使用第一方數據進行關鍵營銷功能的公司，收入增加了 2.9 倍，成本增加了 1.5 倍節省”，指出：

“儘管它有明顯的好處……但大多數品牌尚未充分利用第一方數據的潛力。”

零、第一、第二、第三方數據對比

在存在第一方數據的世界中，您可能想知道為什麼會有第二方和第三方數據這樣的東西。 這一切都取決於它的收集方式。

零方數據是客戶知情並自願與品牌共享的信息。

第一方數據歸收集該數據的組織所有，並通過直接的一對一交互（即客戶或潛在客戶填寫潛在客戶表格）生成。

第二方數據由一個實體收集，然後出於互惠互利的目的與另一個值得信賴的合作夥伴實體共享。第二方數據可提供額外的見解並擴展公司數據的範圍，從而實現更有針對性的營銷和受眾擴展。

第三方數據由獨立的外部實體收集（然後共享、許可或出售）。數據由各種來源（即數據經紀人、聚合商、公共記錄等）生成，通常由尋求更廣泛受眾定位、市場研究或填補現有數據空白的公司購買或許可。 也就是說，由於第三方數據來源廣泛（且不一致），因此可能並不總是可靠或準確。

第一方數據的類型

無論您的第一方數據策略如何，所有信息都應在所有者同意的情況下收集，無論是明確通過潛在客戶開發或聯繫表格，還是隱含通過其他協議（例如：服務條款）。

正因為如此，第一方數據封裝了多種類型的信息，例如：

1. 人口統計數據

這包括用戶的年齡、性別、位置、收入水平和其他相關人口統計信息等詳細信息。

2. 交易數據

這包括與購買相關的信息，例如訂單歷史記錄和交易詳細信息，例如日期、時間和花費金額。

3. 行為數據

這些數據與客戶的行為有關，例如網站訪問、瀏覽模式、搜索查詢、內容類型消費和偏好。

其他類型的第一方數據包括聯繫人數據（即姓名、電子郵件地址和電話號碼）、社交媒體數據（即用戶名、個人資料信息、互動和其他活動）和客戶反饋（即調查）回复、評論和推薦）。

第一方數據用例

第一方數據可以通過多種方式使用——從加強營銷工作和改善客戶體驗到為整體業務策略提供信息——並且對於組織內的所有團隊來說都是寶貴的信息。 以下是利用第一方數據的常見用例。

對於電子郵件營銷人員

個性化和定位：吸引訂閱者的注意力需要的不僅僅是跟隨電子郵件趨勢。 第一方數據使營銷團隊能夠根據個人偏好、行為和人口統計數據個性化他們的消息傳遞和工作。 通過正確分析這些數據，營銷人員可以增強電子郵件個性化工作，推薦更多相關的產品、服務或內容，並提供無縫的全渠道體驗。

營銷歸因和投資回報率分析：第一方數據允許營銷團隊跟踪並將他們的努力歸因於特定的客戶行為或轉化。這些數據可用於衡量營銷活動的有效性、優化營銷預算並更準確地解釋投資回報。

對於銷售團隊

客戶保留和忠誠度：使用第一方數據，銷售團隊可以跟踪和識別忠誠的客戶，更好地了解他們的偏好，並創建有針對性的計劃來獎勵和/或以其他方式留住他們。 通過利用行為數據提供更加個性化的服務，組織可以進一步提高客戶的終身價值。

交叉銷售和追加銷售：由於第一方數據提供了有關客戶交易的寶貴信息，因此銷售代表可以更輕鬆地識別交叉銷售和追加銷售機會。借助這些數據，公司可以提供更相關的產品推薦或補充服務，最終提高平均訂單價值，同時提高客戶滿意度。

對於 CRM 管理員

客戶細分：第一方數據可幫助管理員根據從交易歷史記錄到地理人口統計等各種特徵來組織客戶的 CRM 數據。 反過來，這使得營銷人員能夠針對特定的目標群體定制策略和溝通，確保更相關的消息傳遞和更高的參與率。

客戶旅程地圖：第一方數據提供對客戶旅程的洞察，從初始交易到聊天歷史記錄等。通過分析客戶行為、接觸點和轉化路徑，管理員可以識別里程碑時刻、痛點和優化機會，從而增強整體客戶體驗。

對於產品團隊

產品開發和創新：第一方數據是產品開發和創新的反饋和見解的寶貴來源。 通過收集和分析客戶反饋、評論和建議，產品團隊可以有效地識別需要改進的領域，構思新的產品或服務系列，並做出明智的決策，以更有效地滿足客戶需求。

對於客戶服務代表

客戶服務和支持：正如您長期以來猜測的那樣，第一方數據可以幫助組織提供個性化且高效的服務，方法是使用它來支持代表以個性化的方式及時解決客戶問題。

當然，這些只是如何使用第一方數據營銷（以及它如何使企業的所有領域受益）的幾個示例。 正如您所看到的，其中許多是重疊的，因此協作不可避免，正確的數據管理至關重要。

使用第一方數據的 4 個挑戰（及其解決方案）

與生活中的一切一樣，使用第一方數據也存在潛在的風險和挑戰。 下面，我們將詳細介紹一些可能出現問題的情況（以及您可以採取哪些措施來解決這些問題）。

挑戰 1：低質量或質量差的數據

不可靠的第一方數據包含錯誤、不一致或其他無效或丟失的信息，這對任何組織或團隊來說都是壞消息。 如果您不小心收集數據的地點和方式，您最終可能會得到一大堆簡單的壞數據。 這些數據將不可避免地導致：

• 有缺陷的決策
• 個性化工作無效
• 誤導的客戶定位
• 營銷活動效果不佳
• 不相關的消息、推薦或優惠
• 信任度和品牌認知度下降
• 負面的客戶體驗

解決方案：通過強大的數據收集、驗證和清理來優先考慮數據質量。 這意味著定期數據審計、良好的數據衛生和嚴格的數據治理框架，以提高和維護第一方數據的質量和可靠性。 投資正確的數據管理技術也沒有壞處！

挑戰 2：錯誤的數據集成工具

在沒有合適的工具、平台或集成的情況下嘗試利用第一方數據有點像沒有錘子就想敲釘子。 如果沒有適當的數據集成工具，第一方數據可能會存儲在孤立的系統或部門中。 如果您的組織難以正確整合來自不同來源的數據，那麼當他們嘗試手動修復問題時，結果可能會帶來巨大的挫敗感和壓力（這非常耗時、容易出錯且無法擴展）。 更何況：

• 孤立或碎片化的數據
• 過時或不完整的客戶數據
• 部門間協作減少
• 數據分析不准確
• 跨渠道營銷效率低下
• 消息傳遞脫節
• 數據處理延遲
• 無法處理大量數據。

解決方案：如上所述，投資一套強大的數據集成工具可以促進無縫數據集成、轉換和同步。反過來，這使組織能夠連接不同數據源之間的點，自動化數據管道，確保高數據質量，並提供統一的客戶視圖。

挑戰三：數據量有限

利用數據量有限的第一方數據可能很棘手。 畢竟，如此少量的數據可能無法為準確的分析和洞察提供足夠的統計意義。 在這種情況下，從有限數據量中得出的任何見解都不太可能代表更大的客戶群或市場（這並不完全有幫助）。 嘗試利用有限的信息進行工作還可能導致：

• 數據點不足
• 結論不准確或數據解釋錯誤
• 無效的預測分析和預測模型
• 無法進行有意義的實驗或 A/B 測試
• 無法根據外部來源或行業標准進行基準測試

解決方案：同樣，關注高數據質量也很重要，確保有限的可用數據準確且最新。 此外，您可以探索數據增強技術，例如數據建模或合成數據生成，以擴展數據量（用於分析和建模目的）。

挑戰 4：監管不合規

在不考慮數據隱私法規的情況下利用第一方數據是一個巨大的錯誤，並會帶來重大後果。 忽視數據隱私法規，例如《通用數據保護條例》(GDPR)、《加州消費者隱私法案》(CCPA) 或其他適用法律，不僅嚴重侵犯了客戶的信任和安全，而且未能實施適當的安全措施數據保護實踐還可能導致：

• 罰款、處罰和法律訴訟造成的經濟損失
• 負面宣傳
• 品牌忠誠度受到侵蝕
• 客戶流失率增加
• 數據治理效率低下
• 組織風險增加
• 未經授權的訪問、黑客攻擊或數據洩露
• 數據質量問題
• 無法進行跨境服務（即國際數據傳輸）
• 限制數據流，以及；
• 有限的數據訪問和協作。

解決方案：優先考慮數據隱私並確保遵守所有相關法規。這包括獲得數據收集的適當同意、實施強大的安全措施、建立數據治理框架，最重要的是，對客戶保持透明的做法。 請記住定期評估和更新您的隱私政策和程序，以確保它們與不斷變化的法規和不斷發展的最佳實踐保持一致。

通過零方數據個性化您的營銷工作並提高客戶保留率

消費者期望品牌提供個性化體驗，但不斷變化的隱私環境使公司難以提供個性化體驗。 幸運的是，零方數據使個性化和隱私（終於！）共存成為可能。

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