Hassas müşteri verilerinde gezinmek için 4 ipucu

Tüketici verilerinin toplanması son on yılda patladı. Kullanıcılar olarak, bu gevşek şekilde düzenlenmiş dijital çağda, aranan her konu, gönderilen e-posta ve bir arkadaşın gönderisine iki kez dokunarak çok kişisel verileri paylaşmaya çok alıştık. Tüm bu sinyaller, hedefleme ve kişiselleştirme için zengin bir profil oluşturur.

Veriye dayalı pazarlama, yalnızca müşterilerimizle nasıl ilişki kurduğumuz konusunda değil, daha da önemlisi, yeni potansiyel müşterileri nasıl hedeflediğimizde de dönüşümsel bir değişim yaşadı. Ancak birçokları için, bu son derece gelişmiş kitle tabanlı hedefleme çağı, martech endüstrisinin yanıtlayabileceğinden daha fazla soru soruyor. En önemlisi, günümüzün veriye dayalı hedeflemeye olan güveni bir gözetim durumu haline mi geliyor?

Bu son tepki, 2018'de yürürlüğe giren Kaliforniya Tüketici Gizliliği Yasası'na (CCPA) yol açtı. O zamandan beri daha fazla eyalet, hangi kişisel verilerin toplanabileceği, aracılık edilebileceği ve pazarlama için kullanılabileceği konusunda onlara daha fazla kontrol sağladı.

Daha derine inin: Pazarlamacılar neden tüketici gizliliğine önem vermeli?

Mantıklı ve hassas veri hedefleme

Pazarlamacılar olarak, bir kişinin mahremiyetine saygı göstermek ve kişisel reklam deneyimleri oluşturmak için mevcut tüm verileri sorumlu bir şekilde kullanmak her zamankinden daha zorunludur. Küçük bir genel düzenleme ile, kullanıcı için özel olarak hazırlanmış gibi hissettiren kanallar arası kampanyalar oluşturmak için her tür veri parmaklarımızın ucunda. Yine de, hangi reklamların zevkle karşılanacağı ve hangi reklamların müdahaleci ve hatta rahatsız edici hissedeceği ince bir çizgidir.

Tüm bu teknolojinin kullanıcıları olarak, pazarlamacıların haddini aştığını çok iyi biliyoruz. Bu satır, büyük ölçüde neyin satıldığına ve pazarlamacının reklam deneyimini ne kadar kişiselleştirdiğine bağlıdır. Veri stratejileriniz üzerinde yapılan bir iç kontrol, kişisel veya davranışsal verilerin yanlışlıkla bir azınlığı veya potansiyel olarak damgalanmış bir grubu nasıl hedefleyebileceğini hızlı bir şekilde ortaya çıkarabilir.

Evcil hayvan maması satıyorsanız, hassasiyet tetikleyicisini açmadan büyük olasılıkla hiper hedefli ve kişiselleştirilmiş reklamlar oluşturabilirsiniz. Öte yandan, rahatsızlıkları olan kişileri, yeni veya anne adaylarını ve hatta büyük beden kıyafet satın alan kişileri hedefliyorsanız, şunlara yakından bakmak çok önemlidir:

• Hangi veriler kullanılıyor.
• Bu kitleler nasıl modellenir.
• Potansiyel alıcılara karşı mevcut müşterilerinize verdiğiniz mesajları nasıl farklılaştırıyorsunuz?

Hiçbir zaman kesin bir cevap olmadığından, hassas verilerde gezinmek için dört öneriyi burada bulabilirsiniz.

1. Potansiyel olarak damgalayıcı verilerden uzak durun

Hastalık verilerine, LGBTQ+ veya ırksal geçmişe dayalı olarak potansiyel müşterileri hedefleyen reklamlar, bizi çok bariz bir tehlike bölgesine sokabilir. Ancak, damgalayıcı veya çok kişisel olabilecek kitleleri hedeflemenin farkında olmak da aynı derecede önemlidir. Bu kitlelerin daha belirgin bazı örnekleri arasında din, siyasi ilişki, ruh sağlığı, askeri durum ve hatta kişisel veya mali zorlukları ortaya çıkaran veriler sayılabilir.

Martech platformları, son birkaç yılda en hassas kitleleri kaldırdı. Yine de, birçok reklam hedefleme platformu bu verileri daha az göze çarpan türevlerde içerir. Örneğin, artık Meta'nın mülklerinde yarışa göre hedefleme yapamazsınız, ancak yine de BET Ödülleri izleyicilerini hedefleyebilirsiniz.

Mantıklı hedeflemeden hassas hedeflemeye geçmekten kaçınmanın bir yolu, Meta'nın son birkaç yılda kaldırdığı kitleleri gözden geçirmek ve veri stratejilerinizden herhangi birinin müşteriniz veya potansiyel müşteriniz için bir hassasiyet sinirine dokunup dokunamayacağını görmektir.

2. Müşteri ve potansiyel müşteri hedeflemesi için veri kullanımı

Müşterileriniz hakkında veri toplamak, hedefleme için kullanılabilecek her türlü yenilikçi ve akıllı içgörüyü açar. Bununla birlikte, kitleler ve kişiselleştirilmiş öneriler oluştururken kişisel verileri dikkatli kullanma sorumluluğu gelir.

Müşteriniz olabilirler, ancak bazı veriye dayalı önerilerin müşterilerinizi rahatsız edecek ve hatta rahatsız edici bulabilecek şekilde yorumlanabileceğinin farkında olun.

Büyük bir perakendeci, programatik olarak oluşturulmuş reklamlara çok fazla güvendiğinde ve yanlışlıkla büyük beden giyim alıcılarına zayıflama ürünleri için kişiselleştirilmiş reklamlar sunduğunda bunu zor yoldan öğrendi. Tepkinin hızlı olması şaşırtıcı değil. Tüketicileri yanlışlıkla geri plana atmaktan kaçınmak için müşteri yolculuğu boyunca verileri nasıl kullandığınızın farkında olun.

Potansiyel müşteri hedeflemesi için, kişisel olarak tanımlanabilir verilerin nasıl kullanıldığı konusunda sağduyulu olmak daha da önemlidir. Demografik ve herkese açık kitle verilerine yakın kalmak iyi bir kuraldır.

Hayatta olduğu gibi, reklamcılıkta da markaların iyi bir ilk izlenim bırakmak için bir şansları olduğu doğrudur. Yeni bir potansiyel müşteriye sahip aşırı kişisel bir reklam, kullanıcı hakkında paylaşmaya hazır olduğundan daha fazlasını soran veya tahmin eden bir yabancı gibi hissedebilir.

Yeni potansiyel müşterilerle aşırıya kaçmak, yalnızca daha düşük reklam katılımıyla sonuçlanmaz, aynı zamanda bu güveni geri kazanmanın uzun bir yolu olacak olumsuz bir marka önyargısını hızla tetikleyebilir.

MarTech'i edinin! Günlük. Özgür. Gelen kutunuzda.

İşleniyor... ABONE OL

Şartlara bakın.

3. Neden veri topladığınız konusunda net olun

Hem müşterilerinize hem de potansiyel müşterilerinize şu konularda açık olmak her zaman iyi bir fikirdir:

• Bilgilerini sizinle paylaşmalarının onlara ne faydası var.
• Verilerini nasıl korumayı ve kullanmayı planladığınız.

Tüketiciler artık veri kullanımı konusunda akıllı. Verilerin yalnızca ürün önerileri için mi yoksa özel reklamlar ve/veya kişiselleştirme için mi kullanılacağını onlara bildirmek çok önemlidir. En önemlisi, bir perakendeci veya veri kooperatifi kullanıyorsanız, tüketicilere, verilerinin bölümlerinin ilgilenebilecekleri ürün ve hizmetler için diğer benzer pazarlamacılarla paylaşılabileceğini bildirin.

Kritik bir veri toplama parçası, müşterilerinize verilerinin pazarlama hizmetlerinin bir kısmı veya tamamı için kullanılmasından vazgeçmeleri için kolay bir yol da sağlıyor.

Daha derine inin: Çerez onayının ötesine geçmek: Veri uyumluluğunu sağlamak için 3 strateji

4. Geleneksel veri toplamayı unutmayın

Üçüncü taraf tanımlama bilgilerinin kullanımdan kaldırılması ve iOS cihazlar için veri paylaşımına yönelik sürekli gelişen kısıtlamalar ile birlikte, kullanıcı verilerini yakalamanın denenmiş ve gerçek yollarına bakmak artık daha da önemli hale geldi.

İster kasada e-posta adresleri toplamak, ister markanız için müşterilerinizi veya potansiyel müşterilerinizi 'üyelere özel' içerik veya haber bültenlerine abone olmaya teşvik eden zengin bir içerik stratejisi geliştirmek olsun.

Yeni veriler toplamanın başka bir yolu, markanız için yüksek müşteri ilgisine sahip diğer markalarla çalışmak ve markanızla etkileşim kurma olasılığının ideal olduğu ve ideal olarak, ekran veya sosyal medya üzerinden doğrudan posta veya hedef göndermek için ikinci taraf veri varlıkları oluşturmaktır. satın alma, hazır hedef kitle seçimlerinden daha yüksektir.

Buna harika bir örnek, Lulu Lemon dahil olmak üzere birinci sınıf fitness markalarını ve hatta Vuori gibi butik markaların, ürünlerini lüks fikirli fitness tüketicileriyle satmak ve pazarlamak için Equinox ile ortak olduğunu görmektir.

Aşırıya kaçmadan reklam hedefleme stratejinizi en üst düzeye çıkarın

Kitleye dayalı hedefleme sürekli gelişmektedir. Veriye dayalı hedefleme yapmak için bize ilk araçları veren veri bilimcisi, insanlara doğru ürünle, doğru zamanda doğru mesajla ulaşma vaadiyle karmaşık programlı veri modellemeye güveniyordu.

O zamandan beri öğrendiklerimiz, bu söz sonunda mümkün olsa da, bu kaldıraçlardan hangilerini çekeceğimize ve hangilerini geri çekeceğimize karar vermenin bize bağlı olduğu, böylece aşırıya kaçmamamız ve pazarlama ve mesajlarımızı her zaman güvenli bir şekilde güvende tutmamız gerektiğidir. müşterilerimizin konfor bölgesi.

Bu makalede ifade edilen görüşler konuk yazara aittir ve mutlaka MarTech değildir. Personel yazarları burada listelenir.