Müşteri Veri Platformu: Nedir ve Pazarlamacıların Neden Birine İhtiyacı Var?

Veri, her yerde veri – ancak pazarlamacılar nereden başlar?

Bir turist olduğunuzu ve kendinizi yabancı bir ülkede bulduğunuzu hayal edin. Bölge içinde kendinizi nasıl yönlendiriyorsunuz?

Bu ikilemin bariz cevabı elbette bir harita kullanmaktır.

Haritanızda yalnızca belirli konumların koordinatları varsa, ancak adları yoksa? Hala hedefinizi bulabilir misiniz?

Buradaki sorun, herhangi bir veriye sahip olmamanız değil. Aksine, elinizde bol miktarda veri var, ancak bunu nasıl anlamlandıracağınızı bilmiyorsunuz.

Pazarlama ekiplerinin ölçülebilir veriler bulmakta zorlandığı bir zaman vardı. Bugün, işletmelerin elinde analiz edilmeyi ve kullanılmayı bekleyen ezici miktarda veri var.

Pazarlamacıların orada yatan veri miktarıyla ilgili bir sorunu yok; ancak verilerden değer çıkarmak bazı aksaklıklar yaratıyor gibi görünüyor.

Pazarlama ekiplerinin sosyal medya analizlerine, davranışsal verilere, tıklama oranlarına, pazar istihbaratına ve çok daha fazlasına erişimi vardır. Günümüzde farklı veri kümelerini yakalamaya ve analiz etmeye yönelik tonlarca yazılım aracı bulunmaktadır. Ancak bu kanallardan elde edilen veriler genellikle bağımsız olarak değerlendirilir. Pazarlamacılar, tek bir müşteri görünümü elde etmek için ayrı veri kümelerini nasıl birleştirir?

Keşke çeşitli kaynaklardan ve kanallardan veri toplayan ve bir müşteri yolculuğunda farklı temas noktalarında bir müşteriyle ilgili eyleme dönüştürülebilir öngörüler sağlayan tek bir birleşik müşteri veritabanı olsaydı.

Bunun gibi platformlar var. Onlar aranmaktadır   müşteri veri platformları.

Neden CDP'ler hakkında bilgi sahibi olmalısınız?

CDP'ler, pazarlama teknolojisi (martech) mahallesinin en yeni sakinleridir. Muhtemelen “Başka bir pazarlama teknolojisi aracı mı? Ben almayayım." Ve bugün binlerce pazarlama teknolojisi çözümü olduğunu göz önünde bulundurarak, bu şekilde düşünmekte haklı bile olabilirsiniz.

Ancak CDP'ler, bir pazarlama otomasyon aracı veya bir CRM ile aynı şey değildir. Hepsi martech araçları olabilir, ancak her birinin belirli işlevleri vardır. Birine sahip olmak hiçbir şekilde diğerinin yerini tutmaz.

Bunu kaşık ve bıçak olarak düşünün - ikisi de çatal bıçak takımıdır, ancak bunlardan yalnızca birinden çorba içebilirsiniz.

CDP nasıl çalışır?

Bir müşterinin yolculuğunun, birinin mağazaya girip alışveriş yapması kadar basit olduğu günler geride kaldı. Teknoloji, tüketicileri ve işletmeleri çok kanallı deneyimlerle kutsadı. Çok kanallı stratejiler, müşteri erişimi sorununu ortadan kaldırırken, yeni bir sorun ortaya çıkıyor.

Müşteri yolculukları, yalnızca birkaç adımda sonuçlanan düzenli, düz çizgiler değildir. Bugün, bir müşteri yolculuğu herhangi bir kaynaktan başlayabilir ve belirli bir süre boyunca birkaç adım arasında geçiş yapabilir. Müşteri yaşam döngüsü boyunca bir müşterinin işletmeyle yaptığı her etkileşimde veriler üretilir.

Potansiyel müşteri yaratma amaçlı genel bir pazarlama kampanyasına bir göz atalım.

Pazarlama ekibiniz tüm temellerini kapsamaya çalışacak ve sosyal medyada sayısız hedefli reklam yayınlayacak, e-postalar gönderecek ve kampanya etrafında içerik oluşturacaktır. Yürütülen herhangi bir kampanya, genellikle organik ve ücretli çabaların bir karışımıdır.

Kampanyanın sonuna doğru, performansını ve oluşturulan olası satışları değerlendirirdiniz. E-posta kampanyalarından, sosyal medya reklamlarından, açılış sayfalarından ve web sitesinden elde edilen tüm potansiyel bilgiler derlenir ve ortak bir veritabanına (muhtemelen bir CRM) yerleştirilir.

Görev tamamlandı, değil mi?

Herhangi bir pazarlama kampanyasının nihai amacının yalnızca pazarlama için nitelikli potansiyel müşteriler (veya MQL'ler) oluşturmak ve listeyi satış ekibinize göndermek olduğunu düşünüyorsanız, pazarlama çabalarınıza bakış şeklinizi yeniden değerlendirmek isteyebilirsiniz.

İnsan davranışı, birinin bir kampanyaya tepki verme şeklini belirler. Gördükleri ilk CTA düğmesiyle sallanan müşteriler, hepimizin başarmak istediği bir şeydir, ancak oldukça açık bir şekilde standart gerçeklik değildir.

Müşteri davranışını incelemek, onlarla neyin tıkladığını anlamanıza ve CTA'lara tıklamalarını sağlamanıza yardımcı olabilir. Burada bir CDP devreye giriyor.

Veri toplama

CDP'ler, adından da anlaşılacağı gibi, müşteri verileriyle ilgili her şeyle ilgilenir. Bir kanal herhangi bir müşteri etkileşimine maruz kaldığında oluşturulan birden çok veri akışı vardır. Veri türüne ve kaynağına bağlı olarak, bu akışlar farklı platformlarda ve sistemlerde bulunur.

Teknolojiden anlayan pazarlamacılar, birkaç araç ve analitik hakkında zaten bilgi sahibidir. Daha önce de belirtildiği gibi, günümüz pazarlamacıları, her türden veriyi istikrarlı bir şekilde toplayan bir dizi araç ve platforma sahiptir.

Tüm bu platformlar, bir entegrasyon eklemediğiniz sürece bu verileri diğer araçlarla otomatik olarak paylaşmaz. Artık birden fazla platformda silolanmış bir sürü veriyle baş başa kaldınız. Verilerden sonuç çıkarmak, her platformu ayrı ayrı kontrol etmeyi ve diğer platformlarla karşılaştırmayı gerektirir.

Olayları bir perspektife oturtmak için, bir banliyödeki her evden bir havuz doldurmak için bir bardak su toplamayı mı tercih edersiniz? Yoksa merkezi bir su kaynağına bağlı bir hortum mu kullanmayı tercih edersiniz?

Şimdi tüm bu platformlardan ve araçlardan gelen verilerin tek bir dev tankta birleştirildiğini hayal edin.

Bu, bir CDP'nin yaptığı ilk adımdır: verileri tek bir birleşik platformda toplayın ve birleştirin. Artık bir pazarlama sistemleri merkezine dağılmış kırıntıların aksine eksiksiz bir resme sahipsiniz.

Veri analizi ve profil oluşturma

Tüm veriler tek bir platformda merkezileştirildikten sonraki adım, bu verileri okumak ve analiz etmektir.

Müşteriler, müşteri olarak görülmekten hoşlanmazlar. Bir web sitesinde bir hit olarak değil, bireyler olarak görülmek istiyorlar. Pazarlamacıların, akan verileri göz önünde bulundurarak insanları görmeleri zorlaşabilir, bu da beklentilerin bir Excel sayfasındaki bir hücre gibi görünmesini sağlar.

Toplanan her tür veri bir amaca hizmet eder. Bir araya getirildiğinde, veriler bir profilin veya bir kişinin resmini çizebilir. CDP'ler benzersiz ve kapsamlı profiller oluşturma ayrıcalığına sahiptir.

Toplanan veriler önce temizlenir ve tekilleştirilir. Ardından, belirli bir müşteri için benzer veri kümeleri gruplandırılır. Bu veriler, kimlikleri, davranışları, beğenileri ve beğenmedikleri gibi açıklayıcı ayrıntıları ve etkileşimde bulundukları işletmelere ilişkin algıları içeren birleşik bir müşteri profili oluşturmak için kullanılır.

CDP tarafından toplanan veri miktarı göz önüne alındığında, bu profillerin son derece ayrıntılı olması şaşırtıcı değildir. Bu gibi profillerden, bir açılış sayfasından alınacak kimlik bilgileri ve iletişim bilgilerinden daha fazla bilgi toplayabilirsiniz.

Profilleri segmentlere ayırma

Her müşteri belirli bir şekilde hareket eden ve davranan bir birey olsa da, birkaç müşterinin ortak kalıplar sergilediği zamanlar vardır.

Örneğin, belirli bir demografiye ait olan kişiler, mesajlarla farklı şekilde ilişkilidir. Y kuşağı daha rahat ve güncel mesajlaşmayı tercih ediyor. Baby boomers muhtemelen memleri bir iletişim biçimi olarak takdir etmeyecektir.

Daha önce oluşturulan profillerden, CDP'ler, platformda zaten var olan verilere dayalı olarak bir miktar hizalama sergileyen profilleri eşleştirebilir. Pazarlamacılar, müşteri profillerini bölümlere ayırarak, mesajları ve reklamları doğru kişilere göre hiper kişiselleştirebilir.

CDP'nin CRM'den farkı nedir?

CDP'ler ve CRM'ler ilgili olsaydı, kardeş olmazlardı. İsterseniz uzaktan kuzen olabilirler.

Şimdiye kadar, 'müşteri verileri' terimini birkaç kez görmüş olmalısınız. Veriler ve CDP'lerin daha fazla müşteri verisi analizi için bunları nasıl topladığı hakkında çok konuşuldu.

Merak ediyor olabilirsiniz, “Bu CDP'lerle ilgili tüm saçmalıklar nedir? Müşteri ilişkileri yönetimi yapmayın   araçlar (CRM'ler) aynı şeyi mi yapıyor?"

Kısa cevap? Numara.

Biraz daha uzun cevap? CRM'ler zaten bildiğiniz verileri içerirken, CDP'ler bir süre boyunca bilemeyeceğiniz verileri toplar.

Bir CDP ve bir CRM arasındaki farkları yıkmanın zamanı geldi.

Açık olmak gerekirse, CRM'ler ve CDP'lerin birkaç ortak noktası vardır: ikisi de veri toplar ve analiz eder. Fark, gerçekten bu araçların topladığı veri türünde yatmaktadır.

CRM'lerin, potansiyel müşteriler ve mevcut müşterilerle olan etkileşimleri takip etmesi ve iş geliştirme ekipleri için tüm satış sürecini otomatikleştirmesi amaçlandı. Hem satış hem de pazarlama ekipleri için harika bir araçtır, özellikle de müşteriyle ilgili bilgileri hızlı bir şekilde almak isteyen varsa.

Bununla birlikte, CRM'ler, çeşitli kaynaklardan gelen bol miktarda veriyi işlemek için tasarlanmamıştır.

Bir CRM'de sakladığınız veriler birkaç alana düzgün bir şekilde paketlenir. Müşterinin adı, unvanı ve iletişim bilgileri gibi temel ayrıntıları bilmek isteyenler için bir bilgi kartı olarak düşünün. Bir müşterinin satın alma kalıpları, bir kullanıcının takip edebileceği hashtag'ler veya çevrimiçi etkinlikleriyle ilgili bilgilerin CRM'de yeri yoktur.

CRM ve CDP arasındaki en büyük fark, CRM'lerin yalnızca bilinen verileri içermesidir.

Şu anda huni içinde bir yerde bulunan mevcut müşteriler veya potansiyel müşteriler hakkında bilgi bulacaksınız. CRM'ler, daha önce hiç tanışmadığınız potansiyel müşterilerle ilgili verileri çıkaramaz. CDP'ler, hem bilinen hem de bilinmeyen verilerle çalışabilecekleri düşünüldüğünde, çoğu martech aracına göre bir avantaja sahiptir.

CRM'ler verileri serbest akışlı bir şekilde işlemek için donatılmadığından, bir CRM'de veri beslemenin önceden CSV dosyaları veya Excel elektronik tabloları aracılığıyla yapılması gerekir. Sistem, verileri yalnızca belirli bir şekilde biçimlendirilmişse tanıyabilir.

Öte yandan, CDP'ler çeşitli kaynaklardan veri almak için inşa edilmiştir ve bir tür merkezi depo görevi görmesi amaçlanmıştır. İletişim bilgileri gibi kimlik verilerini işlemek için donatılmıştır. Yine de, çevrimiçi ve çevrimdışı veriler ve davranışsal veriler gibi diğer veri türlerini de alabilir ve anlamlandırabilirler.

Bu, CRM'lerin gereksiz olduğu ve ilgili bilgileri içermediği anlamına gelmez. CRM'ler, müşteri döngüsünün tüm aşamalarında potansiyel müşterileri izleme ve onlarla etkileşim kurma konusunda mükemmeldir. Bunlar mükemmel iletişim yönetimi araçlarıdır, otomatik iş akışları için hükümlere sahiptir ve anlaşma kapanışları hakkında da zamanında raporlar sağlar.

Bu sadece neyi ne zaman ve hangi araçla başarmanız gerekebileceği meselesidir.

CDP'nin DMP'den farkı nedir?

Yelpazenin diğer tarafında, veri yönetim platformlarımız (DMP'ler) var.

CRM'ler tanımadığınız kişilerin verilerini yakalayıp analiz edemese de DMP'ler bir dizi kaynak ve ortamda yapılandırılmamış verileri toplayabilir. Buradaki dostumuz CDP'ye oldukça benziyor, değil mi?

DMP'ler geleneksel olarak adtech'in bir bileşeni olarak bilinir. Yeniden hedefleme reklam çabalarını kolaylaştırmak için çerezler gibi üçüncü taraf verilerine güvenirler. Ancak bu toplu veriler, anonim segmentlere odaklandığından bireysel müşterilere işaret edemez.

Üçüncü taraf verileri, Facebook ve Instagram gibi sosyal medya sayfalarındaki işletmelerin reklamları bu anonim segmentlere yeniden hedeflemesini kolaylaştırır. Bu, her zaman bu segmentlerdeki insanların satın alacak bir şey aradığı anlamına gelmez.

Diyelim ki birisi özel evcil hayvan aksesuarları için bir Instagram reklamına tıkladı. Bu kişinin bir evcil hayvanı bile yok ve muhtemelen sadece bir arkadaş arıyordu. Böyle birinin gerçekten bir köpek künyesi satın alma olasılığı nedir?

Öte yandan CDP'ler birinci taraf verilerini toplamaya odaklanır. Bu, doğrudan bir müşteriden toplanan verilerdir ve verilerinizin ne kadar doğru olabileceğini belirlemeye yardımcı olur. Bunlar, tanıdığınız, geçmişte etkileşimde bulunduğunuz veya işletmenizden satın almış olduğunuz müşterilerdir. Kendisiyle ilişkili bir yüze sahip somut verilerdir.

CDP'ler ayrıca kendilerini DMP'lerden başka bir faktörle ayırır: kalıcı müşteri profilleri.

DMP'ler, tıpkı CDP'ler gibi çeşitli veri noktalarından bilgi toplar. Bu verileri, segmentleri düzenlemek ve hedeflenen reklam kampanyaları için kitleler oluşturmak için kullanırlar. Bu yine, CDP'lerin yapabileceklerine benzer. Ancak bu kitle segmentleri kalıcı profiller değildir. DMP'ler tanımlama bilgisi tabanlı olduğundan, toplanan veriler bir tanımlama bilgisi kadar sürer - 90 gün.

CDP'ler, son kullanma tarihi olmayan veriler içerir. Bu veriler büyümeye devam edebilir, bir müşteri profilini kullanım ömrü boyunca zenginleştirebilir ve her zaman yeşil kalmasını sağlayabilir. Kalıcı bir müşteri profiline sahip olmanın anlamı budur.

CDP'ler, yalnızca reklamcılıkla sınırlı olmayan genel pazarlama faaliyetleri için mükemmeldir. Erişimini yalnızca müşteri farkındalığı ve işe alım ile sınırlı kalmayıp tüm müşteri yolculuğuna yayan veri entegrasyonlarına sahiptir.

Yine, CDP'lerin bir DMP'nin yerine geçtiği söylenemez. VYP'ler reklam amaçlıydı ve bir VYP'nin birkaç haftadan eski verileri tutmasının bir anlamı olmazdı. Bir düşünün, çamaşır makinesi arayan biri artık sonsuza kadar çamaşır makinesi almayı düşünmez, değil mi?

Sonuç olarak, CDP'ler tek bir ifadeyle VYP'lerden ayırt edilebilir: VYP'ler reklamverenler içindir; CDP'ler pazarlamacılar içindir.

CDP, CRM ve DMP'ye Genel Bakış

Bir CDP ne tür verilere ihtiyaç duyar?

CDP'ler, verileri seven çok yönlü teknoloji parçalarıdır.

Günümüzde veriler birçok biçimde ve birçok yerden gelmektedir. Dünyanın giderek daha fazla kanallar arası ve mobil uygulama merkezli hale gelmesiyle birlikte, CDP'lerin ortamlarda her türlü kullanılabilir veriyi işlemek için iyi donanımlı olması şaşırtıcı değildir.

Öncelikle bu veriler müşteri verileridir.

Müşteri verilerinin geniş terimi kapsamına giren farklı veri türleri vardır. Bir bütün olarak müşteri verilerini oluşturan birkaç veri türü şunlardır:

İletişim bilgileri ve kimlik verileri

Müşteri verileri hakkında konuştuğumuzda baktığımız ilk şey, onların kimliğidir. Kimlik, her bireyin özünde yer alır ve kiminle etkileşimde bulunduğunuzu anlamak, kişiselleştirmenin ilk adımıdır.

Kimlik verileri, Kişisel Olarak Tanımlanabilir Bilgiler (PII) olarak da adlandırılabilir. Bu önemlidir, çünkü bu bilgiler CDP'lerin her müşteri için ilişkili tanımlayıcılar oluşturmasına yardımcı olur.

Kimlik verileri aşağıdakilerden oluşur:

• İsim (ilk, orta ve son)
• Geçerli fiziksel adres
• E-posta adresi
• Doğum tarihi
• İletişim bilgileri (cep telefonu numarası, sabit hat numarası)
• Giriş detayları
• Devlet tarafından verilmiş kimlik (Ehliyet numarası, SSN, pasaport numarası,)
• Sosyal Güvenlik numarası
• Banka bilgileri (Banka hesap numarası, kredi/banka kartı numarası)

Nitel veriler

Nitel veriler panjurları kaldırır ve müşteriyi anlamanızı sağlar. Pazarlamacıların bir bakış açısı kazanmasına ve bir müşterinin ne aradığını yorumlamasına yardımcı olur. Bu tür veriler çok geniştir ve müşteri davranışı, tutumu ve müşteri katılımı hakkında fikir verebilir.

Nitel veriler genel olarak katılım, davranışsal ve duygusal veriler olarak sınıflandırılabilir. Üçüne de daha yakından bakalım.

Etkileşim verileri

Katılım verileri size ölçülebilir veriler sağlar. E-posta tıklama oranlarından bir müşterinin web sitenizi ziyaret etme sayısına kadar, etkileşim verileri size hedef kitlenizin ne kadar ilgilendiğini söyler. Pazarlama ekiplerinin bir kampanyanın ne kadar iyi performans gösterdiğini veya bir ürün lansmanının ne kadar başarılı olduğunu ayırt etmesine yardımcı olabilecek somut verilerdir.

Katılım verileri aşağıdakileri içerir:

• Sosyal medya etkileşim oranları
• Video görüntüleme sayısı
• Kampanya dönüşüm oranları
• Web sitesi trafiği
• E-posta açma oranları ve tıklama oranları
• Müşteri sorguları ve demo istekleri
• Davet kabul oranları
• Reklam tıklamaları ve dönüşümler
• Kapılı içerik indirmeleri

davranışsal veriler

Davranışsal veriler, bir müşterinin karar verme süreci hakkında çok şey ortaya çıkarabilir ve bir müşteri yolculuğundaki kalıpları gözlemlemeye yardımcı olabilir. Müşterileriniz için sempatik hissetmek ve ses çıkarmak için, onları neyin harekete geçirdiğini anlamak, hedef kitleniz arasında daha derin bir bağlantı ve alaka kurmanın harika bir yoludur.

Davranışsal veriler ve katılım verileri arasında çok fazla örtüşme olsa da davranışsal veriler, bir müşterinin bir işletmeyle ne sıklıkta etkileşim kurduğuna dair daha fazla fikir verir.

Davranışsal veriler, aşağıdakiler gibi içgörüler sağlayabilir:

• Bir müşterinin bir web sayfasında kaldığı süre
• Bir müşterinin bir ürünü ne sıklıkla sipariş ettiği
• Müşteri günün hangi saatlerinde bir web sitesini ziyaret etmeye daha yatkındır?
• Ortalama müşteri harcaması
• Müşterinin en az aktif olduğu haftanın hangi günleri

duygusal veriler

Günün sonunda bizi insan yapan şeyin duygular olduğunu düşünürsek, bu dikkate alınması gereken önemli bir veri kaynağıdır.

Duygusal veriler, bir müşterinin duyguları, bir ürüne yönelik tutumu ve beğenilebilirliği hakkındaki bilgileri ifade eder. Bu somut bir veri olmadığı için, somut bir içgörü elde etmek yazılıma girmek zor olabilir.

Bu sorunu aşmak için, daha somut hale getirmek için duygusal verilerin ölçülebilir bir şeyle birlikte sunulması gerekir. Bunu yapmanın bir yolu, anketler kullanmak ve müşteri memnuniyetini değerlendirmektir. Bu anketlerin çoğu sayısal olarak değerlendirildiğinden, bir sayıyı bir duygu ile ilişkilendirmek daha kolay hale gelir.

Duygusal veriler aşağıdaki bilgileri toplar:

• Müşteri memnuniyeti
• Belirli bir ürün veya hizmet hakkındaki görüşler
• Müşteri duyguları
• Fiziksel özelliklere karşı tutum
• Müşteri ağrı noktaları
• Belirli bir ürüne veya mesajlaşmaya yönelik beğeniler ve beğenmemeler

CDP'nin Faydaları

Görünenin aksine, CDP'ler sadece veri ambarları değildir. Bir ton veri alıyorlar, ancak çok sayıda amaca hizmet ediyorlar. İşte bir CDP'nin sergilediği birçok faydadan sadece birkaçı.

Müşteri deneyimini geliştirin

Bir müşteri veri platformunun tüm felsefesi, verileri müşterileri daha iyi anlamak için kullanmaktır. Daha iyi anlayış = daha iyi ilişkiler.

Günümüzde müşteriler, baktıkları her cihazda reklamlar, kampanyalar ve mesajlarla bombardımana tutuluyor. Çoğu müşterinin kendilerine sunulan reklamların aşırı farkında olduğu bir noktaya geldi. Banner körlüğü, tüketicilerin ayrıntılı görüntülü reklamları engellediği gerçek bir şey haline geldi.

Günümüzde kampanyalar tüketiciler tarafından kontrol edilmektedir. YouTube'un "Reklamı Atla" düğmesi, izleyicilerin bir reklamı tıklamasına olanak tanır. Google, ortalama bir internet kullanıcısına hangi reklamların gönderileceğini dikkatle seçer. Tüketiciler, "Bu reklamı göstermeyi durdur" düğmesine kolayca tıklayabilirler.

Tüketiciler, tahammül etmeye istekli olduklarını ve reklam engelleyiciyi neleri kullanacaklarını seçerek zaten büyüyen segmentasyon sürecine katkıda bulunuyorlar.

Bu nedenle kişiselleştirme, tüm pazarlama faaliyetlerinde anahtar hale gelir.

Geçmiş yıllarda, markaların izleyicilerle bağlantı kurmasının tek yolu, gösteriler arasında her televizyonda patlayan ülke çapında bir kampanyaydı. Bugün tüketicilerle çevrimiçi ve çevrimdışı kanallar aracılığıyla bağlantı kurma fırsatları artmış olabilir, ancak bir işletmenin onlara anlamlı bir şekilde ulaşma yeteneği son derece zorlu hale geldi.

CDP'ler ile tahakkuk eden veriler ilgili mesajlaşmayı oluşturmak için kullanılabilir. Sunulan şey kişisel olarak alakalıysa, tüketiciler kampanya çabalarına karşı isteksiz hissetmeyeceklerdir. Bu genel durumu iyileştirir   müşteri deneyimi   bir marka ile müşteri bağlılığını artırır.

Niş kitle segmentlerine ulaşın

CDP'ler, ayrıntılı segmentasyonun bir rüya gibi çalışmasını sağlar. Pazarlamacıların elinde sınırlı bir bütçe vardır. Her dolar, ücretli kampanyalara girdiğinde önemlidir. Hedefli reklamlar yeni bir fikir değildir. Sayısız pazarlamacı ve reklam yöneticisi bu yaklaşımı kullandı.

LinkedIn reklamlarına bakın.

Belirli bir süre için bir kampanya oluştururken, LinkedIn, hedef kitleyi belirli bir insan grubuna kadar daraltmak için birçok filtre sunar. Bu filtrelerin çoğu demografik, coğrafi, atama, endüstri, şirket adı vb.

Peki ya Kenya'da bir kredi yönetim yazılımı arayan ve web sitenize rastlamış, ancak hiç demo talep etmemiş olan tüm neobankaların Teknolojiden Sorumlu Başkanlarını hedeflemek isteseydiniz?

Bir CDP bu kadar ayrıntılı olabilir. Adil olmak gerekirse, LinkedIn gibi kampanya platformları, aradığınız kitleyi filtrelemeye oldukça yaklaşıyor. 2020 boyunca, dünya çapındaki reklam harcaması   %56.4 arttı.

Daha fazla işletme çevrimiçi kampanya çabalarını hızlandırdı. Genel bir kitleye yönelik bir kampanya için ödeyeceğiniz miktar, diğer işletmelerin ödemeye hazır olduklarının yarısı olabilir. Ve hepimiz altın kuralı biliyoruz: en yüksek teklifi veren her zaman kazanır.

Ürününüzü satın alacağı veya ürünle etkileşime geçeceği kesin olan son derece niş segmentleri hedeflemek, bu pazarlama bütçesini harcamanın en iyi yoludur.

Tüm verilerin düzenlenmesi

Veriler harika. Dünyanın işleyişini sağlayan, görevleri daha doğru yapan ve birçok soruyu yanıtlayan şey budur. Çok fazla veri diye bir şey yoktur, ama kesinlikle çok fazla örgütlenmemiş veri diye bir şey vardır.

Bir CDP ile hemen görülebilecek en belirgin fayda, veri organizasyonudur. Çoğu pazarlamacı zaten ellerinde birkaç martech aracıyla oynuyor. Tüm bu araçlar yaptıkları işte uzmandır ve bir ton veri biriktirir.

Biraz sorun yaratan, veriler toplandıktan sonra olanlardır.

İşletmeniz büyüdükçe hedef kitleniz de büyür. Bu, çoklu etkileşim “anları” ile sonuçlanır. Web analitiği aracınız, web sitenizin ne kadar isabet aldığını size söyleyecektir. Otomasyon araçlarınız, açılış sayfalarınızın kaç form kaydı aldığını size söyleyecektir. E-posta aracınız, gönderilen son e-posta kampanyasını kaç kişinin açtığını size söyleyecektir.

Bütün bunlar elinizin altında olması gereken harika bilgiler, ama ya bir kişinin yolculuğunu incelemek isteseydiniz?

CDP'ler tüm bu verileri alır ve çok daha kolay bir genel bakış için temizler. Bir CDP, elimizdeki her araçla entegre olarak, birleştirilmiş bir veri merkezi oluşturabilir ve ortak verileri bir kişi altında ayırabilir.

Yinelenen veriler kaldırılır ve bir CDP'deki tüm veriler gerçek zamanlı veri akışıyla senkronize edilir. CDP'ler veri silolarını kırar ve güneşin altındaki tüm veriler için birleşik bir platform oluşturur. Bunu tüm müşterileriniz için Wikipedia olarak düşünün.

Geliştirilmiş veri koruması

Veri gizliliği son on yılda oldukça yapışkan hale geldi. Kullanıcıların verilerini korumak için belirlenen yasalar ve düzenlemelerle, veri gizliliğini herhangi bir stratejinin ön saflarında tutmak zorunlu hale geliyor.

Genel Veri Koruma Yönetmeliği (GDPR) mevzuatı, AB'deki işletmelerin veri yönetişimi uygulamalarına uymasını gerektirir. Bu uygulamalara uyulmaması işletmeleri ciddi şekilde etkileyebilir. Onaysız alınan müşteri verilerinin şirketlerle yasal savaşlara yol açtığı birçok vaka olmuştur.

Konuyla ilgili örnek: Hedef

Hedef   promosyon faaliyeti için tüketici verilerini aldı. Promosyonlar alırken, perakende zincirinin aradığı türden değildi.

Kampanya, ellerindeki müşteri verilerine dayanarak hamile olduklarını düşündükleri kadınlara, hamilelerle ilgili tüm ürünler için kuponlar gönderdikleri doğum bölümü içindi. Bu kuponun alıcılarından biri, ailesine hamileliğini hayal edilebilecek en kötü şekilde gösteren genç bir kızdı.

CDP'ler öncelikle birinci taraf verilerini topladığı için işletmeler, verilerinin doğru olduğunu ve daha da önemlisi rıza yoluyla elde edildiğini bilir. İyi düşünülmüş bir veri yönetişimi uygulaması oluşturmak ve bunun yanında bir CDP kullanmak, çok fazla ayrıntıya girmeden veya yasal sonuçlarla karşılaşmadan elinizdeki verilerin tam da ihtiyacınız olan şey olmasını sağlamanın kesin bir yoludur.

CDP'ler bir pazarlamacının en iyi arkadaşıdır

Göre   CDP Enstitüsü, "Bir CDP, pazarlamayı veri birleştirme projesinin doğrudan kontrolüne vererek, doğrudan pazarlama gereksinimlerine odaklanmasını sağlamaya yardımcı olur."

Bir CDP'ye sahip olmanın en büyük yararlarından biri, pazarlamacıları akılda tutmak için tasarlanmış olmasıdır. Pazarlama akıllı ve veri odaklı olmalıdır ve bir CDP, oraya ulaşmanın platformudur.

Bir CDP, verilerini alakalı kalmak için sürekli güncelleyen bir Wikipedia sayfası gibi davranmakla kalmaz, aynı zamanda güçlü bir müşteri analitik aracı da olabilir.

Veriler, kişiler ve profiller halinde düzgün bir şekilde düzenlendiğinden, raporlar oluşturmak ve ilişkilendirme modelleri oluşturmak kolaylaşır. Hangi faaliyetlerin olumlu sonuçlar verdiğini ve hangi sayılarla pazarlamacıların kampanya ilerlemesini ve pazarlama büyümesini tutarlı bir şekilde ortaya koyan somut modeller ve grafikler oluşturmasına yardımcı olabileceğini değerlendirmek.

Ayrık sistemlerden veri hesaplamak zorunda kalmamak, pazarlamacıların daha fazla değil, daha akıllı çalışmasına yardımcı olur.

En iyi 5 müşteri veri platformu

Aşağıdaki liste, piyasadaki en iyi müşteri veri platformları için gerçek kullanıcı incelemelerini içerir. Müşteri veri platformu (CDP) kategorisine dahil edilmeye hak kazanmak için bir ürünün:

• Birleşik ve kapsamlı bir müşteri profili sağlamak için farklı sistemlerdeki verileri temizleyin ve tekilleştirin
• İlgili kitle listeleri sağlayarak pazarlama kampanyası hedefleme performansını artırın
• Her müşterinin 360 derecelik bir görünümünü sunun
• Kesintisiz kampanya lansmanlarına izin vermek için kanallar arası ve çok kanallı iletişimi kolaylaştırın
• Çeşitli çevrimiçi ve çevrimdışı kanallardan ve ortamlardan birinci, ikinci ve üçüncü taraf verilerini toplayın ve birleştirin ve tek bir platformda saklayın

* Aşağıda, G2'nin Bahar 2021 Grid Raporundaki önde gelen beş müşteri veri platformu bulunmaktadır. Bazı incelemeler netlik için düzenlenebilir.

1. Segment

Segment   pazarlama ekiplerine tek bir müşteri görünümü sağlayan ve onlara yolculukları boyunca kişiselleştirilmiş deneyimler sunan bir müşteri veri platformudur. Pazarlamacıların bir müşterinin satın alma olasılığını tahmin etmesine yardımcı olan eğilim modellemesi sunar.

Kullanıcıların beğendikleri:

"Bir API uygulayarak, istediğimiz kadar aşağı akış aracı kullanmakta özgür olabiliriz. Dahası, tek bir olay API'sini standart hale getirerek ekibimiz hangi olayların izlenmesinin önemli olduğu konusunda eleştirel düşünmeye zorlanır ve bir platformdaki bir olay, başka bir platformdaki bir olayla aynı anlama gelir. Segment, aynı olay akışını almayı ve Redshift veya Snowflake gibi bir veri ambarına arşivlemeyi ve tek bir gerçek kaynağı oluşturmayı da kolaylaştırıyor."

-   Segment İnceleme, Jordan H.

Kullanıcıların sevmediği şeyler:

“Bazen basit olması gereken bazı şeyler mümkün değil ve bizim tarafımızda özel geliştirme gerektiriyor. Örneğin, günlükte userId mevcut olsa ve basit bir arama tablosu teorik olarak hile yapsa bile, bir kullanıcının özelliklerine (özel veya hesaplanmış) bakarak bir kaynaktan bir hedefe günlükleri filtrelemek imkansızdır. Sonunda birçok özel işlev ve geri döngü yazmak zorunda kalıyoruz ve bu biraz dağınık oluyor.”

-   Bölüm İnceleme, Julien W.

2. Emarsys

Emarsys   SAP Müşteri Deneyimi portföyünün bir parçası olarak sunulan çok kanallı bir pazarlama otomasyon aracıdır. Çözüm, Müşteri Deneyimi Platformu ile entegredir ve müşteri yaşam döngülerini izlemek için çok kanallı kampanya yönetimi, kitle segmentasyonu ve gösterge tabloları sunar.

Kullanıcıların beğendikleri:

“Emarsys, piyasada mevcut olan en iyi pazarlama çözümüdür. Emarsys kullanıcı dostudur. Pazarlama işinde kullanımı kolay ve çok yararlı. Pano, herhangi bir kullanıcının kampanyalar oluşturabileceği ve işletme için kolayca canlı hale getirebileceği kolaydır. Emarsys'in diğer yazılımlarla entegrasyonu da yerinde. Kullanıcı herhangi bir engel olmadan kullanabilir. Hızlı, hızlı ve eylemlere duyarlı.

Destek ekibi, Emarsys üzerinde çalışmanın en büyük avantajıdır, başından sonuna kadar her zaman hazırdırlar. Kurulumdan farklı kampanyalar oluşturmaya ve kullanıcılara daha iyi bir program deneyimi için çözümler sunmaya kadar yardımcı oldular. Eğitim oturumu üzerinde çalışmayı kolaylaştırdığından Emarsys'in kullanımı oldukça kolaydır. Emarsys'i pazarda öne çıkaran en büyük profesyoneli olan Emarsys, müşterilerine özelleştirilmiş iletişim sunuyor.”

-   Emarsys Review, Himid-Lucao O.

Kullanıcıların sevmediği şeyler:

“Mağaza içi performansı izlemek, çok kanallı performansı izlemeyi zorlaştıran bir zorluk oldu. Bu sorun esas olarak bizim tarafımızdaydı, ancak Emarsys bunu çözebilecek ve pazarlama çabalarımızı bir sonraki seviyeye taşıyabilecek yeni özellikler bulmayı başardı.”

-   Emarsys İnceleme, Vicken B.

3. Exponea

Exponea   müşteri davranışlarını analiz etmek ve pazarlama ekiplerinin çok kanallı kampanyalar başlatmasını ve kişiselleştirilmiş mesajları hedef kitleye iletmesini sağlamak için çeşitli veri kaynaklarından müşteri istihbaratı toplayan uçtan uca bir müşteri veri platformudur.

Kullanıcıların beğendikleri:

"Exponea, şirket içi verilerimizi web sitesi verileriyle doldurmamıza yardımcı oluyor ve daha sonra bunlarla çalışabiliriz! Şimdiye kadarki en iyi araç. Exponea, iç verilerimizi web sitesi verileriyle doldurmamıza yardımcı oluyor ve daha sonra onlarla çalışabiliriz! Gözetim özellikleri ileten e-posta da dahil olmak üzere çok platformlu iletişim için harika bir araçtır ve çarpıcıdır! Belirli müşteriler, müşteri segmentleri için e-posta kampanyalarını ne kadar kolay planlayabileceğinizi seviyorum.

Zamana, olay kategorisine vb. göre tetikleyebilirsiniz. Ayrıca, kaç müşterinin gerçekten e-posta açtığını ve e-postadaki bağlantılara ne kadar tıkladığını görmek de faydalıdır. Bana harika geri bildirimler veriyor ve onları nasıl çekeceğimi ve motivasyonlarını anlamama yardımcı oluyor. Senaryoları çok kullanırım ve size bu harika aracın ne kadar zaman kazandırdığının muhteşem olduğunu söyleyebilirim.”

-   Exponea İnceleme, Martin N.

Kullanıcıların sevmediği şeyler:

"Exponea pek çok harika özelliğe sahip bir araç ama sevmediğim bir şey düşünmem gerekirse, bu, diğer tüm ESP'ler kadar sezgisel olmayan e-posta aracı olurdu. Ayrıca perakende sektörüne yönelik olması ve içerik yerine kitlelere reklam sunmak için Google Ad Manager ile entegrasyon gibi yayıncılar için gereken tüm araçlara sahip olmadığı gerçeği de var."

-   Exponea İnceleme, Brice A.

4. İçeriden öğrenen

içeriden öğrenen   veri birleştirme yoluyla müşteri segmentleri oluşturan çok kanallı bir büyüme yönetimi platformudur. Anketlerden ve kanallar arası kaynaklardan gelen veriler aracılığıyla profilleri eşleştirir ve tahmine dayalı modelleme araçlarından kaynaklanan yapay zeka destekli segmentler oluşturur.

Kullanıcıların beğendikleri:

“The ability of Insider's products to adapt quickly and innovate based on the digital trends is something we love about the platform. The professional support from their account management team, the ease of use, and more importantly the advanced personalization scenarios that are made possible have helped us design some high-performing campaigns that are individualized to each user's preferences.

One of their products, InStory is something that has helped us drive some really spectacular results. We've been able to deliver social-media-like experiences on the desktop and mobile web and coupled with their advanced segmentation features, we were able to target niche audiences with high-performing personalized content.”

-   Insider Review, Yasemin Y

Kullanıcıların sevmediği şeyler:

“We would like to see Insider's panel become available for the mobile platform as well. Since we update our web push content in real-time, it would be easy to be able to do it from a smartphone as well.”

-   Insider Review, Natthanun K.

5. Optimove

Optimove   is a relationship marketing hub that ingests data to provide a unified view of a customer and enables marketers to act on this data to push multi-channel messaging. Optimove has an AI bot, Optibot, that provides actionable recommendations and customer insights.

Kullanıcıların beğendikleri:

“Optimove is a great segmentation tool, which we use to plan, execute, measure, and optimize our marketing activities. It uses a very clever algorithm of segmenting customers based on their behavior, which allows us to send the right offer to the right group of customers, increasing the pick-up rate.

Optimove provides easy-to-read and transparent analytics, which allows us to check the performance of each campaign separately as well as compare target groups and analyze customers' migration.

Our account managers are always helpful, they systematically provide team training and assist us in resolving issues.”

-   Optimove Review, Alena V.

Kullanıcıların sevmediği şeyler:

The Journey creator can be improved by introducing a lifelong control group, to allow the cross-comparison between different journeys. Also, insights gained through Optibot's recommendations can be further improved to become more tailored to Gaming or Retail, depending on which industry the operator belongs to.

-   Optimove Review, Athina Z

Customer data platforms are the maps marketers didn't know they needed

Data can sometimes seem infinite. Cutting through all that noise to find what exactly you're looking for can be a Herculean task, especially if you have all your data spread across disparate systems. CDPs act like a map when assembling all that data and pointing out which way to go.

Want to keep your customers happy? Check out our guide on database marketing to see how you can market to your audience smarter.