Breaking News

3 أسباب لاستخدام بيانات الطرف الأول يمكن أن تستعيد ثقة عملائك


هل لم تتمكن من حضور Rework 2022؟ تحقق من جميع جلسات القمة في مكتبتنا عند الطلب الآن! مشاهدة هنا.


شهد التسويق تغييرات كبيرة على مدى العقد الماضي. في الآونة الأخيرة ، دفع زوال ملفات تعريف الارتباط للجهات الخارجية المسوقين عبر الصناعات إلى إعادة التفكير في استراتيجياتهم وما يجب فعله بمجرد اختفاء ملفات تعريف الارتباط أخيرًا. لكن قبل أن ندخل في ذلك ، من المهم أن نفهم كيف وصلنا إلى هنا.

تم تقديم ملفات تعريف الارتباط للجهات الخارجية كطريقة للمسوقين لتتبع ما يعتقدون أن العملاء يريدونه عبر منصات مختلفة. إذا كان العميل يبحث عن عنصر على أحد مواقع الويب ، فستظهر إعلانات هذا العنصر في كل موقع آخر قام بزيارته. على الرغم من أنها قد تكون في البداية طريقة جيدة لفهم سلوك المستهلك بشكل أفضل ، إلا أنها دفعت العملاء في الواقع إلى فقدان الثقة في العلامات التجارية التي أحبوها مع جعل الأمر أكثر صعوبة للعلامات التجارية للحصول على إحساس حقيقي بما يريده عملاؤهم بالفعل.

نتيجة لذلك ، بدأت العديد من العلامات التجارية في التحول إلى طرق بديلة للتواصل عندما أدركت أنها تفقد العملاء المخلصين والجماهير. لقد بدؤوا في التعامل مع المؤثرين والبرامج التابعة لأنهم يقدمون علاقة أكثر “أصالة”. ومع ذلك ، تتطلب مثل هذه البرامج استثمارات كبيرة في الوقت المناسب لتنشيطها وتشغيلها وتكاليف متكررة عالية لزيادة الوصول إلى أقصى حد. تسبب هذا النهج في إغفال العديد من جهات التسويق لأحد أكثر الموارد غير المستغلة التي يمكنهم الوصول إليها: بيانات الطرف الأول.

بيانات الطرف الأول هي البيانات التي تم جمعها من داخل النظام البيئي للعميل. يتم تجميع هذه البيانات من خلال البريد الإلكتروني ومتابعي الوسائط الاجتماعية واستخدام التطبيقات وحركة مرور موقع الويب (من بين أمور أخرى) ، وهي عمومًا ما يختار العملاء بالفعل تقديمه. مع استمرار المسوقين والعلامات التجارية في البحث عن طرق بديلة لتخصيص تجارب العملاء مع الاحتفاظ أيضًا بالمشاركة ، فإن بيانات الطرف الأول هي المفتاح الذي يفتقده الكثيرون.

حدث

ميتابيت 2022

ستجمع MetaBeat قادة الفكر لتقديم إرشادات حول كيفية قيام التكنولوجيا metaverse بتحويل الطريقة التي تتواصل بها جميع الصناعات وتؤدي أعمالها في 4 أكتوبر في سان فرانسيسكو ، كاليفورنيا.

سجل هنا

في عام 2021 ، ابحاث وجدت أن 71٪ من المستهلكين يتوقعون أن تقدم الشركات تفاعلات شخصية. و 76٪ يشعرون بالإحباط عندما لا يحدث ذلك. بالإضافة إلى ذلك ، وجد نفس البحث أن الشركات التي تنمو بشكل أسرع تحقق 40٪ أكثر من إيراداتها إضفاء الطابع الشخصي من نظرائهم الأبطأ نموًا. نظرًا لأن COVID-19 غيّر تقريبًا جميع الطرق التي يتفاعل بها المسوقون مع العملاء ، فإن بيانات الطرف الأول لديها القدرة على إنشاء التجارب الشخصية الأكثر أهمية.

تأخذ بيانات الطرف الأول التخصيص إلى مستوى جديد

مع تزايد الحاجة إلى التخصيص ، علينا أن نأخذ في الاعتبار أن بيانات الطرف الثالث يتم سحبها للتو من ملفات تعريف الارتباط التي تتبعك على الإنترنت. إنه لا يتتبع في الواقع العناصر التي تشتريها بنفس طريقة بيانات الطرف الأول. بيانات الطرف الأول هي المعلومات الفعلية من أجهزتك ، وهي منظمة لتناسب ما تبحث عنه.

على سبيل المثال ، لنفترض أنك ذاهب في رحلة وتبحث عن أفضل حقيبة لشرائها. أثناء إجراء البحث الخاص بك ، تجد أن حقيبة Away هي الأفضل لاستخدامها في المكان الذي تذهب إليه. مع ذلك ، يمكنك أيضًا حجز رحلة إلى إيطاليا. جميع التأكيدات موجودة في بريدك الإلكتروني ، لذلك تتلقى الآن توصيات لمشاهدة المعالم السياحية في إيطاليا والمطاعم المحلية والسيارات التي يمكنك استئجارها. هذه هي قوة بيانات الطرف الأول: الاستفادة من المعلومات التي قدمتها بالفعل لتقديم توصيات ذكية بشأن ما تفعله وما الذي تشتريه من أجله.

وفي الوقت نفسه ، في نفس السيناريو ، في البحث عن أفضل حقيبة لاستخدامها في رحلتك ، انقر على خيارات مختلفة ، وقررت عدم شراء حقيبة سامسونايت لأنها لا تمنحك ما تبحث عنه. ومع ذلك ، فإن كل موقع ويب تزوره ، بغض النظر عما إذا كان ذا صلة بالسفر ، يعرض لك إعلانات لحقيبة Samsonite التي لا تخطط لشرائها.

أي من هذه العروض أكثر تخصيصًا؟ لا تقدم بيانات الطرف الأول فقط هذا النوع من التجربة ، ولكنها أقل إزعاجًا لك أثناء البحث.

لا مزيد من البحث عن الموثوقية

لقد رأينا لسنوات أن قنوات الاتصال المنتشرة مثل الرسائل الإخبارية عبر البريد الإلكتروني لا يمكن الاعتماد عليها كمدخلات لإنفاق التسويق والأداء. ومع ذلك ، ما زلنا نرى تدفق الرسائل الإخبارية كل يوم. ال متوسط ​​معدل الفتح بالنسبة للبريد الإلكتروني 20.81٪. لكننا رأينا بالفعل أن التخصيص يساعد في زيادة عائد الاستثمار. بدون التخصيص ، تصبح الرسائل الإخبارية عبر البريد الإلكتروني غير موثوق بها لعلامتك التجارية.

يعني استخدام بيانات الطرف الأول استخدام موارد أفضل وأكثر كفاءة بطبيعتها. على هذا النحو ، هناك فرصة لموثوقية أفضل مع تحقيق توصيات مخصصة أيضًا. من خلال كل من التخصيص والموثوقية ، نظرًا لتوفر بيانات الطرف الأول والوصول إلى عمليات الشراء والاستخدام الفعليين ، يمكن للمسوقين أن يكونوا أكثر وضوحًا وإيجازًا في رسائلهم ، وعروض القيمة ، والتمايز التنافسي.

مع تحول ميزانيات التسويق دائمًا ، تُعلم بيانات الطرف الأول استراتيجية أسهل وتخصيص ميزانية

هناك العديد من التحديات عند ربط مخرجات الإنفاق الإعلاني المتعدد في التفاعلات الاجتماعية والرقمية لإبلاغ الاستراتيجية المستقبلية وتخصيص الميزانية. تتضمن هذه التحديات فهم معدلات التحويل عبر القنوات المختلفة وتحديد الرسائل والمحتوى الأكثر فاعلية الذي يحفز المشاركة والنقرات والإجراءات الإضافية. في السنوات القليلة الماضية وبين ما يقرب من 400 من قادة التسويق، انخفضت ميزانيات التسويق من 11٪ من إيرادات الشركة في عام 2020 إلى 6.4٪ فقط في عام 2021.

كما ذكرنا سابقًا ، تساعد بيانات الطرف الأول في الموثوقية والتخصيص بسبب الموارد الموسعة. ولكن أكثر من ذلك ، تساعد بيانات الطرف الأول فرق التسويق على أن تكون أكثر مرونة في التعامل مع ميزانياتها.

نحن نعلم أن بيانات الطرف الأول تساعد العلامات التجارية والمسوقين في تحديد أولويات التخصيص والموثوقية والمزيد من تخصيص الميزانية الإستراتيجية ، ومع ذلك لا يزال الكثيرون لا يقفزون على كنز من البيانات المتاحة لهم. ليس من المستغرب أن تختفي بيانات الطرف الثالث في وقت ما. يمكن لـ Google دفعها للخارج عدة مرات كما تشاء ، ولكن في مرحلة ما سنحتاج جميعًا إلى تبني شيء أكثر استدامة. الآن بعد أن عرفنا أنواع الفوائد التي توفرها بيانات الطرف الأول ، يحتاج المسوقون إلى المشاركة حتى لا تفوت هذه الفرصة السوقية الهائلة.

Jyothi Swaroop هو CMO في Nylas

صانعي القرار

مرحبًا بك في مجتمع VentureBeat!

DataDecisionMakers هو المكان الذي يمكن للخبراء ، بما في ذلك الأشخاص الفنيون الذين يقومون بعمل البيانات ، مشاركة الأفكار والابتكارات المتعلقة بالبيانات.

إذا كنت تريد أن تقرأ عن الأفكار المتطورة والمعلومات المحدثة ، وأفضل الممارسات ، ومستقبل البيانات وتكنولوجيا البيانات ، انضم إلينا في DataDecisionMakers.

يمكنك حتى التفكير المساهمة بمقال خاص بك!

قراءة المزيد من DataDecisionMakers