Данные Zero Party — это данные, которыми клиент намеренно и проактивно делится с брендом; они могут включать данные центра предпочтений, намерения о покупке и личный контекст. В отличие от методов пассивного отслеживания, которые отслеживают поведение кликов, эта категория опирается на явное согласие и прямой ввод данных от покупателей, которые хотят получать более релевантные рекомендации по продуктам, персонализированные электронные письма или индивидуальные услуги.
Чем данные Zero Party отличаются от данных First Party?
Данные First Party собираются через прямое взаимодействие с вашими собственными каналами, но часто полагаются на неявное наблюдение. Когда покупатель посещает веб-сайт, просматривает определенные страницы продуктов, нажимает на баннер категории или совершает покупку, ваш инструмент веб-аналитики записывает эти действия как данные First Party. Вы делаете выводы о том, что хочет покупатель, основываясь на том, на что он нажал, как долго он оставался на целевой странице или какой товар он положил в корзину.
Напротив, данные Zero Party требуют явного общения со стороны покупателя. Вместо того чтобы гадать, что посетителю нравятся синие кроссовки, потому что он нажал на баннер, вы спрашиваете его напрямую через виджет или центр предпочтений. Клиент прямо заявляет о своих потребностях, например, о поиске кроссовок для трейлраннинга для предстоящего мероприятия. Это устраняет догадки при таргетинге аудитории и рекомендациях продуктов.
Рассмотрим практический сценарий с участием онлайн-ритейлера кофе, который тратит 10 000 долларов в месяц на рекламу в поиске и социальных сетях. При подходе, основанном исключительно на данных First Party, магазин отслеживает просмотры страниц с зернами эспрессо и отправляет автоматические электронные письма о брошенной корзине для продуктов эспрессо. Однако, если покупатель на самом деле искал подарок для друга, эти последующие электронные письма не попадают в цель. Благодаря явной сборке предпочтений покупатель выбирает «Покупка в подарок» во всплывающем окне, что позволяет продавцу немедленно перенаправить его на подарочные наборы вместо подписок на эспрессо.
Почему прямые данные о клиентах становятся критически важными прямо сейчас?
Изменения в конфиденциальности данных в основных браузерах и операционных системах изменили экономику цифровой рекламы за последние годы. Сторонние файлы cookie теряют надежность, а обновления мобильных операционных систем ограничивают отслеживание между приложениями. Рекламодатели больше не могут полагаться на внешние пиксели отслеживания для создания богатых профилей анонимных веб-пользователей по всей сети.
В то же время правила конфиденциальности, такие как GDPR в Европе и законы на уровне штатов в США, накладывают строгие ограничения на то, как собираются, передаются и хранятся данные пользователей. Потребители гораздо лучше осознают, как обрабатываются их личные данные. Они регулярно отказываются от запросов на пассивное отслеживание, что заставляет медиабайеров перестраивать свои стратегии привлечения и удержания вокруг явных, согласованных данных.
Когда бренды напрямую спрашивают о предпочтениях, доверие возрастает. Клиенты точно знают, какой информацией они поделились и почему они ее предоставили. Поскольку клиент предложил информацию добровольно, использование ее для персонализации тем электронных писем, сеток продуктов или рекламных текстов не кажется навязчивым. Это создает справедливый обмен ценностями, где клиент делится контекстом в обмен на более плавный опыт покупок.
Какие основные типы данных Zero Party вы можете собирать?
Сбор явных данных о клиентах работает лучше всего, когда вы классифицируете данные в соответствии с этапами пути покупки. Бренды обычно группируют эти данные в четыре отдельные категории в зависимости от того, как и где они их собирают.
- Данные центра предпочтений: Явные настройки, выбранные в учетных записях пользователей или на страницах управления электронной почтой, такие как предпочтительные темы контента, частота сообщений или категории продуктов.
- Намерения о покупке: Сроки, бюджеты и предстоящие этапы, которыми делятся посетители, такие как ожидаемые даты покупки или конкретные потребности в мероприятиях.
- Личный контекст: Фоновые детали, объясняющие, почему покупателю нужно решение, такие как уровень навыков, среда использования или атрибуты домохозяйства.
- Атрибуты посадки и стиля: Физические размеры, диетические ограничения, типы кожи или эстетические предпочтения, заявленные во время викторин при онбординге или интерактивных виджетов.
В типичной учетной записи электронной коммерции запрос личного контекста на ранних этапах взаимодействия дает более высокие показатели ответов, чем запрос немедленных обязательств по покупке. Бренд, продающий оборудование для домашних тренировок, может спросить: «Где вы планируете установить свое оборудование?» с вариантами для жизни в квартире, домашнего гаража или специальной комнаты для спортзала. Этот контекстуальный момент позволяет магазину немедленно предложить компактные, тихие варианты оборудования.
Как собирать явные данные о предпочтениях на вашем веб-сайте
Внедрение прямого сбора данных требует тонких, интерактивных элементов, естественно размещенных на пути просмотра. Принуждение пользователей заполнять длинные формы при первом посещении создает трение и увеличивает показатели отказов. Вместо этого успешные кампании используют легкие микро-взаимодействия, которые предлагают четкую немедленную ценность.
Интерактивные викторины являются одними из самых эффективных инструментов для получения намерений и контекста. Викторина из 4 вопросов на главной странице бренда помогает посетителям выбрать правильный продукт, сохраняя их ответы непосредственно в пользовательских атрибутах CRM. Например, ритейлер одежды может спросить о предпочтениях в посадке, предпочтительных цветовых палитрах и диапазонах бюджета, немедленно отображая курируемую страницу коллекции, соответствующую этим критериям.
Страницы подтверждения после покупки обеспечивают еще одно место с высокой конверсией. Сразу после завершения заказа внимание и доверие клиента находятся на пике. Размещение опроса в один клик на экране подтверждения заказа с вопросом «Какова была основная причина, по которой вы выбрали нас сегодня?» дает высокие показатели ответов, не мешая показателям конверсии при оформлении заказа.
Интеграция собранных сигналов в ваш маркетинговый стек
Сбор данных предлагает ограниченную ценность, если ответы остаются изолированными в программном обеспечении для пользовательских форм или инструментах опросов. Чтобы увеличить доход, эти явные ответы клиентов должны поступать непосредственно в основные платформы автоматизации маркетинга, такие как Klaviyo, HubSpot или Salesforce Marketing Cloud.
Когда клиент завершает викторину предпочтений, его ответы должны быть напрямую сопоставлены с пользовательскими свойствами профиля пользователя. Например, если пользователь указывает, что он начинающий бегун, готовящийся к забегу на 5 км, эти теги должны мгновенно обновить его профиль CRM. Это позволяет автоматизированным сериям приветственных электронных писем доставлять руководства по тренировкам для начинающих, а не рекламные акции продвинутого марафонского снаряжения.
Инструменты персонализации на сайте также могут использовать эти сохраненные свойства для настройки будущих сеансов просмотра. Повторные посетители, которые ранее указали предпочтение органических продуктов без отдушек, могут увидеть настроенный баннер главной страницы, представляющий именно эти линейки, что повышает показатели конверсии сайта и снижает показатели отказов.
Распространенные ошибки при запросе информации у клиентов
Самая частая ошибка, которую совершают бренды, — это запрос деталей без предоставления немедленной ценности взамен. Запрос у впервые пришедшего посетителя уровня дохода или размера обуви во всплывающем окне регистрации создает ненужное трение. Каждый заданный вопрос должен четко приносить пользу покупателю за счет улучшения рекомендаций или адаптации его опыта.
Еще один распространенный операционный провал — сбор данных о предпочтениях, но их никогда не использование в сообщениях. Когда подписчик говорит магазину, что он интересуется исключительно мужской одеждой, но продолжает получать общие рекламные акции для женских линеек, доверие к бренду падает. Если вы собираете конкретные предпочтения, ваши правила сегментации должны отражать эти данные в каждом автоматизированном потоке электронных писем и рекламной аудитории.
Наконец, чрезмерное усложнение форм вредит показателям конверсии. Поля форм с десятью и более вопросами часто страдают от низких показателей завершения. Хорошо разработанная викторина предпочтений должна содержать от трех до пяти простых, визуальных вопросов, на заполнение которых уходит менее шестидесяти секунд.
С чего начать внедрение вашей стратегии на этой неделе
Построение маркетинговой структуры, основанной на предпочтениях, не требует полной переработки вашего текущего технологического стека. Вы можете начать с малого, оптимизируя существующие точки взаимодействия и тестируя микро-опросы на страницах с высоким трафиком.
Начните с аудита ваших серий приветственных электронных писем и ключевых целевых страниц, чтобы определить, где явные вопросы могут заменить широкие предположения. Выберите одну категорию продукта или сегмент клиентов, где путаница в выборе часто приводит к брошенным сеансам.
- Проведите аудит существующих всплывающих окон регистрации и замените стандартные формы только со скидкой на 2-шаговую микро-викторину.
- Настройте пользовательские свойства в вашей CRM для приема тегов для посадки, намерения использования и сроков.
- Добавьте опрос из одного вопроса на вашу страницу благодарности после покупки, чтобы зафиксировать основные триггеры покупки.
- Создайте один целевой сегмент электронной почты, используя явные теги предпочтений, и измерьте показатели кликабельности по сравнению с общими кампаниями рассылки.
В Alien Road структурированное картирование предпочтений формирует основу современных стратегий удержания и привлечения. Заменяя выведенные догадки прозрачными данными клиентов, бренды устанавливают более длительные жизненные циклы клиентов и значительно улучшают возврат расходов на рекламу. Протестируйте свой первый опрос предпочтений на этой неделе, отслеживайте показатели ответов и итерируйте на основе фактических данных покупателей.
Читать далее: Стратегическое планирование · Цифровой маркетинг