Zero Party verisi, bir müşterinin bir marka ile kasıtlı ve proaktif olarak paylaştığı verilerdir; buna tercih merkezi verileri, satın alma niyetleri ve kişisel bağlam dahil olabilir. Tıklama akışı davranışlarını izleyen pasif izleme yöntemlerinden farklı olarak, bu kategori daha alakalı ürün önerileri, kişiselleştirilmiş e-postalar veya özel hizmetler isteyen alıcıların açık rızasına ve doğrudan girişlerine dayanır.
Zero Party verisi, First Party verisinden nasıl farklıdır?
First Party verisi, sahip olduğunuz kanallarla doğrudan etkileşim yoluyla toplanır, ancak genellikle örtük gözleme dayanır. Bir alıcı bir web sitesini ziyaret ettiğinde, belirli ürün sayfalarını görüntülediğinde, bir kategori banner’ına tıkladığında veya bir satın alma işlemini tamamladığında, web analitiği aracınız bu eylemleri First Party verisi olarak kaydeder. Alıcının neye tıkladığına, bir açılış sayfasında ne kadar kaldığına veya sepetine hangi ürünü koyduğuna dayanarak ne istediğini tahmin edersiniz.
Buna karşılık, Zero Party verisi alıcıdan açık iletişim gerektirir. Bir ziyaretçinin bir banner’a tıkladığı için mavi koşu ayakkabılarını beğendiğini tahmin etmek yerine, bunu bir widget veya tercih merkezi aracılığıyla doğrudan onlara sorarsınız. Müşteri, yaklaşan bir etkinlik için arazi koşu ayakkabıları aramak gibi ihtiyaçlarını açıkça belirtir. Bu, hedef kitle hedeflemesindeki ve ürün önerilerindeki tahmin yürütmeyi ortadan kaldırır.
Arama ve sosyal medya reklamlarına aylık 10.000 dolar harcayan çevrimiçi bir kahve perakendecisini içeren pratik bir senaryoyu düşünün. Sadece First Party verisi yaklaşımıyla, mağaza espresso çekirdekleri üzerindeki sayfa görüntülemelerini izler ve espresso ürünleri için otomatik terk edilmiş sepet e-postaları gönderir. Ancak, alıcı aslında bir arkadaşına hediye arıyorsa, bu takip e-postaları hedefi ıskalar. Açık tercih toplama ile, alıcı bir giriş açılır penceresinde “Hediye için alışveriş” seçeneğini seçer ve bu, satıcının onları espresso abonelikleri yerine hemen hediye paketlerine yönlendirmesine olanak tanır.
Doğrudan müşteri verisi neden şu anda kritik hale geliyor?
Büyük tarayıcılardaki ve işletim sistemlerindeki veri gizliliği değişiklikleri, son yıllarda dijital reklam ekonomisini dönüştürdü. Third Party çerezlerinin güvenilirliği azalırken, mobil işletim sistemi güncellemeleri uygulamalar arası izlemeyi sınırlar. Reklamverenler artık web genelinde anonim web kullanıcılarının zengin profillerini oluşturmak için harici izleme piksellerine güvenemezler.
Aynı zamanda, Avrupa’daki GDPR ve Amerika Birleşik Devletleri’ndeki eyalet düzeyindeki yasalar gibi gizlilik düzenlemeleri, kullanıcı verilerinin nasıl toplandığı, paylaşıldığı ve saklandığı konusunda katı sınırlar koyar. Tüketiciler, kişisel bilgilerinin nasıl ele alındığının çok daha fazla farkındadır. Düzenli olarak pasif izleme istemlerini reddederler, bu da medya alıcılarını edinim ve elde tutma stratejilerini açık, rızaya dayalı girdiler etrafında yeniden oluşturmaya zorlar.
Markalar tercihleri doğrudan sorduğunda, güven artar. Müşteriler hangi bilgileri paylaştıklarını ve bunları neden sağladıklarını tam olarak bilirler. Müşteri bilgileri gönüllü olarak sunduğu için, bunları e-posta konu satırlarını, ürün ızgaralarını veya reklam metinlerini kişiselleştirmek için kullanmak müdahaleci hissettirmez. Müşterinin daha sorunsuz bir alışveriş deneyimi karşılığında bağlam paylaştığı adil bir değer değişimi yaratır.
Toplayabileceğiniz ana Zero Party verisi türleri nelerdir?
Açık müşteri verilerini toplamak, girdileri satın alma yolculuğu aşamalarına göre kategorize ettiğinizde en iyi sonucu verir. Markalar genellikle bu girdileri nasıl ve nerede topladıklarına bağlı olarak dört farklı kategoriye ayırır.
- Tercih merkezi verileri: Kullanıcı hesaplarında veya e-posta yönetimi sayfalarında seçilen açık ayarlar, örneğin tercih edilen içerik konuları, mesaj sıklığı veya ürün kategorileri.
- Satın alma niyetleri: Ziyaretçiler tarafından paylaşılan zaman çizelgeleri, bütçeler ve yaklaşan kilometre taşları, örneğin beklenen satın alma tarihleri veya belirli etkinlik ihtiyaçları.
- Kişisel bağlam: Bir alıcının neden bir çözüme ihtiyaç duyduğunu açıklayan arka plan detayları, örneğin beceri seviyesi, kullanım ortamı veya hane halkı özellikleri.
- Uyum ve stil özellikleri: İşe alım testleri veya interaktif widget’lar sırasında beyan edilen fiziksel boyutlar, diyet kısıtlamaları, cilt tipleri veya estetik tercihler.
Tipik bir e-ticaret hesabında, erken temas noktalarında kişisel bağlam istemek, anında satın alma taahhütleri istemekten daha yüksek yanıt oranları üretir. Ev egzersiz ekipmanı satan bir marka, “Ekipmanınızı nereye kurmayı planlıyorsunuz?” diye sorabilir ve apartman yaşamı, ev garajı veya özel spor salonu odası seçenekleri sunabilir. Bu bağlamsal nokta, mağazanın kompakt, sessiz ekipman seçeneklerini hemen önermesine olanak tanır.
Web sitenizde açık tercih verileri nasıl toplanır
Doğrudan veri toplamanın uygulanması, tarama yoluna doğal bir şekilde yerleştirilmiş ince, interaktif öğeler gerektirir. Kullanıcıları ilk ziyaretlerinde uzun formları doldurmaya zorlamak sürtünme yaratır ve terk etme oranlarını artırır. Bunun yerine, başarılı kampanyalar net bir anında değer sunan hafif mikro etkileşimler kullanır.
İnteraktif testler, niyet ve bağlam elde etmek için en etkili araçlar arasındadır. Bir marka ana sayfasındaki 4 soruluk bir test, ziyaretçilerin doğru ürünü seçmesine yardımcı olurken cevaplarını doğrudan CRM özel özniteliklerinde saklar. Örneğin, bir giyim perakendecisi uyum tercihi, tercih edilen renk paletleri ve bütçe aralıkları hakkında soru sorabilir ve bu kriterlere uyan küratörlü bir koleksiyon sayfasını hemen oluşturabilir.
Satın alma sonrası onay sayfaları, yüksek dönüşümlü bir başka yerleştirme sağlar. Bir siparişi tamamladıktan hemen sonra, müşteri dikkati ve güveni en üst seviyededir. Sipariş onay ekranına “Bugün bizi seçmenizin ana nedeni neydi?” diye soran tek tıklamalı bir anket yerleştirmek, ödeme dönüşüm oranlarına müdahale etmeden yüksek yanıt oranları verir.
Toplanan sinyalleri pazarlama yığınınıza entegre etme
Veri toplama, yanıtlar özel form yazılımında veya anket araçlarında izole kaldığında sınırlı değer sunar. Geliri artırmak için, bu açık müşteri yanıtları doğrudan Klaviyo, HubSpot veya Salesforce Marketing Cloud gibi temel pazarlama otomasyon platformlarına akmalıdır.
Bir müşteri bir tercih testini tamamladığında, yanıtları doğrudan özel kullanıcı profili özelliklerine eşlenmelidir. Örneğin, bir kullanıcı 5k yarışına hazırlanan yeni başlayan bir koşucu olduğunu belirtirse, bu etiketler CRM profilini anında güncellemelidir. Bu, otomatik e-posta karşılama serilerinin gelişmiş maraton ekipmanı promosyonları yerine yeni başlayanlar için eğitim kılavuzları sunmasını sağlar.
Site içi kişiselleştirme araçları da gelecekteki tarama oturumlarını ayarlamak için bu depolanmış özellikleri kullanabilir. Daha önce organik, kokusuz ürünler için bir tercih belirten geri dönen ziyaretçiler, tam olarak bu serileri içeren özelleştirilmiş bir ana sayfa banner’ı görebilir, bu da site dönüşüm oranlarını artırır ve hemen çıkma oranlarını azaltır.
Müşterilerden bilgi isterken yapılan yaygın hatalar
Markaların yaptığı en sık hata, karşılığında anında değer sağlamadan detay istemektir. Genel bir kayıt açılır penceresinde ilk kez gelen bir ziyaretçiden gelir seviyesini veya ayakkabı numarasını istemek gereksiz sürtünme yaratır. Sorulan her soru, önerileri iyileştirerek veya deneyimlerini uyarlayarak alıcıya açıkça fayda sağlamalıdır.
Bir diğer yaygın operasyonel başarısızlık, tercih girdilerini toplamak ancak bunları mesajlaşmada asla kullanmamaktır. Bir abone bir mağazaya sadece erkek giyimiyle ilgilendiğini söylediğinde, ancak kadın serileri için genel promosyonlar almaya devam ettiğinde, marka güvenilirliği düşer. Belirli tercihleri toplarsanız, segmentasyon kurallarınız bu girdileri her otomatik e-posta akışında ve reklam hedef kitlesinde yansıtmalıdır.
Son olarak, formları aşırı karmaşıklaştırmak dönüşüm oranlarına zarar verir. On veya daha fazla sorusu olan form alanları genellikle düşük tamamlama oranlarından muzdariptir. İyi tasarlanmış bir tercih testi, tamamlanması altmış saniyeden az süren üç ila beş basit, görsel soru içermelidir.
Stratejinizi bu hafta uygulamaya nereden başlamalısınız
Tercih odaklı bir pazarlama çerçevesi oluşturmak, mevcut teknoloji yığınınızın tamamen elden geçirilmesini gerektirmez. Mevcut temas noktalarını optimize ederek ve yüksek trafikli sayfalarda mikro anketleri test ederek küçük başlayabilirsiniz.
Karşılama serisi e-postalarınızı ve önemli açılış sayfalarınızı denetleyerek, açık soruların geniş varsayımların yerini nerede alabileceğini belirleyerek başlayın. Seçim karmaşasının genellikle terk edilmiş oturumlara yol açtığı tek bir ürün kategorisi veya müşteri segmenti seçin.
- Mevcut kayıt açılır pencerelerini denetleyin ve standart sadece indirim formlarını 2 adımlı bir mikro test ile değiştirin.
- CRM’inizde uyum, kullanım niyeti ve zaman çizelgesi için etiketleri kabul etmek üzere özel özellikleri yapılandırın.
- Birincil satın alma tetikleyicilerini yakalamak için satın alma sonrası teşekkür sayfanıza tek soruluk bir anket ekleyin.
- Açık tercih etiketlerini kullanarak hedeflenmiş bir e-posta segmenti oluşturun ve tıklama oranlarını genel yayın kampanyalarına karşı ölçün.
Alien Road’da, yapılandırılmış tercih haritalama, modern elde tutma ve edinim stratejilerinin omurgasını oluşturur. Çıkarılan tahminleri şeffaf müşteri girdileriyle değiştirerek, markalar daha uzun müşteri yaşam döngüleri kurar ve reklam harcamalarından elde edilen getiriyi önemli ölçüde iyileştirir. İlk tercih anketinizi bu hafta test edin, yanıt oranlarını izleyin ve gerçek alıcı girdilerine göre yineleyin.
Okumaya devam edin: Stratejik Planlama · Dijital Pazarlama