Het Google-ecosysteem veranderen in een kookloos Data klantenplatform (CDP)
Auteur
Auteur
Auteur
Terwijl de vraag naar de data privacy van klanten blijft toenemen, neemt ook het verlangen naar gepersonaliseerde content toe. Bedrijven moeten nu op zoek naar manieren om een first-party data strategie te ontwikkelen die zowel privacyproducten als unieke content aan klanten levert.
De overgang naar een cookieloos marketingecosysteem betekent dat bedrijven Customer Data Platforms, of CDP's, als de beste oplossing zien.
De race om meer privacy en toch meer personalisatie
De dichotomie tussen het toenemende bewustzijn van en de toenemende bezorgdheid over de data privacy van klanten en de stijgende behoefte aan gepersonaliseerde inhoud en advertenties dwingt bedrijven om hun personalisatie- en segmentatiestrategieën te heroverwegen.
Onderzoek biedt sterke argumenten voor personalisatie (volgens Instapage voelt bijvoorbeeld 74% van de klanten zich gefrustreerd als de inhoud van een website niet gepersonaliseerd is). Dit wordt weerspiegeld door de feedback die we van klanten krijgen:
data eigendom van de eerste partij wordt een steeds belangrijkere bron van concurrentievoordeel
Deze situatie zet bedrijven onder druk; ze hebben geen andere keuze dan hun data activa te verrijken en zich te richten op het opbouwen van een sterke first-party data strategie en klantenbasis.
Onze data laat zien dat wereldwijde spelers zich dat hebben gerealiseerd:
Bedrijven moeten zich uitrusten met tools voor het verzamelen en verwerken van first-party data in overeenstemming met de GDPR-voorschriften, en hun audience segmentatiemogelijkheden versterken. Maar hoe zal de op handen zijnde verwijdering van third-party cookies de identificatie van gebruikers beïnvloeden?
CDP's floreren als kant-en-klare oplossingen waarmee bedrijven snel hun first-party data maturiteit kunnen verhogen en verschuiven
De verschuiving naar een cookieloze wereld moet gezien worden als een kans voor nieuwe technologieën. Om die data te consolideren en goed te beheren, maar ook om holistische inzichten te verkrijgen en deze bruikbaar te maken voor alle marketingkanalen, worden Customer Data Platforms (CDP's) gezien als de meest aantrekkelijke oplossing. Door deze data-driven technologie te gebruiken, kunnen marketeers first-party data benutten om inzichten te verkrijgen die hen kunnen helpen één-op-één personalisatie te leveren en zo de klantervaring te verrijken.
Beperkingen van het uitsluitend vertrouwen op ID's, of dat nu cookies, e-mails, IP's of andere vormen van persoonlijke identificatie zijn
CDP's worden van oudsher gebruikt om de data van klanten te consolideren via een combinatie van ID's, maar ID's leveren over het algemeen problemen op:
Een nieuwe en groeiende kans voor merken om first-party data te benutten zonder gebruik te maken van namen en cookies
Zonder de juiste hulpmiddelen om first-party data te vertalen naar media- en marketingstrategieën, kunnen CDP's te veel een leeg canvas zijn. Het aannemen van een CDP-benadering is slechts één stukje van de puzzel.
De huidige first-party data strategieën richten zich op het verzamelen en bereiken van ID's, maar slagen er vaak niet in om inzichten en learnings uit de verzamelde informatie te halen. Het doel moet zijn om verder te gaan dan ID's en meer data te vervangen door meer intelligentie. Door dit te doen, is de data die gebruikt wordt veel breder en rijker dan ID's, maar kan bij correct gebruik hetzelfde bereik en dezelfde audience kwaliteit opleveren.
Google heeft deze visie de afgelopen jaren gepromoot naarmate het zich verwijdert van op cookies gebaseerde data van derden en gedragsgebaseerde targeting naar de mogelijkheid om te werken met opkomende aggregaten; de eerste voorstellen waren gebaseerd op zijn Federated Learning of Cohorts (FLoC), maar dit werd begin 2022 vervangen door Topics, een nieuw voorstel voor op interesses gebaseerde targeting.Wat betekent dit voor merken?
Een cookieloze en PII-loze aanpak biedt grote adverteerders een nieuwe goudmijn, die hoge prestatieniveaus levert met een groter bereik.
De inzet van cookieless targeting bij verschillende van onze klanten laat zien dat het net zo efficiënt kan zijn als ID targeting, zo niet efficiënter. Met voldoende data, die wordt verzameld uit een combinatie van bronnen waaronder markt- en affiniteitssegmenten, zoekwoorden, online gedragspatronen, locatie en consumptie reports, kunnen we audience segmenten creëren met de gelijkwaardige personalisatie die voldoen aan de specifieke zakelijke behoeften van klanten. Dit type targeting levert een effectief bereik en biedt nauwkeurige en aangepaste personalisatie op grotere schaal.
Data wetenschap is slechts één onderdeel van data strategie: bedrijven moeten overschakelen van data-driven regels naar bedrijfsgedreven machine learning
Bij personalisatie gaat het om veel meer dan de naam en het e-mailadres van een klant; wat de organisatie over hen weet is ook belangrijk. In plaats van alleen maar te focussen op identificeerbare data, is het essentieel om machine learning te gebruiken om preciezere inzichten toe te voegen aan de verzamelde data. CDP's en oplossingen zoals de Publieksmotor het verzamelen en interpreteren van data verbeteren en laten zien hoe de overstap van data naar intelligentie de personaliserings- en data privacystrategieën van bedrijven kan helpen hun volledige potentieel te bereiken.
