Wat betekent het einde van cookies voor de Data Platforms van klanten?

Naarmate de Cookie-geddon nadert, moeten bedrijven voorbereid zijn en zich uitrusten met tools voor het verzamelen en verwerken van first-party data in overeenstemming met de regelgeving, en hun audience segmentatiecapaciteiten versterken. Klant Data platforms (CDP's) zijn de voorkeursoplossing geworden voor adverteerders en contentproviders.

De daling van cookies wordt voor een groot deel toegeschreven aan de toenemende regelgeving rondom het gebruik ervan. In 2016 heeft De Algemeen Data Beschermingsvoorschrift (GDPR) van kracht werd in Europa. Hierdoor moesten gebruikers toestemming geven voor het delen van hun data en velen maken gebruik van de privacy en weigeren alle cookies op hun browsers.

De meest invloedrijke merken ter wereld nemen grote stappen om zich voor te bereiden op de cookieloze toekomst. Google's gebruik van cookies van derden zal bijvoorbeeld tegen 2023 worden beëindigd. Ook Apple heeft onlangs de iOS 14.5 update gelanceerd, die gebruikers standaard in de opt-out data sharing instelling zet. Als gebruikers nu hun data met apps willen delen, moeten ze daar individueel voor kiezen.

De toename van de data privacy van gebruikers komt op hetzelfde moment dat gebruikers gepersonaliseerde inhoud verwachten. Adverteerders moeten dus op zoek naar alternatieven voor cookies die hun targeting en meetmogelijkheden niet vertragen. Dergelijke alternatieven zijn onder andere unieke ID's, SSO of contextuele targeting zoals Topics, dat onlangs door Google werd voorgesteld om zijn FLoC te vervangen.

Om zich zo goed mogelijk voor te bereiden, moeten bedrijven weten hoe ze hun first-party data het beste kunnen gebruiken. Daarom zijn CDP's, ook bekend als DMP's van de volgende generatie, van vitaal belang geworden voor adverteerders om te slagen in de cookieloze toekomst.

Om te beginnen zijn CDP's software die de data van verschillende tools samenvoegen tot één gecentraliseerde database die alle data over elke interactie met uw product of dienst bevat. Adverteerders kunnen op CDP's vertrouwen om de prestaties van first-party data te verzamelen, te verenigen, op te slaan, te verwerken, te activeren en te meten. Met deze platforms kan data gebruikt worden over alle kanalen, zoals media, direct marketing of site personalisatie.

Bij het kiezen van een CDP-platform is het belangrijk om te begrijpen dat de markt voortdurend groeit. De term dekt twee soorten technologische ecosystemen. De eerste optie is dat adverteerders zich uitrusten met complete tools zoals Treasure Data, Tealium of Segment. De andere optie is dat CDP's “best-of-breed” zijn, d.w.z. dat de beste tools met elkaar worden verbonden op basis van het type functionaliteit dat door verschillende leveranciers wordt geboden. Een voorbeeld is het gebruik van verschillende bouwstenen in Google Cloud en het Google Marketing Platform om een CDP-achtige omgeving samen te stellen.

Bij het kiezen van een CDP is het belangrijk om eerst uw architectuur te begrijpen en waar u de CDP verantwoordelijk voor wilt maken. Daarna kunt u specifieke use cases identificeren. Voordat u met één CDP-verkoper in zee gaat, kunt u ook een test- of proefperiode aanvragen, zodat u zeker weet dat het CDP-platform werkt voor uw specifieke behoeften.

Bij alle leveranciers zijn CDP's gebaseerd op de mogelijkheid om data naar verschillende media-activerings-, site- of applicatiebeheer-, of direct-marketingtools te sturen. Daarom moet bij het kiezen van een CDP voor een sterke connectiviteit worden gezorgd. Aangezien deze oplossingen tot doel hebben om een visualisatie van geconsolideerde data te geven, geavanceerde segmentatie te genereren en meet data met elkaar te vergelijken, moet hun interface goed aangepast zijn voor de verschillende gebruikers.

Binnen - of bovenop - CDP's is doelgroepsegmentatie een belangrijke functionaliteit die afhankelijk is van de integratie van bedrijfsspecifieke algoritmen. Het is van cruciaal belang om segmenten op te bouwen die relevant, exclusief en gemakkelijk te activeren zijn om first-party data optimaal te gebruiken in digitale marketingcampagnes. Dit is waar audience engines om de hoek komen kijken.

Audience engines maken het samenvoegen van data mogelijk met behulp van algoritmen om verschillende behoeften te ondersteunen (scoren, clusteren of op elkaar lijken, A/B-tests). A/B-tests kunnen worden voorgesteld door het platform of worden ontwikkeld door de adverteerder. Kant-en-klare algoritmen kunnen aantrekkelijk zijn, vooral als het gaat om het opzetten van POC's (Proofs Of Concept), maar alle concurrenten kunnen deze gebruiken. Gepersonaliseerde en zelflerende algoritmen, die gebaseerd zijn op geavanceerde Machine Learning-technologieën, zijn in staat om de resultaten voortdurend te verbeteren en alle specifieke kenmerken van eigen data vast te leggen.

Omdat ze gemakkelijk alle eigen data activeren en tegelijkertijd gecentraliseerd houden, zijn CDP's de fundamentele basis geworden om first-party data te exploiteren en maximaal te benutten. Om meer waarde toe te voegen, kunnen audience engine- en prestatiemeetoplossingen helpen om marketinginvesteringen te optimaliseren, tijd te besparen en nuttige inzichten te verschaffen voor het volgen van digitale reclamecampagnes. Als dit op de juiste manier wordt geïmplementeerd, kan dit leiden tot concurrentievoordelen om succesvol te zijn in een steeds veranderend data landschap.