观点:营销人员是否应该担心第三方cookie的逐步淘汰?

品牌一直依赖cookie来追踪客户的数字足迹、习惯和行为,以及衡量数字活动的成功程度。但随着第三方cookie逐渐在Safari、Firefox和Chrome浏览器上被淘汰,这对市场生态系统有什么影响呢?这取决于营销人员是把杯子看成半空的还是半满的。

一方面,没有cookie的世界意味着品牌失去了利用外部数据了解客户的能力。另一方面,没有cookie的世界在数字营销中激发出更大的创造力。这将促使各大品牌更加努力地建立信任,以便让客户愿意分享自己的数据。营销人员需要专注于高度个性化,并转向收集客户数据的新方法,以了解他们的想要和需求。

前8秒是吸引千禧一代和z一代的黄金时间

根据一项Gartner调查显示,由于糟糕的个性化做法,品牌将失去38%的客户。

这一点值得注意,因为新一代消费者是千禧一代和z世代,占亚洲人口的一半以上。根据Sparks & Honey的一份报告,他们不再接受千篇一律的约会,他们的注意力持续时间只有8秒。

要想让品牌与他们建立联系,前8秒的互动至关重要。如果品牌做对了,它们很可能会在实现营销圣杯——信任、忠诚和倡导——方面有一个良好的开端。这意味着品牌必须与这一重要的消费者群体建立一对一的关系。为了赢得他们的心,营销人员首先需要了解他们的独特偏好,并与他们互动,就像他们与客户是多年的朋友一样。这是超个性化的核心,也是实现圣杯的第一步。

用零方数据建立高度个性化的关系

收集个人数据对了解千禧一代和z世代客户至关重要。然而,随着第三方cookie的逐步退出,这变得越来越困难。消费者正在重新掌控自己想让品牌了解自己什么以及如何了解自己。

好消息是,品牌现在可以直接转向消费者。eMarketer发现80%的消费者愿意与品牌分享个人信息,如果这能带来个性化和更轻松的体验。

Forrester将这种数据称为“零方数据”——客户为了获得更好的体验而有意和主动分享的数据。通过直接询问顾客,他们是谁,他们喜欢什么,他们希望如何参与,品牌可以收集关于每个人的动机、意图、兴趣和偏好的准确信息。

为了在一个没有cookie的世界中有效运作,并带来高度个性化,品牌应该做以下三件事。

  1. 在客户旅途中的所有关键时刻,持续收集零方数据

大多数公司在新用户注册或入职时收集零方数据,但他们没有考虑与客户和潜在客户进行更连续的零方数据对话。在日常互动中,有无数的机会询问现有客户的偏好和购买意图。从探索网站,购买,甚至在购买前下车,我们可以通过在线调查,民意调查,电子邮件和应用通知等多种方法收集每个用户的零方数据。

例如,Medallia最近与一家大型零售品牌合作,开展了一项个性化推荐活动,根据购后反馈调查对其产品进行了定制。客户被要求表明他们对朋友和家人推荐计划的兴趣程度,他们还被要求选择他们最看重的奖励类型,如果一个成功的推荐。这些奖励的范围从未来购买的信用(进一步推动未来每个客户的收入)到公司代表他们进行的捐赠。在购买后,表示对推荐计划感兴趣的客户立即收到他们自己的个性化推荐优惠码,只要其中一个推荐成功,就可以兑换他们的奖励。因此,该品牌之前刚刚起步的推荐计划被广泛采用。新客户增长了27%,而每用户获取成本下降了63.5%。

  1. 在内部系统中统一你的零党数据,使学习和行动民主化

零方数据可以在客户与公司合作的许多阶段收集,这通常意味着不同的团队在不同的内部平台上收集这些数据。将所有数据整合在一起,以更深入、更持续地了解每个客户的公司,将实现巨大的价值。客户体验管理(CEM)软件,旨在统一数据,并使其跨渠道可用,允许品牌轻松检索个人客户数据,并提供有效的个性化服务。

举一个更极端的例子,假设有一家酒店,在入住前和入住期间,客人可以通过酒店连锁应用(如希尔顿荣誉酒店或万豪邦沃酒店)要求不同类型的枕头、剃须刀和其他额外服务。这是关于每位客人个人喜好的“零聚会”数据,但它通常只在入住期间使用,而且只在一家酒店使用。我们最近帮助了世界上最大的连锁酒店之一,该连锁酒店在亚太地区运营,在他们所有的酒店中普及这些数据,让一线员工能够主动为客人在另一家酒店的下一次住宿进行个性化定制,也让他们的营销团队使用偏好数据,在未来对每位客人进行营销时,高度个性化他们所关注的内容。

  1. 让客户通过实时反馈来训练你的推荐

在提供新内容、新产品时,这也是征求客户反馈的绝佳机会。这种反馈收集应该尽可能接近用户粘性,因为众所周知,千禧一代和z世代的注意力持续时间很短。这种机制可以简单到让用户对内容“赞”或“不赞”。然后,收集到的数据可以输入到客户体验管理软件中,以训练你的预测性人工智能(AI)模型、算法或人类代理,进一步改进个性化推荐。

YouTube和Netflix已经通过这种数据收集方法取得了巨大的成功。它允许他们根据每个用户的个人喜好来优化他们的推荐。反过来,消费者也会有动力输入更多反馈,以获得更准确的定制内容,这样的循环一直持续下去。

这个想法可以直接应用于营销人员的内容和提供您与客户分享。例如,一家大型亚太航空公司的营销团队为客户提供了对他们发给每个客户的营销提议表示赞同/反对的功能。他们也比Netflix更进一步,允许客户说出他们喜欢或不喜欢某个报价的“原因”。人工智能,包括带有文本分析的本地语言处理(NLP),然后分析每个客户的评级和评论,以确定如何在未来向该客户提供更好的内容。这一功能对提高转化率有直接影响。

关键在于了解每一个客户,并使这些数据持续可操作

到2023年,cookie将被淘汰,品牌利用零方数据来俘获千禧一代和Z一代消费者的心比以往任何时候都更有必要。

当客户自愿提供他们的个人数据时,个性化服务不仅会改善他们的体验,还会确保长期的忠诚度。最终,如果品牌了解他们的客户在个人的基础上,就不会有任何主要的障碍与取消饼干。

作者是Medallia亚太区及日本区高级主管David Lambert