Klientide persoonad aastal 2025: Miks teie omad ebaõnnestuvad (ja kuidas neid parandada).

Miks vanakooli kliendipersoonad ei ole piisavad

Kui teie ettevõtte ideaalne kliendiprofiil ei ole arenenud alates ajast, mil kolmanda osapoole küpsised rändasid vabalt, siis ei ole te üksi. Paljud ettevõtted kasutavad ikka veel vananenud kliendipersona loomise meetodeid – mõtle sisemise sisetunne, anekdootiline müügitagasiside, võib-olla pritsimine eelmise aasta veebianalüütikaga. Tulemuseks on sageli ühemõõtmeline kliendi karikatuur, mis tundub rahustav, kuid on harva täpne. Tegelikult ei ole kliendipersoonad “aastate jooksul palju muutunud” ja ettevõtted kasutavad neid sageli valesti, sest nad on sisemiselt erapoolikud ja täidavad neid ebaoluliste üksikasjadega(forrester.com). Liiga sageli elavad need personad PowerPointis või plakatil, mille peale kõik noogutavad ja seejärel ignoreerivad (või mis veelgi hullem, teevad valesid otsuseid).

Probleem sisemiste eeldustega

Mis võib põhjustada, et need traditsioonilised personad on nüüd vähem tõhusad? Esiteks põhinevad need tavaliselt ainult sisemistel andmetel ja eeldustel. Värskete uuringute või valideerimise puudumine tähendab, et persona peegeldab seda, mida teie meeskond arvab – mitte seda, mida kliendid teevad. Nagu Forresteri analüütikud ütlevad, on persona ainult nii hea kui selle taga olev objektiivne uuring; testimata eeldustele tuginedes on see eelarvamuslik. Kahjuks teevad paljud ettevõtted just seda, luues isiksused vaakumis ja uuendamata neid kunagi, kui turud muutuvad.

Muutuv andmemaastik

Ka andmemaastik on meie jalge allmuutunud. Uute privaatsuseeskirjade ja kolmandate osapoolte küpsiste kadumise tõttu kaotasid turundajad suure osa lihtsast nähtavusest tarbijate käitumise kohta. Google’i üleminek Analytics 4-le (GA4) on hea näide: see on ümber kujundatud privaatsust eelistava maailma jaoks, eemaldudes kolmanda osapoole küpsiste jälgimisest ja tuginedes selle asemel esimese osapoole andmetele ja masinõppele. Positiivne külg on parem privaatsuse järgimine; negatiivne külg on see, et turundajad saavad vähem üksikasjalikke kasutajaandmeid. Vanad Universal Analytics’i või küpsistel põhinevate reklaamiandmete põhjal koostatud personad näevad nüüd välja nagu dinosaurused. Lühidalt öeldes ei saa me enam kasutajaid veebis jälitada nagu varem, seega kaotavad kõik nendele meetoditele rajatud personad kiiresti oma tähtsust. Lõpetuseks, mõelge, kui staatilised ja vananenud personad on. Tänapäeva maailm liigub kiiresti – algoritmid muutuvad, TikTokis plahvatavad trendid üleöö, tarneahelad krahhivad ja tarbijate prioriteedid muutuvad iga globaalse uudistetsükliga. Kui teie “ideaalse kliendi” profiil ei pea sammu, on see tõenäoliselt vale. On kõnekas, et ainult 44% turundajatest kasutab oma strateegias isegi ostja personaale(salesgenie.com) (mis tähendab, et enamus jätab need kas vahele või loobus neist), ja nende seas, kellel on personaale, ei ole paljud neid hiljuti ajakohastanud. See on suur kasutamata jäänud võimalus, eriti kui personaliseeritud turundus on tähtsam kui kunagi varem (selle juurde jõuame kohe). Kokkuvõttes võib eelmisel aastal (või viis aastat tagasi) konverentsiruumis koostatud persona kinnitamine teie turundusele aktiivselt kahju teha. See pimestab teid klientide käitumise tegelike muutuste suhtes ja võib viia toonitundmatute kampaaniateni. Selleks, et luua oma ideaalne kliendipersona tänapäeval, tuleb loobuda puhtalt väljamõeldud profiilidest ja võtta kasutusele andmetega rikastatud, pidevalt ajakohastatav lähenemisviis.

Tutvuge kaasaegse digitaalse tarbijaga

Et mõista, miks eilsed personad ei ole piisavad, vaadakem, kes on tänapäeva digitaalsed tarbijad tegelikult. Spoiler: nad hüppavad kanalite vahel, on hüperinformeeritud ja hajameelsemad kui kass lasermärkide tehases. On väga oluline, et teie persoonid lähtuksid sellest tegelikkusest. Siin on mõned silmi avavad statistilised andmed.

Alati sisselülitatud digitaalne reaalsus

Keskmine internetikasutaja veedab 2023. aastal iga päev umbes 6 tundi ja 37 minutit internetis datareportal.com – peaaegu kolmandiku oma ärkvelolekuajast. Sellest ajast kulub üle 2,5 tunni päevas sotsiaalmeedia platvormidel. Tarbijad ei ole internetis mitte ainult lühiajaliselt, vaid nad praktiliselt elavad seal, žongleerides töö, ostude, meelelahutuse ja sotsiaalsete sidemete

vahel. Lisaks ei ole tüüpiline inimene lojaalne vaid ühele platvormile või seadmele. Keskmiselt on internetikasutaja tänapäeval aktiivne umbes 7 erinevas sotsiaalmeediavõrgustikus kuus. Nad võivad alustada oma päeva Instagrami kontrollimisega, lõuna ajal avastada tooteid TikTokis, pärastlõunal võrrelda hindu Google’is ja õhtuks tormata Twitteris. Selline tähelepanu mitmekesistumine tähendab, et teie kliendid jätavad digitaalsed leivakriipsud kõikjale – kaugemale teie veebisaidist. Samuti oleme saavutanud rekordilise mitme seadme kasutamise taseme. Ostjad võivad alustada toote uurimist telefonis, hiljem osta seda sülearvutis ja võtta ühendust klienditoega nutikõlari või vestlusrakenduse kaudu. Iga kokkupuutepunkt on üks osa pusletükist. Pole ime, et kui tugineda ainult ühele andmeallikale (näiteks ainult veebianalüütikale või kaupluses läbiviidud küsitlustele), võib teie isikupõhine arusaam jääda ebatäielikuks. Kui vaatate ainult ühte viilu – näiteks seda, mida inimesed teie veebilehel teevad -, siis jääb kahe silma vahele, et samad kliendid võivad mõnes teises kanalis olla väga erinevad

💡 Näiteks võib klient harva avada teie turundussõnumeid, kuid tegeleb teie brändi Instagramiga iga päev; teine võib teie veebilehel laveerida ilma ostmata, kuni ta näeb retargeting-reklaami koos allahindlusega.

Mida peavad kaasaegsed kliendipersoonad arvestama

Kaasaegne tarbija on hästi informeeritud ja ootab mugavust. Uuringud näitavad, et üle 50% tarbijatest ootab nüüd, et ettevõtted näeksid nende vajadusi ette ja pakuksid asjakohaseid soovitusi juba enne, kui nad üldse ühendust võtavad. Ja kannatamatus on suur – kui te paiskate neid üldiste pakkumistega, mis ei sobi, siis enamus loobub või tunneb end isegi ärritatuna. Persona moodustamisel: teie ideaalne klient ei ole staatiline visand, kellel on üks kanal ja üks vajadus. Nad on mitmemõõtmelised. Iga kasulik persona peab tänapäeval arvestama digitaalse käitumise keerukust – palju platvorme, pidevat ühenduvust ja kõrgendatud ootusi. See tähendab ka seda, et ainult sisemised andmed (näiteks ainult ostuajalugu või ainult Google Analytics) annavad ebapiisava pildi. Selleks, et luua oma ideaalne klient, peame koguma andmeid kogu nende digitaalsest elust, loomulikult austades privaatsust ja nõusolekut.

Source: Depositphotos

360° kliendivaate lünk (ja miks andmed on nii killustunud)

Kui kaasaegsed tarbijad hajutavad oma andmed kümnetesse puutepunktidesse, siis kuidas saame kunagi terviklikku pilti? See on klassikaline 360-kraadise kliendivaate probleem – ja sellega on enamik e-kaubanduse ettevõtteid hädas. Irooniline on see, et paljud ettevõtted istuvad oma klientide kohta kuhjaga andmeid, kuid need on kõik killustatult erinevates süsteemides. Teie e-poes on veebianalüütika andmed, teie CRM-is on e-kirjade ja ostude ajalugu, teie sotsiaalmeediameeskonnal on Facebooki või TikToki publiku demograafilised andmed, teie makseprotsessoril või kassas on tehinguandmed… ja need osad räägivad harva omavahel. See on nagu puslepildi lahendamine, kui kõik tükid on eri kastidesse pandud. Selline killustatus ei ole lihtsalt IT-peavalu, vaid see tapab turundusteadmised. Kui andmed on platvormide vahel siilutud, muutub sisuline segmenteerimine ja personaliseerimine peaaegu võimatuks.

Ühes uuringus leiti, et ettevõtted kaotavad 20-30% aastatulust kehvast andmehaldusest tuleneva ebaefektiivsuse tõttu (ohh!) ja tervelt 84% müüjatest ütlevad, et killustatud andmed takistavad neil pakkuda sujuvat kliendikogemust (linkedin.com).

Mõelge sellele – kui teie e-posti süsteem ja veebisaidi analüüs ei jaga andmeid, võite saata kliendile eilse toote reklaami, mille ta juba eile ostis (sest teie e-posti vahend ei teadnud ostust). Või võite kohelda kõrge LTV-ga kordusostjat samamoodi nagu ühekordset rehviostjat, sest nende käitumine elab eraldi silodes. Need eksimused toovad kaasa kaotatud müügi ja nõrgenenud lojaalsuse.

Miks kliendiandmed muutuvad killustatuks

• Mitu platvormi erinevate funktsioonide jaoks: E-kaubandusettevõte võib kasutada ühte platvormi veebipoe jaoks, teist platvormi e-turunduse jaoks, eraldi CRM-i klienditoe jaoks ja võib-olla ka analüütilist vahendit või kahte. Igaüks neist loob oma andmekogumi. Kui neid ei integreerita ennetavalt, jäävad nad isoleerituks.
• Erinevad tarbijakäitumised kanalite kaupa: Kliendid käituvad erinevalt teie veebisaidil ja sotsiaalmeedias ning kaupluses (kui teil on kauplus). Iga kokkupuutepunkt hõlmab inimese erinevaid aspekte (sirvimisajalugu, sotsiaalsed huvid, krediidi- või makseandmed, lojaalsuse staatus jne). Ilma integratsioonita saate killustatud isiku – nagu pimedad mehed kirjeldavad elevanti eri nurkade alt.
• Vanad süsteemid ja IT-ressursside puudumine: Väiksemad ettevõtted ei saa sageli endale lubada täielikult ühtlustatud tehnoloogilist korpust. Aja jooksul kogunevad tükeldatud lahendused. Nende integreerimine nõuab tehnilisi teadmisi (APId, andmelaod) ja pidevat hooldust. Igal ettevõttel ei ole spetsiaalset arendusmeeskonda või andmetöötlejat, kes seda rasket tööd teeks.
• Privaatsus ja andmepiirangud: Iroonilisel kombel võivad rangemad privaatsuseeskirjad suurendada killustatust. Küpsisepiirangute ja loobumisvõimaluste tõttu on kolmandate osapoolte andmed, mis varem vabalt liikusid, nüüd piiratud. Teil võib olla mõningaid esimese osapoole andmeid, kuid lüngad, kus te varem toetusite kolmanda osapoole jälgimisele. Kui te ei asenda neid uute strateegiatega (näiteks küsite otse kasutajatelt või kasutate sisse logitud andmeid), jäävad teile osalised vaated.

Miks kliendiandmed muutuvad killustatuks

Kõik see viib ebamugava tõeni: enamikul e-kaubanduse kaubamärkidel ei ole oma kliendist tõelist 360°-ülevaadet, isegi kui nad seda usuvad. Teil võib olla 36 erinevat vaadet 36 erinevas kohas. Pole ime, et tõeliselt täpse persona loomine tundub hirmutav!

Illustreerimiseks kujutame ette ühe kliendi persona näite – klient Jane Doe. Teie Shopify pood tunneb Jane’i kui ostjat nr 1234, kes ostis eelmisel kuul kaks toodet. Teie e-posti süsteem tunneb teda kui jane.doe@gmail.com, kes klikib 10% teie uudiskirjadest. Facebook tunneb teda kui kasutajat @JaneDoe, kellele meeldis teie viimane postitus. Teie klienditeeninduse tarkvara tunneb teda telefoninumbri järgi kui isikut, kes helistas tagastuse kohta. Igas süsteemis on üks osa Jane’i puslest. Kui te neid kunagi kokku ei pane, on teie Jane’i “persona” parimal juhul ebatäielik või halvimal juhul täiesti eksitav.

Sellised ebaühtlased andmed muudavad ka vanad persona moodustamise harjutused (mida sageli tehakse paberil) peaaegu naeruväärseks – meeskonnad satuvad lõpuks arvama, mida kliendid teevad, sest nad ei näe lihtsalt kogu lugu. Või ignoreerivad nad suurt hulka andmeid, sest neid on liiga raske koondada. Tulemuseks on persona, mis võib peegeldada ühte osa (nt veebisaidi käitumist), kuid mitte kogu kliendi teekonda. Kuidas seda lõhet ületada? Suurettevõtted viskavad probleemi lahendamiseks raha – tohutuid andmeparki, uhkeid kliendiandmete platvormi (CDP), andmespetsialistide armeed -, kuid see ei ole kõigi jaoks teostatav. Tegelikult kulutavad väikeettevõtted sageli tuhandeid dollareid kasutaja kohta kuus erinevatele müügi- ja turundusvahenditele ja jõuavad ikkagi killustunud ja ebaproduktiivsete andmesilodeni. Oih. On selge, et vajame intelligentsemaid ja kättesaadavamaid meetodeid, et ühendada erinevad andmed. Julgustav uudis on see, et andmete killustatuse vastu võitlemiseks ja rikkalikumate persoonide loomiseks on olemas lahendused – alates lihtsatest taktikatest, nagu küsitlused, kuni kõrgtehnoloogiliste platvormideni. Järgmistes osades uuritakse neid persona moodustamise lahendusi ja seda, kuidas te saate neid kasutada, olenemata sellest, kas olete lahja e-kaubanduse idufirma või suurem jaemüüja. Eesmärgiks on saavutada see raskesti saavutatav ühtne kliendimõistmine, ilma et see täielikult panku (või teie mõistust) lõhkuma hakkaks.

Source: Depositphotos

Lahendused: Kaasaegsed meetodid personade loomiseks

Andmepõhise turunduspersona loomine võib kõlada kõrgtehnoloogiliselt, kuid see seisnebki selles, et kombineerida terve mõistus kliendiuuringud ja tehnoloogia arukas kasutamine. Siin kirjeldame erinevaid lähenemisviise – võite kasutada üht või mitut neist. Igaühel neist on omad plussid, miinused ja kulud. Oluline on minna kaugemale arvamistest ja kasutada tegelikke, jooksvaid andmeid oma klientide kohta. Sukeldume sisse.

1. Regulaarsed küsitlused ja kliendiuuringud (Voice of Customer)

Üks lihtsamaid viise, kuidas hoida persona värskena, on lihtsalt küsida oma klientidelt nende endi kohta. Küsitlused, intervjuud, tagasisidevormid – need traditsioonilised uurimismeetodid on endiselt väärtuslikud. Need annavad kvalitatiivseid teadmisi, mida toorandmed ei pruugi anda, näiteks miks klient käitub teatud viisil või milliseid probleeme ta sinu toodet kasutades lahendada püüab

💡 Näiteks võid saata ostujärgse küsitluse, kus küsid, kuidas klient sind leidis, mis teda peaaegu takistas ostmast ja mis teda huvitab (hind, kvaliteet, jätkusuutlikkus jne). Aja jooksul tekivad mustrid, mis annavad teavet teie persona motivatsioonide ja valupunktide kohta. Võite teha ka üks-ühele intervjuusid või kasutatavuse teste, et jälgida, kuidas reaalsed kliendid teie veebisaidi või tootega suhtlevad

. Tugevused: küsitlused ja intervjuud annavad teile otseseid teadmisi. Need võivad kinnitada (või tühistada) teie oletusi. See on eriti kasulik, et võidelda sisemiste eelarvamuste vastu. See on ka suhteliselt odav – sellised vahendid nagu Google Forms või SurveyMonkey on odavad ja stiimulid, nagu väike kupong, võivad suurendada vastamismäära. Privaatsuskeskses maailmas on küsitlused “null-poolsed andmed” (klient annab infot vabatahtlikult) – küpsiseid või luuramist ei ole vaja.Nõrkused: (inimesed ei mäleta alati või ei räägi oma käitumise kohta kogu tõtt) ja te võite kuulda ainult väikese, hääleka alamhulga arvamust. Samuti on tegemist hetkeseansiga; tarbijate arvamused võivad muutuda, seega peaksite küsitlusi tegema regulaarselt. Ja ausalt öeldes võib vastamismäär olla keeruline – paljud inimesed ignoreerivad küsitlusi, kui nad ei ole väga motiveeritud. Seega, kuigi see meetod on kvalitatiivse sügavuse saavutamiseks suurepärane, ei anna see teile täielikku kvantitatiivset pilti. Samuti ei ühenda see automaatselt andmeid – te saate teadmisi, mida peate integreerima analüütikast nähtuga.Parima praktika nõuanne: Tehke kliendiuuringutest pidev harjumus. Isegi lühike kvartaliuuring või paar kliendikõnet kuus võib tuua esile uusi trende. Ärge unustage, et tegutseda selle põhjal, mida saate teada – sisestage see tagasi oma personaprofiilidesse ja jagage seda oma meeskonnaga. Ärge laske sellel muutuda järjekordseks aruandeks, mis jääb kõrvale.

2. Ettevõtte enda arendus- ja andmetöötlusmeeskonnad

Teises otsas spekterist DIY-uuringutest on raskepärane lähenemine: oma tehnilise meeskonna kasutamine kliendiandmete ühtlustamiseks ja analüüsimiseks. See tähendab, et arendajatele või andmeteadlastele antakse ülesanne ühendada kõik teie erinevad süsteemid ja analüüsida numbreid, et saada ülevaateid. Näiteks võib teie meeskond luua andmelao, mis kogub andmeid teie e-kaubanduse platvormilt, e-posti vahendist, reklaamikampaaniatest, klienditoe logidest jne, ning seejärel kasutada analüütikat või masinõpet, et tuvastada nendest ühendatud andmetest erinevad kliendisegmendid (personad).Tugevused: Kui seda lähenemisviisi rakendatakse õigesti, võib see anda kõige rikkalikuma ja paremini kohandatud teabe. Sisuliselt saate luua oma mini- Google-Analytics-on-steroids, mis on konkreetselt teie ettevõttele omane. Ettevõttesisesed meeskonnad saavad koostada täpselt selliseid päringuid ja analüüse, mida vajate (nt “näita mulle kõrge väärtusega kliente, kes sirvivad mobiiltelefoni kell 2 öösel ja reageerivad push-teatistele”). Lahendus ja andmed kuuluvad teile, mis on suurepärase eraelu puutumatuse ja paindlikkuse seisukohast. Kui teil on andmetöötlusvõimekus, saate isegi prognoosida – prognoosida kliendi eluea väärtust või kliendipöördumisriski ja lisada need tunnused personaale.Nõrgad küljed: Ilmne puudus on hind ja keerukus. Mitmete andmeallikate integreerimine on teatavasti keeruline – APIde või andmebaaside integreerimisega tuleb arvestada lugematuid töötunde. Ei ole ebatavaline, et sellised projektid lähevad kümnetesse tuhandetesse dollaritesse arendaja aja peale või nõuavad spetsialistide palkamist. Nende torujuhtmete hooldamine on samuti mittetriviaalne (süsteemiuuendused või APIde muudatused võivad teie andmevoo rikkuda). Sisuliselt on selline lähenemisviis sageli teostatav ainult suurematele ettevõtetele või tehnikahuvilistele ettevõtetele, kes suudavad suuri investeeringuid teha. Kui olete väike või keskmise suurusega e-kaubandusettevõte, ei pruugi teil olla selleks eelarvet ega inimesi, et seda sisemiselt teha. Isegi kui teil on, võib tulemuste saavutamine võtta kuid. On kompromiss: kas ehitada see ise ja saada täpselt see, mida vajate (kuid maksta selle eest), või kasutada kolmanda osapoole vahendeid, mis ei pruugi ideaalselt sobida (kuid on valmis). Paljud kasvavad e-kaubandusettevõtted hakkavad proovima andmete ühtlustamist ettevõttesiseselt, kuid mõistavad, et see on tohutu ettevõtmine. See on okei, kui te ei saa minna täielikult “DIY andmetöötluseks”. Positiivne uudis on see, et on olemas vahendid, mis aitavad – mis toob meid järgmise meetodi juurde.

3. Kliendiandmete platvormid (CDP) ja kõik-ühes-lahendused

Viimastel aastatel on kliendiandmete platvormid kujunenud kliendiandmete ühendamise pühaks graaliks. CDP on põhimõtteliselt tarkvara, mis imeb andmeid kõigist teie allikatest (veebisait, mobiilirakendus, e-post, reklaamid, CRM jne), õmbleb kokku ühtsed kliendiprofiilid (lahendades, et Jane Doe teie veebisaidil on sama, mis Jane D. teie e-posti nimekirjas), ning pakub sageli vahendeid segmenteerimiseks ja aktiveerimiseks (näiteks personaalpõhiste sihtrühmade loomine, mida saate saata Facebooki reklaami või e-postiga). Näiteks Segment (Twilio Segment), Adobe Real-Time CDP, Socialscore Light CDP, Treasure Data, mParticle ja paljud teised. E-kaubandusettevõtte jaoks võib CDP teoreetiliselt anda teile selle ihaldatud 360° vaate, olles keskne aju. See võib jälgida, et kasutaja X on samu seadmeid, on avanud 5 e-kirja, külastanud toodet A kolm korda, ostnud kaks korda ja tal on avatud klienditeeninduse pilet – kõik ühes profiilis. Seejärel saate CDPs määratleda personasid või segmente (nt “soodusmüüjad” vs. “kõrge ostuhuvi” käitumismustrite alusel) ja lükata vastavalt sellele personaliseeritud kampaaniaid.Tugevused: Ilmselge tugevus on ühtlustamine ja tegutsemisvõimalus. Hea CDP lahendab andmete killustatuse probleemi juba konstruktsiooniga – see on loodud andmeallikate integreerimiseks ja profiilide ajakohastamiseks reaalajas. Paljudel CDP-del on ka masinõppe funktsioonid, et avastada kliendiklastreid või ennustada omadusi (nt ostu tõenäosus). Pärast seadistamist saavad turundajad CDPd sageli kasutada minimaalse IT-abiga, tõmmates segmente või eksportides sihtrühmi mõne klikiga. See on suur võit paindlikkuse jaoks. Lühidalt öeldes lubavad CDP-d olla ühtne kontaktpunkt, mille abil saab killustatud andmed muuta ühtseteks, kasutatavateks personaalideks ja segmentideks.Nõrgad küljed: Kaks suurt puudust: kulud ja rakendamiskoormus. CDPd, eriti ettevõtte tasemel CDPd, ei ole odavad. CDP-lahenduse minimaalne investeering on sageli vahemikus 4000-12 500 dollarit kuus, mis teeb selle paljude väikeettevõtete jaoks kättesaamatuks. Ja see on ainult litsentsimine – selle rakendamiseks võib olla vaja ka lahenduste inseneri või partnerit. CDP täielik rakendamine ja kõigi andmeallikate integreerimine võib võtta kuid. Kui teie andmed ei ole puhtad või järjepidevad, ei saa CDP seda võluväel parandada; prügi sisse, prügi välja. VKEde jaoks on olemas kergemad CDP-taolised tööriistad või isegi CRM-süsteemid (nagu HubSpot, mida käsitleme hiljem), mis sisaldavad mõningaid CDP funktsioone madalama hinnaga, kuid need nõuavad ikkagi pühendumist. Lisaks tähendab CDP tõhus kasutamine, et teie meeskond peab seda õppima ja neid integratsioone aktiivselt hooldama. See on võimas, kuid kui seda ei kasutata piisavalt, võib sellest saada kallis riiulitarkvara. Samuti tuleb märkida, et kuigi CDP-d ühendavad esimese osapoole andmeid (teie andmeid), ei too nad iseenesest uusi väliseid andmeid, mis lähevad kaugemale sellest, mida te neile edastate. Kui teil puuduvad andmed mõnes valdkonnas (näiteks ei ole teil aimu klientide sotsiaalmeediahuvidest), siis CDP iseenesest ei täida seda lünka; see lihtsalt korraldab seda, mis teil on.Kokkuvõttes on CDP-d fantastilised organisatsioonide jaoks, kellel on palju andmeid ja kes on valmis investeerima infrastruktuuri, et neid andmeid kasutada. Kui olete väiksem, ärge heitke end meeleheitele – saate siiski palju kasu, kui valite hoolikalt taskukohasema platvormi, mis katab teie esmased kanalid, või kasutate järgmist lähenemisviisi: kolmanda osapoole andmete rikastamine.

4. Alternatiivsed andmeesitajad ja rikastamise teenused

Teine tee rikkalikumate persoonide loomiseks on teie andmete täiendamine väliste allikatega. Mõelge sellest kui lünkade täitmisest teie klienditeadmistes, tuues sisse välist teavet. Siinkohal tulevad mängu sellised teenusepakkujad nagu SocialScore (teiste hulgas). Need teenused koguvad tarbijate andmeid erinevatest alternatiivsetest allikatest – sageli on tegemist avalike või koondatud andmetega sotsiaalmeediast, veebikäitumisest, demograafilistest andmetest jne. – SocialScore võib näiteks võtta teie klientide nimekirjast näiteks e-posti aadressi või telefoninumbri ja otsida selle isiku avalikke sotsiaalmeediaprofiile, huvisid ja isegi digitaalset jalajälge sadadel veebisaitidel. Äkki võite teada saada, et klient Jane Doe on väga huvitatud matkamisest väljas ja jälgib internetis mitmeid keskkonnasõbralikke kaubamärke – teadmisi, mida te oma veebisaidi analüüsist ei saanud. SocialScore kirjeldab oma missiooni nii, et aitab ettevõtetel teha nutikamaid otsuseid, kasutades alternatiivseid kliendiandmeid analüüsiks, prognoosimiseks ja ülevaate saamiseks. Praktikas tähendab see, et nad võtavad andmeid üle 300 veebisaidi ja sotsiaalplatvormi, hinnates sihtrühmi näiteks huvide ja veebikäitumise alusel.

Kuidas see välja näeb?

Oletame, et teie jätkusuutlike toodete tootesarja jaoks on teil persona “keskkonnateadlik Emma”, kuid kõik, mida te oma andmetest teate, on see, et Emma ostab teie bambusest hambaharju. Rikastamisteenus võiks teile öelda, et “Emma” (tegelikud kliendid, kes vastavad sellele profiilile) tellivad tõenäoliselt ka teatavaid ökoloogilise elustiili blogisid, veedavad palju aega Pinterestis, on huvitatud joogast ja kasutavad pigem iPhone’i. Nüüd on teie persona mitmemõõtmeline: mitte ainult see, mida ta teilt ostab, vaid milline on tema elustiil ja eelistused laiemalt.

Üks e-kaubanduse juhtumiuuring näitas, et üks kaubamärk kasutas SocialScore’i, et koguda andmeid enam kui 60 sotsiaalvõrgustikust ja -saidist, võttes välja selliseid üksikasju nagu kasutajate elulood, huvid ja suhtlemissoovid, et luua üksikasjalik kliendi profiilessocialscore.io. See võimaldas neil personaliseerida turundust hobide ja suhtluskanalite eelistuste alusel – asju, mida nad ainult sisemiste andmete põhjal kunagi ei teaks.

Tugevused: Andmete rikastamine võib anda täielikuma 360° vaate, ilma et peaksite kõike ise koguma. See on justkui teie persoonide turbotamine ühiskondliku ja käitumusliku kontekstiga. See on eriti väärtuslik väiksemate ettevõtete jaoks, kellel ei ole ressursse kasutajate jälgimiseks kogu veebis – need teenusepakkujad on selle töö ära teinud. Samuti on seda tavaliselt kiirem rakendada kui täielikku CDP-d. Te saadate mõned kliendi tunnused ja saate tagasi rikastatud profiilid. Sellised teenused võivad olla taskukohasemad kui hiiglasliku korpuse loomine – mõned neist töötavad tasulise või tellimusmudeliga, mis kohandub teie suuruse järgi. Nad võivad pakkuda ka hindamismudeleid (nt “sotsiaalse mõju” skoor või “ostujõu” hinnang), mis aitavad kliente uutel viisidel segmenteerida.Nõrkused: On olulisi hoiatusi. Esiteks tuleb arvestada andmete kvaliteeti ja privaatsust. Peate tagama, et andmeallikas on nõuetele vastav (kontrollige GDPRi jne ja veenduge, et teil on lubatud neid andmeid turunduses kasutada). Kliendid võivad leida, et see on jube, kui te äkki suunate neid info põhjal, mida nad teile kunagi ei andnud – seega kasutage rikastatud andmeid arukalt ja eetiliselt (nt strateegia suunamiseks, mitte selleks, et öelda otse “me teame, et te armastate matkata”, kui nad teile kunagi ei öelnud). Lisaks võivad välised andmed olla mõnikord vananenud või ebatäpsed konkreetsete isikute puhul – käsitlege neid kui tõenäosuslikke andmeid. Teine nõrkus on see, et rikastatud andmete kasutamine toob kaasa lisakulusid ja tekitab sõltuvuse kolmandast isikust. Ja see ei lahenda iseenesest sisemisi silosid; peate need rikastatud andmed ikkagi ühendama olemasolevatega (kuigi paljud teenusepakkujad väljastavad andmeid hõlpsasti imporditavas formaadis ja mõned neist saavad ühenduda otse CRM-i või CDP-i).Kasutusjuhtum: Alternatiivsed andmed paistavad silma siis, kui soovite arendada oma isikuid kaugemale ilmselgest. Küsimus ei ole selles, et asendada teie esimese osapoole andmeid, vaid täiendada pilti. Näiteks kui teie sisemine persona on “High-Spending Hannah”, mis põhineb ostuväärtusel, võib rikastamine näidata, et on olemas kahte tüüpi Hannah: üks, kes on karjäärile keskendunud ja aktiivne LinkedInis, ja teine, kes on aktiivne Instagramis – ja te läheneksite neile alampersonadele erinevalt. Ilma väliste andmeteta turundaksite neile ühtemoodi ja jätaksite nüansid tähelepanuta. Iga selline lahendus, nagu küsitlused, CDP-d ja andmete rikastamine, käsitleb persona konkreetset aspekti. Te ei pea tingimata valima ainult ühte. Tegelikult on parim lähenemisviis sageli kombinatsioon: kasutage küsitlusi kvalitatiivsete tunnete saamiseks, kasutage oma analüütilist/CRM-i kvantitatiivse käitumise jaoks ja võib-olla lisage andmete rikastamise teenus, et saada lisateadmisi. Eesmärk on muuta teie persona staatilisest visandist elavaks, hingavaks, andmetest informeeritud profiiliks. Järgnevalt vaatame, kuidas persona võib praktikas areneda, kui rakendate mõnda neist meetoditest.

Korduma kippuvad küsimused