CDP’ler. Kimlik çözünürlüğü. 2. taraf verileri. İçeriksel reklamcılık. Pazarlamacılar hedef kitle profilleri oluşturmak için bilgi açısından zengin kaynakları test ediyor.
Çok uzak olmayan bir gelecekte, üçüncü taraf çerezlerden ve cihazlardan aldığımız sinyallerin çoğu tamamen ortadan kalkacak. Kimlik çözümleme platformları halihazırda piyasada olsa da, odak noktasının büyük bir kısmı genel hedef kitleye hitap edilebilirlik üzerinedir. Adreslenebilirlik her şeyden önemli olsa da pazarlamacılar çerezler olmadan kişiselleştirilmiş deneyimler yaratabilmenin yollarını da arıyor.
Dijital pazarlamacılar olarak, kişiselleştirmenin anahtarının içgörü olduğunu biliyoruz. İleriyi düşünen pazarlamacılar, tarayıcı ve cihaz verilerinin yerine, geleneksel iz bırakmayan yollara dayanmayan kitle profilleri oluşturmak için bilgi açısından zengin diğer kaynakları test ediyor. Oyunun ilerisinde kalabilmek için hangi araç ve teknikleri uyguladıklarını görmek üzere birkaç pazarlamacıyla görüştüm.
Önerilen makale: tensorflow nedir hakkında bilgi almak ve güncel girişimcilik haberlerine ulaşmak almak için ilgili sayfayı ziyaret edebilirsiniz.
1) CDP’ler ve kimlik çözümleri
Müşteri veri platformları (CDP’ler) ve kimlik grafikleri, açık ve örtülü ilgi alanları ve tercihler dahil olmak üzere bir kullanıcının tek bir görünümünü oluşturur. Bu tekil kimlik, üçüncü taraf çerezleri olmadan kişiselleştirmeyi güçlendirmek için 360 derecelik bir görünüm sunmak üzere bir dizi sinyali bir araya getirir.
Yerleşik bir CDP veya kimlik platformuyla çalışmak, kullanıcı adları ve telefon numaraları gibi kişisel olarak tanımlanabilir bilgilerin (PII) yanı sıra birinci taraf çerezleri ve yayıncı kimlikleri gibi PII olmayan sinyaller de dahil olmak üzere müşteriyle ilgili tüm tanımlayıcıları tek bir yerde tutar. Pazarlamacılar, müşteriler ve potansiyel müşteriler için çok kanallı görünümler oluşturmak ve çeşitli temas noktalarında kişiselleştirilmiş reklamlar ve mesajlar oluşturmalarına olanak sağlamak için bu CDP’lerden veya kimlik grafiği veritabanlarından yararlanabilir.
CDP’ler veya kimlik platformlarıyla çalışan pazarlamacılar yüzün üzerinde temas noktasından veri yakalayabilir ve kişiselleştirilmiş mesajlaşmayı desteklemek için CRM’lerinin tamamında birleşik bir görünüm oluşturabilir. Pazarlamacılar, gelişmiş analiz ve modellemeyi kullanarak, her kullanıcı için farklı kanallara, amaç sinyallerine ve eğilim puanlarına dayalı olarak çeşitli kişiselleştirme senaryoları oluşturabilir. Reklam tanımlayıcılarını sanal bir kimlik kullanarak bağlamak, yalnızca birleşik adreslenebilirliğe olanak sağlamakla kalmaz, aynı zamanda kanallar arası kişiselleştirmenin desteklenmesine de yardımcı olur.
2) İkinci taraf verileri
Üçüncü taraf çerezlerinin kaybolmasını önlemenin bir başka yolu da ikinci taraf verileri oluşturmaya başlamaktır. Bu tür artımlı kitle verileri, bir pazarlamacının kendi CRM veya abone veritabanlarında mevcut olanın ötesinde yeni bilgiler ve kitleler elde etmek için verilerini başka bir marka veya yayıncı veri kümesiyle birleştirmesiyle oluşturulur.
Önemli ikinci taraf kitleler oluşturmanın avantajları, pazarlamacının tüketici veri havuzunu genişletmesine ve daha da önemlisi, pazarlamacıların üçüncü taraf çerezleri veya verileriyle elde edebileceğinden daha alakalı tüketici verilerine erişim sağlamasına olanak tanır. İkinci taraf verileri, benzer ancak farklı veri kümelerinin birleştirilmesini içerdiğinden, eyleme geçirilebilir içgörüler açısından verim yüksektir. Toplu üçüncü taraf verileri için ödeme yapan bir pazarlamacıdan neredeyse her zaman daha iyi performans gösterecektir.
Bu strateji, daha önde gelen markalar veya kapsamlı bir müşteri veri tabanı oluşturmuş pazarlamacılar için en yararlı olanıdır. Kendi birinci taraf verilerini oluşturma şansı olmayan küçük işletmeler veya yeni şirketler için istekli bir ortak bulmak kolay olmayabilir. Bu stratejinin işe yaraması için sizinle veri paylaşacak bir ortak bulmalı ve müşterilerinizin verilerini başka bir şirketle paylaşırsanız bu ilişkiyi web sitenizde açıklamalısınız. Bu ikinci taraf hedef kitleleri oluşturmak, Infosum ve Snowflake dahil olmak üzere veri temiz odaları veya bulut hizmeti sağlayıcıları için temel bir hizmet haline geldi.
Daha derine inin: Veri temiz odalarını neden önemsiyoruz?
3) İçeriğe dayalı reklamcılık
Yıllardır içeriğe dayalı hedeflemenin çerezlere alternatif olarak lanse edildiğini gördük. Bu yaklaşım, kişisel bilgilerden ziyade tüketilen içeriğe (blog yazısının, videonun veya kişinin etkileşimde bulunduğu diğer içeriğin bağlamına) odaklanır.
Sonuç olarak, veri gizliliği konusunda çok az risk vardır veya hiç yoktur. Ancak dijital pazarlamacılar hâlâ son derece kişiselleştirilmiş içerik ve reklamlar sunabiliyor.
İçeriğe dayalı reklamcılık pazarlamacılar için yeni bir şey olmasa da değişen şey, yapay zekanın artık içeriğe dayalı hedeflemeyle ayrıntılı hale gelebilen daha gelişmiş sağlayıcılar tarafından kullanılmasıdır. Pazarlamacıların meta veriler, başlıklar, ilgili anahtar kelimeler, yorumlar ve daha fazlası dahil olmak üzere kişiselleştirmeyi oluşturabilecekleri bir dizi hedefi vardır. Pazarlamacılar, bu bilgileri inceleyerek ve sinyalleri arayarak, kanallar arası kişiselleştirme ve mesajlaşma için kullanılan, müşterileri hakkında derinlemesine bilgiler elde eder.
Bağlamsal reklamcılığın ve kişiselleştirmenin sürekli gelişen dünyası, pazarlamacıların becerilerini geliştirmelerini ve bunun günümüzde nasıl çalıştığı ve yalnızca adreslenebilirlik için değil, kişiselleştirme için bir araç olarak nasıl kullanılabileceği hakkında daha fazla bilgi edinmesini gerektirebilir. Ayrıca, ağırlıklı olarak anahtar kelimelere dayanan eski içeriğe dayalı pazarlama modellerinin aksine, yeni içeriğe dayalı hedefleme araçları, doğal dil işlemeye ve görüntü tanımaya dayanır.
Bu daha yeni algoritmalar, sayfaların ve uygulamaların duyarlılığını da benzeri görülmemiş bir hız ve güvenilirlikle kavrayabiliyor. Toplamda bu, pazarlamacıların kişiselleştirilmiş reklamları hem potansiyel müşterileriyle son derece alakalı hem de markaları için güvenli bir ortamda görüntülemesine olanak tanır.
4) Yer ve ilgi alanına dayalı hedefleme
Kişiselleştirmeye yönelik yüksek kaliteli amaç verilerinin çevrimdışı olarak yakalanabileceğini hatırlamak her zamankinden daha önemli. Müşterilerinizin ve potansiyel müşterilerinizin düzenli olarak gittiği veya takıldığı yerler, içgörüler ve kişiselleştirme fırsatları açısından aynı derecede önemli olabilir.
Safegraph, Simple.fi ve Factual gibi konum verisi şirketleri, kanallar arası ve kişiselleştirilmiş hedefleme için önceden belirlenmiş ilgi çekici noktalara dayalı olarak zengin hedef kitle profilleri oluşturur ve bunları kimliklerine veya UID gibi çerez içermeyen kimliklere ekler. Bu şirketler genellikle hızlı servis yapan restoranlar, havaalanları, perakende satış mağazaları ve golf sahaları dahil olmak üzere binlerce konumun haritasını çıkarır.
Konum verilerinden elde edilen gerçek dünya öngörüleri, kişiselleştirme modellerini geliştirirken kullanılabilecek ek bir araç sağlamak üzere, ziyaret edilen mağaza türü veya konum da dahil olmak üzere açık bilgileri kullanarak demografik, refah ve diğer bilgileri kullanarak kişiselleştirmeyi yönlendirebilir.
Tıpkı konuma dayalı verilerin kişiselleştirmeye biraz daha “meta” bir yaklaşım sağlaması gibi, ilgi alanına dayalı reklamcılık da web sitesi ziyaretçilerini, ziyaretçinin davranışına dayalı olarak geniş içerik konuları halinde bir araya getirir. Bu ilgi alanına dayalı hedefleme ve kişiselleştirme platformlarından en çok konuşulanı, Google’ın en son önerdiği ve başlangıçtaki stratejisi olan Federated Learning of Cohorts’un (FLoC) yerini alan Topics kavramıdır. Topics’in ardındaki fikir, tarayıcının, kullanıcıların web’de gezinirken ilgi alanlarını öğrenmesi ve en önemli ilgi alanlarını reklam amacıyla katılımcı web siteleriyle paylaşmasıdır. Tüm bunlar, bir kullanıcının ziyaret ettiği web sitelerini, spor salonuna gidenler veya spor araba tutkunları gibi yaklaşık 350 civarında geniş konu başlığı altında kategorize ederek, duvarlarla çevrili bahçelerinin arkasında gerçekleşir.
Bir kullanıcı Topics API’yi destekleyen bir web sitesini ziyaret ettiğinde, tarayıcı, cihazında son üç hafta içinde en sık karşılaşılan konulardan en fazla üç konuyu seçecek ve bunları bu web sitesi ile paylaşacaktır. Web sitesi ve reklam ortakları daha sonra hangi tür kişiselleştirilmiş reklamın görüntüleneceğini belirlemek için bu konuları kullanabilir.
Jüri hala Konular konusunda kararsız olsa da Google, Konuların daha özel olduğunu ve FLoC ve çerez tabanlı hedeflemeye göre daha fazla şeffaflık ve kullanıcı kontrolü sunduğunu iddia ediyor. Yine de konseptin birçok özelliği henüz açıklanmadı.
5) Kişiselleştirme için daha iyi birinci taraf verileri
Gerçekten kişiselleştirilmiş deneyimler sunmak istiyorsanız kullanıcılarınızın kim olduğunu bilmeniz gerekir ve bir e-posta adresi, onların profilini oluşturmanın harika bir ilk adımıdır.
Kullanıcı kaydınızı güçlendirin. Haber bülteni kayıtları, alışveriş sepetinden çıkış, indirim kodları veya sadakat programları için bilgi alışverişinde bulunulan tüm temas noktaları sitesinden yararlanın. –
Daha sağlam müşteri profilleri oluşturun. Küçük başlayın ancak müşterileriniz hakkında mümkün olduğunca fazla bilgi toplayın. Ek veri toplama temas noktalarını entegre edin. İçeriği ve ürünleri daha iyi hedeflemek amacıyla tercih verilerini yakalamak için hızlı düğmelerle yeni e-posta abonelerini takip edin.
E-posta ve SMS pazarlamasına katılın. Müşteri etkileşimini artırmak için e-posta ve kısa mesajdan en iyi şekilde yararlanın. Kullanıcılara sitenizdeki davranışlarına göre kişiselleştirilmiş teklifler ve içerikler gönderin, özel satış, promosyon ve indirimler için kişiselleştirilmiş SMS takibi yapın.
Sonuç olarak, üçüncü taraf çerezlerinin ortadan kalkması ve cihaz düzeyindeki veriler üzerindeki kısıtlamalar, reklam kişiselleştirmenin sonu anlamına gelmiyor; pazarlamacılar kanallar arası kişiselleştirmeyi desteklemek için bir dizi alternatif veri ve kimlik kullanacak. Bu yeni araçlar ve taktikler bir araya geldiğinde, pazarlamacıların müşterileri ve potansiyel müşterileriyle kişiselleştirilmiş görüşmeler yapmaya devam etmelerine olanak tanıyacak.
Satış ve Pazaralama 