Apa itu Audiens Pihak Pertama dan Mengapa Mereka Penting?

Laporan Tren Digital Econsultancy 2019 baru-baru ini mengungkapkan bagaimana memanfaatkan data pelanggan sekarang menjadi tren pemasaran yang dominan. 55% responden, menurut survei Econsultancy, bermaksud memanfaatkan data mereka dengan lebih baik untuk menciptakan segmen audiens yang lebih efektif.

Implementasi data pelanggan, juga dikenal sebagai data pihak pertama, telah lama menjadi amunisi personalisasi pilihan bagi pemasar digital. Namun, responden survei juga mengakui keterbatasannya ketika 44% mengakui bahwa mendapatkan pandangan yang lebih holistik tentang basis pelanggan mereka masih merupakan tantangan yang signifikan.

Untuk lebih memahami manfaat dan keterbatasan yang dirasakan dari data pihak pertama, kami perlu mengidentifikasi nilai tambah untuk upaya pemasaran online Anda. Sama pentingnya, kita juga perlu melacak bagaimana penargetan media telah berkembang selama bertahun-tahun, yang pada akhirnya membuat sumber data alternatif (data pihak kedua dan ketiga) menjadi kurang menarik, terutama jika menyangkut pemirsa khusus.

Evolusi Penargetan Media

Iklan tradisional (zaman keemasan periklanan), seperti papan reklame, radio, dan televisi, berfokus pada penjualan dan, oleh karena itu, menempatkan produk di garis depan sebagian besar kampanye pemasaran. Namun, dengan diperkenalkannya saluran dan media baru yang terkait dengan periklanan online, segalanya berubah ketika fokus pemasar bergeser ke arah respons langsung dan mengidentifikasi masalah konsumen serta menawarkan solusi kepada mereka.

Pemasaran tanggapan langsung , kemudian, melihat permulaan tren yang dimulai dengan penargetan berbasis demografi luas yang menggabungkan usia, jenis kelamin, pendidikan, dan pendapatan. Seiring waktu, penargetan semakin disempurnakan dengan penargetan berbasis minat dan perilaku yang menggabungkan tindakan konsumen ke dalam campuran dan memperoleh tanggapan yang lebih besar dari data pembelian, waktu yang dihabiskan di toko online, identifikasi klik, dan banyak lagi. Kedua tren ini masih hadir dan dominan saat ini dan digunakan dalam berbagai cara dalam mengejar waktu yang tepat, tempat yang tepat, pemasaran pesan yang tepat.

Pergeseran ke periklanan online menciptakan peluang baru bagi pemasar, tetapi juga membutuhkan adaptasi terus-menerus karena bisnis menanggapi tuntutan media teknologi baru ini serta audiens yang baru diidentifikasi. Personalisasi yang ditingkatkan melalui kampanye iklan 1:1 terbukti menjadi salah satu contoh penting dari upaya tersebut, yang pada akhirnya menghasilkan tingkat respons yang lebih tinggi untuk bisnis di seluruh negeri.

Raksasa internet seperti Facebook dan Google, misalnya, memanfaatkan kesempatan ini untuk mengumpulkan data pengguna. Mereka kemudian membuat layanan iklan untuk bisnis yang ingin memanfaatkan iklan 1:1.

Data apa yang dikumpulkan oleh Facebook dan Google?

Facebook dan Google mengumpulkan banyak sekali data pengguna, yang menjadikannya platform yang menarik untuk media berbayar karena pengiklan dapat menggunakan data yang dikumpulkan untuk keuntungan mereka.

Berikut ini ikhtisar singkat tentang cara kerja proses ini.

Facebook mengumpulkan data melalui situs web dan aplikasi yang menggunakan layanan Facebook. Ini termasuk informasi yang dimasukkan pengguna saat berlangganan platform mereka. Facebook kemudian menggunakan data ini untuk selanjutnya meningkatkan pengalaman pengguna.

Misalnya, Anda berbelanja di situs web, mengklik sepasang sepatu yang Anda sukai, dan menambahkannya ke keranjang belanja. Tapi kemudian ponsel Anda mati. Setelah mengisi ulang ponsel Anda dan masuk kembali ke Facebook, Anda menemukan iklan untuk sepasang sepatu yang sama persis. Iklan sepatu ditargetkan untuk individu seperti Anda karena sesuatu yang disebut piksel Facebook, yang memicu data cookie.

Piksel Facebook adalah alat analitik yang memungkinkan pengiklan mengukur efektivitas iklan mereka dengan memahami tindakan yang dilakukan orang di situs web Anda. Alat ini biasanya ditambahkan ke situs web sehingga ketika pembeli yang tertarik mengambil tindakan di situs Anda (seperti menambahkan sepasang sepatu ke keranjang belanja), alat ini akan aktif dan tersedia untuk analisis di Pengelola Peristiwa tempat pengiklan dapat memaksimalkan tindakan tersebut .

Piksel memicu data cookie , yaitu file yang berisi potongan kecil informasi anonim yang dipertukarkan antara perangkat pengguna dan server web yang mengidentifikasi pengguna tertentu sekaligus meningkatkan pengalaman penjelajahan mereka. Cookie menyimpan perilaku pembeli yang tertarik di browser dan memandu penempatan iklan di masa mendatang, pengalaman yang mirip dengan skenario sepatu yang kami sebutkan sebelumnya.

Demikian pula, Google juga mengumpulkan informasi yang secara bersamaan meningkatkan pengalaman pengguna dengan menghadirkan iklan yang berfokus pada minat pengguna. Google mengumpulkan data dari situs dan aplikasi yang berbagi informasi. Dan jika Anda menggunakan produk Google apa pun, seperti Gmail atau Google Penelusuran, mereka juga mengumpulkan informasi pribadi yang mencakup nama Anda, jenis kelamin, tanggal lahir, penelusuran google, situs web yang dikunjungi, dan lokasi geografis. Google juga memiliki piksel yang menyala ketika pengguna mengklik kampanye dan kemudian mengunjungi halaman tertentu di situs web Anda.

Banyaknya data yang dikumpulkan oleh dua platform yang banyak digunakan ini memberi pengiklan kekuatan, jika mereka mau, untuk lebih meningkatkan personalisasi. Dengan demikian, Google dan Facebook menjadi platform periklanan pilihan untuk pedagang e-commerce. Selain itu, pengenalan piksel dan cookie merevolusi penargetan dengan memungkinkan pengiklan melacak pengguna dan pergerakan serta kebiasaan online mereka.

Cookie , untuk banyak bisnis, membuka jalan bagi solusi yang lebih dipersonalisasi dalam periklanan, namun, pengenalan Peraturan Perlindungan Data Umum (GDPR) dan Undang-Undang Privasi Konsumen California (CCPA) ditambah dengan pengumuman Google tentang fase cookie dua tahun- membuatnya kurang menarik karena kedua platform iklan mencapai personalisasi melalui data agregat yang juga dikenal sebagai data pihak ketiga.

Undang-undang baru dan keputusan platform iklan mengguncang pengiklan di mana-mana karena memaksa mereka untuk memikirkan kembali dasar-dasar iklan mereka, tetapi juga membuka pintu ke data pihak pertama dan banyak keuntungannya.

Data pihak pertama vs. data pihak ketiga.

Dalam hal data, kualitas harus selalu melebihi kuantitas. Dan dalam hal kualitas, data pihak pertama jelas merupakan favorit. Inilah alasannya:

Data pihak pertama adalah data yang Anda kumpulkan langsung dari pelanggan dan audiens Anda. Ini adalah sumber yang paling akurat dan membangun nilai karena pelanggan akan terus memperkuatnya dengan setiap perilaku yang mereka ambil dengan merek Anda, apakah itu pembelian dari toko online Anda, berlangganan email Anda, atau survei dan ulasan.

Data pihak ketiga adalah data yang dikumpulkan dari berbagai platform dan digabungkan menjadi kumpulan data yang lebih besar. Ada banyak hal yang tidak diketahui terkait dengan data pihak ketiga, dan itu membuatnya kurang menarik karena datanya tidak memiliki hubungan langsung dengan pelanggan Anda. Selain itu, ini adalah data yang digunakan banyak bisnis, jadi ada kemungkinan besar pesaing Anda menggunakan data yang sama.

Meskipun nilai data pihak pertama sudah terkenal, itu masih merupakan sumber daya yang belum dieksploitasi dengan cara yang sama seperti data pihak ketiga. Namun, pemasar e-Commerce yang menggunakannya telah mengenali dua hal tentang data pihak pertama yang memberi mereka keunggulan kompetitif.

1. Data pihak pertama memungkinkan pengiklan untuk menganalisis lebih lengkap nilai dan demografi basis pelanggan, sehingga membantu menginformasikan dan memperkuat strategi kampanye.
2. Data pihak pertama meningkatkan skor relevansi melalui peningkatan tingkat kecocokan dalam platform iklan yang memungkinkan pengiklan memanfaatkan basis data pelanggan mereka dan sejumlah besar data yang ditawarkan platform iklan.

Kedua penemuan ini mendapatkan beberapa poin penting, salah satunya adalah mendapatkan pandangan holistik tentang basis pelanggan Anda dan yang lainnya meningkatkan permainan personalisasi Anda lebih jauh. Melalui penggunaan data pihak pertama, pemasar e-Commerce tingkat lanjut dapat berhasil mencapai tampilan birdeye dari etalase mereka sambil juga meningkatkan penargetan mereka dengan tingkat kecocokan yang lebih baik.

Tingkat kecocokan Facebook adalah bagian dari layanan yang mereka tawarkan yang disebut Pemirsa Khusus. Pemirsa Khusus adalah jenis pemirsa yang dapat Anda buat dari daftar pelanggan untuk membantu membangun jangkauan Anda. Saat Anda mengunggah daftar pelanggan ke Facebook untuk membuat Pemirsa Khusus, ada proses yang disebut pencocokan di mana informasi yang Anda unggah digunakan untuk mencocokkan profil Facebook. Tingkat kecocokan dipengaruhi oleh kualitas dan kuantitas data karena semakin akurat informasi yang Anda berikan, semakin baik tingkat kecocokannya. Data pihak pertama membantu dalam hal ini karena, sekali lagi, ini adalah informasi yang datang langsung dari pelanggan Anda.

Google juga mengizinkan pemasar untuk menggunakan data pihak pertama mereka dan memiliki proses serupa yang disebut Customer Match. Customer Match memungkinkan pemasar menggunakan data online (database google) dan offline (data pihak pertama Anda) untuk menjangkau dan berinteraksi kembali dengan pelanggan Anda di Penelusuran, Shopping, Gmail, YouTube, dan Display. Melalui penggunaan Pengelola Audiens mereka, Anda dapat mengunggah daftar pelanggan ke Google Ads, dan mirip dengan Facebook, Google kemudian mencari melalui basis datanya untuk mencocokkan email, alamat, dan informasi lainnya dan ketika ada kecocokan, ia menambahkan akun Google yang sesuai ke audiens Pencocokan Pelanggan Anda.

Data pihak pertama adalah sesuatu yang dimiliki oleh semua pedagang e-Commerce tetapi karena sifat ekspor, kurangnya pengetahuan, dan berbagai indikator kinerja utama (KPI) yang diperlukan untuk menentukan dan melacak keberhasilan, data tersebut tetap menjadi tambang emas yang belum dimanfaatkan. untuk massa. Dengan demikian, seringkali hanya ahli strategi pemasaran tingkat lanjut yang mengandalkannya saat mereka membuat dan menerapkan kampanye pemasaran.

Menggunakan data pihak pertama sebagai dasar untuk kampanye pemasaran menguntungkan karena memungkinkan algoritme platform iklan untuk belajar langsung dari pelanggan Anda untuk:

• Memperkuat hubungan dengan pelanggan yang sudah ada.
• Mendorong pembelian ulang.
• Menarik pelanggan baru yang mirip dengan pelanggan Anda saat ini.

Di dunia pemasaran data pihak pertama, memahami dan memperbarui algoritme Anda sangat penting untuk kesuksesan Anda karena mereka diprogram untuk membuat kampanye pemasaran yang dipersonalisasi dengan menargetkan individu dengan iklan yang paling tepat untuk memungkinkan pengalaman pengguna sebaik mungkin. Kami melihat ini di Lelang Iklan , algoritme iklan Facebook, dan Smart Bidding Google Ads.

Di sisi Facebook, Lelang Iklan menentukan urutan kemunculan iklan di umpan berita relatif terhadap iklan lain. Jadi, jika Anda dan pesaing Anda menargetkan kumpulan pemirsa yang sama, Anda pasti ingin memastikan bahwa iklan Anda muncul sebelum pesaing Anda dengan "memenangkan" lelang.

Smart Bidding Google menggunakan pembelajaran mesin untuk mengubah bid berdasarkan berbagai sinyal real-time termasuk perangkat, lokasi, waktu, daftar pemasaran ulang, bahasa, dan sistem operasi. Machine learning ini dapat dipengaruhi oleh pelanggan Anda melalui penggunaan data pihak pertama untuk menyesuaikan strategi bidding untuk audiens target Anda.

Manfaatkan data pihak pertama Anda dengan baik.

Gabungan, Facebook dan Google memiliki 4,6 miliar pengguna dan untuk meningkatkan pengalaman pengguna mereka dalam platform mereka, mereka menggunakan algoritme yang menentukan iklan terbaik untuk ditampilkan kepada audiens. Melalui penggunaan skor relevansi, mereka menentukan apakah iklan yang dipermasalahkan cocok dengan preferensi audiens atau tidak.

Seperti yang telah kita bahas sebelumnya, dalam hal data, kualitas sangat penting, dan data pihak pertama jelas merupakan data berkualitas lebih tinggi karena berasal langsung dari sumbernya—pelanggan Anda. Menggunakan daftar pelanggan akan secara langsung memengaruhi skor relevansi Anda , yang merupakan peringkat dari 1-10 yang memperkirakan seberapa baik audiens target Anda merespons iklan Anda.

Skor revant kedua platform bekerja dengan cara yang sama dan memiliki rentang skor yang sama (1-10). Skor relevan 1, misalnya, rendah. Sebaliknya, iklan dengan skor 10 sangat relevan. Dan ketika skor relevansi iklan Anda tinggi, kemungkinan besar akan ditampilkan kepada audiens target Anda. Jadi memastikan skor relevansi yang lebih tinggi sangat penting saat membuat kampanye pemasaran. Dan menggunakan daftar pelanggan dapat membawa Anda ke skor 10 yang didambakan karena mereka meningkatkan tingkat kecocokan Anda.

Menggunakan daftar pelanggan secara historis sudah cukup untuk melihat peningkatan kinerja kampanye karena terbukti mengalahkan pesaing dan menghasilkan respons yang baik. Namun, ada juga cara lain untuk meningkatkan skor relevansi dan membuat daftar pelanggan Anda menjadi lebih baik. Menyegmentasikan daftar pelanggan Anda, misalnya, ke dalam daftar berbasis nilai yang terus diperbarui akan sangat memperkuat kampanye iklan, dan DataQ dapat membantu Anda mencapainya!

DataQ + Data Pihak Pertama + Platform Iklan

Di DataQ, kami memahami pentingnya data pihak pertama, tetapi kami juga memahami bahwa Anda mungkin memerlukan bantuan untuk memperkuat kualitas daftar pelanggan Anda agar dapat lebih memanfaatkan potensi kekuatan semua data pihak pertama Anda. Kami dapat membantu setiap pemasar memanfaatkan sumber data mereka melalui serangkaian alat segmentasi dan template audiens berbasis nilai yang telah diisi sebelumnya.

DataQ sekarang bisa menjadi rahasia Anda untuk kesuksesan pemasaran. Dengan integrasi satu klik kami, Anda dapat menghubungkan toko online Anda ke platform kami dan meningkatkan skor relevansi dengan templat audiens berbasis nilai kami, yang meliputi:

• Nilai Tinggi: pelanggan yang memiliki nilai seumur hidup yang lebih tinggi dari rata-rata etalase Anda.
• Menangkan Kembali: pelanggan yang telah membeli sekali dalam setahun terakhir, tetapi belum melakukan pemesanan dalam 90 hari terakhir.
• Pembelanja Besar: pelanggan yang memiliki nilai pesanan rata-rata (AOV) lebih tinggi dari rata-rata etalase Anda.
• Templat berbasis hari libur untuk semua hari libur utama AS.

Contoh subkumpulan pelanggan ini yang DataQ dapat membantu Anda mengidentifikasi dan menargetkan di Facebook dan Google untuk membantu Anda meningkatkan tingkat kecocokan dan memanfaatkan basis datanya dengan informasi pelanggan Anda.

Ikat Semuanya Bersama-sama

Media berbayar telah berkembang pesat, meningkatkan pengalaman konsumen dengan setiap media dan saluran baru. Sama pentingnya, pengiklan juga telah membuat langkah signifikan dalam mengidentifikasi tren yang muncul, mempelajari keterampilan baru dan memperoleh alat baru untuk meningkatkan kampanye, dan memprediksi tren dan perkembangan masa depan, seperti yang ditunjukkan oleh E-consultancy Digital Trends Report yang menyatakan dua poin penting:

1. Pentingnya memanfaatkan data pihak pertama untuk menciptakan segmen audiens yang lebih efektif.
2. Mendapatkan pandangan holistik tentang basis pelanggan Anda untuk lebih memahami audiens Anda dan kebutuhan mereka.

Mengambil inventaris dan terus menilai hal-hal yang berhasil pasti akan membuat Anda tetap di jalur yang benar. Namun seperti di sektor lainnya, rasa puas diri adalah resep untuk bencana, dan di sini, di DataQ, kami ingin Anda mendefinisikan ulang pengalaman periklanan 1:1 Anda dengan membantu Anda memanfaatkan semua database yang Anda inginkan.