Birinci Taraf Kitleler Nedir ve Neden Önemlidir?

Econsultancy 2019 Dijital Eğilimler raporu yakın zamanda müşteri verilerinden yararlanmanın artık nasıl baskın bir pazarlama trendi olduğunu ortaya koydu. Econsultancy anketine göre yanıt verenlerin %55'i , daha etkili kitle segmentleri oluşturmak için verilerini daha iyi kullanmayı amaçladı.

Birinci taraf verileri olarak da bilinen müşteri verilerinin uygulanması, dijital pazarlamacılar için uzun süredir tercih edilen kişiselleştirme mühimmatı olmuştur. Bununla birlikte, ankete katılanlar, yüzde 44'lük bir kesim, müşteri tabanları hakkında daha bütünsel bir bakış açısı edinmenin hala önemli bir zorluk olduğunu kabul ettiğinde, sınırlamalarını da kabul etti.

Birinci taraf verilerinin yararlarını ve algılanan sınırlamalarını daha iyi anlamak için, çevrimiçi pazarlama çabalarınız için katma değerini belirlememiz gerekir. Aynı derecede önemli olarak, medya hedeflemenin yıllar içinde nasıl geliştiğini de izlememiz gerekiyor, bu da sonuçta alternatif veri kaynaklarını (ikinci ve üçüncü taraf verileri) özellikle özel hedef kitleler söz konusu olduğunda daha az çekici hale getirdi.

Medya Hedeflemenin Evrimi

Reklam panoları, radyo ve televizyon gibi geleneksel reklamlar (reklamcılığın altın çağı) satışa odaklandı ve bu nedenle ürünleri çoğu pazarlama kampanyasının ön saflarına yerleştirdi. Bununla birlikte, çevrimiçi reklamcılıkla ilişkili yeni kanalların ve ortamların tanıtılmasıyla birlikte, pazarlamacıların odak noktası doğrudan yanıt vermeye ve tüketici sorunlarını belirlemeye ve onlara çözümler sunmaya yöneldikçe her şey değişti.

Doğrudan yanıt pazarlaması , daha sonra, yaş, cinsiyet, eğitim ve geliri içeren geniş demografik temelli hedeflemeyle başlayan eğilimlerin başlangıcını gördü. Zamanla hedefleme, tüketici eylemlerini karışıma dahil eden ve satın alma verilerinden, çevrimiçi mağazalarda harcanan zamandan, tıklamaların tanımlanmasından ve daha fazlasından daha fazla yanıt elde eden ilgi ve davranışa dayalı hedefleme ile daha da rafine edildi. Bu iki eğilim bugün hala mevcut ve baskındır ve doğru zaman, doğru yer, doğru mesaj pazarlamasının sürekli arayışında çeşitli şekillerde kullanılmaktadır.

Çevrimiçi reklamcılığa geçiş, pazarlamacılar için yeni fırsatlar yarattı, ancak işletmeler bu yeni teknolojik ortamların ve yeni belirlenen hedef kitlelerinin taleplerine yanıt verdiği için sürekli adaptasyon gerektiriyordu. 1:1 reklam kampanyaları yoluyla geliştirilmiş kişiselleştirme, sonuçta ülke genelindeki işletmeler için daha yüksek yanıt oranları sağlayan bu çabaların dikkate değer bir örneği olduğunu kanıtladı.

Örneğin Facebook ve Google gibi internet devleri, kullanıcı verilerini toplamak için bu fırsatı değerlendirdi. Ardından, 1:1 reklamcılıktan yararlanmak isteyen işletmeler için reklam hizmetleri oluşturdular.

Facebook ve Google Hangi Verileri Topluyor?

Facebook ve Google , bol miktarda kullanıcı verisi toplar; bu, reklamverenler toplu verileri kendi avantajlarına kullanabildikleri için, onları ücretli medya için çekici bir platform haline getirir.

İşte bu sürecin nasıl çalıştığına dair kısa bir özet.

Facebook, Facebook hizmetlerini kullanan web siteleri ve uygulamalar aracılığıyla veri toplar. Bu, kullanıcıların platformlarına abone olurken girdiği bilgileri içerir. Facebook daha sonra bu verileri kullanıcı deneyimini geliştirmek için kullanır.

Örneğin, bir web sitesinde alışveriş yaptığınızı, beğendiğiniz bir çift ayakkabıya tıkladığınızı ve bir alışveriş sepetine eklediğinizi varsayalım. Ama sonra telefonunuz ölür. Telefonunuzu şarj ettikten ve Facebook'a tekrar giriş yaptıktan sonra, aynı çift ayakkabı için bir reklam buluyorsunuz. Ayakkabı reklamı, çerez verilerini tetikleyen Facebook pikseli adı verilen bir şey nedeniyle sizin gibi bireyleri hedef alıyor.

Facebook pikseli, reklamverenlerin, insanların web sitenizde gerçekleştirdiği eylemleri anlayarak reklamlarının etkinliğini ölçmesine olanak tanıyan bir analiz aracıdır. Bu araç genellikle web sitelerine eklenir, böylece ilgilenen müşteriler sitenizde bir işlem yaptığında (bir alışveriş sepetine bir çift ayakkabı eklemek gibi) etkinleşir ve reklamverenlerin söz konusu işlemlerden en üst düzeye çıkarabilecekleri Etkinlik Yöneticisi'nde analiz için kullanılabilir hale getirir. .

Pikseller, bir kullanıcının cihazı ile belirli bir kullanıcıyı tanımlayan ve aynı zamanda tarama deneyimini iyileştiren bir web sunucusu arasında değiş tokuş edilen küçük anonim bilgiler içeren dosyalar olan çerez verilerini tetikler . Çerez, ilgili alışveriş yapanların davranışlarını tarayıcıda saklar ve daha önce bahsettiğimiz ayakkabı senaryosuna benzer bir deneyim olan gelecekteki reklam yerleşimlerine rehberlik eder.

Benzer şekilde Google, bir kullanıcının ilgi alanlarına odaklanan reklamlar sunarak kullanıcı deneyimini aynı anda geliştiren bilgiler de toplar. Google, bilgi paylaşan sitelerden ve uygulamalardan veri toplar. Gmail veya Google Arama gibi herhangi bir Google ürünü kullanırsanız, adınızı, cinsiyetinizi, doğum tarihinizi, google aramalarınızı, ziyaret ettiğiniz web sitelerini ve coğrafi konumunuzu içeren kişisel bilgileri de toplarlar. Google ayrıca, kullanıcılar bir kampanyayı tıkladığında ve ardından web sitenizdeki belirli sayfaları ziyaret ettiğinde harekete geçen bir piksele sahiptir .

Yaygın olarak kullanılan bu iki platform tarafından toplanan çok sayıda veri, reklamcılara, isterlerse kişiselleştirmeyi daha da geliştirme gücü verir. Bunu yaparken, Google ve Facebook, e-ticaret tüccarları için tercih edilen reklam platformları haline geldi. Ayrıca, piksellerin ve çerezlerin kullanıma sunulması, reklamverenlerin kullanıcıları ve çevrimiçi hareketlerini ve alışkanlıklarını izlemelerine olanak tanıyarak hedeflemede devrim yarattı.

Çerezler , birçok işletme için reklamcılıkta daha kişiselleştirilmiş çözümlerin yolunu açtı, ancak Genel Veri Koruma Yönetmeliği'nin (GDPR) ve Kaliforniya Tüketici Gizliliği Yasası'nın (CCPA) tanıtılması ve Google'ın iki yıllık çerez aşamasını duyurması ile birleşti. Her iki reklam platformu da üçüncü taraf verileri olarak da bilinen toplu veriler aracılığıyla kişiselleştirme elde ettiğinden, onları daha az çekici hale getirdi.

Yeni yasalar ve reklam platformu kararları, reklamlarının temellerini yeniden düşünmeye zorladığı için her yerde reklamverenleri sarstı, ancak aynı zamanda birinci taraf verilerine ve bunun birçok avantajına da kapı açtı.

Birinci taraf verileri ve üçüncü taraf verileri.

Veri söz konusu olduğunda, kalite her zaman nicelikten daha ağır basmalıdır. Ve kalite söz konusu olduğunda, birinci taraf verileri açık ara favoridir. İşte nedeni:

Birinci taraf verileri , doğrudan müşterilerinizden ve hedef kitlenizden topladığınız verilerdir. Müşteriler, çevrimiçi mağazanızdan satın alma, e-posta aboneliği veya anketler ve incelemeler olsun, markanızla yaptıkları her davranışla onu güçlendirmeye devam edeceğinden, açık ara en doğru ve değer yaratan kaynaktır.

Üçüncü taraf verileri, çeşitli platformlardan toplanan ve daha büyük bir veri kümesinde birleştirilen verilerdir. Üçüncü taraf verileriyle ilişkili birçok bilinmeyen vardır ve bu, müşterinizle doğrudan ilişkisi olmayan veriler olduğu için onu daha az çekici kılar. Ek olarak, birçok işletmenin kullandığı verilerdir, bu nedenle rakiplerinizin aynı verileri kullanma olasılığı yüksektir.

Birinci taraf verilerinin değeri iyi bilinse de, üçüncü taraf verileriyle aynı şekillerde henüz yararlanılmamış bir kaynaktır. Ancak, onu kullanan e-Ticaret pazarlamacıları, birinci taraf verileri hakkında kendilerine rekabet avantajı sağlayan iki şeyin farkına varmışlardır.

1. Birinci taraf verileri, reklamverenlerin bir müşteri tabanının değerini ve demografisini daha kapsamlı bir şekilde analiz etmesine olanak tanır ve böylece kampanya stratejilerini bilgilendirmeye ve güçlendirmeye yardımcı olur.
2. Birinci taraf verileri, reklamcıların hem müşteri veri tabanlarından hem de reklam platformlarının sunduğu çok sayıda veriden yararlanmalarına olanak tanıyan reklam platformlarındaki iyileştirilmiş eşleşme oranları aracılığıyla alaka düzeyi puanlarını artırır.

Bu iki keşif, biri müşteri tabanınızın bütünsel bir görünümünü elde etmek, diğeri ise kişiselleştirme oyununuzu daha da geliştirmek olan birkaç önemli noktaya ulaşıyor. Gelişmiş e-Ticaret pazarlamacıları, birinci taraf verilerini kullanarak, daha iyi eşleşme oranlarıyla hedeflemelerini iyileştirirken, vitrinlerinin kuşbakışı görünümünü başarılı bir şekilde elde edebilirler.

Facebook eşleşme oranları , sundukları Özel Hedef Kitleler adlı hizmetin bir parçasıdır. Özel Hedef Kitleler, erişiminizi oluşturmaya yardımcı olmak için müşteri listelerinden oluşturabileceğiniz kitle türleridir. Bir Özel Hedef Kitle oluşturmak için Facebook'a bir müşteri listesi yüklediğinizde, yüklediğiniz bilgilerin Facebook profillerini eşleştirmek için kullanıldığı eşleştirme adı verilen bir süreç vardır. Eşleşme oranları, ne kadar doğru bilgi verebilirseniz, eşleşme oranı o kadar iyi olacağından, verilerin hem kalitesinden hem de miktarından etkilenir. Birinci taraf verileri buna yardımcı olur, çünkü yine doğrudan müşterilerinizden gelen bilgilerdir.

Google ayrıca pazarlamacıların birinci taraf verilerini kullanmasına izin verir ve Müşteri Eşleştirme adı verilen benzer bir sürece sahiptir. Müşteri Eşleştirme, pazarlamacıların Arama, Alışveriş, Gmail, YouTube ve Görüntülü Reklam Ağı genelinde müşterilerinize ulaşmak ve onlarla yeniden etkileşim kurmak için çevrimiçi (google'ın veritabanı) ve çevrimdışı verileri (birinci taraf verileriniz) kullanmasına olanak tanır. Kitle Yöneticilerini kullanarak bir müşteri listesini Google Ads'e ve Facebook'a benzer şekilde yükleyebilirsiniz, Google daha sonra e-postaları, adresleri ve diğer bilgileri eşleştirmek için veritabanını arar ve bir eşleşme olduğunda ilgili Google hesabını ekler. Müşteri Eşleştirme kitleniz.

Birinci taraf verileri, tüm e-Ticaret tüccarlarının emrinde olan bir şeydir, ancak ihracatın doğası, teknik bilgi eksikliği ve başarıyı tanımlamak ve izlemek için ihtiyaç duyulan çeşitli temel performans göstergeleri (KPI'ler) nedeniyle, kullanılmayan bir altın madeni olarak kalır. kitleler için. Bu nedenle, çoğu zaman yalnızca gelişmiş pazarlama stratejistleri, pazarlama kampanyaları oluştururken ve uygularken buna güvenirler.

Birinci taraf verilerini pazarlama kampanyaları için temel olarak kullanmak avantajlıdır çünkü reklam platformu algoritmalarının aşağıdakileri yapmak için doğrudan müşterilerinizden öğrenmesine olanak tanır:

• Mevcut müşterilerle ilişkileri güçlendirin.
• Yeniden satın almayı teşvik edin.
• Mevcut müşterilerinize benzer yeni müşteriler çekin.

Birinci taraf veri pazarlama dünyasında, algoritmalarınızı anlamak ve güncellemek başarınız için kritik öneme sahiptir, çünkü bunlar mümkün olan en iyi kullanıcı deneyimini sağlamak için bireyleri en uygun reklamlarla hedefleyerek kişiselleştirilmiş pazarlama kampanyaları oluşturmak üzere programlanmıştır. Bunu, Facebook'un reklam algoritması ve Google Ads'in Akıllı Teklifi olan Reklam Açık Artırmasında görüyoruz.

Facebook tarafında, Reklam Açık Artırmaları, bir reklamın diğer reklamlara göre bir haber akışında görünme sırasını belirler. Dolayısıyla, siz ve rakipleriniz aynı kitle havuzunu hedefliyorsanız, açık artırmayı "kazanarak" reklamınızın rakiplerinizden önce görünmesini sağlamak isteyeceksiniz.

Google'ın Akıllı Teklif özelliği, cihaz, konum, günün saati, yeniden pazarlama listesi, dil ve işletim sistemi dahil olmak üzere çok çeşitli gerçek zamanlı sinyallere dayalı olarak teklifleri değiştirmek için makine öğrenimini kullanır. Bu makine öğrenimi, hedef kitleniz için teklif stratejilerini uyarlamak için birinci taraf verilerinin kullanılması yoluyla müşterilerinizden etkilenebilir.

Birinci taraf verilerinizi iyi kullanın.

Facebook ve Google'ın toplamda 4,6 milyar kullanıcısı var ve kullanıcılarının platformlarındaki deneyimini geliştirmek için izleyicilere gösterilecek en iyi reklamları belirleyen algoritmalar kullanıyorlar. Alaka düzeyi puanlarını kullanarak, söz konusu reklamların hedef kitle tercihleriyle eşleşip eşleşmediğini belirlerler.

Daha önce tartıştığımız gibi, veri söz konusu olduğunda kalite esastır ve birinci taraf verileri açıkça daha yüksek kaliteli verilerdir çünkü doğrudan kaynaktan, müşterilerinizden gelir. Bir müşteri listesi kullanmak, hedef kitlenizin reklamınıza ne kadar iyi yanıt verdiğini tahmin eden 1-10 arası bir derecelendirme olan alaka düzeyi puanınızı doğrudan etkiler.

Her iki platformun da geçerli puanları benzer şekilde çalışır ve aynı puan aralığına sahiptir (1-10). Örneğin ilgili bir puan 1 düşüktür. Buna karşılık, 10 puan alan reklamlar çok alakalı. Reklam alaka düzeyi puanınız yüksek olduğunda, hedef kitlenize gösterilme olasılığı daha yüksektir. Bu nedenle, bir pazarlama kampanyası oluştururken daha yüksek bir alaka düzeyi puanı sağlamak çok önemlidir. Ve bir müşteri listesi kullanmak, eşleşme oranınızı iyileştirdiği için sizi o imrenilen 10 puana ulaştırabilir.

Rakipleri geride bıraktığı ve iyi tepkiler verdiği kanıtlandığı için, geçmişte bir müşteri listesi kullanmak kampanya performansında bir artış görmek için yeterli olmuştur. Yine de alaka düzeyi puanını iyileştirmenin ve müşteri listelerinizi daha da iyi hale getirmenin başka yolları da var. Örneğin, müşteri listenizi sürekli güncellenen değere dayalı listelere bölmek, bir reklam kampanyasını ciddi şekilde güçlendirecektir ve DataQ bunu başarmanıza yardımcı olabilir!

DataQ + Birinci Taraf Verileri + Reklam Platformları

DataQ'da birinci taraf verilerinin önemini anlıyoruz, ancak tüm birinci taraf verilerinizin potansiyel gücünden daha fazla yararlanmak için müşteri listesi kalitenizi güçlendirmek için yardıma ihtiyacınız olabileceğini de anlıyoruz. Herhangi bir pazarlamacının bir dizi segmentasyon aracı ve önceden doldurulmuş değer tabanlı hedef kitle şablonları aracılığıyla veri kuyularından yararlanmasına yardımcı olabiliriz.

DataQ artık pazarlama başarısının sırrı olabilir. Tek tıklamayla entegrasyonlarımızla, çevrimiçi mağazanızı platformumuza bağlayabilir ve aşağıdakileri içeren değere dayalı hedef kitle şablonlarımızla alaka puanlarını iyileştirebilirsiniz:

• Yüksek Değer: yaşam boyu değeri vitrin ortalamanızdan daha yüksek olan müşteriler.
• Geri Kazanın: Geçen yıl bir kez satın alan ancak son 90 gün içinde sipariş vermeyen müşteriler.
• Büyük Harcama Yapanlar: Ortalama sipariş değeri (AOV) vitrin ortalamanızdan daha yüksek olan müşteriler.
• Tüm büyük ABD tatilleri için tatil tabanlı şablonlar.

DataQ'nun Facebook ve Google'da tanımlamanıza ve hedeflemenize yardımcı olabileceği müşteri alt kümelerinin bu örnekleri, eşleşme oranlarınızı iyileştirmenize ve müşteri bilgilerinizle veritabanından yararlanmanıza yardımcı olur.

Hepsini Bir Araya Bağlayın

Ücretli medya uzun bir yol kat etti ve her yeni araç ve kanalla tüketici deneyimlerini iyileştirdi. İki önemli noktayı belirten E-danışmanlık Dijital Eğilimler Raporu'nun gösterdiği gibi, reklamverenler, ortaya çıkan eğilimleri belirleme, yeni beceriler öğrenme ve kampanyaları iyileştirmek için yeni araçlar edinme ve gelecekteki eğilimleri ve gelişmeleri tahmin etme konusunda da önemli adımlar attı:

1. Daha etkili kitle segmentleri oluşturmak için birinci taraf verilerinden yararlanmanın önemi.
2. Hedef kitlenizi ve ihtiyaçlarını daha iyi anlamak için müşteri tabanınızın bütünsel bir görünümünü elde edin.

Envanter almak ve işe yarayan şeyleri sürekli olarak değerlendirmek şüphesiz sizi doğru yolda tutacaktır. Ancak diğer tüm sektörlerde olduğu gibi, kayıtsızlık bir felaket reçetesidir ve burada DataQ'da, emrinize amade olan tüm veritabanlarından yararlanmanıza yardımcı olarak 1:1 reklamcılık deneyiminizi yeniden tanımlamanızı istiyoruz.