MarTech 营销数据闭环(七)数据合规( 二 )
我们都有过这样的体验 , 跟朋友聊一件事或搜个商品 , 转眼淘宝首页上就挂满了“你想买”的商品 , 抖音短视频里也全是“你想去”的景点 , 这时候多少有些令人毛骨悚然 。
也许 , 通过这种手段 , 取得了一些成果 , 但这种不停骚扰、强迫消费者的行为真的是好营销手段吗?而用户一旦意识到被跟踪 , 会因为感觉被冒犯而产生厌恶 , 因为他们从一开始就没有同意过 。
当今 , 优秀的品牌都懂得通过情感、精神、价值观 , 打造与消费者的连接 , 建立品牌价值 , 很难想象一个不能跟消费者建立基本信任的品牌 , 如何通过情感共鸣 , 打造品牌的高阶差异化 。
反过来思考 , 如果消费者从一开始就得到了明确的告知 , 将会是一个很好的信任起点 。 在建立基础信任后 , 消费者有更大的几率授权给品牌更多信息、甚至主动提供一些个人偏好 , 以换取更好的服务 。
拿到个人信息授权后再推送的营销活动有更大概率引起关注和转化 , 因为授权行为已经帮助筛选出了意向客户 , 这些人愿意花更多时间和金钱 。 可见 , 一个明确的授权可能在短期减少可跟踪的消费者 , 但从长期看 , 会增加忠诚度和营收 。
一个品牌真正「性感」的地方在于获得了多少消费者的信赖 , 与多少消费者建立了情感连接 , 有多少消费者自愿向品牌透露偏好 , 自愿接受品牌的广告 。 对于营销人来说 , 这将是一个全新的市场指标 , 可量化的企业品牌价值 。
为什么前一阵小红书会「封杀」29个品牌 , 因为他们大量虚构使用体验 , 不诚信 , 惹恼了用户 , 也损害了内容分享平台的核心利益 。
未来也许 , 这样的事情还会发生 , 而市场会用脚投票 , 教育那些「短视」企业 , 奖励追求长效价值的品牌 。
去年 , Forrester根据日渐敏感的个人隐私 , 提出了「零方数据zero-party」的概念 , 今天 , 我认为这是每一个营销人都应该理解的概念 。 我们都听说过一方、二方、三方数据 , 主要是根据数据生产方、归属方来划分的 , 而「零方数据」是从另一个维度来定义 , 是消费者为了获得个性化服务 , 主动分享给品牌的数据 。
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「零方数据」的好处包括:
(1)准确:相比较根据AI算法推断出来的数据 , 「零方数据」更加符合消费者预期 , 也不用解释为什么 , 因为这就是消费者想看到的;
(2)合法:越来越严的政策监管 , 消费者的「民智觉醒」 , 让那些铤而走险的企业违法成本越来越高 , 越来越难 , 即使12分小心也难逃恢恢法网 。 而被标记为「零方数据」则可以避免麻烦 。
虽然「零方数据」优点多 , 但数据规模偏小却是个缺点 。
根据「帕累托法则」 , 我们知道这个世界是不平均的 , 20%的核心消费者贡献了80%的利润 , 这20%是信任品牌的人 , 是愿意与品牌分享数据的人 , 也相信品牌会善用他们的数据 。
很多营销人担心这会降低品牌对用户的理解 , 但想一想即使只有20%的人授权了「零方数据」 , 而这些人都是品牌绝对核心的 , 最有可能转化和复购的用户 , 而这些用户呈现出来的数据 , 才是对企业做出正确决策最有价值的数据 。
另一方面 , 授权「零方数据」的比例越高 , 单个用户价值也会成比例升高 。 下图是海外一家研究隐私授权的公司针对电商业务做出的数据估算 。
一个月UV1500万的网站 , 如果有40%的用户选择授权信息 , 最终会有600个用户购买 , 平均客单价30美元;当通过优化服务 , 与用户建立更多信任关系后 , 有60%的用户选择授权信息 , 此时会有900个用户购买 , 平均客单价达到45美元 。
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