Microsoft Clarity'yi, Switas gibi şirketlerin karşılaştığı zorlukları anlayan gerçek ürün geliştiriciler tarafından, pratik ve gerçek dünya kullanım senaryoları göz önünde bulundurularak geliştirilmiş bir ürün olarak öne çıkardık. Öfkeli tıklamaları ve JavaScript hata izleme gibi özellikler, kullanıcı hayal kırıklıklarını ve teknik sorunları belirlemede, kullanıcı deneyimini ve dönüşüm oranlarını doğrudan etkileyen hedefli iyileştirmeler sağlamada paha biçilmez olduğunu kanıtladı.
Müşteri Veri Platformu (CDP)
Müşteri veri platformu, birden fazla kaynaktan müşteri verilerini toplayan, bu verileri bireyler için birleşik profillere dönüştüren ve bu profilleri segmentasyon, kişiselleştirme ve ölçümleme amacıyla diğer sistemlere sunan bir sistemdir. Veri ambarından, analizden ziyade operasyonel aktivasyona yönelik olmasıyla; müşteri ilişkileri yönetim sisteminden ise ilişkileri ve satış süreçlerini yönetmekten ziyade yüksek hacimli davranışsal verileri işlemek üzere tasarlanmış olmasıyla farklıdır.
Ele alınan sorun gerçek ve yaygın. Müşteri bilgileri birbirinden ayrı sistemlerde birikiyor: ticaret platformu, e-posta aracı, destek masası, reklam hesapları, mobil uygulama analitiği, çevrimdışı satış noktası. Aynı kişi her birinde farklı bir tanımlayıcıyla görünüyor ve hiçbir sistem eksiksiz bir görünüm sunmuyor. Sonuç olarak, pazarlama departmanı sadece şikayette bulunan müşterilerle iletişime geçiyor, destek departmanı satın alma geçmişini göremiyor ve müşteri değerinin analizi, her ihtiyaç duyulduğunda tekrarlanan manuel bir mutabakat işlemi olmadan imkansız hale geliyor.
Kimlik çözümlemesi, merkezi teknik işlev ve en zor kısımdır. Oturum açmış bir hesabı anonim bir tarama oturumuyla, farklı bir zamanda kullanılan bir e-posta adresiyle, bir uygulama yüklemesiyle ve bir mağaza içi satın alma işlemiyle eşleştirmek, tanımlayıcıların bulunduğu yerlerde kesin eşleştirme, bulunmadığı yerlerde ise olasılıksal eşleştirme gerektirir. Bu çözümlemenin kalitesi, sonraki her şeyin değerini belirler ve aynı zamanda gizlilik sonuçlarının yoğunlaştığı yerdir, çünkü veri kümelerinin birleştirilmesi, girdilerin herhangi birinden daha açıklayıcı profiller oluşturur.
Satıcı konumlandırması nedeniyle kategori belirsizleşti ve seçenekleri değerlendirmek, etiketin ötesine bakmayı gerektiriyor. Bazı ürünler öncelikle veri alım yeteneğine sahip pazarlama aktivasyon araçlarıdır, bazıları ise aktivasyon eklenmiş veri altyapısıdır ve giderek yaygınlaşan bir model, müşteri verilerinin ayrı bir özel depoya kopyalanmasını önleyerek, kimlik çözümleme ve hedef kitle dağıtımı için özel araçlar kullanarak aynı yeteneği doğrudan bulut veri ambarı üzerinde oluşturmaktadır. Doğru seçim, mevcut altyapıya ve sistemi hangi ekibin yöneteceğine bağlıdır ve bu sahiplik sorusu genellikle özellik karşılaştırmasından daha belirleyicidir.
Uygulamalar tahmin edilebilir nedenlerle başarısız olur. Kuruluşlar, hangi kararları iyileştireceğine karar vermeden önce bir platform satın alırlar ve sonuçta kimsenin kullanmadığı birleşik profiller elde ederler. Kaynak verilerin kalitesi düşüktür ve birleştirme, güvenilir bir görünüm yerine güvenilmez bilgilerin birleştirilmiş bir görünümünü üretir. Yönetişim tanımlanmamıştır, bu nedenle hangi sistemin hangi alan için yetkili olduğu konusunda kimse hemfikir değildir. Ve segmentleri kullanması beklenen operasyonel ekipler bunların tanımlanmasına dahil edilmez, bu nedenle segmentler bu ekiplerin gerçekte nasıl çalıştığıyla örtüşmez.
Herhangi bir satın alma işleminden önce alternatiflerin dürüst bir değerlendirmesi yapılmalıdır, çünkü kuruluşların bu platformlardan beklediği değerin önemli bir kısmı zaten sahip oldukları araçlarla elde edilebilir. Pazarlama platformuna planlı dışa aktarımlar içeren iyi modellenmiş bir veri ambarı, yeni bir sisteme gerek kalmadan çoğu segmentasyon ve engelleme kullanım durumunu sağlar. Gerçek zamanlı yanıtın gerçekten gerekli olduğu ve kaynak sistem sayısının noktadan noktaya entegrasyonun yönetilemez hale geldiği kadar büyük olduğu durumlarda, özel araçlara duyulan ihtiyaç önemli ölçüde artar. Kararı kategoriye göre değil, hangi özel yeteneklerin eksik olduğuna göre şekillendirmek, daha küçük ve daha başarılı bir proje ortaya çıkarmaya eğilimlidir.
Başarılı model, ticari değeri açık olan az sayıda özel kullanım senaryosundan yola çıkmaktır; örneğin, yakın zamanda satın alma yapanları edinme kampanyalarından dışlamak veya tanımlanmış davranışlara dayalı olarak müşteri tutma faaliyetlerini tetiklemek gibi. Ve yalnızca bu senaryoların gerektirdiği entegrasyonu oluşturmak da bu modelin bir parçasıdır. Bu çerçeve genellikle bir aşamada oluşturulur. Veri analizi Etkileşim, sahip olunan aktivasyon stratejisiyle birlikte büyüme yönetimive bu durum çoğunlukla şu nedenlerle haklı gösterilir: girişim Birbirinden kopuk sistem sayısının, manuel eşleştirmenin kalıcı bir maliyet haline geldiği ortamlar.
Switas'ın Görüldüğü Gibi
