Основні дані

Дані власних джерел – це інформація, яку організація збирає безпосередньо від своїх клієнтів та аудиторій через власні ресурси та зв’язки: історію покупок, дані облікового запису, поведінку на сайті, статус підписки, взаємодію зі службою підтримки, відповіді на опитування та взаємодію з електронною поштою. Вони відрізняються від даних власних джерел, отриманих за прямою домовленістю з іншою організацією, та даних третіх осіб, агрегованих та проданих посередниками, які не мають жодних стосунків з особою.

Його стратегічне значення різко зросло, оскільки екосистема даних третіх сторін деградувала. Обмеження браузера на міжсайтове відстеження, зміни мобільних платформ, що вимагають явного дозволу на міждодаткові ідентифікатори, та регулювання конфіденційності в кількох юрисдикціях разом знизили доступність та надійність даних аудиторії, придбаних у посередників. Організації, які побудували таргетинг та вимірювання на цьому фундаменті, виявили, що він руйнується, тоді як ті, хто має міцні прямі зв'язки, були порівняно ізольовані.

Окрім доступності, дані власних джерел, як правило, є кращими даними. Вони відображають фактичну поведінку з бізнесом, а не припущений інтерес, вони є актуальними, а не агрегованими за невідомі періоди, їх походження відоме, а їх точність можна перевірити за допомогою операційних систем. Сегменти третіх сторін, що описують когось як покупця автомобіля на ринку, є ймовірнісними висновками невизначеної якості; запис, який показує, що клієнт двічі минулого тижня налаштовував певну модель, є фактом.

Для його побудови потрібно дати людям привід ідентифікувати себе, що є радше питанням продукту та цінності, ніж процесом збору даних. Акаунти, які пропонують справжню зручність, відстеження замовлень, збережені налаштування, переваги програми лояльності, корисні розсилки та інструменти, що вимагають входу, створюють легітимні обміни, в яких люди готові бути впізнаваними. Тактики, що витягують ідентичність, нічого не пропонуючи, такі як обов'язкова реєстрація перед переглядом контенту, призводять до низькоякісних даних та вимірюваного відходу від продукту.

Зобов'язання, що з цим пов'язані, є суттєвими та зростають. Безпосередній збір даних означає їх зберігання, захист, виконання запитів на доступ та видалення, дотримання цілей, для яких було надано згоду, та можливість продемонструвати відповідність вимогам. Дані, зібрані для однієї мети, не можуть бути просто перепрофільовані для іншої, а організації, які ставляться до своїх даних першої сторони як до необмеженого активу, як правило, виявляють обмеження під час аудиту або порушення, а не під час планування.

Якість даних є обмеженням, яке обмежує більшість програм власного розробника, і вона постійно погіршується без обслуговування. Адреси електронної пошти стають недійсними, люди змінюють ролі та компанії, дублікати записів накопичуються через багаторазові реєстрації, а стани згоди розсинхронізуються між системами. База даних невідомої якості не підтримує ні надійної персоналізації, ні точного вимірювання, а збої видно клієнтам, які отримують повідомлення, адресовані колишньому роботодавцю, або пропозиції щодо продуктів, якими вони вже володіють. Встановлення рутинної гігієни, включаючи дедуплікацію, перевірку, обробку застарілих записів та узгодження згоди в різних системах, – це нецікава робота, яка визначає, чи дасть щось решта інвестицій. Також варто вимірювати, а не припускати, оскільки частка записів, які є повними, актуальними та доступними для зв'язку, зазвичай нижча, ніж очікують команди, на які покладаються, а знання реальної цифри змінює вагу отриманих сегментів.

Практична вигода полягає в активації, а не в накопиченні. Дані перших сторін підтримують персоналізацію, маркетинг життєвого циклу, моделювання аудиторії для залучення, прогнозування утримання та вимірювання, які переживають втрату сторонніх ідентифікаторів, але лише за умови, що вони уніфіковані в усіх системах та доступні командам, яким вони потрібні. Таке уніфікування зазвичай є центральним проектом у аналітика даних залученість, а результуюча здатність аудиторії – це те, що дозволяє управління зростанням планувати залучення та утримання клієнтів з урахуванням реальної поведінки клієнтів, а не придбаних індикаторів.