Стратегия данных из первых рук

Собственные данные — это информация, которую Вы собираете непосредственно у своих клиентов с их ведома через собственные каналы: покупки, учётные записи, подписки на электронную почту, действия в приложении и чаты со службой поддержки.

Поскольку такие данные получены с согласия и находятся в Вашем распоряжении, они сохраняют ценность после отказа от файлов cookie, при работе ITP и блокировщиков рекламы. В мире, где конфиденциальность в приоритете, это самый надёжный актив и основа всего остального.

Важно различать типы данных. Собственные данные поступают непосредственно от Вашей аудитории. Партнёрские данные — это чьи-то собственные данные, которыми делятся в рамках партнёрства. Сторонние данные агрегируются и покупаются у брокеров данных.

Именно сторонние данные постепенно утрачивают позиции. Данные нулевой стороны, разновидность собственных данных, — это сведения, которые клиенты主动но предоставляют Вам: предпочтения, намерения и ответы на опросы.

Невозможно получить собственные данные без обмена ценностью. Клиенты делятся данными, когда получают что-то взамен: скидку, персональную рекомендацию, эксклюзивный контент или более удобный опыт.

Продумайте специальные моменты сбора данных: создание учётной записи, опрос о стиле, программу лояльности, подписку на электронную почту или SMS. Чётко объясняйте выгоду и получайте ясное согласие. Объём полезных данных зависит от привлекательности предложения.

Один и тот же человек может быть подписчиком электронной почты, авторизованным пользователем приложения и покупателем в обычном магазине. Сопоставление идентичностей объединяет эти сведения в единый профиль клиента с помощью принадлежащих Вам стабильных ключей: хешированного адреса электронной почты, ID клиента или номера телефона.

Так формируется устойчивое представление о клиенте во всех каналах без сторонних файлов cookie. Основой измерений становится ID клиента, а не файл cookie.

Платформа клиентских данных (CDP) получает данные из всех источников, сопоставляет идентичности и создаёт единые постоянные профили клиентов. Затем она предоставляет эти профили другим инструментам для сегментации и активации.

К таким платформам относятся Segment, mParticle и Tealium. Для небольших команд хорошо структурированное хранилище данных с обратным ETL может выполнять ту же роль при меньших затратах.

Собственные данные становятся маркетинговым ресурсом после активации. Хешированные списки клиентов загружаются в рекламные платформы для сопоставления клиентов или создания пользовательских аудиторий, после чего на их основе формируются похожие аудитории.

Поскольку сопоставление выполняется по хешированным адресам электронной почты и номерам телефонов, а не по файлам cookie, такой подход устойчив. Для передачи данных всё равно требуется согласие, а загрузка должна учитывать сигнал ad_personalization.

Исходные адреса электронной почты никогда не отправляются рекламным платформам. Сначала их нормализуют — переводят в нижний регистр и удаляют лишние пробелы, — а затем хешируют с помощью SHA-256. Платформа хеширует данные своих пользователей тем же способом и сопоставляет хеши, поэтому ни одна сторона не раскрывает исходные PII.

Этот же хешированный идентификатор используется для расширенных конверсий и сопоставления через CAPI, связывая собственные данные с измерениями платформы без файлов cookie.

Теперь часть измерений всегда выполняется с помощью моделирования. Моделирование маркетингового микса (MMM) оценивает влияние каналов по совокупным расходам и результатам, не требуя отслеживания на уровне пользователей, и переживает новый подъём популярности.

Защищённые среды обработки данных, такие как Google Ads Data Hub и Meta Advanced Analytics, позволяют сопоставлять Ваши данные с данными платформы в безопасной с точки зрения конфиденциальности среде, которая возвращает только совокупные результаты, а не данные отдельных строк.

Владение данными означает и ответственность за них. Ведите реестр данных, документируйте правовое основание для каждого поля, обрабатывайте запросы на удаление и доступ, устанавливайте ограничения срока хранения и сохраняйте подтверждения согласия.

Надёжное управление данными — это не только соблюдение правовых требований, но и сигнал доверия. Клиенты охотнее делятся данными с брендами, которые открыто рассказывают, что именно они собирают и зачем.

Сочетайте сигналы вместо того, чтобы искать одно идеальное число. Используйте детерминированные данные, полученные с согласия, где они доступны, моделирование в режиме согласия для восполнения пробелов, MMM для проверки результатов сверху вниз и эксперименты на прирост, чтобы доказать реальный эффект.

Суть изменения подхода — переход от одного детерминированного источника истины к оценке на основе нескольких источников. Точность для отдельного пользователя ниже, зато результат честнее и гораздо устойчивее.

Полная стратегия выглядит так: собирайте собственные данные через реальный обмен ценностью, сопоставляйте идентичности по принадлежащим Вам ключам в CDP, активируйте данные через хешированные аудитории и события на стороне сервера, соблюдайте требования к согласию на всех этапах и проверяйте результаты с помощью моделирования и экспериментов на прирост.

Так выглядит маркетинговый стек, устойчивый к изменениям в сфере конфиденциальности. Он вознаграждает бренды, которые строят прямые отношения с клиентами и заслуживают право использовать имеющиеся у них данные.

Проверьте свои знания о стратегии работы с собственными данными.

Собственные данные и данные нулевой стороны — это устойчивый актив: они собираются напрямую, с согласия пользователей, в обмен на ценность. Сопоставляйте идентичности по принадлежащим Вам ключам в CDP, а затем активируйте данные через аудитории, хешированные с помощью SHA-256, и события на стороне сервера.

Проводите измерения на основе нескольких источников: детерминированных данных, моделирования в режиме согласия, MMM, защищённых сред обработки данных и экспериментов на прирост — при строгом управлении данными. Это устойчивый к изменениям в сфере конфиденциальности стек, который приходит на смену неработающей модели сторонних файлов cookie.