Cookie-urile terțelor părți se termină – este timpul ca comercianții să accepte datele primelor părți

Pe măsură ce cookie-urile terță parte dispar, iată cum comercianții cu amănuntul pot continua să vizeze clienții în mod eficient cu date de la prima parte.

Nu există nicio scăpare – sfârșitul este aproape pentru cookie-urile terță parte.

În timp ce cumpărătorii online preocupați de confidențialitatea lor se pot bucura de acest gând, comercianții cu amănuntul de comerț electronic sunt cu siguranță mai puțin entuziaști de perspectiva de a pierde informații valoroase despre potențialele obiceiuri de cumpărare ale clienților lor. Ce pot face comercianții cu amănuntul pentru a se asigura că conversiile lor nu vor avea de suferit din cauza dispariției cookie-urilor? Și, oricum, cât de eficiente au fost cookie-urile terță parte în stimularea angajamentului și a vânzărilor?

De ce cookie-urile terță parte sunt parte integrantă a personalizării și încotro se îndreaptă?

Pentru a ținti clienții cât mai eficient, specialiștii în marketing s-au bazat în mare măsură pe cookie-urile terță parte pentru personalizarea perfectă.

Cookie-urile terță parte permit brokerilor de date să furnizeze seturi agregate de informații demografice ale consumatorilor, cum ar fi vârsta, sexul și locația. Ele au fost considerate de mult timp ca instrumentul cel mai eficient pentru companiile de comerț electronic pentru a oferi personalizare și, în consecință, vânzări.

Cu toate acestea, preocupările atât ale consumatorilor, cât și ale guvernului cu privire la confidențialitate au contaminat această metodă ca fiind una nedorită, ducând la abandonarea browserului și a software-ului și chiar la legile privind confidențialitatea care limitează practica.

Google, al cărui browser Chrome reprezintă aproape două treimi din utilizarea internetului din lume, intenționează să elimine complet cookie-urile în 2024, în timp ce Mozilla Firefox și Apple Safari au făcut deja acest lucru. Acest lucru reprezintă o preocupare reală pentru comercianții cu amănuntul care trebuie să se pregătească rapid pentru dispariția cookie-urilor și să poată totuși să recomande în mod eficient articolele clienților. Agenții de marketing care greșesc personalizarea pot plăti prețul. Potrivit unui sondaj Gartner ^{[ 1 ]} , mai mult de jumătate raportează că se vor dezabona de la comunicările unei companii și 38% vor înceta să mai facă afaceri cu o companie dacă consideră că eforturile de personalizare sunt „înfiorătoare”.

Creșterea datelor primare ca soluție de personalizare

În timp ce datele de la terțe părți sunt eliminate treptat din cauza preocupărilor legate de confidențialitate, există încă modalități de a folosi semnale valoroase de la clienți pentru a stimula vânzările. Datele primare se referă la informațiile pe care o companie le adună de la un utilizator prin interacțiuni directe cu propriul site web sau catalog. Aceste informații sunt colectate prin informarea utilizatorului că sunt colectate și pentru ce, lucru pe care 84% dintre consumatori indică că sunt dispuși să îl facă.

Pentru comercianții cu amănuntul, există avantaje inerente pentru datele primare față de cookie-urile terță parte. În primul rând, informațiile sunt obținute printr-un schimb deschis cu consumatorul, care oferă clientului un sentiment de securitate și încredere în marcă.

În al doilea rând și mai important pentru afacere, datele de la prima parte reflectă gusturile și preferințele unui utilizator în contextul unui anumit magazin de comerț electronic, spre deosebire de o aglomerare de alte magazine similare cu acesta.

Aplicarea unui scenariu concret la personalizarea comerțului electronic

Deși datele terțelor părți au servit drept date principale ale clienților utilizate pentru a face recomandări de comerț electronic clienților, nu au fost niciodată cea mai eficientă modalitate de a obține o personalizare adevărată. Asta pentru că este prea preocupat de cine este o persoană față de ceea ce își dorește sau este interesat.

Luați în considerare următorul scenariu de magazin de vânzare cu amănuntul. Imaginați-vă că, în calitate de agent de vânzări în magazin, aveți una dintre cele două opțiuni când intră un client. Puteți să îi cereți să dezvăluie informații personale, cum ar fi vârsta, sexul și locul în care locuiește. Sau, puteți permite clientului să navigheze independent și să observe ce articole interacționează în primele minute în magazin.

Evident, această din urmă opțiune ți-ar permite să faci o recomandare mai precisă bazată pe gusturile și preferințele reale ale clientului, spre deosebire de a face presupuneri despre ceea ce și-ar putea dori pe baza modului în care se identifică ca persoană.

Progresele în AI fac ca datele de la prima parte să fie deosebit de valoroase

Scenariul concret este valabil și pentru clienții online. Problema este că poate fi dificil să interpretați cu exactitate interesele vizitatorilor site-ului în setările de comerț electronic într-un mod suficient de oportun pentru a le împiedica să iasă de pe site-ul dvs. Cu toate acestea, progresele recente în inteligența artificială (AI) și învățarea automată (ML) au făcut ca recomandările online bazate pe comportament să devină realitate.

Prin folosirea tehnicilor de ultimă oră AI și ML, companiile pot adopta o abordare care se concentrează pe comportamentul clienților - lucruri precum adăugări de coșuri, aprecieri, derulări în pagini etc. - în doar câteva clicuri, toate fără a se preocupa de datele personale.

Aceasta înseamnă că nu numai că cookie-urile de la terți sunt mai puțin relevante decât datele prime atunci când vine vorba de personalizare eficientă, dar și că recomandările care conduc la conversie pot fi realizate chiar și în absența istoricului de navigare anterior. Acest lucru este deosebit de important din cauza numărului mare de vizitatori ai site-ului web care sunt noi sau anonimi.

Recomandări bazate pe comportament ca modalitate de a supraalimenta implicarea și conversiile

Metode precum recomandarea „cele mai bine vândute” sau „vizuite anterior” sunt modalități standard, dar mediocre de abordare a personalizării, deoarece limitează descoperirea la datele de achiziție la nivel de stocare care pot fi irelevante sau la istoricul de navigare din trecut. Acest lucru este limitativ în special pentru utilizatorii noi și anonimi.

Prin utilizarea recomandărilor bazate pe comportament ^{[ 2 ]} pentru a oferi consumatorilor experiențe extrem de personalizate, comercianții cu amănuntul sunt capabili să scoată la suprafață articolele pe care un consumator le iubește într-un timp mai scurt. Acest lucru crește atât probabilitatea unei conversii, cât și loialitatea mărcii, deoarece consumatorul va simți că afacerea le înțelege și va scoate rapid la suprafață articolele de care sunt cu adevărat interesați.

În plus, datele de la prima parte care permit recomandări bazate pe comportament în timpul navigării pot fi folosite pentru a îmbunătăți experiența de plată. Oportunitățile de grupare a articolelor sau de upselling pot fi prezentate mai eficient clienților pe baza obiceiurilor lor.

Numai prin valorificarea datelor primare cu platforma de recomandare potrivită, comercianții cu amănuntul pot profita din plin de aceste metode. Cookie-urile de la terți și sistemele de recomandare mai puțin avansate sunt prost echipate pentru a oferi clienților o experiență de navigare atât de bogată.

Folosiți date primare pentru a întâlni clienții acolo unde se află

Datele primare din timpul unui client pe un site de comerț electronic sunt extrem de valoroase, chiar și după ce consumatorul navighează departe de site. Este esențial să fii capabil să interacționezi din nou cu clienții acolo unde aceștia se află în ecosistemul mai larg al mărcii tale. O abordare omnicanal eficientă poate fi diferența dintre un cărucior abandonat și o vânzare – iar utilizarea comportamentului la fața locului pentru e-mailuri, SMS-uri, interacțiuni în aplicație sau în magazin vă va duce acolo.

Metodele tradiționale omnicanal includ recomandarea a ceea ce a rămas într-un coș, achiziții anterioare sau articole noi și populare. Deși toate acestea pot fi oarecum eficiente în ceea ce privește re-implicarea, capacitatea de a se concentra asupra comportamentului utilizatorului pentru a face recomandări este mai probabil să stârnească interesul și să-l readucă pe client în mentalitatea de cumpărături.