คุกกี้ของบุคคลที่สามกำลังจะสิ้นสุดลง ถึงเวลาแล้วที่ผู้ค้าปลีกจะต้องใช้ข้อมูลของบุคคลที่หนึ่ง

เนื่องจากคุกกี้ของบุคคลที่สามกำลังจะเลิกใช้ นี่คือวิธีที่ผู้ค้าปลีกสามารถกำหนดเป้าหมายลูกค้าได้อย่างมีประสิทธิภาพด้วยข้อมูลจากบุคคลที่หนึ่ง

หนีไม่พ้น—จุดจบสำหรับคุกกี้ของบุคคลที่สามใกล้เข้ามาแล้ว

แม้ว่านักช็อปออนไลน์ที่เกี่ยวข้องกับความเป็นส่วนตัวอาจชื่นชมยินดีกับความคิดนี้ แต่ผู้ค้าปลีกอีคอมเมิร์ซกลับไม่กระตือรือร้นที่จะสูญเสียข้อมูลเชิงลึกอันมีค่าเกี่ยวกับพฤติกรรมการซื้อของลูกค้า ผู้ค้าปลีกสามารถทำอะไรได้บ้างเพื่อให้แน่ใจว่าการแปลงของพวกเขาจะไม่ได้รับผลกระทบเนื่องจากการตายของคุกกี้ และคุกกี้ของบุคคลที่สามมีประสิทธิภาพเพียงใดในการกระตุ้นการมีส่วนร่วมและยอดขาย

เหตุใดคุกกี้ของบุคคลที่สามจึงมีส่วนสำคัญต่อการปรับเปลี่ยนในแบบของคุณ และจะไปที่ไหน

เพื่อให้กำหนดเป้าหมายลูกค้าได้อย่างมีประสิทธิภาพมากที่สุด นักการตลาดจึงพึ่งพาคุกกี้ของบุคคลที่สามเป็นอย่างมากในการปรับเปลี่ยนให้เหมาะกับแต่ละบุคคลอย่างสมบูรณ์แบบ

คุกกี้ของบุคคลที่สามอนุญาตให้นายหน้าข้อมูลจัดเตรียมชุดข้อมูลประชากรของผู้บริโภคแบบรวม เช่น อายุ เพศ และตำแหน่งที่ตั้ง พวกเขาถูกมองว่าเป็นเครื่องมือที่มีประสิทธิภาพมากที่สุดสำหรับธุรกิจอีคอมเมิร์ซในการส่งมอบส่วนบุคคลและผลที่ตามมาคือการขาย

อย่างไรก็ตาม ความกังวลของทั้งผู้บริโภคและรัฐบาลเกี่ยวกับความเป็นส่วนตัวได้ทำให้วิธีนี้เสียไปซึ่งเป็นวิธีที่ไม่พึงปรารถนา ซึ่งนำไปสู่การละทิ้งเบราว์เซอร์และซอฟต์แวร์ และแม้แต่กฎหมายความเป็นส่วนตัวที่จำกัดการปฏิบัติ

Google ซึ่งมีเบราว์เซอร์ Chrome คิดเป็นสัดส่วนเกือบ 2 ใน 3 ของการใช้งานอินเทอร์เน็ตทั่วโลก วางแผนที่จะเลิกใช้คุกกี้ทั้งหมดในปี 2024 ในขณะที่ Mozilla Firefox และ Apple Safari ได้ดำเนินการไปแล้ว สิ่งนี้สร้างความกังวลอย่างแท้จริงสำหรับผู้ค้าปลีกที่ต้องเตรียมการอย่างรวดเร็วสำหรับการตายของคุกกี้และยังคงสามารถแนะนำสินค้าให้กับลูกค้าได้อย่างมีประสิทธิภาพ นักการตลาดที่เข้าใจผิดเกี่ยวกับการปรับเปลี่ยนในแบบของคุณอาจต้องชดใช้ จากผลสำรวจของ Gartner ^{[ 1 ]} รายงานว่ามากกว่าครึ่งจะยกเลิกการสมัครรับข่าวสารจากบริษัท และ 38% จะหยุดทำธุรกิจกับบริษัทหากพบว่าความพยายามในการปรับให้เหมาะกับแต่ละบุคคลนั้น “น่าขนลุก”

การเพิ่มขึ้นของข้อมูลจากบุคคลที่หนึ่งเป็นโซลูชันสำหรับการปรับเปลี่ยนในแบบของคุณ

แม้ว่าข้อมูลของบุคคลที่สามจะถูกยกเลิกเนื่องจากข้อกังวลด้านความเป็นส่วนตัว แต่ก็ยังมีวิธีใช้ประโยชน์จากสัญญาณอันมีค่าจากลูกค้าเพื่อกระตุ้นยอดขาย ข้อมูลจากบุคคลที่หนึ่งหมายถึงข้อมูลที่ธุรกิจรวบรวมจากผู้ใช้ผ่านการโต้ตอบโดยตรงกับเว็บไซต์หรือแคตตาล็อกของตนเอง ข้อมูลนี้รวบรวมโดยการแจ้งให้ผู้ใช้ทราบว่ากำลังรวบรวมและเพื่ออะไร ซึ่งเป็นสิ่งที่ผู้บริโภค 84% ระบุว่าพวกเขาเต็มใจที่จะทำ

สำหรับผู้ค้าปลีก ข้อมูลของบุคคลที่หนึ่งมีประโยชน์โดยธรรมชาติมากกว่าคุกกี้ของบุคคลที่สาม ประการแรก ข้อมูลได้มาจากการแลกเปลี่ยนแบบเปิดกับผู้บริโภค ซึ่งทำให้ลูกค้ารู้สึกปลอดภัยและไว้วางใจในแบรนด์

ประการที่สองและที่สำคัญกว่านั้นสำหรับธุรกิจ ข้อมูลจากบุคคลที่หนึ่งจะสะท้อนถึงรสนิยมและความชอบของผู้ใช้ภายในบริบทของร้านค้าอีคอมเมิร์ซที่กำหนด ตรงข้ามกับการรวมตัวกันของร้านค้าอื่นๆ ที่คล้ายคลึงกัน

การใช้สถานการณ์อิฐและปูนเพื่อปรับแต่งอีคอมเมิร์ซ

แม้ว่าข้อมูลของบุคคลที่สามจะทำหน้าที่เป็นข้อมูลลูกค้าหลักที่ใช้ในการให้คำแนะนำด้านอีคอมเมิร์ซแก่ลูกค้า แต่ก็ไม่เคยเป็นวิธีที่มีประสิทธิภาพสูงสุดในการปรับเปลี่ยนให้เป็นส่วนตัวอย่างแท้จริง นั่นเป็นเพราะมันกังวลมากเกินไปว่าใครเป็นใครและสิ่งที่พวกเขาต้องการหรือสนใจ

พิจารณาสถานการณ์จำลองร้านค้าปลีกที่มีหน้าร้านจริงต่อไปนี้ ลองนึกภาพคุณในฐานะพนักงานขายในร้าน มีหนึ่งในสองตัวเลือกเมื่อลูกค้าเดินเข้ามา คุณสามารถขอให้พวกเขาเปิดเผยข้อมูลส่วนบุคคล เช่น อายุ เพศ และที่อยู่อาศัย หรือคุณสามารถอนุญาตให้ลูกค้าเรียกดูได้อย่างอิสระและสังเกตว่าพวกเขาโต้ตอบกับรายการใดภายในไม่กี่นาทีแรกในร้านค้า

เห็นได้ชัดว่า ตัวเลือกหลังจะช่วยให้คุณให้คำแนะนำได้แม่นยำยิ่งขึ้นโดยอิงจากรสนิยมและความชอบที่แท้จริงของลูกค้า แทนที่จะตั้งสมมติฐานเกี่ยวกับสิ่งที่พวกเขาอาจต้องการโดยพิจารณาจากลักษณะที่บ่งบอกว่าเป็นบุคคลใดบุคคลหนึ่ง

ความก้าวหน้าใน AI ทำให้ข้อมูลจากบุคคลที่หนึ่งมีค่าเป็นพิเศษ

สถานการณ์จริงที่เกิดขึ้นกับลูกค้าทางออนไลน์ก็เช่นกัน ปัญหาคือการตีความความสนใจของผู้เข้าชมเว็บไซต์ในการตั้งค่าอีคอมเมิร์ซอย่างถูกต้องในเวลาที่เหมาะสมอาจเป็นเรื่องยากที่จะป้องกันไม่ให้พวกเขาตีกลับจากเว็บไซต์ของคุณ อย่างไรก็ตาม ความก้าวหน้าล่าสุดในปัญญาประดิษฐ์ (AI) และการเรียนรู้ของเครื่อง (ML) ทำให้คำแนะนำตามพฤติกรรมออนไลน์กลายเป็นความจริง

ด้วยการใช้ประโยชน์จากเทคนิค AI และ ML ที่ล้ำสมัย ธุรกิจสามารถใช้แนวทางที่มุ่งเน้นไปที่พฤติกรรมของลูกค้า เช่น การเพิ่มสินค้าในรถเข็น การถูกใจ การเลื่อนหน้า ฯลฯ ได้ในไม่กี่คลิก ทั้งหมดนี้ไม่ต้องเกี่ยวข้องกับข้อมูลส่วนตัว

ซึ่งหมายความว่าไม่เพียงแต่คุกกี้ของบุคคลที่สามเท่านั้นที่มีความเกี่ยวข้อง น้อย กว่าข้อมูลจากบุคคลที่หนึ่งในแง่ของการปรับเปลี่ยนในแบบของคุณอย่างมีประสิทธิภาพ แต่ยังรวมถึงคำแนะนำที่กระตุ้นให้เกิด Conversion สามารถทำได้แม้ในกรณีที่ไม่มีประวัติการเข้าชมมาก่อน สิ่งนี้มีความสำคัญอย่างยิ่งเนื่องจากมีผู้เยี่ยมชมเว็บไซต์ใหม่หรือไม่ระบุตัวตนจำนวนมาก

คำแนะนำตามพฤติกรรมเป็นวิธีการเพิ่มการมีส่วนร่วมและคอนเวอร์ชั่น

วิธีการต่างๆ เช่น การแนะนำ "สินค้าขายดี" หรือ "เคยดูก่อนหน้านี้" เป็นวิธีมาตรฐานแต่ปานกลางในการปรับให้เหมาะกับแต่ละบุคคล เนื่องจากจะจำกัดการค้นพบไว้เพียงข้อมูลการซื้อทั้งร้านที่อาจไม่เกี่ยวข้องหรือประวัติการเข้าชมที่ผ่านมา นี่เป็นข้อ จำกัด โดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับผู้ใช้ใหม่และไม่ระบุตัวตน

ด้วยการใช้คำแนะนำตามพฤติกรรม ^{[ 2 ]} เพื่อมอบประสบการณ์ที่เป็นส่วนตัวสูงแก่ผู้บริโภค ผู้ค้าปลีกสามารถแสดงสินค้าที่ผู้บริโภคชื่นชอบได้ในระยะเวลาอันสั้น สิ่งนี้จะเพิ่มทั้งโอกาสในการเกิด Conversion และความภักดีต่อแบรนด์ เนื่องจากผู้บริโภคจะรู้สึกว่าธุรกิจเข้าใจพวกเขาและแสดงรายการที่พวกเขาสนใจอย่างแท้จริงได้อย่างรวดเร็ว

นอกจากนี้ ข้อมูลจากบุคคลที่หนึ่งที่เปิดใช้งานคำแนะนำตามพฤติกรรมในขณะที่เรียกดูสามารถใช้เพื่อปรับปรุงประสบการณ์การชำระเงิน โอกาสในการรวมสินค้าหรือการขายต่อยอดสามารถนำเสนอต่อลูกค้าได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้นตามพฤติกรรมของพวกเขา

โดยการใช้ประโยชน์จากข้อมูลจากบุคคลที่หนึ่งด้วยแพลตฟอร์มคำแนะนำที่เหมาะสมเท่านั้นที่ผู้ค้าปลีกจะสามารถใช้ประโยชน์จากวิธีการเหล่านี้ได้อย่างเต็มที่ คุกกี้ของบุคคลที่สามและระบบผู้แนะนำขั้นสูงน้อยกว่านั้นไม่มีความพร้อมในการมอบประสบการณ์การท่องเว็บที่หลากหลายให้กับลูกค้า

ใช้ข้อมูลจากบุคคลที่หนึ่งเพื่อพบปะกับลูกค้าในที่ที่พวกเขาอยู่

ข้อมูลจากบุคคลที่หนึ่งจากเวลาของลูกค้าบนไซต์อีคอมเมิร์ซนั้นมีค่าอย่างยิ่ง แม้ว่าผู้บริโภคจะออกไปจากไซต์แล้วก็ตาม ความสามารถในการมีส่วนร่วมกับลูกค้าอีกครั้งในระบบนิเวศที่ใหญ่กว่าของแบรนด์ของคุณเป็นสิ่งสำคัญ แนวทาง Omnichannel ที่มีประสิทธิภาพสามารถเป็นความแตกต่างระหว่างรถเข็นที่ถูกละทิ้งและการขาย และการใช้ประโยชน์จากพฤติกรรมในสถานที่สำหรับอีเมล, SMS, ในแอพหรือการโต้ตอบในร้านค้าจะช่วยให้คุณไปถึงที่นั่น

วิธีการแบบ Omnichannel แบบดั้งเดิมรวมถึงการแนะนำสิ่งที่ค้างอยู่ในรถเข็น การซื้อก่อนหน้านี้ หรือรายการใหม่และเป็นที่นิยม แม้ว่าสิ่งเหล่านี้จะค่อนข้างมีประสิทธิภาพในแง่ของการกลับมามีส่วนร่วมอีกครั้ง แต่การสามารถมุ่งเน้นไปที่พฤติกรรมของผู้ใช้เพื่อให้คำแนะนำนั้นมีแนวโน้มที่จะกระตุ้นความสนใจและทำให้ลูกค้ากลับมามีทัศนคติในการช้อปปิ้งอีกครั้ง