Üçüncü Taraf Tanımlama Bilgileri Sona Eriyor - Perakendecilerin Birinci Taraf Verilerini Kucaklama Zamanı

Üçüncü taraf tanımlama bilgileri ortadan kalkarken, perakendecilerin birinci taraf verileriyle müşterileri etkili bir şekilde hedeflemeye nasıl devam edebileceği aşağıda açıklanmıştır.

Bundan kaçış yok; üçüncü taraf tanımlama bilgileri için son yakındır.

Mahremiyetleriyle ilgilenen çevrimiçi alışverişçiler bu düşünceye sevinebilirken, e-ticaret perakendecileri, müşterilerinin potansiyel satın alma alışkanlıklarına ilişkin değerli içgörüleri kaybetme olasılığı konusunda kesinlikle daha az hevesli. Perakendeciler, tanımlama bilgilerinin ortadan kalkması nedeniyle dönüşümlerinin zarar görmemesini sağlamak için ne yapabilir? Ve zaten, üçüncü taraf tanımlama bilgileri etkileşimi ve satışları artırmada ne kadar etkiliydi?

Üçüncü taraf tanımlama bilgileri neden kişiselleştirmenin ayrılmaz bir parçasıdır ve nereye gidiyorlar?

Müşterileri en etkili şekilde hedeflemek için pazarlamacılar, kişiselleştirmeyi mükemmelleştirmek için büyük ölçüde üçüncü taraf tanımlama bilgilerine güvendiler.

Üçüncü taraf tanımlama bilgileri, veri simsarlarının yaş, cinsiyet ve konum gibi birleştirilmiş tüketici demografik bilgileri sağlamasına olanak tanır. Uzun zamandır e-Ticaret işletmelerinin kişiselleştirme ve dolayısıyla satış sağlamaları için en etkili araç olarak görülüyorlar.

Bununla birlikte, gizlilikle ilgili hem tüketici hem de hükümet endişeleri, bu yöntemi istenmeyen bir yöntem olarak lekeledi, bu da tarayıcının ve yazılımın terk edilmesine ve hatta uygulamayı sınırlayan gizlilik yasalarına yol açtı.

Chrome tarayıcısı dünyadaki internet kullanımının yaklaşık üçte ikisini oluşturan Google, 2024'te çerezleri tamamen ortadan kaldırmayı planlıyor, Mozilla Firefox ve Apple Safari ise bunu çoktan yaptı. Bu, tanımlama bilgilerinin ortadan kalkmasına hızla hazırlanmak zorunda olan ve yine de müşterilere etkili bir şekilde ürün önerebilen perakendeciler için gerçek bir endişe kaynağıdır. Kişiselleştirmeyi yanlış yapan pazarlamacılar bedelini ödeyebilir. Bir Gartner anketine ^{[ 1 ]} göre, yarısından fazlası kişiselleştirme çabalarını "tüyler ürpertici" bulursa, bir şirketin iletişim aboneliğinden çıkacaklarını ve %38'i bir şirketle iş yapmayı bırakacaklarını bildiriyor.

Kişiselleştirme için bir çözüm olarak birinci taraf verilerinin yükselişi

Üçüncü taraf verileri, gizlilik endişeleri nedeniyle aşamalı olarak kullanımdan kaldırılırken, satışları artırmak için müşterilerden gelen değerli sinyallerden yararlanmanın hâlâ yolları var. Birinci taraf verileri, bir işletmenin kendi web sitesi veya kataloğuyla doğrudan etkileşimler yoluyla bir kullanıcıdan topladığı bilgileri ifade eder. Bu bilgiler, kullanıcıya ne için toplandığı konusunda bilgi verilerek toplanır ve tüketicilerin %84'ü bunu yapmaya istekli olduklarını belirtir.

Perakendeciler için, birinci taraf verilerinin üçüncü taraf tanımlama bilgilerine göre doğal avantajları vardır. İlk olarak, bilgi, müşteriye markaya karşı bir güvenlik ve güven duygusu veren, tüketici ile açık bir alışveriş yoluyla elde edilir.

İşletme için ikinci ve daha da önemlisi, birinci taraf verileri, ona benzer diğer mağazaların bir araya gelmesinin aksine, belirli bir e-Ticaret mağazası bağlamında bir kullanıcının zevklerini ve tercihlerini yansıtır.

E-Ticaret kişiselleştirmeye fiziksel bir senaryo uygulama

Üçüncü taraf verileri, müşterilere e-Ticaret önerilerinde bulunmak için kullanılan birincil müşteri verileri olarak hizmet etse de, gerçek kişiselleştirme elde etmenin hiçbir zaman en etkili yolu olmamıştır. Bunun nedeni, bir kişinin kim olduğu veya ne istediği veya ilgi duyduğu ile fazla ilgilenmesidir.

Aşağıdaki gerçek mekanda faaliyet gösteren perakende mağaza senaryosunu göz önünde bulundurun. Mağazada bir satış görevlisi olarak, bir müşteri içeri girdiğinde iki seçenekten birine sahip olduğunuzu hayal edin. Onlardan yaşları, cinsiyetleri ve nerede yaşadıkları gibi kişisel bilgileri açıklamalarını isteyebilirsiniz. Veya müşterinin mağazada ilk birkaç dakikasında bağımsız olarak göz atmasına ve hangi ürünlerle etkileşime girdiğini gözlemlemesine izin verebilirsiniz.

Açıkçası, ikinci seçenek, bir kişi olarak nasıl tanımladıklarına bağlı olarak ne isteyebilecekleri hakkında varsayımlarda bulunmanın aksine, müşterinin gerçek zevklerine ve tercihlerine dayalı olarak daha doğru bir şekilde tavsiye vermenize izin verecektir.

Yapay zekadaki gelişmeler, birinci taraf verilerini özellikle değerli kılıyor

Gerçek mekanda faaliyet gösteren senaryo, çevrimiçi müşteriler için de geçerlidir. Sorun şu ki, web sitesi ziyaretçilerinin ilgi alanlarını e-Ticaret ayarlarında doğru bir şekilde yorumlamak, web sitenizden geri dönmelerini önlemek için yeterince zamanında zor olabilir. Ancak yapay zeka (AI) ve makine öğrenimindeki (ML) son gelişmeler, çevrimiçi davranışa dayalı önerileri gerçeğe dönüştürdü.

İşletmeler, en yeni yapay zeka ve makine öğrenimi tekniklerinden yararlanarak, kişisel verilerle ilgilenmeden yalnızca birkaç tıklamayla müşteri davranışına (sepet ekleme, beğenme, sayfa kaydırma vb. şeyler) odaklanan bir yaklaşım benimseyebilirler.

Bu, etkili kişiselleştirme söz konusu olduğunda yalnızca üçüncü taraf tanımlama bilgilerinin birinci taraf verilerine göre daha az alakalı olduğu değil, aynı zamanda önceden göz atma geçmişi olmasa bile dönüşüm sağlayan önerilerin elde edilebileceği anlamına gelir. Bu, yeni veya anonim web sitesi ziyaretçilerinin yüksek miktarı nedeniyle özellikle önemlidir.

Etkileşimi ve dönüşümleri güçlendirmenin bir yolu olarak davranışa dayalı öneriler

"En çok satanları" veya "daha önce görüntülenenleri" önermek gibi yöntemler, kişiselleştirmeye yaklaşmanın standart ancak vasat yollarıdır çünkü bunlar, keşfi ilgisiz olabilecek mağaza genelindeki satın alma verileriyle veya geçmiş göz atma geçmişiyle sınırlandırır. Bu, özellikle yeni ve anonim kullanıcılar için sınırlayıcıdır.

Perakendeciler, tüketicilere son derece kişiselleştirilmiş deneyimler sağlamak için davranışa dayalı önerileri ^{[ 2 ]} kullanarak, bir tüketicinin sevdiği ürünleri daha kısa sürede ortaya çıkarabilir. Bu, hem dönüşüm olasılığını hem de marka sadakatini artırır çünkü tüketici, işletmenin onları anladığını hissedecek ve gerçekten ilgilendikleri öğeleri hızla ortaya çıkaracaktır.

Ek olarak, tarama sırasında davranışa dayalı öneriler sağlayan birinci taraf verileri, ödeme deneyimini geliştirmek için kullanılabilir. Ürün gruplama veya ek satış fırsatları, alışkanlıklarına göre müşterilere daha etkili bir şekilde sunulabilir.

Perakendeciler yalnızca doğru öneri platformuyla birinci taraf verilerinden yararlanarak bu yöntemlerden tam olarak yararlanabilir. Üçüncü taraf tanımlama bilgileri ve daha az gelişmiş öneri sistemleri, müşterilere bu kadar zengin bir göz atma deneyimi sağlamak için yeterli donanıma sahip değildir.

Müşterilerle bulundukları yerde buluşmak için birinci taraf verilerini kullanın

Bir müşterinin bir e-ticaret sitesinde geçirdiği zamana ait birinci taraf verileri, tüketici siteden ayrıldıktan sonra bile son derece değerlidir. Markanızın daha geniş ekosisteminde bulundukları yerde müşterilerle yeniden etkileşim kurabilmek çok önemlidir. Etkili bir çok kanallı yaklaşım, terk edilmiş bir alışveriş sepeti ile satış arasındaki fark olabilir ve e-postalar, SMS'ler, uygulama içi veya mağaza içi etkileşimler için yerinde davranıştan yararlanmak sizi oraya götürür.

Geleneksel çok kanallı yöntemler, bir alışveriş sepetinde geride bırakılanları, önceki satın alımları veya yeni ve popüler öğeleri önermeyi içerir. Bunların hepsi yeniden katılım açısından bir şekilde etkili olabilse de, önerilerde bulunmak için kullanıcı davranışına odaklanabilmenin ilgi çekmesi ve müşteriyi tekrar alışveriş zihniyetine sokması daha olasıdır.