Cookie停用各自修行 另闢蹊徑CDP大顯神通

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CDP就是轉化有關數據平台,從客戶與企業的各項互動,包括電郵和網頁,供市務人員完整知悉客戶各項屬性,重現其立體真身。

企業轉型

隨著Google宣佈,Chrome瀏覽器2022年,全面禁止第三方Cookie,加上幾乎所有瀏覽器早不支援,網站將無法追蹤未有登入訪客戶Cookie,以提供個人體驗。

第三方 Cookie 指由不是從內容網站,通常指網站上廣告商的網站建立的Cookie ,以往企業購買了網絡媒體的廣告,通過建立第三方 Cookie,以追蹤消費者跨網站的瀏覽行為,以收集訪客的各項數據,以便日後投放針對式廣告。

第三方Cookie對瀏覽用戶沒太大作用,純粹只是為廣告投放,或度身訂造針對個人的宣傳,以提高網站轉換率(Conversion Rate),但代價則是個人的私隱,網民不想時刻遭追蹤,不少早已禁止Cookie,瀏覽器不支援亦是順應時勢。

但沒有了第三方Cookie,代表了以Cookie建立個人化功能,馬上無法運作,訪客如果從未登入系統,企業無法知悉匿名到訪者的背景和偏好,唯有利用現成的數據,創造個人化驗體。

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本港不少網上營銷都利用了Adobe Experience Cloud,CDP是建立在Adobe Experience Cloud的實時應用,可實時根據數據,單一系統無縫管理客戶數據,實時展示適當內容。

CDP不假外求

不少市務人員研究以「客戶數據平台」CDP(Customer Data Platform),成為「後第三方Cookie」時代,靠本身擁有的數據,針對已知或未知身份訪客;例如透過「相似細分」模型(Lookalike model),即從以現有客戶數據建立起模型,套用到其他平台的宣傳,以特徵匹配找潛在客戶。

所謂「客戶細分」,指根據客戶的屬性劃分的客戶畫分(Customer segments),通常可以在客戶關係管理(Customer Relationship Management,CRM),或者是從不同渠道整合,例如網上數據和銷售數據,整合後屬性再建立模型。但即使有不錯的CRM,不少客戶數據仍可能是分散在不同系統,要建立精凖的客戶模型,並不容易。

Adobe推出新一代的實時CDP,簡化以第一方數據(First-Party Data)開採和運用,以作為獲取新客源及與客戶互動應用的基礎工具。Adobe 的 CDP聲稱不依賴第三方Cookie,亦可激活已知和未知的客戶的數據,以單一系統無縫管理,作為與客戶互動的協調工具,製作各種精凖營銷訊息。

「第一方數據」基本上是指企業自行收集,或者購買回來的數據,屬於私有的財產,主要是靠分析本身顧客的行為,更可能是最接近現實中,購買產品流程的真相分析,價值也最高。

CDP重塑客戶真身

不過即使是數據屬於企業資產,不少的「第一方數據」,分散在多個系統或者部門內,包括交易紀錄、CRM系統、門市POS、網站、電郵或者社交媒體、客服中心甚至短訊,第一步先要無縫整合有關數據,轉化至單一平台。CDP就是轉化有關數據,供市務人員完整知悉客戶各項屬性,重現其真身的平台。

據Adobe表示,針對數碼營銷人員一項調查顯示,市務人員認為,僅有47% 企業第一方數據充分被運用。

首先,第一方數據用於強化現有的客戶體驗管理(CXM),以第一方數據CDP驅動中央管理平台,通過各類第一方事件和屬性數據,更加了解客戶的輪廓,結合來自潛在客戶瀏覽活動、網站上註冊客戶的電子郵件或電話號碼等、應用和媒體資料,以Adobe Target 打造個人化體驗。

第一方數據建立回應

瀏覽器不再支援第三方 Cookie,無法根據 Cookie, 追蹤未登入的訪客,可改而用第一方數據,建立規律與已知或未登記客戶作互動,或者結合客戶少量願分享數據,提供個人化的體驗。

CDP可成為數碼營銷新寵的原因,Adobe將CDP可整合到Adobe Target,即時產生互動內容,快速捕捉商機。 

所有經Adobe Target優化的頁面,每次訪問的請求先經分析,才確定提供哪些內容。每次載入頁面,系統對內容的反應,其實就是根據市務人員預先設計,根據不同客戶即時反應,度身訂造。

網站最大挑戰,往往是鼓勵來訪者註冊或留下個人資料,甚至直接購買產品。CDP根據互動建立潛在客戶數據,配合機器學習優化,以捕捉最佳時機,提高獲取客戶(Acquisition rates)成功率,Adobe Target從訪客行為獲取的數據,即時編排下一展示內容、報價或體驗,辨識適當時機,邀請訪客註冊。

潛在客戶行為也計算傾向得分,以預測其購買機率,CDP 匯入 Adobe Target功能,增加轉變潛在客戶為客戶的機率。

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CDP的觀念是透過從客戶互種不斷優化客戶的數據,再應用在未來客戶互動,然後又反饋再重現客戶的立體輪廓,進一步認識客戶。

人有相似客以群分

另一方法是各種CDP平台集中發展的「相似細分」功能。「相似細分」(Look-alike Segments)就是透過識別與熟客相似的屬性,加以歸類建立模型,網上識別潛在的客戶;例如對於某類商品忠誠客戶的行為,提煉相同的瀏覽數據,針對同樣行為訪客,針對推送內容。

以現有客戶樣本,以建立具有類似特徵的「相似細分」評分模型,已廣泛結合在廣告投放工具,以便到Google和Facebook等廣告平台,尋找與熟客類似對象,理論上可建立起精凖營銷;問題當然在模型精確率,不少正透過AI或機器學習改進,以計算「相似細分」命中率。

一般的CDP集中B2C,對象以消費者為主,不過Adobe也將CDP 功能擴展到 B2B (商業對商業)。B2B推銷也可在不同的接觸點;以個人化、從數據關聯,以建立客戶聯繫。 B2B 版 Adobe 即時 CDP 可將個人數據與企業數據,結合B2B 以 B2C 品牌的方式思考行動。

IDC 市場與銷售技術研究總監 Gerry Murray 說:「缺乏數據基礎架構支援的客戶體驗計劃並不會成功。客戶希望品牌無論何時何地都,能以任何方式互動。唯一方法就是採用CDP 等方案,客戶數據成為一項不受應用和數據孤島限制的企業服務。」

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