Kepatuhan data: Panduan utama untuk persetujuan, privasi, dan praktik terbaik

Diterbitkan: 2021-08-25

Kita hidup di era data – dari transaksi kecil hingga gelombang perilaku terbesar. Karena data menjadi lebih penting bagi pemasaran dan strategi, masalah kepatuhan, persetujuan, dan niat data dapat menjadi penghalang jalan. Sementara sejumlah perusahaan menggunakan manajemen data pelanggan untuk memberikan pengalaman yang luar biasa, banyak yang masih mencari tahu dari mana harus memulai.

Apa itu kepatuhan data?

Definisi kepatuhan data adalah istilah yang mencakup semua yang mengacu pada praktik dan standar industri yang ada untuk memastikan data pelanggan (dan perusahaan) aman – terlindungi dari pencurian, penyalahgunaan, dan kehilangan data. Istilah ini juga mengacu pada peraturan – seperti GDPR dan CPRA – yang menentukan bagaimana data dikumpulkan, dikelola, dan disimpan dalam organisasi.

Apa itu CPRA? Undang-Undang Hak Privasi California: Dasar-dasar dan Ikhtisar

Karena CPRA dan web yang mengutamakan privasi terus mendapatkan daya tarik, organisasi perlu beradaptasi. Pelanggan menuntut transparansi tentang pengumpulan dan penggunaan informasi pribadi mereka. Perencanaan sekarang menghemat denda dan sakit kepala di masa depan.

Jadi, bagaimana Anda memahami data pelanggan?

Gambar ikon untuk grafik penjualan, peta, pencarian, email, pemasaran untuk mewakili volume data pelanggan termasuk satu tampilan pelanggan yang dibutuhkan perusahaan dan dapat diatur melalui CDP dan manajemen data pelanggan yang disengaja. — Dapat dirasakan bahwa data tidak terbatas. Rencana pengelolaan data pelanggan dengan platform data pelanggan dapat membuat pesanan dan akses secara real-time.

Solusi data pelanggan dapat membantu Anda mengubah data menjadi wawasan berharga yang mendorong ROI. Tetapi untuk memanfaatkannya secara efektif, Anda perlu memahami di mana Anda berada sekarang . Mari gali poin-poin yang lebih baik dari kepatuhan data sehingga Anda lebih dari siap untuk apa yang ada di depan.

Kami akan mulai dengan pentingnya kematangan data dan beralih ke bahasa seputar data yang memengaruhi kepatuhan.

Menentukan kematangan data pelanggan Anda

Wawasan data semakin dalam dari waktu ke waktu, yang merupakan konsep kematangan data pelanggan. Ketika sebuah perusahaan mengintegrasikan data ke dalam prosesnya, memungkinkan untuk menginformasikan tindakan menghadapi pelanggan dan perencanaan jangka panjang dalam organisasi, kemudian dapat mengidentifikasi peluang melalui analisis prediktif.

Menilai data Anda—pengumpulan, interpretasi, dan penggunaan — membantu menginformasikan perubahan apa yang harus dilakukan pada strategi data Anda.

Mulailah dengan pertanyaan-pertanyaan ini:

Di mana upaya pengelolaan data pelanggan Anda sekarang?
Data apa yang Anda kumpulkan?
Untuk pelanggan Anda, pengalaman apa yang Anda berikan?
Apakah jalan Anda memiliki tujuan yang jelas?
Apakah ada hal atau data spesifik yang Anda perlukan untuk sampai ke sana?
Dapatkah Anda mengidentifikasi tindakan yang diperlukan untuk mencapai tujuan Anda?

Perjalanan 1.000 mil: Mengukur tonggak kedewasaan data pelanggan Anda

Saat Anda menggunakan kerangka data, Anda dapat melihat di mana Anda sejajar dengan model kematangan data. Ada beberapa model berbeda yang dapat Anda rujuk, umumnya dipecah menjadi empat atau lima tingkatan.

Untuk tujuan kami, kami akan menggunakan kerangka kerja 5 tingkat, yang mengasumsikan bahwa Anda telah mengumpulkan setidaknya beberapa data pelanggan. Ini juga mengarahkan Anda ke tujuan akhir dari pengalaman pelanggan yang mulus dan terpadu.
Memulai:

Level 1: Kemampuan untuk mengidentifikasi dan memahami identitas digital pelanggan Anda
Level 2: Kemampuan untuk mengelola privasi data pelanggan dan preferensi persetujuan
Level 3: Semua data pelanggan – offline dan online, front-end dan back-end, terstruktur dan tidak terstruktur – dikonsolidasikan ke dalam profil pelanggan terpadu.
Level 4: Kemampuan untuk membedakan melalui wawasan berbasis data
Level 5: Pencapaian tidak terkunci: Personalisasi omnichannel terpadu

Itu adalah pagar pembatas kami. Sebagian besar perusahaan akan jatuh di suatu tempat di tengah.

Dengan asumsi tujuan Anda adalah untuk maju ke tingkat kedewasaan yang lebih tinggi, berbagai solusi data pelanggan dapat membantu.

Sumber daya lainnya adalah memahami bahasa seputar kepatuhan data, terutama dalam hal aturan. Semakin Anda dapat memperkuat pandangan Anda tentang pelanggan melalui resolusi identitas dan berbagi wawasan di seluruh perusahaan Anda, semakin banyak strategi manajemen data Anda akan menjelaskan taktik untuk kepatuhan data yang memberikan manfaat cx yang bertahan lama.

Gambar 5 lampu gantung. Kabel berubah dari sangat kusut di bagian pertama menjadi semakin sedikit kusut, hingga bohlam kelima menggantung lurus dan menyala mewakili bagaimana fondasi data dapat menciptakan wawasan yang bermanfaat bagi perusahaan melalui CDP.

Kepatuhan data: Merinci istilah hukum yang harus diketahui pemasar

Identitas Digital: Keseluruhan data pribadi online yang dapat diikuti kembali ke seseorang— mulai dari gambar dan komentar di media sosial hingga riwayat penelusuran dan penelusuran, hingga perbankan online dan aktivitas di situs game, streaming, atau belanja.
Personally Identifiable Information (PII): Mewakili setiap informasi sensitif yang terhubung dengan individu yang dapat mengidentifikasi atau menunjukkan lokasi mereka.
Informasi yang Dilindungi Secara Pribadi (PPI): Nomor jaminan sosial, alamat rumah, tanggal lahir, nomor telepon rumah.
Anonimisasi: Proses menghilangkan atau mengaburkan PPI atau PII dari data untuk membuat kumpulan data yang menginformasikan tetapi tidak mengungkapkan identitas orang yang diwakili.
Pseudonimisasi: Pemrosesan data ini menciptakan pemisahan antara subjek data dan data pribadi. Seseorang tidak dapat diidentifikasi tanpa data tambahan yang disimpan secara terpisah. GDPR berbicara langsung dengan jenis manajemen data ini.
Persetujuan: Indikasi minat seseorang yang ditawarkan secara independen melalui pernyataan atau tindakan afirmatif, memenuhi syarat sebagai persetujuan seputar data pribadi selama ada opsi untuk menarik persetujuan*.
Persetujuan eksplisit: Menurut GDPR, persetujuan ini memerlukan pernyataan tertulis atau catatan digital, kuncinya adalah harus dapat diverifikasi, sesuatu yang akan sulit dilakukan dengan bentuk persetujuan lisan.
Persetujuan yang tidak ambigu: Ini melibatkan dengan sengaja mencentang kotak atau menyetujui persyaratan teknis.
Kepentingan yang sah: Perjanjian yang tidak diucapkan (meskipun ditegakkan oleh undang-undang seperti GDPR) yang memungkinkan pengguna untuk percaya bahwa perusahaan akan menggunakan data yang mereka kumpulkan untuk hal-hal yang berguna atau penting bagi individu. Itu tergantung pada tujuan, kebutuhan, dan keseimbangan: Apakah ada kepentingan yang sah di balik pemrosesan? Apakah pemrosesan diperlukan untuk tujuan itu? Apakah kepentingan sah dikesampingkan oleh kepentingan, hak, atau kebebasan individu?
Data pihak pertama: Data yang dikumpulkan oleh perusahaan melalui situs mereka.
Data pihak kedua: Data pihak pertama organisasi lain kemudian dibagikan atau dijual ke entitas lain yang menjadi data pihak kedua.
Data pihak ketiga: Organisasi atau agregator data mengumpulkan, mengemas, dan menjual data ke entitas lain.
Kebun bertembok: Jika pengumpulan dan penyimpanan data seperti dongeng tiga babi kecil, taman bertembok akan menjadi rumah yang dibangun dari batu bata. Ini melindungi dan berisi semua yang ada di dalamnya, artinya data di taman bertembok tidak dimaksudkan untuk dibagikan.
Pola gelap: Persis seperti apa kedengarannya, adalah taktik atau praktik yang dimaksudkan untuk mengelabui orang di internet agar membeli, berkomitmen, atau mendaftar untuk sesuatu tanpa memahami dengan jelas bahwa mereka melakukannya.

*Web yang mengutamakan privasi akan datang, dan dengan itu, ketidakmampuan untuk menipu atau tidak jujur dengan data. Rencana terbaik adalah menciptakan budaya dan kerangka kerja yang dibangun di sekitar integritas hubungan yang kita miliki dengan pelanggan.

Cara efektif menggunakan data pelanggan di sepanjang perjalanan pelanggan

Setelah Anda mengidentifikasi titik awal Anda, langkah selanjutnya dalam pencarian Anda untuk memanfaatkan data pelanggan sebaik-baiknya dan membuka kekuatan super CX-nya adalah menyimpan kotak peralatan Anda. Solusi mana yang Anda pilih untuk berinvestasi akan bergantung pada di mana Anda jatuh pada model kedewasaan itu. Saat Anda membuat fondasi data, Anda akan dapat memperoleh manfaat dari data waktu nyata termasuk satu tampilan pelanggan. Seiring waktu, Anda akan dapat melacak kemajuan Anda dan terus membangun kematangan data saat Anda mengintegrasikan rencana pengelolaan data pelanggan.

Gambar jalan dengan tiga penanda lokasi, yang mewakili berbagai tahapan perjalanan fondasi data dan langkah menuju pengelolaan data pelanggan yang efektif

Level 1: Kemampuan untuk mengidentifikasi dan memahami identitas digital pelanggan Anda

Anda mungkin memerlukan bantuan untuk merekonsiliasi identitas digital pelanggan Anda. Tidak cukup mengumpulkan data, Anda perlu memiliki rencana dan proses, resep jika Anda mau, yang mengubah semua bahan data itu menjadi sesuatu yang lezat. Solusi manajemen identitas dan akses dapat membantu. Resolusi identitas membuka kemampuan untuk mempersonalisasi pengalaman pelanggan Anda dengan membantu Anda mengenal siapa mereka.

Level 2: Kemampuan untuk mengelola privasi data pelanggan dan preferensi persetujuan

Setelah Anda dapat mengenali pelanggan Anda dan mulai mempersonalisasi interaksi mereka dengan merek Anda, mereka mungkin bersedia membagikan lebih banyak informasi pribadi mereka. Sangat penting bagi Anda untuk dapat mengelola preferensi privasi mereka dengan mudah dan aman. Ini adalah langkah pertama untuk membangun fondasi kepercayaan yang mendorong hubungan pelanggan yang langgeng. Dan melanggar kepercayaan itu akan sangat merugikan Anda.

Jika fokus Anda hanya pada penguasaan Level 2, Anda dapat menggunakan solusi manajemen preferensi dan persetujuan yang dipesan lebih dahulu. Solusi seperti ini membantu Anda mengomunikasikan dengan jelas data apa yang Anda kumpulkan dan mendapatkan persetujuan dari pelanggan Anda. Mereka juga memudahkan pelanggan untuk memperbarui dan mengelola privasi dan preferensi persetujuan mereka, yang tidak dapat dinegosiasikan untuk konsumen saat ini. Pada akhirnya, rencana pengelolaan data pelanggan adalah polis asuransi untuk kepatuhan dan kepuasan pelanggan.

Level 3: Semua data pelanggan – offline dan online, front-end dan back-end, terstruktur dan tidak terstruktur – dikonsolidasikan ke dalam profil pelanggan terpadu

Langkah selanjutnya di tangga adalah penyatuan data. Itu berarti bahwa semua data pelanggan Anda – dari berbagai saluran dan sistem yang berbeda, disatukan ke dalam dasar data dari satu database, dan digunakan untuk membuat profil pelanggan yang dinamis.

Ini adalah langkah besar untuk membuka kunci personalisasi mendalam, yang telah lama menjadi penghalang bagi banyak perusahaan. Terutama perusahaan yang mengelola beberapa unit bisnis di berbagai wilayah dan departemen.

Untuk mencapai ini, Anda akan ingin menggunakan platform data pelanggan (CDP).

Apa itu CDP? | Platform Data Pelanggan, ditentukan

Bisnis memiliki banyak data - tetapi apa yang mereka lakukan dengannya? Temukan bagaimana CDP membantu organisasi menjangkau pelanggan, mengidentifikasi niat, dan mempersonalisasi pesan untuk melampaui KPI dan proyeksi laba.

CDP dirancang untuk mengumpulkan, membersihkan, dan mengatur data pelanggan Anda dari sumber utama Anda, dan menyimpannya di satu tempat yang kemudian diumpankan kembali ke sistem sumber tersebut. (Itu termasuk identitas dan data persetujuan yang disebutkan sebelumnya.) Ini bukan danau data atau repositori yang stagnan.

Saat Anda menyatukan data Anda, itu menjadi lebih dapat ditindaklanjuti dan berwawasan luas. Profil pelanggan Anda menjadi lebih kaya – menarik informasi dari transaksi di dalam toko, permintaan layanan online, dan segala sesuatu di antaranya.

Manajemen data pelanggan membuka pintu untuk peluang seperti:

Komunikasi yang dipersonalisasi ketika garansi produk habis masa berlakunya, perpanjangan garansi up-selling (menggabungkan pembelian pelanggan dan data produk yang mungkin terpisah)
Email ulang tahun yang ditargetkan yang menyertakan penawaran yang dipersonalisasi berdasarkan keterlibatan sebelumnya (menggabungkan data pribadi, online, dan offline)

Jenis pengalaman ini semakin diharapkan dari konsumen. Dan CDP membantu menyederhanakan eksekusi mereka.

Level 4: Kemampuan untuk memanfaatkan wawasan pelanggan yang kaya

Anak tangga kedua dari belakang di tangga kami adalah tentang wawasan.

Ini adalah inti dari apa artinya mengungkap data pelanggan. Ini mengubah petak besar titik data menjadi wawasan dan informasi yang berharga.

Setelah data Anda dipusatkan dan disatukan di satu tempat (seperti CDP), Anda ingin mulai memanfaatkan analitik Anda. Menggunakan AI dan alat pembelajaran mesin, Anda dapat mengungkap tren dan pola tentang pelanggan, produk, kampanye, dan lainnya.

CDP juga dapat membantu di sini. Dengan mengumpulkan data dari seluruh perjalanan pelanggan ke dalam profil pelanggan dinamis (dan memperbarui profil tersebut secara otomatis), Anda mendapatkan wawasan yang lebih dalam tentang setiap pelanggan pada tingkat individu.

Gambar grafik yang menyoroti manfaat pemersatu data pelanggan dari CDP.

Kami memiliki teknologi: Manfaatkan data pelanggan dengan CDP

Jika Anda sedang menunggu saat yang tepat untuk memulai perjalanan data pelanggan Anda, inilah saatnya. Tidak peduli di mana Anda jatuh di tangga, tidak ada waktu seperti sekarang untuk memulai evolusi Anda.

CDP adalah alat yang berguna untuk mewujudkan visi transformasi digital Anda. Data pelanggan Anda masuk akal dan mengungkap wawasan yang mendalam dan berharga. Bisnis dari setiap ukuran dan pada setiap tahap kedewasaan bisa mendapatkan keuntungan dari itu.

Baik Anda siap untuk melakukan segalanya dan mengubah seluruh pengalaman data pelanggan Anda, atau meluncurkan program percontohan dengan satu saluran atau wilayah. Kita semua harus mulai dari suatu tempat. Jadi mengapa tidak mulai di mana Anda berada?