새로운 브라우저 정책은 값을 오프라인 데이터로 이동합니다.

프로그래밍 방식의 초기에는 '오프라인 데이터'라는 단어가 부정적인 의미를 내포했습니다.

온라인 소스에서 파생되지 않았으므로 쿠키와 일치시키기 전에 온보딩해야 하는 모든 항목은 기각되었습니다.

일반적인 통념은 프로그래밍 방식으로 디지털 미디어를 구매하는 경우 오래되고 오래된 것으로 인식되는 오프라인 데이터가 아니라 쿠키 수준에서 온라인으로 수집된 실시간 의도 데이터가 필요하다는 것이었습니다.

최근 브라우저 정책의 변화로 인해 이러한 사고 방식이 지속 불가능하게 되었습니다. 쿠키를 사용하여 데이터를 수집할 수 없다면 마케팅 담당자는 타겟팅을 위한 최상의 신호를 어디에서 얻을 수 있을까요?

구매, 이사업체, 자동차 구매자, 위치, 소유권, 설문조사 및 자사 고객 데이터와 같이 현실 세계에서 취한 행동에서 파생된 데이터가 갑자기 훨씬 더 매력적이 되었습니다.

초기에 사용 가능한 "오프라인" 데이터 중 일부는 약한 신호 위에 구축된 정크였습니다. 그러나 수집, ID 그래프, 데이터 과학 및 대폭 개선된 온보딩 기능의 개선으로 인해 크게 바뀌었습니다.

이 실제 데이터를 여전히 불편하거나 비효율적이라고 생각하는 광고주는 그 어느 때보다 오프라인 데이터가 필요하다는 것을 알게 될 것입니다.

강제 진화

쿠키를 덜 효율적으로 만들기 위한 Chrome, Safari 및 Firefox의 결정은 광고주로 하여금 쿠키에 의존하지 않는 데이터 소스를 찾도록 하고 있으며, 이는 온라인 광고주가 오프라인 데이터에 대한 의존도를 빠르게 증가시킬 것입니다.

여러 면에서 업계는 현재 쿠키 기반 데이터에 대한 과도한 의존으로 인해 어려움을 겪고 있습니다.

초기에는 오프라인 데이터를 온보딩한 다음 광고 메시지를 전달하기 위해 이를 다시 타겟팅 쿠키와 일치시키는 데 많은 노동력이 필요했습니다.

이 과정에서 광고주는 소비자와 소비자의 행동을 결정적으로 알고 있는 오프라인 데이터 세트로 시작한 다음 이를 더 약한 확률로 일치시켜 충분한 규모의 쿠키 기반 잠재고객과 일치하도록 합니다.

기본적으로 광고주는 합리적인 규모의 잠재고객을 확보하기 위해 쿠키와 더 높은 일치율을 얻기 위해 데이터 품질을 희석합니다. 질보다 양이 우선이었다.

이제 광고주가 스크램블을 하고 있으므로 쿠키가 최선의 선택이 아니었음이 분명합니다. 결국 쿠키는 광고 기술을 위해 설계된 것이 아니라 당시에 가장 편리한 메커니즘에 불과했습니다.

좋은 소식은 쿠키에서 파생된 데이터가 부족하더라도 실제 사람에서 가져온 데이터와 오프라인에서 행동하는 방식은 줄어들지 않는다는 것입니다.

업계는 이 데이터를 쿠키와 일치시키는 방법을 배웠으므로 쿠키를 대체하는 모든 종류의 식별자와 일치시키는 방법을 찾을 것입니다. 쿠키에 대한 대안이 항상 필요했으며 현재 테이블에 몇 가지 유망한 솔루션이 있습니다.

행동의 필요성은 많은 사람들이 계획했던 것보다 훨씬 빨리 오고 있습니다.

의도와 추론 vs. 실제 행동

이러한 진화는 궁극적으로 마케터에게 긍정적일 것입니다. 궁극적으로 구식 KPI에서 모든 것을 밀어낼 것이기 때문입니다.

프로그래밍 방식의 초기에 오프라인 데이터가 인기가 없었던 또 다른 주요 이유는 클릭률과 같은 광고 측정 방식으로 원활하게 변환되지 않았기 때문입니다.

광고주는 소비자가 광고를 보고 다른 페이지를 클릭하도록 유도하는 데 도움이 되는 데이터를 중요하게 생각합니다.

결과적으로 브라우징 행동은 더 많은 브라우징에 영향을 미칠 수 있기 때문에 가장 의존적인 데이터 신호가 되었습니다. 한편 오프라인 데이터는 실제 구매 데이터에서 파생되는 경우가 많았고 클릭을 통해 검색을 유도하는 데 유용하지 않았습니다.

시간이 지남에 따라 업계는 변화했고 대부분의 브랜드는 캠페인을 측정하기 위해 CTR에서 멀어졌습니다. 여전히 많은 사람들이 구매하고 높은 고객평생가치를 가진 잠재고객에게 도달했는지 파악하기보다는 직접 반응 캠페인의 전환이나 브랜딩을 위한 잠재고객 도달범위를 살펴봅니다.

분명히 온라인 쿠키 기반 데이터에는 가치가 있습니다. 구매 의도 잠재고객을 식별하는 데 유용한 최신 데이터입니다. 다른 한편으로는 유통 기한이 제한되어 있다는 것입니다. 그러나 실제 행동 데이터는 향후 구매 및 브랜드 선호도를 식별하는 데 도움이 될 수 있다는 점에서 더 장기적인 가치가 있습니다.

최근에 이사한 사람이 집을 채우려면 주택 개조 제품, 주요 가전 제품, 페인트, 가구 및 기타 품목이 필요할 수 있습니다.

Nike 제품을 구매한 소비자는 Nike를 다시 구매하거나 Nike와 유사한 제품을 보거나 방금 구매한 새 운동화와 함께 추가 의류 또는 제품을 구매할 수 있습니다. .

이 데이터는 매우 가치가 있으며 소비자가 잠재고객 풀을 들락날락하는 브라우징 데이터를 중심으로 구축된 퀵 트위치 캠페인과 달리 앞으로 몇 달 동안 사용할 수 있는 미디어 계획 및 잠재고객 구매 전략을 개발하는 데 사용할 수 있습니다. 급속히.

다중 채널의 미래

LiveRamp, Neustar 등이 서비스를 제공하므로 오프라인 데이터를 온보딩하는 것이 훨씬 쉽습니다. 그러나 온보딩이 개선되면서 재미있는 일이 발생했습니다. 세분화되고 타겟팅 가능한 잠재고객의 개념은 더 이상 인터넷에 국한되지 않습니다.

Audience-first가 채널 전반에 걸쳐 지배적인 마케팅 전략이 됨에 따라 마케터는 브랜딩 및 획득을 위한 사람 기반의 다중 채널 접근 방식으로 사고 방식을 발전시키고 있습니다. 모든 미디어 형식은 이제 가정 외에서 DM, 주소 지정 가능한 TV에 이르기까지 데이터 중심입니다.

이러한 형식 중 일부는 수십 년 동안 사용되어 왔으며 쿠키에 엄격하게 의존하지도 않고 그런 적도 없습니다. 광고주는 쿠키 잠재고객을 CRM으로 푸시하거나 쿠키를 사용하여 다이렉트 메일을 보낼 수 없으며 타겟팅된 TV 광고를 전달할 수도 없습니다.

브랜드가 구매 행동과 가치 중심 메트릭으로 초점을 이동함에 따라 다중 채널 마케팅의 이 시대에 여러 접점에서 사용할 수 있는 데이터 소스를 추구하는 것이 합리적입니다.

광고주가 쿠키가 없는 세상에서 앞으로 나아갈 길을 계속 모색함에 따라 많은 사람들이 부분적으로는 편리함과 부분적으로는 무지에서 중요한 오프라인 데이터 신호를 무시해 왔다는 것을 알게 될 것입니다.

프로그래밍 이전의 기간 동안 광고 산업에 힘을 실어준 데이터가 다시 유행할 것입니다. 특히 검색보다 구매 행동을 강조하는 가치를 아는 사람들에게 그렇습니다.

잠재고객 데이터 회사인 Alliant의 디지털 파트너십 이사인 Chris Morse는 모든 종류의 브랜드에 잠재고객 전략에 가장 잘 접근하고 목표 고객과 더 잘 접촉하기 위해 데이터 시장의 변화에 ​​대해 생각하는 방법에 대해 정기적으로 조언하고 있습니다.