Veri uyumluluğu: İzin, gizlilik ve en iyi uygulamalar için nihai bir kılavuz

Küçük işlemlerden en büyük davranışsal dalgalanmalara kadar bir veri çağında yaşıyoruz. Veriler, pazarlama ve strateji için daha merkezi hale geldikçe, veri uyumluluğu, rıza ve niyet konuları barikatlar haline gelebilir. Çok sayıda şirket, olağanüstü deneyimler sunmak için müşteri veri yönetimini kullanırken, birçoğu hala nereden başlayacağını bulmaya çalışıyor.

Veri uyumluluğu nedir?

Peki, müşteri verilerini nasıl anlamlandırıyorsunuz?

Müşteri veri çözümleri, verilerinizi yatırım getirisini artıran değerli içgörülere dönüştürmenize yardımcı olabilir. Ancak onlardan etkili bir şekilde yararlanmak için şu anda nerede olduğunuzu anlamanız gerekir. Gelin, sizi bekleyenlere fazlasıyla hazır olmanız için veri uyumluluğunun ince noktalarını inceleyelim.

Veri olgunluğunun önemi ile başlayacağız ve uyumluluğu etkileyen verilerle ilgili dile geçeceğiz.

Müşteri verilerinizin olgunluğunu belirleme

Veri içgörüleri, müşteri verilerinin olgunluğu kavramı olan zaman içinde derinleşir. Bir şirket, müşteriye yönelik eylemleri ve kuruluş içindeki uzun vadeli planlamayı bilgilendirmesine izin vererek, verileri sürecine entegre ettiğinde, tahmine dayalı analiz yoluyla fırsatları belirleyebilir.

Verilerinizi (toplama, yorumlama ve kullanma) değerlendirmek, veri stratejinizde hangi değişiklikleri yapacağınız konusunda bilgi vermenize yardımcı olur.

Şu sorularla başlayın:

1. Müşteri veri yönetimi çalışmalarınız şu anda nerede ?
2. Hangi verileri topluyorsunuz?
3. Müşterileriniz için sunduğunuz deneyim nedir?
4. Yolunuzun net bir hedefi var mı ?
5. Oraya ulaşmak için ihtiyacınız olan belirli şeyler veya veriler var mı ?
6. Hedeflerinize ulaşmak için gereken eylemleri belirleyebilir misiniz ?

1.000 millik bir yolculuk: Müşteri verilerinizin olgunluk aşamalarını ölçme

Bir veri çerçevesi kullandığınızda, veri olgunluğu modellerine göre nerede olduğunuzu görebilirsiniz. Referans gösterebileceğiniz, genellikle dört veya beş katmana ayrılmış birkaç farklı model vardır.

Amaçlarımız için, en azından bazı müşteri verilerini topladığınızı varsayan 5 seviyeli bir çerçeve kullanacağız. Ayrıca sizi kusursuz, birleşik bir müşteri deneyimi nihai hedefine yönlendirir.
Başlamak:

• Seviye 1: Müşterilerinizin dijital kimliklerini belirleme ve anlama yeteneği
• Seviye 2: Müşterilerin veri gizliliğini ve izin tercihlerini yönetme yeteneği
• Seviye 3: Tüm müşteri verileri – çevrimdışı ve çevrimiçi, ön uç ve arka uç, yapılandırılmış ve yapılandırılmamış – birleşik müşteri profillerinde birleştirilir.
• Seviye 4: Veriye dayalı içgörüler aracılığıyla farklılaşma yeteneği
• Seviye 5: Başarının kilidi açıldı: Birleştirilmiş, çok kanallı kişiselleştirme

Bunlar bizim korkuluklarımız. Çoğu şirket ortada bir yere düşecek.

Amacınızın daha yüksek bir olgunluk düzeyine ilerlemek olduğunu varsayarsak, farklı müşteri veri çözümleri yardımcı olabilir.

Başka bir kaynak, özellikle kurallar açısından veri uyumluluğu ile ilgili dili anlamaktır. Kimlik çözümlemesi yoluyla müşteri görüşünüzü ne kadar güçlendirebilir ve kuruluşunuz genelinde içgörü paylaşabilirseniz, veri yönetimi stratejiniz, kalıcı müşteri deneyimi avantajları sağlayan veri uyumluluğu taktiklerini o kadar fazla aydınlatacaktır.

Veri uyumluluğu: Pazarlamacıların bilmesi gereken yasal terimlerin dökümü

• Dijital Kimlik: Sosyal medyadaki resimlerden ve yorumlardan tarama ve arama geçmişine, çevrimiçi bankacılık ve oyun, akış veya alışveriş sitelerindeki etkinliklere kadar, bir kişiye geri izlenebilen çevrimiçi kişisel verilerin tamamı.
• Kişisel Olarak Tanımlanabilir Bilgiler (PII): Bir bireye bağlı, konumlarını tanımlayabilen veya yerini tam olarak belirleyebilen herhangi bir hassas bilginin temsilcisi.
• Kişisel Korunan Bilgiler (PPI): Sosyal güvenlik numarası, ev adresi, doğum tarihi, ev telefonu numarası.
• Anonimleştirme: Temsil edilen kişilerin kimliklerini bildiren ancak ifşa etmeyen veri kümeleri oluşturmak için verilerden PPI veya PII'yi çıkarma veya gizleme işlemi.
• Takma isimlendirme: Bu veri işleme, veri sahibi ile kişisel veriler arasında bir ayrım oluşturur. Ayrı olarak saklanan ek veriler olmadan bir kişi tanımlanamaz. GDPR, doğrudan bu tür veri yönetimine hitap eder.
• Rıza: Bir beyan veya olumlu eylem yoluyla bir kişinin menfaatinin bağımsız olarak sunulan bir göstergesi, rızayı geri çekme seçeneği olduğu sürece kişisel verilere ilişkin rıza olarak nitelendirilir*.
• Açık rıza: GDPR'ye göre, bu rıza, yazılı bir beyan veya dijital bir not gerektirir; kilit nokta, sözlü bir rıza ile yapılması zor olan doğrulanabilmesidir.
• Kesin onay: Bu, bilerek bir kutuyu işaretlemeyi veya teknik şartları kabul etmeyi içerir.
• Meşru menfaat: Bir kullanıcının, şirketlerin topladıkları verileri birey için kullanım veya önem taşıyan şeyler için kullanacağına güvenmesini sağlayan, konuşulmayan bir anlaşma (GDPR gibi yasalar tarafından uygulansa da). Amaca, gerekliliğe ve dengeye bağlıdır: İşlemenin arkasında meşru bir menfaat var mı? İşlem bu amaç için gerekli mi? Meşru menfaat, bireyin menfaatleri, hakları veya özgürlükleri tarafından geçersiz kılınıyor mu?
• Birinci taraf verileri: Şirketler tarafından siteleri aracılığıyla toplanan veriler.
• İkinci taraf verileri: Başka bir kuruluşun birinci taraf verileri, daha sonra ikinci taraf verileri olduğu başka bir kuruluşa paylaşılır veya satılır.
• Üçüncü taraf verileri: Bir kuruluş veya veri toplayıcı, verileri toplar, paketler ve diğer kuruluşlara satar.
• Duvarlı bahçeler: Veri toplama ve depolama üç küçük domuzun masalı gibi olsaydı, duvarlı bir bahçe tuğladan yapılmış bir ev olurdu. İçindeki her şeyi korur ve içerir, yani duvarlarla çevrili bir bahçedeki veriler paylaşım amaçlı değildir.
• Karanlık kalıplar: Tam olarak kulağa nasıl geliyorsa, internetteki insanları, yaptıklarını açıkça anlamadan satın alma, taahhütte bulunma veya bir şeyler için kaydolma konusunda kandırmayı amaçlayan taktikler veya uygulamalardır.

*Gizlilik öncelikli web geliyor ve onunla birlikte, verilerle aldatıcı veya ikiyüzlü olamama becerisi de geliyor. En iyi plan, müşterilerle olan ilişkilerimizin bütünlüğü etrafında inşa edilmiş bir kültür ve çerçeve oluşturmaktır.

Müşteri yolculuğu boyunca müşteri verileri nasıl etkin bir şekilde kullanılır?

Başlangıç ​​noktanızı belirledikten sonra, müşteri verilerinden en iyi şekilde yararlanma ve müşteri deneyiminin süper güçlerini ortaya çıkarma arayışınızın bir sonraki adımı, araç kutunuzu stoklamaktır. Hangi çözümlere yatırım yapmayı seçeceğiniz, bu olgunluk modelinde nereye düştüğünüze bağlı olacaktır. Bir veri temeli oluşturduğunuzda, tek bir müşteri görünümü de dahil olmak üzere gerçek zamanlı verilerden yararlanabileceksiniz. Zamanla, ilerlemenizi takip edebilecek ve bir müşteri veri yönetimi planını entegre ederken veri olgunluğunuzu oluşturmaya devam edebileceksiniz.

Seviye 1: Müşterilerinizin dijital kimliklerini belirleme ve anlama yeteneği

Müşterilerinizin dijital kimliklerini uzlaştırmak için yardıma ihtiyacınız olabilir. Veri toplamak yeterli değil, tüm bu veri bileşenlerini lezzetli bir şeye dönüştüren bir planınız ve bir işleminiz, yapacaksanız bir tarifiniz olması gerekiyor. Kimlik ve erişim yönetimi çözümleri yardımcı olabilir. Kimlik çözümlemesi, kim olduklarını tanımanıza yardımcı olarak müşterilerinizin deneyimlerini kişiselleştirme yeteneğinin kilidini açar.

Seviye 2: Müşterilerin veri gizliliğini ve izin tercihlerini yönetme yeteneği

Müşterilerinizi tanıyabildiğinizde ve markanızla olan etkileşimlerini kişiselleştirmeye başladığınızda, daha fazla kişisel bilgilerini paylaşmaya istekli olabilirler. Gizlilik tercihlerini kolay ve güvenli bir şekilde yönetebilmeniz çok önemlidir. Kalıcı müşteri ilişkileri sağlayan bir güven temeli oluşturmanın ilk adımıdır. Ve bu güveni kırmak sana pahalıya mal olacak.

Odak noktanız sadece Seviye 2'de uzmanlaşmaksa, ısmarlama bir onay ve tercih yönetimi çözümü kullanabilirsiniz. Bunun gibi çözümler, hangi verileri topladığınızı net bir şekilde iletmenize ve müşterilerinizden onay almanıza yardımcı olur. Ayrıca müşterilerin gizlilik ve rıza tercihlerini güncellemelerini ve yönetmelerini kolaylaştırıyor, bu da günümüzde tüketiciler için pazarlık konusu değil. Sonuç olarak, bir müşteri veri yönetimi planı, uyumluluk ve müşteri memnuniyeti için bir sigorta poliçesidir.

Seviye 3: Tüm müşteri verileri – çevrimdışı ve çevrimiçi, ön uç ve arka uç, yapılandırılmış ve yapılandırılmamış – birleşik müşteri profillerinde birleştirilir

Merdivendeki bir sonraki adım, veri birleştirmedir. Bu, birden çok kanaldan ve farklı sistemlerden tüm müşteri verilerinizin tek bir veritabanının veri temelinde bir araya getirildiği ve dinamik müşteri profilleri oluşturmak için kullanıldığı anlamına gelir.

Bu, uzun süredir birçok şirket için bir barikat olan derin kişiselleştirmenin kilidini açmak için büyük bir adım. Özellikle çeşitli bölge ve departmanlarda birden fazla iş birimini yöneten işletmeler.

Bunu başarmak için bir müşteri veri platformu (CDP) kullanmak isteyeceksiniz.

CDP'ler, temel kaynaklarınızdan müşteri verilerinizi toplamak, temizlemek ve düzenlemek ve daha sonra bu kaynak sistemlere geri beslenecek olan tek bir yerde depolamak için tasarlanmıştır. (Bu, daha önce bahsedilen kimlik ve izin verilerini içerir.) Yine de, bu bir veri gölü veya durağan bir havuz değildir.

Verilerinizi birleştirdiğinizde, daha eyleme geçirilebilir ve anlayışlı hale gelir. Müşteri profilleriniz, mağaza içi işlemlerden, çevrimiçi hizmet taleplerinden ve aradaki her şeyden bilgi çekerek zenginleşir.

Müşteri veri yönetimi, aşağıdaki gibi fırsatlara kapı açar:

• Ürün garantilerinin süresi dolduğunda kişiselleştirilmiş iletişimler, garanti uzatmalarının daha fazla satılması (müşteri satın alma ve aksi takdirde ayrı olabilecek ürün verilerinin birleştirilmesi)
• Geçmiş etkileşimlere dayalı kişiselleştirilmiş teklifler içeren hedefli doğum günü e-postaları (kişisel, çevrimiçi ve çevrimdışı verileri birleştirerek)

Bu tür deneyimler tüketicilerden giderek daha fazla bekleniyor. Ve bir CDP, bunların yürütülmesini basitleştirmeye yardımcı olur.

4. Seviye: Zengin müşteri içgörülerinden yararlanma yeteneği

Merdivenimizin sondan bir önceki basamağı içgörülerle ilgilidir.

Bu, müşteri verilerinin gizemini çözmenin ne anlama geldiğinin özüdür. Büyük veri noktalarını değerli içgörülere ve bilgilere dönüştürüyor.

Verileriniz tek bir yerde (CDP gibi) merkezileştirilip birleştirildiğinde, analizlerinizden yararlanmaya başlamak istersiniz. Yapay zeka ve makine öğrenimi araçlarını kullanarak müşterileriniz, ürünleriniz, kampanyalarınız ve daha fazlasıyla ilgili eğilimleri ve kalıpları ortaya çıkarabilirsiniz.

Bir CDP burada da yardımcı olabilir. Tüm müşteri yolculuğundan dinamik müşteri profillerine veri toplayarak (ve bu profilleri otomatik olarak güncelleyerek), her bir müşteriye bireysel düzeyde daha derin bilgiler edinirsiniz.

Teknolojiye sahibiz: CDP ile müşteri verilerinden yararlanın

Müşteri verileri yolculuğunuza başlamak için doğru anı bekliyorsanız, işte o an. Merdivenin neresine düşersen düş, evrimine başlamak için şimdiki gibi bir zaman olamaz.

CDP, dijital dönüşüm vizyonunuzu hayata geçirmek için kullanışlı bir araçtır. Müşteri verilerinizi anlamlandırır ve derin, değerli içgörüleri ortaya çıkarır. Her büyüklükteki ve her olgunluk aşamasındaki işletme bundan yararlanabilir.

İster her şey dahil olmak üzere tüm müşteri veri deneyiminizi dönüştürmeye hazır olun, ister tek bir kanal veya bölge ile bir pilot program başlatın. Hepimizin bir yerden başlaması gerekiyor. Öyleyse neden olduğun yerden başlamıyorsun?