大流行、隐私和客户体验：2021 年的优先事项

大流行在 2020 年创造了前所未有的购物环境，随着客户旅程的不断发展，企业不得不相应地改变其营销策略。

在大流行之前，各行各业的营销人员都专注于超个性化，即提供量身定制的客户体验 (CX) 的能力，这让人联想到亚马逊和 Netflix 等领导者所开创的体验。

虽然创造更个性化和更有意义的品牌体验仍将是 2021 年的关键，但尊重消费者隐私至关重要。 第一步是以优先考虑消费者隐私和同意的方式构建您的营销策略。

CX 受信任的影响很大。 篡改隐私并冒着失去客户的风险，因为如果他们不相信公司会负责任地处理他们的数据，那么 87% 的人会将他们的业务转移到其他地方。

下一步是更多地了解您要营销的消费者：他们的购买习惯是什么，他们在一天中的什么时间购物，他们正在进行什么旅程。 您将想知道您的潜在客户和客户的购物对象、时间和方式。

为此，我们需要了解消费者行为并利用该行为数据来推动我们的营销。 毕竟，出色的客户体验的公式是在正确的时间吸引消费者并传递相关信息，同时始终尊重他们的隐私。

了解消费者行为

提供超个性化数字体验的关键是了解单个客户的购买历程。 利用数据可以帮助营销人员深入了解消费者最近的购物行为。

表单和 cookie 是众所周知的工具，但营销人员还应考虑第三方行为数据，这些数据揭示了组织范围之外的近乎实时的购物活动。

借助行为数据，营销人员可以使用页面浏览量、电子邮件注册、访问的站点、在站点上花费的时间等来提供量身定制的消息，以反映消费者在购买过程中的位置，并帮助识别表明个人最重要的趋势可能会完成购买。

随着我们继续应对由大流行驱动的情况，深入了解客户旅程将变得越来越重要。 在某些情况下，Jornaya 的比较购物网站网络揭示了同比消费趋势的巨大变化。

在家庭保险行业可以找到一个典型的例子：将 2020 年 5 月的前两周与 2019 年 5 月的前两周进行比较，Jornaya 发现搜索家庭保险的在线购物者数量增加了 200%，而相关购物活动增加了 191%。

更多的消费者更频繁地购买家庭保险，这可能与大流行期间抵押贷款行业的低利率环境相吻合。 但是，您如何确定谁是认真购物的人和那些被困在里面时随便逛逛的人？

虽然数据提供了对营销人员有益的客户旅程的透明度，但不应掉以轻心。 保护消费者数据应该是每个营销人员的首要任务之一。

营销人员不仅会因不遵守隐私法规而面临重大处罚，而且研究表明，消费者越来越关心他们的数据是如何被使用的，如果他们认为公司没有负责任地处理数据，他们就会将业务转移到其他地方。

侧边栏或阴影框：今天和明天的消费者隐私

随着在营销中使用消费者数据变得越来越普遍，肯定会遵循额外的隐私法规。 2018 年，欧盟颁布了《通用数据保护条例》(GDPR)，以保护居住在欧盟的个人的个人数据。

再往前追溯一下，1991 年的《电话消费者保护法》正在更新其语言，定义了自动电话拨号系统 (ATDS) 的构成。

7 月，加州正式开始执行《加州消费者隐私法》(CCPA)，11 月，加州人通过了 24 号提案，该提案也称为加州隐私权和执法，是对 CCPA 的扩展。 提案 24 将使营销人员更难根据他们的在线行为使用第三方数据来定位受众。

尽管加州是第一个实施如此严格保护的州，但该州的行动已经引起了全国对数据隐私问题的关注。 有 30 个州提出了类似的法规，许多专家预计拜登政府会更加重视隐私。

Recently President-elect Biden noted that the United States should be “setting standards, not unlike the Europeans are doing relative to privacy.” 无论拜登和国会将制定联邦隐私法规还是由各州自行决定，营销人员都应该准备好跟上重大变化。

准备平衡行动

在这个后大流行的世界中，2021 年的最终挑战将是提供消费者期望的个性化体验，同时保持对当前和未来隐私法规的遵守。 确实，利用行为数据是提供上述体验的最佳方式，如果不小心处理，这种策略可能会变得毫无用处。

营销人员可以快速调整的一种方法是与自己认真对待数据隐私的行为数据和情报提供商合作。

借助合适的合作伙伴，营销人员可以对客户旅程（有时是个人层面）获得无与伦比的了解，同时确保安全收集他们所依赖的数据。

营销和技术领导者都必须了解他们如何编译数据并愿意与消费者分享他们的数据隐私政策。

展望 2021 年及以后，将保持不变的一件事是 CX 和消费者隐私将需要成为每个营销计划的中心。 在短期内，营销人员可以通过利用行为数据和选择与他们共同致力于保护消费者隐私的技术供应商来确保他们保持领先地位。

Rich Smith 是 Jornaya 的 CMO，Jornaya 是一家领先的行为数据智能公司，该公司使用由 35,000 多个比较购物和潜在客户生成网站组成的专有网络帮助公司吸引和留住客户。