與您的品牌互動的真實客戶：輸入數據身份驗證

任何大到可以欣賞 PBS 受歡迎的家庭裝修節目“這座老房子”的人都記得傳奇木匠諾姆艾布拉姆的名言：“測量兩次，切割一次。” 在木工的世界裡，角度很重要，並且沒有逃避兩塊連接不良的木頭的證據。

不幸的是，在日益非物理的客戶體驗世界中，能夠產生出色的跨渠道個性化的真正衡量標準避開了這些簡單的公理。

我們生活在一個相反的世界——我們首先切入並無休止地衡量我們做它的不同方式。 這是因為在體驗交付中，沒有單一的衡量數據的標準，目標似乎在實時變化。

後時代：無 cookie 世界中的數據認證和測量

當第三方 cookie 仍然很豐富時，我們可以圍繞衡量標準（多點觸控歸因模型）團結起來，雖然它並不完美，但可以創建一個可遵循的基準。

您可以為不同類型的互動分配不同的權重（查看價值 X 的橫幅廣告，點擊價值更高的廣告，以及購買更多的東西）。

一些公司以給自己的作業評分而聞名，使最後接觸歸因（不可避免地是搜索點擊）成為最強大的模型。

許多大筆消費的 CPG 公司代替真實的基於人的數據，創建了非常令人擔憂的測量模型，利用展示廣告的“參與度”作為品牌喜愛的代理。

快進到今天，我們仍然看到很多關於測量的舊思維，尤其是在數字渠道中——儘管主要數據來源（第 3 方 cookie）在規模和範圍上變得極其有限。

去年我推測 CDP 是否可以幫助解決 MTA 問題，寫道：

“對呼叫中心、電子商務和銷售交互等接觸點的更多用戶級洞察力與可尋址營銷數據相結合，將改變分析師重視‘接觸’的方式。 此類數據的實時可用性與持久的個人 ID 相關聯，將釋放 AI 的能力，從而能夠精確地微調模型。”

雖然我仍然同意這些觀點，但在企業捕捉、統一併最終衡量能夠有效衡量成功的交互的能力方面，還有很長的路要走。

CDP 是解決問題的第一步，部署解析跨渠道接觸點的海量和復雜性的智能算法是第二步——但我們似乎錯過了最重要的事情：衡量和數據認證的標準.

在營銷投入不斷變化（不同的活動、創意、供應商、號召性用語等）的世界中，您如何構建可靠的測量模型來處理這種複雜性？

也許是時候選擇簡單了。

在當今無 cookie 的未來，每個企業都試圖衡量的一件事是在不使用第三方數據的情況下大規模獲取新客戶的成本

將幾十萬封散列電子郵件上傳到供應商的設備圖和相似模型（幾千個潛在客戶）的絕妙能力已經取代了 DMP。 大多數第二方數據共享也是如此，因為它基於具有模糊隱私合規性的 cookie 身份。

今天，數據潔淨室看起來像是一種在不移動數據的情況下跨實體查詢數據的有前途的方法，但通過合併兩個相對較小的質量第一方數據池來實現精確度仍然是一個挑戰。

當我們從自上而下的身份方法（公司從供應商處購買身份服務和數據）轉變為自下而上的方法（客戶將他們的數據提供給公司以換取價值）時，如果我們能夠衡量什麼，那就太好了需要發展第一方數據資產。 如果有一個新的指標，我們可以使用諸如“每次數據身份驗證的成本”之類的指標怎麼辦？

客戶通過他們的數據信任品牌的最終標誌是註冊和創建帳戶的行為，無論這發生在商店的銷售點系統、移動應用程序、呼叫中心代理還是網站中。

這也是客戶：

• 同意條款
• 選擇他們的通信偏好（您可以打電話、給我、給我發短信、給我發電子郵件等）
• 並為您提供他們的偏好數據（品牌、尺寸、顏色、訂閱等）

當您同意各種數據處理法規（GDPR、CCPA、LGPD 等）時，您不僅可以了解收集客戶數據的目的，還可以了解其在下游系統中的預期目的。

這具有重要價值，任何銷售廣告的大型出版商，或任何重視“月活躍用戶”的初創公司都可以證明這一點。

雖然身份驗證的實際貨幣價值會因所考慮的公司和產品而異，但我認為我們可以在一個前提下達成一致：這是我們長期以來一直在談論的數據獨角獸——真正的客戶與品牌合作。

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如何衡量數據認證價值的示例

因此，我們發現了數據獨角獸的所在。 下一步是什麼？

為了衡量數據認證的價值，讓我們以一家公司的簡單廣告用例為例，該公司擁有第一方數據，希望在社交網絡中增加可尋址受眾：

1. 獲取 100,000 名最佳客戶，對他們的身份進行哈希處理，並將其上傳到 Facebook、Instagram、LinkedIn 和其他有圍牆的花園
2. 讓圍牆花園對數據進行自己的受眾擴展，使用他們的黑盒模型來“相似”數據並找到更多相關用戶
3. 開展活動
4. 使用推薦 URL，查看有多少已知用戶回來了，以及有多少新客戶根據活動進行了身份驗證
5. 計算：（活動成本/新認證用戶數）

我的觀點不是這種方法是新穎的，而是讓你的品牌擁有衡量標準和方法比僅僅依靠平台的報告來確定成功要好。

再深入一點：使用客戶數據平台查看數據身份驗證

客戶數據平台 (CDP) 為品牌提供了幾種不同的選項，用於創建衡量數據認證價值和漸進偏好接受度的標準。

讓我們看看實際經過身份驗證（註冊）的商業買家與作為訪客用戶購買的買家的價值。 這很容易在 CDP 和監視器中設置。

首先，您需要設置各種活動指標來跟踪感興趣的事件：

然後，您將設置一個活動指示器來跟踪客戶何時註冊——這可以擴展為按特定來源計算註冊，這樣您就可以看到在哪裡進行投資（例如搜索引擎營銷或 Facebook 廣告）。 接下來，設置一個活動指標來跟踪訂單（這可以是註冊客戶和來賓客戶的通用指標）：

現在是時候創建一個計算指標了，該指標用於監控整個活動併計算每個註冊用戶已下了多少訂單。 這將允許您查看註冊用戶與訪客用戶的平均訂單數量——我們感興趣的指標。

如果 100 名客戶註冊並平均每年下 10 次訂單，而客人每年兩次下訂單，那麼您可以輕鬆確定註冊用戶的生命週期價值上升。

現在，您可以輕鬆了解註冊的傾向值，並指定一個特定的“每次身份驗證價值”，這也可以根據您的平均客戶獲取成本反向計算為“每次身份驗證成本”。

然後，您可以在您的細分中創建更多細分和不同的層，以跟踪有多少客戶已註冊並至少有一個訂單，然後是至少五個訂單，然後是 10 個，依此類推：

現在，將每個新用戶的每筆交易的平均值相加變得簡單，並對新用戶在購買過程中遇到的不同可測量接觸點的價值進行加權（數據認證後您可以測量的所有事物），但是關鍵是首先要了解您可能會向每個供應商支付多少費用來生成身份驗證。

現在，您有了一個框架來了解獲取經過身份驗證的用戶的成本，並對他們的生命週期價值進行建模，與來賓用戶相比。

我並不是說更好的營銷人員今天不使用許多這些策略——他們是。 也就是說，我相信公司更專注於理解“每次獲取成本”或“每次點擊成本”和許多其他指標，而不是從更簡單的身份驗證測量開始，否則就不可能有真正的客戶關係。

設置“每次身份驗證成本”基準有助於指導那些希望重視供應商產生新客戶的能力的企業——並強調將更具體的價值置於與他們建立經過身份驗證的、隱私優先的關係的重要性之後的重要性。

通過更好地了解經過數據驗證的用戶的實際成本和價值，您的品牌將能夠更好地創建基準來衡量跨客戶體驗的幾乎所有可尋址接觸點。