零方數據：個性化超級大國

已發表: 2023-02-01

就客戶數據而言，零方數據是最新的產物。 但是不要讓它的年輕欺騙了你。 零方數據不僅僅是一個流行語——它是隱私法規嚴格的世界中個性化營銷的未來。

在這篇長文中，我們將討論什麼是零方數據，為什麼它在隱私至上的世界中必不可少，以及如何使用它來創建個性化的客戶體驗。

章節：

什麼是零方數據？
了解差異：零方數據與第一方數據
如何收集零方數據
了解零方數據的弱點
保護您的零方數據
零方數據示例
充分利用您的零方數據

數據採集可以這是一個棘手的話題，在數據越來越受到保護的時代，獲取和收集數據可能更加棘手。但這很重要，因為個性化是您接觸消費者的方式。增長最快的公司40% 以上的收入來自個性化。這就是零方數據收集的美妙之處——它是電子商務的個性化動力源泉。

如果沒有零方數據，您就像商店裡的售貨員，試圖僅從他們的外表來猜測他們的需求。 使用零方數據，您可以與此人交談以形成對他們的完整了解，然後提供完美的解決方案。

什麼是零方數據？

零方數據是客戶願意與企業共享的信息。示例包括通信偏好、興趣和產品反饋。

零方數據具有較低的法律風險，並且通常比其他類型的信息更準確，因為它是在消費者同意的情況下直接收集的。（零方數據確實有一些缺陷，我們稍後會談到。）

零方數據的示例是通過以下方式收集的信息：

了解差異：零方數據與第一方數據

不久前，零方數據和第一方數據之間沒有區別。但是，隨著消費者對個人數據收集和隱私的期望不斷變化，需要對企業數據收集的類型和方法進行更精細的分類。

零方數據是有人告訴你的。第一方數據是您從某人的行為和行為中推斷出來的。了解每個術語的確切定義、它們的區別，以及為什麼這些數據類型變得越來越重要。

第一方數據

第一方數據是從客戶與企業的互動中收集的信息，例如網站訪問、購買歷史記錄和客戶服務對話。

您在自己的渠道和平台上使用 cookie 收集第一方數據，因此它與零方數據一樣可靠，因為您是來源。第一方數據的法律風險略高，因為客戶可能不知道您正在收集有關他們的信息。

前往該部分 在我們的文章“隱私法規：如何構建第一方數據策略”中開始收集第一方 Cookie 以代替第三方 Cookie ，以了解有關如何開始收集第一方 Cookie 的更多詳細信息。

第一方數據的示例是通過以下方式收集的信息：

網站訪問量
過去的購買
產品分析
營銷活動指標
客戶響應時間（營銷推廣或客戶服務互動）
店內數據（例如顧客在店內停留的時間）

兩種數據類型的重要性日益增加

準確而廣泛的客戶數據對於打造個性化營銷和卓越的購物體驗至關重要。更嚴格的隱私法規意味著零方和第一方數據是此類計劃唯一可行的信息來源。

GDPR和CCPA等法規，加上谷歌和蘋果逐步淘汰第三方 cookie，正迫使公司轉向零和第一方數據。

Gartner 估計，到 2023 年，全球 65% 的消費者的數據將受到法規保護。他們還發現，82% 的營銷人員可以訪問零方數據，但只有 42% 的人知道如何善用這些數據。

如何收集零方數據

收集零方數據時，計劃必不可少。您必須擁有正確的工具和隱私政策。但也有必要了解零方數據的弱點以及實現業務目標所需的信息。

有意收集數據

首先，了解您想要什麼信息以及為什麼。如果沒有這個意圖，您可能無法獲得所需的數據。或者更糟的是，囤積您不使用或不允許存儲的信息。

按照以下步驟制定計劃，確定您需要哪些零方數據以及從何處獲取這些數據：

確定客戶旅程中可以從個性化中受益的要點。 例如，如果您商店結賬時的轉化率令人滿意，但您在入職期間失去了許多新客戶，那麼請將您的個性化工作重點放在這方面
確定此類個性化所需的數據。 哪些信息有助於在客戶旅程中選擇的時間點創造更好的體驗？在入職示例中，這可能包括您的客戶感興趣的產品類型或他們對您的公司和服務的熟悉程度
計劃何時以及如何詢問所需信息。 再次查看客戶旅程並確定請求數據的最佳位置。有時這與個性化點相同。在其他情況下，提前一步請求數據可能更有效，例如，通過歡迎電子郵件活動，然後個性化後續的入職體驗
確保所有利益相關者都同意您的計劃。 您業務所有領域的利益相關者都應審查並批准您的計劃，例如法律、產品和客戶支持。他們可能會發現您忽略或需要授權使用他們管理的財產的潛在問題。
避免收集和存儲不需要的數據。 這樣做可以降低法律風險，並使查找、分析和使用您需要的信息更加直接、成本更低

選擇適合您的目標和受眾的收集方法

決定如何收集零方數據取決於兩個因素：所需信息的類型和客戶最有可能響應的格式，如調查、測驗或抽獎。

例如，調查非常適合收集詳細信息，而測驗則適合快速提取一般偏好。但是年輕人可能更喜歡有趣的測驗而不是長時間的調查。使用筆記本電腦的人可能比使用移動設備快速訪問您的網站的人有更多時間完成調查。

在決定最佳收集方法時，您需要考慮所有這些因素。以下是要考慮的最關鍵方面的列表，每個方面都有一個示例：

您在哪裡查詢信息。 在移動設備上輸入大量文本可能很麻煩
客戶的年齡和興趣。 年輕人可能比年長的顧客更有可能玩遊戲
您品牌的風格和語氣。 有趣的測驗不適合正式的公司業務
您需要的信息類型。 調查比其他收集詳細信息的方法更有效
可用時間。 在提供反饋時，滿意的客戶可能比不滿意的客戶更願意花時間填寫問卷
熟悉貴公司。 忠誠的客戶更有可能信任您的品牌並分享信息
激勵的必要性。 新訪客或流失的客戶可能需要折扣優惠等激勵措施來提供信息
數據分析的便利性。 分析多項選擇題的數據比開放式問題更容易

擁有合適的工具來收集零方數據

收集零方數據需要功能強大且合規的工具。有能力意味著您可以以客戶滿意的方式獲取所需的數據。合規意味著這些工具遵守隱私法規，創建信息收集方式的可審計跟踪，並允許客戶刪除他們的數據。

要確保工具有能力，請檢查它是否具有：

收集您需要的數據的功能
與您的其他技術堆棧集成，例如營銷自動化和分析平台
為您的客戶提供直接流暢的用戶體驗，並為殘障客戶提供無障礙選項
為您的樂隊和聽眾定制外觀和感覺的靈活性。
一個簡單的實施過程

為確保工具合規，請通過以下方式審核其安全和隱私功能：

系統提供了哪些數據加密和訪問控制機制？
是否有審計日誌來跟踪訪問數據的人員、時間和方式？
該平台是否遵守適用的隱私法規？
它是否允許客戶控制他們的數據，包括刪除他們信息的能力？

有關特定工具的建議，請參閱上一節中的表格，例如運行在線調查、抽獎或測驗。 我們還推薦使用 Google Analytics 4 來收集第一方數據。 要了解有關設置的更多信息，請閱讀我們第一方數據文章的“更新到最新的 Google Analytics 數據模型”部分。

使用您的第一方數據開始收集零方數據

聽起來可能很奇怪，您通常會使用第一方數據開始收集零方數據。例如，您可以使用他們帳戶中的聯繫信息通過電子郵件發送調查。或者您啟動一個聊天窗口，其中包含一個由某人在網頁上查看的產品觸發的問題。

分析您必須使用哪些第一方數據來收集零方數據。常見來源包括：

用於收集聯繫方式、通信偏好和興趣的用戶帳戶
電子郵件營銷選擇加入以發送有關促銷、折扣、收集反饋和其他營銷活動的電子郵件
社交媒體互動以獲得客戶參與的內容（主題）的反饋和見解
客戶服務對話和支持票，以提出問題並確定客戶遇到的常見問題
移動應用程序推送通知選擇加入以發送移動促銷、民意調查和其他短請求
與客戶服務或銷售代表進行面對面或電話互動，以收集反饋和偏好

使用數據立即跟進或個性化

擁有數據後不要讓數據閒置。當客戶看到他們提供的信息立即使他們受益時，他們將來更有可能共享更多數據。

一種流行的方法是立即向人們發送折扣或獎勵，例如訪問獨家內容。您還可以個性化產品推薦或購物體驗本身，例如根據人們對民意調查的回答或您在入職期間提出的問題隱藏或突出顯示您網站或應用程序的特定部分。

其他選項是根據您從人們那裡收集的零方數據來個性化搜索結果、電子郵件，甚至價格。

用第一方見解補充零方數據

零方數據是別人告訴你的，而第一方數據來自人的行為。有時行動勝於雄辯，有時言語勝於行動。但大多數情況下，行動和言語一起最響亮。

將第一方數據與零方數據相結合可以提供有關客戶行為和行動的更多背景信息。通常，零方數據可以更深入地了解人們做事的原因，而第一方數據可以幫助您了解人們在您的平台上如何做以及做什麼。

假設您注意到客戶放棄了他們的購物車。在這種情況下，您可以使用網絡分析（第一方數據）來查看他們訪問了哪些頁面以及他們在離開前在每個頁面上停留了多長時間。要了解他們離開的原因，您可以使用調查（零方數據）來詢問是什麼讓他們放棄了購物車。

了解零方數據的弱點

我們是零方數據的忠實擁護者，因為它通常比以其他方式收集的信息更準確。儘管如此，最近的研究表明，零方數據可能容易出現您需要注意的各種缺陷。

零方數據依賴於人們告訴你他們自己的行為或想法。數十年的社會和認知研究表明，您提問的方式會影響答案，而且人們常常難以理解其行為背後的真正動機。

零方數據不准確的典型原因包括：

粗心的回應。 人們通常會在長時間調查的中間或結尾隨機做出回應。即使是簡短的問卷也可能導致錯誤的回答。不閱讀就接受隱私政策也屬於此類
模糊的問題。 模棱兩可的措辭可能會導致人們給出不同的答案，因為每個人對提示的理解不同；模糊的問題產生模糊的答案
生僻字。 品牌在收集數據時應該使用廣為人知的詞，非英語母語者更可能不熟悉不常見的詞
秤有問題。 沒有足夠答案選項的多項選擇題會導致數據不准確。例如，沒有“不知道”選項會迫使沒有意見的人做出不反映他們感受的選擇。 （有關不同類型問題的回答選項的全面概述，請使用有關調查回答量表的文章）
合意性偏差。 人們可能會給出他們認為合意的答案，而不是他們真正的偏好。這種現像被稱為社會期望偏差
影響預測。 對“情感預測”的研究表明，人們不善於預測他們未來的選擇和情緒。這一發現對於品牌商和零售商收集零方數據具有重要意義。關於未來願望和行為的答案只能有限地了解消費者未來想要什麼、喜歡什麼和做什麼

保護您的零方數據

您必須保護您的客戶信息免受網絡攻擊、數據洩露和其他外部威脅。但不要忘記關注公司內部發生的事情。員工訪問和存儲數據的規則也很重要。

電子商務公司可以通過採取以下三個步驟來保護自己免受這些威脅：

為所有客戶數據實施具有強身份驗證、加密和訪問控制的安全程序
監控網絡和系統是否存在可疑活動，例如異常登錄嘗試或數據洩露
教育員工數據安全的重要性以及他們可以採取哪些步驟來確保客戶信息的安全。此類預防措施包括使用強密碼、注意網絡釣魚電子郵件和不安全的 Wi-Fi 網絡，以及不通過電子郵件或即時消息（甚至在內部）共享客戶數據
為確實發生攻擊或違規行為建立操作程序

最後，解釋你如何使用人們的數據和你的刪除請求程序，這是許多消費者根據 GDPR 和 CCPA 等隱私法規享有的權利。這樣做可以幫助您避免與客戶發生潛在的法律問題。

零方數據示例

許多企業使用零方數據來改善營銷和銷售工作的結果。這裡有兩個做得很好的電子商務品牌。

Quotatis 使用零方審查來增強其服務和客戶滿意度

Quotatis 將房主與建築專業人士聯繫起來，因此其客戶可以輕鬆找到中小型家居裝修項目的理想技工。

在每次任務結束時，Quotatis 都會向客戶發送一封電子郵件，要求他們通過Bazaarvoice 的評級和評論解決方案分享他們對建築專業人士的看法。為了獲得更多的零方數據（即收集到的評論數量），Quotatis 添加了 SMS 作為收集反饋的額外渠道。

Bazaarvoice 的一個團隊會審核所有提交的內容，以確保只有購買了安裝包的客戶才能發表評論。收集後，Quotatis 會在其平台和商家提供產品安裝服務的附屬網站上發布評論。

當某項服務的得分低於五分之四時，Quotatis 客戶服務會聯繫客戶和技工調查問題。

Quotatis 算法使用客戶評級來確定特定任務的理想專業人員。該公司還根據這些零方客戶評論選擇了他們的“月度商人”。

在此處閱讀整個案例研究

Oak Furnitureland 收集零派對產品照片以促進銷售和參與

Oak Furnitureland 是一家家具零售連鎖店，在英國擁有 75 家分店。在這些商店裡，顧客可以通過試穿沙發、餐椅等物品來檢驗產品質量。然而，在線創建相同的體驗對零售商來說是一個挑戰。

因此，該品牌與 Bazaarvoice 合作尋找解決方案。他們開始以客戶在自己家中拍攝的家具照片的形式收集零方數據，並將這些照片發送給 Oak Furnitureland。該公司在其 Instagram 頁面上使用這些圖片，讓潛在客戶了解家具在他們家中的外觀，從而為他們創造社會認同。

Oak Furnitureland 的公關和傳播主管 Laura Quigley 說：“我們發現 UGC 對我們的觀眾來說更容易產生共鳴。” “它提供了鼓舞人心的內容，他們可以看到並且可以參與其中。真實環境中的真實圖片展示了我們的家具如何無縫融入客戶的日常生活，您可以看到狗在沙發上跳來跳去，孩子們放學後在走廊里扔書包。”

Bazaarvoice 的畫廊使 Oak Furnitureland 可以輕鬆地整理客戶快速分享的圖片。他們現在無需花費數小時手動選擇照片，而是可以在幾分鐘內擁有一個有吸引力的畫廊，其中包含在線最佳圖像。

Oak Furnitureland 社交項目的轉化率自從他們開始以這種方式使用零派對圖片以來翻了一番。與其網站畫廊互動的客戶的平均訂單價值也比其他客戶高 21%。

在此處閱讀整個案例研究

使用 Bazaarvoice 充分利用您的零方數據

停止依賴第一方數據——或者更糟的是，第三方來源！ — 個性化您的電子商務體驗和營銷。借助 Bazaarvoice 的產品套件，您可以自信地收集、分析和使用零方數據，同時確保客戶數據的安全並符合隱私法規。

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