Ügyfél-személyképek 2025-ben: (És hogyan javítsuk ki őket)

Miért nem elégségesek arégi iskola ügyfél-személyképek

Ha vállalata ideális ügyfélprofilja nem fejlődött azok óta az idők óta, amikor a harmadik féltől származó sütik szabadon kószáltak, akkor nincs egyedül. Sok vállalkozás még mindig elavult ügyfélszemélyiség-alkotási módszereket használ – gondoljon a belső megérzésekre, az anekdotikus értékesítési visszajelzésekre, esetleg egy kis tavalyi webanalitikára. Az eredmény gyakran az ügyfél egydimenziós karikatúrája, amely megnyugtatónak tűnik, de ritkán pontos. Valójában az ügyfél-személyképek „nem sokat változtak az évek során”, és a vállalatok gyakran visszaélnek velük, mivel belső elfogultságot keltenek és irreleváns részletekkel töltik meg őket(forrester.com). Túl gyakran élnek ezek a személyiségképek egy PowerPointon vagy poszteren, amelyre mindenki bólogat, majd figyelmen kívül hagyja (vagy ami még rosszabb, téves döntéseket hoz).

A belső feltételezésekkel kapcsolatos probléma

Mi okozhatja azt, hogy ezek a hagyományos személyképek most kevésbé hatékonyak? Egyrészt, mert általában kizárólag belső adatokon és feltételezéseken alapulnak. A friss kutatás vagy validálás hiánya azt jelenti, hogy a személyiségkép azt tükrözi, amit a csapatod gondol – nem pedig azt, amit az ügyfelek tesznek. A Forrester elemzői szerint egy személyiségkép csak annyira jó, mint a mögötte álló objektív kutatás; a nem tesztelt feltételezésekre való támaszkodás elfogultságot szül. Sajnos sok vállalkozás pontosan ezt teszi: vákuumban készíti el a személyiségképeket, és soha nem frissíti azokat, ha a piacok változnak.

A változó adatvilág

Az adattérkép is megváltozott a lábunk alatt. Az új adatvédelmi szabályokkal és a harmadik féltől származó sütik megszűnésével a marketingesek elvesztették a fogyasztói viselkedés könnyű átláthatóságának nagy részét. A Google Analytics 4-re (GA4) való áttérése jó példa erre: az Analyticset az adatvédelmi szempontok figyelembevételével alakították át, és a harmadik féltől származó cookie-k nyomon követésétől eltávolodva helyette az első féltől származó adatokra és a gépi tanulásra támaszkodik. Az előnye a jobb adatvédelmi megfelelés; a hátránya, hogy a marketingszakemberek kevésbé részletes felhasználói adatokat kapnak. Az Universal Analytics vagy a cookie-alapú hirdetési adatok gazdag részletességére épülő régi személyiségképek most dinoszauruszoknak tűnnek. Röviden, nem tudjuk úgy becserkészni a felhasználókat a weben, mint régen, így az ilyen módszerekre épülő személyképek gyorsan veszítenek jelentőségükből. Végezetül gondoljon arra, hogy mennyire statikusak az elavult személyképek. A világ manapság gyorsan mozog – az algoritmusok változnak, a TikTok-on egyik napról a másikra robbannak ki a trendek, az ellátási láncok összeomlanak, és a fogyasztói prioritások minden egyes globális hírciklussal változnak. Ha az „ideális ügyfél” profilja nem tart lépést, akkor valószínűleg téves. Beszédes, hogy a marketingesek mindössze 44%-a használ egyáltalán vevői személyiségképet a stratégiájában(salesgenie.com), (ami azt jelenti, hogy a többség vagy kihagyja, vagy felhagy vele), és azok közül, akiknek van személyiségképük, sokan nem frissítették őket mostanában. Ez egy hatalmas elszalasztott lehetőség, különösen akkor, amikor a személyre szabott marketing fontosabb, mint valaha (erre hamarosan rátérünk). A lényeg: a tavaly (vagy öt évvel ezelőtt) egy konferenciateremben megrajzolt személyképekhez való ragaszkodás aktívan árthat a marketingjének. Elvakítja Önt az ügyfelek viselkedésében bekövetkezett valós változásokkal szemben, és hangzatos kampányokhoz vezethet. Az ideális ügyfél-személyiség kialakításához ma már le kell mondanunk a pusztán kitalált profilokról, és egy adatokkal gazdagított, folyamatosan frissített megközelítést kell alkalmaznunk.

Ismerje meg a modern digitális fogyasztót

Ahhoz, hogy megértsük, hogy a tegnapi személyiségképek miért nem elégségesek, nézzük meg, kik is valójában a mai digitális fogyasztók. Spoiler: csatornákat váltogatnak, hiperinformáltak és szórakozottabbak, mint egy macska a lézerpointer-gyárban. Rendkívül fontos, hogy a személyiségképeket erre a valóságra alapozza. Íme néhány szemet nyitó statisztika.

Az állandóan bekapcsolt digitális valóság

Az átlagos internetfelhasználó 2023-ban naponta 6 órát és 37 percet tölt online datareportal.com – az ébren töltött órák közel egyharmadát. Ebből az időből naponta több mint 2 és fél órát a közösségi média platformokon töltenek. A fogyasztók nem csak rövid ideig vannak online; gyakorlatilag ott élnek, zsonglőrködnek a munka, a vásárlás, a szórakozás és a társadalmi kapcsolatok között.

Ráadásul a tipikus ember nem hűséges egyetlen platformhoz vagy eszközhöz. Egy internetező manapság átlagosan havonta körülbelül 7 különböző közösségi médiahálózaton aktív. Lehet, hogy a napjukat az Instagram ellenőrzésével kezdik, ebéd közben termékeket fedeznek fel a TikTok-on, délután a Google-on hasonlítanak össze árakat, estére pedig a Twitteren szónokolnak. A figyelemnek ez a diverzifikálódása azt jelenti, hogy az Ön ügyfelei mindenhol digitális kenyérmorzsákat hagynak maguk után – messze túl a weboldalán. A több eszközzel történő használat is rekordszintet ért el. Előfordulhat, hogy a vásárlók a telefonjukon kezdenek el kutatni egy termék után, később laptopon vásárolnak, és okos hangszórón vagy chat-alkalmazáson keresztül lépnek kapcsolatba az ügyfélszolgálattal. Minden egyes érintkezési pont a kirakós játék egy-egy darabja. Nem csoda, hogy ha egyetlen adatforrásra (például csak a webes analitikára vagy az üzletben végzett felmérésekre) támaszkodik, a személyiségek megértése hiányos maradhat. Ha csak egy szeletet nézel – mondjuk azt, hogy mit csinálnak az emberek a webhelyeden -, akkor nem veszed észre, hogy ugyanazok az ügyfelek egy másik csatornán egészen másképp viselkedhetnek

💡 Például egy ügyfél ritkán nyitja meg a marketing e-maileket, de naponta foglalkozik a márkád Instagramjával; egy másik talán addig leskelődik a webhelyeden vásárlás nélkül, amíg nem lát egy kedvezményt kínáló retargeting hirdetést.

Mit kell figyelembe vennie a modern ügyfél-személyképeknek

A modern fogyasztó jól informált és elvárja a kényelmet. Tanulmányok szerint a fogyasztók több mint 50%-a ma már elvárja, hogy a vállalatok előre lássák az igényeiket, és releváns javaslatokat tegyenek, mielőtt még kapcsolatba lépnének velük. A türelmetlenség pedig nagy – ha általános, nem megfelelő ajánlatokkal bombázod őket, a többség kikapcsol, vagy akár bosszankodik is. A tanulság a személyiségek kialakításához: az ideális vásárló nem egy statikus vázlat, egy csatornával és egy igénnyel. Ők többdimenziósak. Minden hasznos személyiségképnek figyelembe kell vennie a digitális viselkedés összetettségét – a sok platformot, a folyamatos kapcsolódást és a megnövekedett elvárásokat. Ez azt is jelenti, hogy a belső adatok önmagukban (például csak a vásárlási előzmények vagy csak a Google Analytics) nem festenek elégséges képet. Ahhoz, hogy valóban „megalkossuk az ideális ügyfelet”, össze kell gyűjtenünk a digitális életükből származó adatokat, természetesen a magánélet és a hozzájárulás tiszteletben tartásával.

A 360°-os ügyfélkép hiányossága (és miért olyan széttöredezettek az adatok)

Ha a modern fogyasztók tucatnyi érintkezési ponton szórják szét adataikat, hogyan kaphatunk valaha is teljes képet? Ez a klasszikus 360 fokos vásárlói nézet kihívás – és ez az, ahol a legtöbb e-kereskedelmi vállalkozás küszködik. Az irónia az, hogy sok vállalkozás halomnyi adaton ül a vásárlóiról, de ezek mind széttöredezettek a különböző rendszerekben. A webáruháza rendelkezik webanalitikai adatokkal, a CRM-je rendelkezik az e-mailes elkötelezettséggel és a vásárlási előzményekkel, a közösségi média csapata rendelkezik a Facebook vagy a TikTok közönség demográfiai adataival, a fizetési szolgáltatója vagy a POS a tranzakciós adatokkal… és ezek a részek ritkán beszélnek egymással. Olyan, mintha egy kirakós játékot próbálnánk megoldani, amikor az összes darab különböző dobozokban van. Ez a széttagoltság nem csak informatikai fejfájást okoz, hanem megöli a marketinges meglátásokat. Ha az adatok silózódnak a platformok között, az értelmes szegmentálás és a személyre szabás szinte lehetetlenné válik.

Egy tanulmány szerint a vállalatok az éves bevétel 20-30%-át veszítik el a rossz adatkezelés okozta hatékonysági hiányosságok miatt (áú!), és az eladók 84%-a szerint a töredezett adatok megakadályozzák, hogy zökkenőmentes ügyfélélményt nyújtsanak (linkedin.com).

Gondolj bele – ha az e-mail rendszered és a weboldalad analitikai rendszere nem osztja meg az adatokat, akkor lehet, hogy egy olyan termékre küldesz promóciós e-mailt az ügyfélnek, amelyet már tegnap megvett (mert az e-mail eszközöd nem tudott a vásárlásról). Vagy előfordulhat, hogy egy magas LTV-értékű visszatérő vásárlót ugyanúgy kezel, mint egy egyszeri kerékvágót, mert a viselkedésük különálló silókban él. Ezek a hibás lépések elvesztett eladásokhoz és meggyengült lojalitáshoz vezetnek.

Miért széttöredezettek az ügyféladatok

• Több platform különböző funkciókhoz: Egy e-kereskedelmi vállalkozás használhat egy platformot az online áruházhoz, egy másikat az e-mail marketinghez, egy külön CRM-et az ügyfélszolgálathoz, és esetleg egy-két elemző eszközt. Mindegyik a saját adatállományát generálja. Hacsak nem integráljuk őket proaktívan, elszigeteltek maradnak.
• Csatornánként eltérő fogyasztói magatartás: A vásárlók másképp viselkednek a webhelyen, mint a közösségi médiában, mint az üzletben (ha van üzlethelyiség). Minden egyes érintkezési pont más-más aspektusát rögzíti a személynek (böngészési előzmények, társadalmi érdeklődés, hitel- vagy fizetési információk, hűségstátusz stb.) Integráció nélkül töredezett személyiséget kapunk – mintha vakok írnának le egy elefántot különböző szögekből.
• Örökölt rendszerek és az IT-erőforrások hiánya: A kisebb vállalkozások gyakran nem engedhetik meg maguknak a teljesen egységesített technológiai stacket. A darabos megoldások idővel felhalmozódnak. Ezek integrálása technikai szakértelmet (API-k, adattárházak) és folyamatos karbantartást igényel. Nem minden vállalat rendelkezik dedikált fejlesztőcsapattal vagy adatmérnökkel, aki ezt a nehéz munkát elvégezné.
• Adatvédelem és adatkorlátozások: Ironikus módon a szigorúbb adatvédelmi szabályok növelhetik a széttagoltságot. A cookie-korlátozásokkal és az opt-outokkal a korábban szabadon áramló harmadik féltől származó adatokat most korlátozzák. Lehet, hogy van néhány első féltől származó adatod, de hiányosságok vannak ott, ahol korábban a harmadik féltől származó nyomon követésre támaszkodtál. Hacsak nem helyettesíti ezeket új stratégiákkal (például a felhasználók közvetlen megkérdezésével vagy a bejelentkezett adatok kihasználásával), akkor részleges nézetekkel marad.

Miért válnak az ügyféladatok töredezetté

Mindez egy kellemetlen igazsághoz vezet: a legtöbb e-kereskedelmi márka nem igazán rendelkezik 360°-os rálátással a vásárlójára, még akkor sem, ha azt hiszi, hogy igen. Lehet, hogy 36 különböző nézetük van 36 különböző helyen. Nem csoda, hogy egy igazán pontos személyiségkép kialakítása ijesztőnek tűnik!

Hogy szemléltessük, képzeljünk el egy ügyfél-személyiségkép példát – Jane Doe ügyfél. Az Ön Shopify áruháza Jane-t a 1234. számú vásárlóként ismeri, aki a múlt hónapban két terméket vásárolt. Az e-mail rendszere a jane.doe@gmail.com néven ismeri őt, aki a hírleveleinek 10%-ára kattint. A Facebook ismeri őt, mint @JaneDoe felhasználót, aki kedvelte a legutóbbi bejegyzésedet. Az ügyfélszolgálati szoftvered telefonszám alapján ismeri őt, mint aki egy visszavétel miatt hívott. Minden rendszer Jane kirakós játékának egy-egy darabját tartalmazza. Ha ezeket soha nem rakod össze, akkor Jane „személyképe” a legjobb esetben is hiányos lesz, vagy a legrosszabb esetben teljesen félrevezető.

Ez a széttagolt adat szinte nevetségessé teszi a régi (gyakran papíron végzett) személyiségépítési gyakorlatokat is – a csapatok végül csak találgatják, hogy mit csinálnak az ügyfelek, mert nem látják könnyen a teljes történetet. Vagy figyelmen kívül hagyják az adatok nagy részét, mert túl nehéz azokat összevonni. Az eredmény egy olyan személyiségkép, amely egy szeletet (pl. a weboldalon való viselkedést) tükrözhet, de nem a teljes ügyfélutat. Hogyan hidaljuk át ezt a szakadékot? A nagyvállalatok pénzt szórnak a problémára – hatalmas adattavak, divatos ügyféladat-platformok (CDP-k), adattudósok seregei -, de ez nem mindenki számára megvalósítható. Valójában a kisvállalkozások gyakran több ezer dollárt költenek havonta és felhasználónként különböző értékesítési és marketingeszközökre, és mégis széttöredezett, terméketlen adatsilókban kötnek ki. Jaj. Egyértelmű, hogy intelligensebb és hozzáférhetőbb módszerekre van szükségünk a széttagolt adatok összekapcsolásához. A biztató hír az, hogy léteznek megoldások az adatok széttagoltságának kezelésére és gazdagabb személyiségképek kialakítására – a nem túl költséges taktikáktól, mint például a felmérések, egészen a csúcstechnológiás platformokig. A következő fejezetekben ezeket a személyiségkép-építési megoldásokat vizsgáljuk meg, és azt, hogyan használhatja ki őket, akár egy karcsú e-kereskedelmi startup, akár egy nagyobb online kiskereskedő. A cél az, hogy elérje a megfoghatatlan egységes vásárlói megértést anélkül, hogy teljesen tönkretenné a bankot (vagy a józan eszét).

Megoldások: Modern módszerek a személyiségképek kialakításához

Az adatvezérelt marketing-személyiségek kialakítása high-technek hangozhat, de a lényeg a józan ügyfélkutatás és a technológia okos felhasználásának kombinálásában rejlik. Itt felvázolunk egy sor megközelítést – használhatsz egyet vagy többféle kombinációját is. Mindegyiknek megvannak az előnyei, hátrányai és költségei. A legfontosabb, hogy túllépjen a találgatásokon, és felhasználja az ügyfeleiről szóló valós, aktuális adatokat. Merüljünk el benne.

1. Rendszeres felmérések és ügyfélkutatás (Voice of Customer)

Az egyik legegyszerűbb módja annak, hogy frissen tartsa a személyiségképet, egyszerűen az, hogy megkérdezi ügyfeleit önmagukról. Felmérések, interjúk, visszajelzési űrlapok – ezek a hagyományos kutatási módszerek még mindig értékesek. Olyan minőségi betekintést nyújtanak, amit a nyers adatok nem biztos, hogy nyújtanak, például azt, hogy miért viselkedik egy ügyfél egy bizonyos módon, vagy milyen problémákat próbál megoldani a terméked használatával

💡 Például küldhetsz egy vásárlás utáni felmérést, amelyben megkérdezed, hogyan talált rád az ügyfél, mi tartotta vissza majdnem a vásárlástól, és mi érdekli őket (ár, minőség, fenntarthatóság stb.). Idővel olyan minták alakulnak ki, amelyekből megismerheted a személyiséged motivációit és fájdalompontjait. Egyszemélyes interjúkat vagy használhatósági teszteket is készíthet, hogy megfigyelhesse a valódi vásárlók interakcióját a webhelyével vagy termékével

. Erősségek: A felmérések és az interjúk közvetlen, a ló szájából származó betekintést nyújtanak. Igazolhatják (vagy érvényteleníthetik) a feltételezéseit. Ez különösen hasznos a belső elfogultságok leküzdésére. Emellett viszonylag alacsony költségű – az olyan eszközök, mint a Google Forms vagy a SurveyMonkey olcsóak, és az olyan ösztönzők, mint egy kis kupon, növelhetik a válaszadási arányt. Az adatvédelemre összpontosító világban a felmérések „zéró fél adatai” (az ügyfél önként adja meg az információkat) – nincs szükség sütikre vagy kémkedésre.Gyengeségek: A hátrányok közé tartozik, hogy a felmérések önbevalláson alapulnak (az emberek nem mindig emlékeznek, vagy nem mondanak teljes igazságot a viselkedésükről), és előfordulhat, hogy csak egy kis, hangos részhalmazról kapunk visszajelzést. Ez egy pillanatfelvétel is; a fogyasztói vélemények változhatnak, ezért rendszeresen kellene felméréseket végezni. És őszintén szólva, a válaszadási arányok kihívást jelenthetnek – sokan figyelmen kívül hagyják a felméréseket, hacsak nem nagyon motiváltak. Tehát bár ez a módszer kiválóan alkalmas a minőségi mélységre, nem ad teljes mennyiségi képet. Emellett nem fogja automatikusan egységesíteni az adatokat – olyan meglátásokat fog kapni, amelyeket integrálnia kell az analitikában látottakkal.Legjobb gyakorlat tipp: Tegye az ügyfélkutatást folyamatos szokássá. Még egy rövid negyedéves felmérés vagy havonta néhány ügyfélhívás is felszínre hozhat új trendeket. Csak ne feledje, hogy cselekedjen a kapott információk alapján – táplálja vissza azokat a személyiségprofilokba, és ossza meg a csapatával. Ne hagyja, hogy ez egy újabb jelentéssé váljon, amelyet elraktároznak.

2. Házon belüli fejlesztési és adattudományi csapatok

A spektrum másik végén a barkács felmérésekkel szemben a nehéz megközelítés áll: saját technikai csapatodat használod az ügyféladatok egységesítésére és elemzésére. Ez azt jelenti, hogy fejlesztőket vagy adattudósokat bíz meg az összes eltérő rendszer összekapcsolásával és a számok feldolgozásával, hogy betekintést nyerjen. Csapata például létrehozhat egy adattárházat, amely az e-kereskedelmi platform, az e-mail eszköz, a reklámkampányok, az ügyfélszolgálati naplók stb. adatait vonja be, majd analitikát vagy gépi tanulást használhat az egyesített adatokból különböző ügyfélszegmensek (személyiségek) azonosítására.Erősségek: Ha jól csinálják, ez a megközelítés a leggazdagabb, leginkább személyre szabott intelligenciát eredményezheti. Lényegében létrehozza a saját mini-Google-Analytics-on-steroids-ját, amely az Ön vállalkozására jellemző. A házon belüli csapatok pontosan olyan lekérdezéseket és elemzéseket készíthetnek, amelyekre szüksége van (pl. „mutassa meg nekem azokat a nagy értékű ügyfeleket, akik hajnali 2-kor mobilon böngésznek és válaszolnak a push-értesítésekre”). A megoldás és az adatok az Ön tulajdonában lesznek, ami nagyszerű az adatvédelmi megfelelés és a rugalmasság szempontjából. Ha rendelkezik adattudományi képességekkel, akkor akár előrejelzővé is válhat – előre jelezheti az ügyfelek élettartam-értékét vagy az elvándorlás kockázatát, és beépítheti ezeket az attribútumokat a személyiségképekbe.Gyengeségek: A nyilvánvaló hátrány a költség és a bonyolultság. Több adatforrás integrálása közismerten nehéz – számtalan órára számíthat az API-k vagy adatbázisok integrálásával. Nem ritka, hogy az ilyen projektek fejlesztői időigénye több tízezer dollárra rúg, vagy szakemberek alkalmazását igénylik. Ezeknek a csővezetékeknek a karbantartása szintén nem triviális (a rendszerfrissítések vagy az API-változások megszakíthatják az adatáramlást). Lényegében ez a megközelítés gyakran csak a nagyobb vállalatok vagy a nagy beruházásokra képes, tech-érzékeny vállalkozások számára megvalósítható. Ha Ön egy kis- vagy középméretű e-kereskedelmi vállalkozás, lehet, hogy nincs meg a költségvetése vagy az emberei ahhoz, hogy ezt belsőleg elvégezze. Még ha van is, hónapokba telhet, mire eredményeket érhet el. Van egy kompromisszumos megoldás: vagy maga építi fel, és pontosan azt kapja, amire szüksége van (de megfizeti az árát), vagy harmadik féltől származó eszközöket használ, amelyek nem biztos, hogy tökéletesen illeszkednek (de készen vannak). Sok növekvő e-kereskedelmi cég kezdi el a házon belüli adategyesítéssel való próbálkozást, csak hogy rájöjjön, ez hatalmas vállalkozás. Nem baj, ha nem tudsz teljes „barkácsadat-tudományt” csinálni. A pozitív hír az, hogy vannak eszközök, amelyek segítenek – és ezzel el is érkeztünk a következő módszerhez.

3. Ügyféladat-platformok (CDP-k) és all-in-One megoldások

Az elmúlt néhány évben az ügyféladat-platformok az ügyfélinformációk egységesítésének szent gráljaként jelentek meg. A CDP alapvetően egy olyan szoftver, amely beszívja az adatokat az összes forrásból (weboldal, mobilalkalmazás, e-mail, hirdetések, CRM stb.), összefűzi az egységes ügyfélprofilokat (feloldva, hogy az ismeretlen nő a weboldaladon ugyanaz, mint az e-mail listádon szereplő Jane D.), és gyakran nyújt eszközöket a szegmentáláshoz és aktiváláshoz (például személyiségalapú célcsoportok létrehozásához, amelyeket elküldhetsz a Facebook hirdetésekbe vagy e-mailben). Ilyen például a Segment (Twilio Segment), az Adobe Real-Time CDP, a Socialscore Light CDP, a Treasure Data, az mParticle és sok más. Egy e-kereskedelmi vállalkozás számára a CDP elméletileg megadhatja az áhított 360°-os képet, mivel központi agyként szolgál. Nyomon követheti, hogy X felhasználó minden eszközön ugyanaz, 5 e-mailt nyitott meg, háromszor látogatta meg az A terméket, kétszer vásárolt, és van egy nyitott ügyfélszolgálati jegye – mindezt egyetlen profilban. Ezután a CDP-n belül személyiségeket vagy szegmenseket határozhat meg (pl. „Alkuvadászok” vs. „Nagy költekezők” a viselkedési minták alapján), és ennek megfelelően személyre szabott kampányokat tolhat.Erősségek: A nyilvánvaló erősség az egységesítés és a cselekvőképesség. Egy jó CDP a tervezéssel megoldja az adatok töredezettségének problémáját – úgy épül fel, hogy integrálja az adatforrásokat és valós időben frissíti a profilokat. Sok CDP gépi tanulási funkciókkal is rendelkezik, amelyekkel ügyfélklasztereket fedezhet fel, vagy megjósolhatja az attribútumokat (például a vásárlás valószínűségét). A beállítás után a marketingesek gyakran minimális informatikai segítséggel is használhatják a CDP-t, néhány kattintással létrehozhatnak szegmenseket vagy exportálhatnak célcsoportokat. Ez hatalmas nyereség az agilitás szempontjából. Röviden, a CDP-k egyablakos megoldást ígérnek arra, hogy a töredezett adatokból koherens, használható személyiségképeket és szegmenseket hozzanak létre.Gyengeségek: Két nagy: a költségek és a végrehajtási erőfeszítések. A CDP-k, különösen a vállalati szintűek, nem olcsók. A CDP-megoldás minimális beruházási költsége gyakran havi 4 000-12 500 dollár között mozog, ami sok kisvállalkozás számára elérhetetlenné teszi azt. És ez csak a licencelés – a megvalósításhoz szükség lehet egy megoldási mérnökre vagy partnerre is. A CDP teljes körű bevezetése és az összes adatforrás integrálása hónapokig is eltarthat. Ha az adatok nem tiszták vagy nem konzisztensek, a CDP nem fogja varázsütésre megoldani ezt; a szemét befelé, a szemét kifelé. A kis- és középvállalkozások számára léteznek könnyebb CDP-szerű eszközök vagy akár CRM-rendszerek (mint például a HubSpot, amelyet később tárgyalunk), amelyek alacsonyabb költséggel tartalmaznak néhány CDP-funkciót, de ezek is elkötelezettséget igényelnek. Ráadásul a CDP hatékony használata azt jelenti, hogy a csapatának meg kell tanulnia és aktívan karbantartania kell ezeket az integrációkat. Nagy teljesítményű, de ha nem használják ki kellőképpen, akkor drága polcszoftverré válhat. Azt is meg kell jegyeznünk, hogy bár a CDP-k egyesítik az első fél adatait (az Ön adatait), nem hoznak eleve új külső betekintést azon túl, amit Ön táplál beléjük. Ha bizonyos területeken nincsenek adatai (mondjuk, fogalma sincs az ügyfelek közösségi médián belüli érdeklődéséről), a CDP önmagában nem fogja betölteni ezt a hiányt; csak rendszerezi azt, amivel rendelkezik.Összefoglalva, a CDP-k fantasztikusak azon szervezetek számára, amelyek adatban gazdagok és készek befektetni az adatok felhasználásához szükséges infrastruktúrába. Ha Ön kisebb, ne essen kétségbe – még mindig számos előnyhöz juthat, ha gondosan választ egy megfizethetőbb platformot, amely lefedi az elsődleges csatornáit, vagy ha a következő megközelítést alkalmazza: harmadik féltől származó adatgazdagítás.

4. Alternatív adatszolgáltatók és dúsítási szolgáltatások

Egy másik út a gazdagabb személyképek kialakításához az adatok külső forrásokkal való bővítése. Gondoljon erre úgy, hogy külső információk bevonásával betömheti a vásárlói ismereteiben lévő hiányosságokat. Itt jönnek a képbe az olyan szolgáltatók, mint a SocialScore (többek között). Ezek a szolgáltatások különböző alternatív forrásokból gyűjtenek fogyasztói adatokat – gyakran a közösségi médiából származó nyilvános vagy összesített adatokat, online viselkedést, demográfiai adatokat stb. – A SocialScore például képes az Ön ügyféllistájából például egy e-mail címet vagy telefonszámot kivenni, és megnézni az adott személy nyilvános közösségi média profiljait, érdeklődési körét, sőt, több száz weboldalon keresztül még a digitális lábnyomát is. Hirtelen megtudhatja, hogy az ismeretlen ügyfél nagyon szereti a szabadtéri túrázást, és számos környezetbarát márkát követ online – ezekre az ismeretekre a saját webhelyelemzéséből soha nem jutott volna hozzá. A SocialScore úgy írja le küldetését, hogy segít a vállalkozásoknak okosabb döntéseket hozni az alternatív ügyféladatok felhasználásával elemzés, előrejelzés és betekintés céljából. A gyakorlatban ez azt jelenti, hogy több mint 300 weboldalról és közösségi platformról veszik fel az adatokat, és olyan dolgok alapján pontozzák a közönséget, mint az érdeklődési kör és az online viselkedés.

Hogyan néz ez ki?

Tegyük fel, hogy van egy „környezettudatos Emma” személyiséged a fenntartható termékcsaládodhoz, de az adataidból csak annyit tudsz, hogy Emma bambusz fogkeféket vásárol. Egy gazdagító szolgáltatás megmondhatja Önnek, hogy „Emma” (a profilba illeszkedő valódi vásárlók) valószínűleg előfizetnek bizonyos öko-életmóddal foglalkozó blogokra, sok időt töltenek a Pinteresten, érdeklődnek a jóga iránt, és hajlamosak iPhone-t használni. Most már a személyiséged többdimenziós: nem csak azt, hogy mit vásárol tőled, hanem tágabb értelemben az életstílusát és preferenciáit is.

Egy e-kereskedelmi esettanulmányban egy márka a SocialScore segítségével több mint 60 közösségi hálózatból és oldalról gyűjtött adatokat, és olyan részleteket, mint a felhasználói életrajzok, érdeklődési körök és kommunikációs preferenciák, részletes vásárlói profilok kialakításához használt a socialscore.io. Ez lehetővé tette számukra, hogy a marketinget a hobbik és a kommunikációs csatornák preferenciái alapján személyre szabják – olyan dolgok, amelyeket a belső adatokból önmagukban sosem tudnának.

Erősségek

:

Az adatok dúsításával teljesebb 360°-os képet kaphat anélkül, hogy mindent magának kellene összegyűjtenie. Ez olyan, mintha a személyiségképeit társadalmi és viselkedési kontextussal turbózná fel. Különösen értékes a kisebb vállalatok számára, amelyeknek nincsenek erőforrásaik arra, hogy a felhasználókat az egész weben nyomon kövessék – ezek a szolgáltatók elvégezték a munkát. Általában gyorsabb a megvalósítása is, mint egy teljes CDP; átküld néhány ügyfél-azonosítót, és máris gazdagított profilokat kap vissza. Az ehhez hasonló szolgáltatások megfizethetőbbek lehetnek, mint egy óriási stack kiépítése – egyesek pay-per-match vagy előfizetési modellekkel működnek, amelyek a méretnek megfelelően skálázhatók. Olyan pontozási modelleket is biztosíthatnak (pl. „társadalmi befolyás” pontszám vagy „vásárlóerő” becslés), amelyek segítenek az ügyfelek új módon történő szegmentálásában.Gyengeségek: Vannak fontos fenntartások. Először is, figyelembe kell venni az adatminőséget és az adatvédelmet. Meg kell győződnie arról, hogy az adatforrás megfelel a követelményeknek (ellenőrizze a GDPR-t stb., és győződjön meg arról, hogy az adatokat felhasználhatja marketing célokra). Az ügyfelek ijesztőnek találhatják, ha hirtelen olyan információk alapján célozza meg őket, amelyeket soha nem adtak meg – ezért a dúsított adatokat okosan és etikusan használja (pl. a stratégia irányítására, nem pedig arra, hogy közvetlenül azt mondja, „tudjuk, hogy szeretsz túrázni”, ha soha nem mondták el neked). Továbbá a külső adatok néha elavultak vagy pontatlanok lehetnek bizonyos személyek esetében – kezelje őket valószínűségi adatokként. Egy másik gyenge pont, hogy a dúsított adatok használata további költségekkel jár, és függőséget teremt egy harmadik féltől. Önmagában pedig nem oldja meg a belső silókat; ezt a dúsított adatot továbbra is össze kell vonnia a meglévő adatokkal (bár sok szolgáltató könnyen importálható formátumban adja ki az adatokat, és egyesek közvetlenül csatlakoztathatók a CRM-hez vagy a CDP-hez).Felhasználási eset: Az alternatív adatok akkor ragyognak, amikor a nyilvánvaló adatokon túlmutatóan tovább akarja fejleszteni a személyiségképeit. Nem arról van szó, hogy helyettesítse az első fél adatait, hanem arról, hogy kiegészítse a képet. Ha például a belső személyiséged a „High-Spending Hannah” a vásárlási érték alapján, a gazdagítás során kiderülhet, hogy kétféle Hannah létezik: az egyik a karrierre összpontosító és a LinkedIn-en aktív, a másik pedig az Instagramon aktív társasági ember – és ezeket az al-személyiségeket másképp kell megközelítened. Külső adatok nélkül ugyanúgy marketingezné őket, és nem venné észre az árnyalatokat. Mindegyik megoldás, például a felmérések, a CDP-k és az adatok dúsítása a személyiség egy-egy konkrét aspektusát célozza meg. Nem feltétlenül csak egyet kell választania. Valójában a legjobb megközelítés gyakran egy kombináció: használjon felméréseket a kvalitatív érzések megismeréséhez, használja az analitikát/CRM-et a kvantitatív viselkedéshez, és esetleg csatlakoztasson egy adatgazdagítási szolgáltatást, hogy további betekintést nyerjen. A cél az, hogy a személyiséget egy statikus vázlatból egy élő, lélegző, adatokkal alátámasztott profillá alakítsa. A következőkben nézzük meg, hogyan alakulhat egy személyiség a gyakorlatban, ha alkalmazza e módszerek közül néhányat.

Gyakran ismételt kérdések

.