Persone strank v letu 2025: Zakaj so vaši neuspešni (in kako jih popraviti)

Zakaj sopersonifikacijestrank stare šole pomanjkljive

Če se profil idealne stranke vašega podjetja ni razvil od časov, ko so se piškotki tretjih oseb prosto gibali, niste sami. Mnoga podjetja še vedno uporabljajo zastarele metode oblikovanja osebnosti strank – pomislite na notranje občutke, anekdotične povratne informacije o prodaji, morda nekaj lanske spletne analitike. Rezultat je pogosto enodimenzionalna karikatura stranke, ki deluje pomirjujoče, vendar je le redko točna. Pravzaprav se osebe strank “v zadnjih letih niso veliko spremenile”, podjetja pa jih pogosto zlorabljajo, saj vanje vnašajo notranjo pristranskost in jih polnijo z nepomembnimi podrobnostmi(forrester.com). Vse prepogosto so te osebe zapisane na PowerPointu ali plakatu, ki ga vsi prikimavajo in nato ignorirajo (ali, kar je še huje, z njim sprejemajo napačne odločitve).

Težava z notranjimi predpostavkami

Kaj lahko povzroči, da so te tradicionalne persone zdaj manj učinkovite? Prvič, običajno temeljijo izključno na notranjih podatkih in predpostavkah. Brez svežih raziskav ali potrjevanja pomeni, da osebnost odraža to, kar misli vaša ekipa – in ne tega, kar počnejo stranke. Kot pravijo Forresterjevi analitiki, je persona dobra le toliko, kolikor je dobra objektivna raziskava, ki stoji za njo; zanašanje na nepreverjene predpostavke pa povzroča pristranskost. Na žalost veliko podjetij počne prav to, saj oblikuje persone v vakuumu in jih nikoli ne posodablja, ko se trgi spreminjajo.

Spreminjajoče se podatkovno okolje

Pod našimi nogamise je spremenila tudi podatkovna pokrajina. Z novimi pravili o zasebnosti in ukinitvijo piškotkov tretjih oseb so tržniki izgubili velik del enostavnega vpogleda v vedenje potrošnikov. Najboljši primer je Googlov prehod na program Analytics 4 (GA4), ki je preoblikovan za svet, ki je usmerjen v zasebnost, saj se umika sledenju piškotkom tretjih oseb in se namesto tega opira na podatke prvih oseb in strojno učenje. Dobra stran je boljša skladnost z zasebnostjo, slaba pa, da tržniki dobijo manj podrobne podatke o uporabnikih že v izhodišču. Stare osebe, ki so bile zgrajene na podlagi bogatih podrobnosti iz orodja Universal Analytics ali podatkov o oglaševanju na podlagi piškotkov, so zdaj videti kot dinozavri. Skratka, uporabnikov ne moremo zasledovati po spletu tako kot nekoč, zato vse persone, zgrajene na teh metodah, hitro izgubljajo pomen. Nazadnje, upoštevajte, kako statične so zastarele persone. Svet se danes hitro premika – algoritmi se spreminjajo, trendi eksplodirajo čez noč na TikToku, dobavne verige se sesuvajo, prednostne naloge potrošnikov pa se spreminjajo z vsakim ciklom globalnih novic. Če vaš profil “idealne stranke” ni v koraku z njo, je verjetno napačen. Zgovoren je podatek, da le 44 % tržnikov v svoji strategiji sploh uporablja persone kupcev(salesgenie.com), (kar pomeni, da jih večina bodisi preskoči bodisi jih je opustila), med tistimi, ki imajo persone, pa jih mnogi niso posodobili pred kratkim. To je ogromna zamujena priložnost, zlasti ko je personalizirano trženje pomembnejše kot kdaj koli prej (temu se bomo posvetili v kratkem). Zaključek: če se držite osebnosti, ki ste jo sestavili v konferenčni sobi lani (ali pred petimi leti), lahko to dejavno škoduje vašemu trženju. Slepi vas pred dejanskimi spremembami v vedenju strank in lahko vodi do gluhih kampanj. Če želite danes oblikovati idealno osebo stranke, se moramo znebiti zgolj izmišljenih profilov in se odločiti za pristop, ki temelji na podatkih in se nenehno posodablja.

Spoznajte sodobnega digitalnega potrošnika

Da bi razumeli, zakaj so včerajšnje persone pomanjkljive, si oglejmo, kdo so današnji digitalni potrošniki v resnici. Spoiler: preskakujejo kanale, so hiperinformirani in bolj raztreseni kot mačka v tovarni laserskih kazalnikov. Ključnega pomena je, da svoje osebe utemeljite na tej realnosti. Tukaj je nekaj statističnih podatkov, ki odpirajo oči.

Digitalna realnost, ki je vedno aktivna

Povprečen uporabnik interneta leta 2023 vsak dan preživi približno 6 ur in 37 minut na spletu datareportal.com – skoraj tretjino svojega budnega časa. Od tega več kot dve uri in pol na dan preživi na platformah družbenih medijev. Potrošniki niso le kratkočasno na spletu, temveč tam praktično živijo, saj žonglirajo med delom, nakupovanjem, zabavo in družabnimi stiki.

Poleg tega tipična oseba ni zvesta le eni platformi ali napravi. V povprečju je današnji uporabnik interneta aktiven na približno 7 različnih omrežjih družbenih medijev na mesec. Dan lahko začne s pregledovanjem Instagrama, med kosilom odkriva izdelke na TikToku, popoldne primerja cene na Googlu, zvečer pa razglablja na Twitterju. Ta razpršena pozornost pomeni, da vaše stranke puščajo digitalne drobtinice povsod – daleč od vašega spletnega mesta. Dosegli smo tudi rekordno raven uporabe več naprav. Kupci lahko začnejo raziskovati izdelek na telefonu, ga pozneje kupijo na prenosnem računalniku in se obrnejo na podporo prek pametnega zvočnika ali aplikacije za klepet. Vsaka stična točka je delček sestavljanke. Zato ni čudno, da lahko z zanašanjem na en sam vir podatkov (na primer na spletno analitiko ali ankete v trgovini) vaše razumevanje osebnosti postane nepopolno. Če pogledate samo en delček – na primer, kaj ljudje počnejo na vašem spletnem mestu – vam uide, da so iste stranke morda zelo različne na drugem kanalu

💡 Na primer, stranka morda redko odpre vaša marketinška e-poštna sporočila, vendar se dnevno ukvarja z Instagramom vaše blagovne znamke; druga morda tava na vašem spletnem mestu, ne da bi kupovala, dokler ne vidi retargeting oglasa s popustom

.

Kaj morajo upoštevati sodobne persone strank

Sodobni potrošnik je dobro obveščen in pričakuje udobje. Študije kažejo, da več kot 50 % potrošnikov zdaj pričakuje, da bodo podjetja predvidela njihove potrebe in jim ponudila ustrezne predloge, še preden se obrnejo nanje. Nestrpnost je velika – če jih zasujete z generičnimi ponudbami, ki ne ustrezajo, vas bo večina odmislila ali se celo počutila nadležno. Iz tega sledi sklep za oblikovanje person: vaša idealna stranka ni statična skica z enim kanalom in eno potrebo. So večdimenzionalni. Vsaka uporabna oseba mora danes upoštevati kompleksnost digitalnega vedenja – številne platforme, stalno povezljivost in povečana pričakovanja. To tudi pomeni, da samo interni podatki (na primer samo zgodovina nakupov ali samo Google Analytics) ne dajejo zadostne slike. Če želimo resnično “ustvariti idealno stranko”, moramo zbrati podatke iz celotnega njihovega digitalnega življenja, seveda ob spoštovanju zasebnosti in privolitve.

Vrzel v 360-stopinjskem pogledu na stranko (in zakaj so podatki tako razdrobljeni)

Če sodobni potrošniki svoje podatke razpršijo med več deset stičnih točk, kako lahko sploh dobimo popolno sliko? To je klasični izziv 360-stopinjskega pogleda na stranko – in z njim se spopada večina podjetij za e-poslovanje. Ironija je, da imajo številna podjetja na voljo kupe podatkov o svojih strankah, vendar so vsi razdrobljeni v različnih sistemih. Vaša e-trgovina ima podatke o spletni analitiki, vaš CRM ima podatke o sodelovanju z e-pošto in zgodovino nakupov, vaša ekipa za družbene medije ima demografske podatke o občinstvu s Facebooka ali Tiktoka, vaš obdelovalec plačil ali prodajno mesto ima podatke o transakcijah … in ti deli se le redko pogovarjajo med seboj. To je tako, kot da bi poskušali rešiti sestavljanko, ko so vsi koščki v različnih škatlah. Ta razdrobljenost ni le glavobol IT, ampak uničuje marketinške vpoglede. Če so podatki ločeni med platformami, sta smiselna segmentacija in personalizacija skoraj nemogoča.

Ena od študij je pokazala, da podjetja izgubijo 20-30 % letnih prihodkov zaradi neučinkovitosti, ki jo povzroča slabo upravljanje podatkov (ouch!), kar 84 % prodajalcev pa pravi, da jim razdrobljeni podatki preprečujejo zagotavljanje celovite izkušnje strank (linkedin.com).

Pomislite – če si vaš sistem elektronske pošte in analitika spletne strani ne delita podatkov, lahko stranki pošljete promocijo za izdelek, ki ga je kupila že včeraj (ker vaše orodje za e-pošto ni vedelo za nakup). Ali pa boste ponavljajočega se kupca z visoko vrednostjo LTV obravnavali enako kot enkratnega kupca, ki si je nakopal pnevmatiko, ker njuno vedenje živi v ločenih silosih. Ti napačni koraki vodijo v izgubo prodaje in oslabljeno zvestobo.

Zakaj so podatki o strankah razdrobljeni

• Več platform za različne funkcije: V e-trgovini se lahko uporablja ena platforma za spletno trgovino, druga za trženje prek e-pošte, ločen CRM za podporo strankam in morda analitično orodje ali dve. Vsako od teh orodij ustvarja svoj nabor podatkov. Če niso proaktivno integrirani, ostanejo izolirani.
• Različno vedenje potrošnikov glede na kanal: Stranke se drugače obnašajo na vaši spletni strani, drugače v družabnih medijih in drugače v trgovini (če imate trgovino). Vsaka stična točka zajema drugačen vidik osebe (zgodovina brskanja, družabni interesi, podatki o kreditu ali plačilu, status zvestobe itd.). Brez integracije dobite razdrobljeno osebo – kot slepci, ki opisujejo slona iz različnih zornih kotov.
• Starejši sistemi in pomanjkanje virov IT: Manjša podjetja si pogosto ne morejo privoščiti popolnoma poenotenega tehnološkega sklada. Sčasoma se kopičijo delne rešitve. Njihovo povezovanje zahteva tehnično strokovno znanje (API, podatkovna skladišča) in stalno vzdrževanje. Vsako podjetje nima posebne ekipe za razvoj ali podatkovnega inženirja, ki bi opravljal to težko delo.
• Zasebnost in omejitve podatkov: Ironično je, da lahko strožja pravila o zasebnosti povečajo razdrobljenost. Z omejitvami piškotkov in izključitvami so podatki tretjih oseb, ki so se prej prosto pretakali, zdaj omejeni. Morda boste imeli nekaj podatkov prve osebe, vendar vrzeli, pri katerih ste se prej zanašali na sledenje tretjih oseb. Če teh ne nadomestite z novimi strategijami (kot je neposredno spraševanje uporabnikov ali izkoriščanje prijavljenih podatkov), vam ostanejo delni pogledi.

Zakaj so podatki o strankah razdrobljeni

Vse to vodi do neprijetne resnice: večina blagovnih znamk e-trgovine nima pravega 360-stopinjskega pogleda na svojo stranko, čeprav menijo, da ga imajo. Morda imate 36 različnih pogledov na 36 različnih mestih. Nič čudnega, da se zdi oblikovanje resnično natančne persone zastrašujoče!

Za ponazoritev si predstavljajmo en primer persone stranke – stranko Jane Doe. Vaša trgovina Shopify pozna Jane kot kupca #1234, ki je prejšnji mesec kupil dva izdelka. Vaš sistem elektronske pošte jo pozna kot jane.doe@gmail.com, ki klikne na 10 % vaših novic. Facebook jo pozna kot uporabnico @JaneDoe, ki je všečkala vašo zadnjo objavo. Vaša programska oprema za storitve za stranke jo pozna po telefonski številki kot osebo, ki je poklicala zaradi vračila. Vsak sistem ima delček Janeine sestavljanke. Če jih nikoli ne sestavite, bo vaša “persona” Jane v najboljšem primeru nepopolna, v najslabšem pa popolnoma zavajajoča.

Zaradi teh razdrobljenih podatkov so tudi stare vaje za oblikovanje person ( pogosto na papirju) skoraj smešne – ekipe na koncu ugibajo, kaj stranke počnejo, ker ne morejo preprosto videti celotne zgodbe. Ali pa zanemarijo več podatkov, ker jih je pretežko združiti. Rezultat je oseba, ki lahko odraža en del (npr. vedenje na spletni strani), ne pa celotne poti stranke. Kako torej premostiti to vrzel? Velika podjetja za ta problem mečejo denar – ogromna podatkovna jezera, prefinjene platforme za podatke o strankah (CDP), vojske podatkovnih znanstvenikov – vendar to ni izvedljivo za vsakogar. Mala podjetja namreč pogosto porabijo več tisoč dolarjev na uporabnika na mesec za različna prodajna in trženjska orodja, na koncu pa imajo še vedno razdrobljene in neproduktivne podatkovne silose. Uf. Očitno potrebujemo pametnejše in dostopnejše metode za povezovanje različnih podatkov. Spodbudna novica je, da obstajajo rešitve za odpravljanje razdrobljenosti podatkov in oblikovanje bogatejših oseb – od nepotrebnih taktik, kot so ankete, do visokotehnoloških platform. V naslednjih razdelkih bomo raziskali te rešitve za oblikovanje oseb in kako jih lahko uporabite, ne glede na to, ali ste zagonsko podjetje za elektronsko poslovanje ali večji spletni trgovec na drobno. Cilj je doseči izmuzljivo enotno razumevanje strank, ne da bi pri tem popolnoma uničili banko (ali svoj razum).

Rešitve: Sodobne metode za oblikovanje person

Oblikovanje trženjske persone, ki temelji na podatkih, se morda sliši visokotehnološko, vendar gre za združevanje zdravega razuma pri raziskovanju strank s pametno uporabo tehnologije. V nadaljevanju predstavljamo vrsto pristopov – lahko uporabite enega ali kombinacijo več pristopov. Vsak ima svoje prednosti, slabosti in stroške. Ključno je, da se izognete ugibanju in uporabite resnične, trenutne podatke o svojih strankah. Poglobimo se v to.

1. Redne ankete in raziskave strank (Voice of Customer)

Eden od najpreprostejših načinov za ohranjanje svežine persone je, da svoje stranke preprosto vprašate o njih samih. Ankete, intervjuji, obrazci za povratne informacije – te tradicionalne metode raziskovanja so še vedno dragocene. Zagotavljajo kvalitativne vpoglede, ki jih surovi podatki morda ne, na primer zakaj se stranka obnaša na določen način ali katere težave poskuša rešiti z uporabo vašega izdelka.

💡 Na primer, lahko pošljete anketo po nakupu, v kateri vprašate, kako vas je stranka našla, kaj ji je skoraj preprečilo nakup in kaj ji je pomembno (cena, kakovost, trajnost itd.). Sčasoma se pojavijo vzorci, ki so podlaga za motivacijo in bolečinske točke vaše osebe. Izvedete lahko tudi individualne intervjuje ali teste uporabnosti, da opazujete, kako resnične stranke komunicirajo z vašim spletnim mestom ali izdelkom.

Prednosti: Ankete in intervjuji vam dajejo vpogled neposredno iz konjskih ust. Z njimi lahko potrdite (ali ovržete) svoje domneve. To je še posebej koristno za boj proti notranjim predsodkom. Poleg tega so razmeroma poceni – orodja, kot sta Google Forms ali SurveyMonkey, so poceni, spodbude, kot je majhen kupon, pa lahko povečajo stopnjo odzivnosti. V svetu, ki se osredotoča na zasebnost, so ankete “podatki ničelne stranke” (stranka prostovoljno posreduje informacije) – piškotki ali vohunjenje niso potrebni.Slabosti: Slabosti: Ankete so samoopazovalne (ljudje se ne spomnijo vedno ali ne povedo celotne resnice o svojem obnašanju), poleg tega se lahko zgodi, da se vam oglasi le majhna, glasna skupina ljudi. Prav tako gre za trenutek v času; razpoloženje potrošnikov se lahko spremeni, zato bi morali ankete izvajati redno. In odkrito povedano, stopnja odzivnosti je lahko izziv – veliko ljudi ignorira ankete, razen če so zelo motivirani. Čeprav je ta metoda odlična za kvalitativno poglobitev, vam ne bo dala popolne kvantitativne slike. Prav tako ne bo samodejno poenotila podatkov – dobili boste vpoglede, ki jih boste morali povezati s tistimi, ki jih vidite v analitiki.Nasvet za najboljšo prakso: Raziskovanje strank naj bo stalna navada. Tudi kratka četrtletna raziskava ali nekaj klicev strank na mesec lahko razkrije nove trende. Ne pozabite ukrepati na podlagi pridobljenih informacij – vključite jih nazaj v profile oseb in jih delite s svojo ekipo. Ne dovolite, da bi to postalo še eno poročilo, ki bi ga odložili.

2. Ekipe za notranji razvoj in podatkovno znanost

Na drugem koncu spektra od raziskav “naredi sam” je težji pristop: uporaba lastne tehnične ekipe za poenotenje in analizo podatkov o strankah. To pomeni, da zadolžite razvijalce ali podatkovne znanstvenike, da povežejo vse vaše raznovrstne sisteme in predelajo številke za vpogled. Vaša ekipa lahko na primer zgradi podatkovno skladišče, ki zajema podatke iz platforme za e-trgovanje, orodja za elektronsko pošto, oglaševalskih kampanj, dnevnikov podpore strankam itd., nato pa s pomočjo analitike ali strojnega učenja iz teh poenotenih podatkov določi posamezne segmente strank (persone).Prednosti: Če je ta pristop pravilno izveden, lahko zagotovi najbogatejše in najbolj prilagojene informacije. V bistvu ustvarite svojo lastno mini Googlovo analitiko nasteroidov, ki je specifična za vaše podjetje. Notranje ekipe lahko pripravijo točno takšne poizvedbe in analize, kot jih potrebujete (npr. “prikaži mi stranke z visoko vrednostjo, ki ob dveh zjutraj brskajo po mobilnih napravah in se odzivajo na potisna obvestila”). Rešitev in podatki bodo v vaši lasti, kar je odlično za skladnost z zasebnostjo in prilagodljivost. Če imate zmogljivosti za podatkovno znanost, lahko postanete celo napovedovalni – napovedujete življenjsko vrednost strank ali tveganje odhoda in te atribute vključite v osebe.Slabosti: Očitna pomanjkljivost so stroški in zapletenost. Vključevanje več virov podatkov je zelo težavno – pričakujte nešteto ur vključevanja vmesnikov API ali podatkovnih zbirk. Neredko se zgodi, da takšni projekti zahtevajo več deset tisoč dolarjev časa za razvijalce ali zaposlitev strokovnjakov. Tudi vzdrževanje teh podatkovnih tokov ni trivialno (posodobitve sistema ali spremembe API lahko prekinejo pretok podatkov). V bistvu je ta pristop pogosto izvedljiv le za večja podjetja ali tehnološko podkovana podjetja, ki lahko veliko vlagajo. Če ste majhno ali srednje veliko e-trgovino, morda nimate proračuna ali ljudi, ki bi se tega lotili interno. Tudi če ga imate, lahko traja več mesecev, da dobite rezultate. Obstaja kompromis: zgradite ga sami in dobite točno to, kar potrebujete (vendar plačate ceno), ali pa uporabite orodja tretjih oseb, ki morda ne ustrezajo popolnoma (vendar so pripravljena). Mnoga rastoča podjetja za e-trgovino začnejo poskušati z lastnim poenotenjem podatkov, nato pa ugotovijo, da je to obsežen podvig. Nič hudega, če se ne morete popolnoma posvetiti podatkovni znanosti “naredi sam”. Pozitivna novica je, da obstajajo orodja za pomoč – kar nas pripelje do naslednje metode.

3. Platforme za podatke o strankah (CDP) in celovite rešitve

V zadnjih nekaj letih so se kot sveti gral za poenotenje podatkov o strankah pojavile platforme podatkov o strankah. CDP je pravzaprav programska oprema, ki vsrka podatke iz vseh vaših virov (spletno mesto, mobilna aplikacija, e-pošta, oglasi, CRM itd.), sestavi poenotene profile strank (razrešitev, da je Jane Doe na vašem spletnem mestu ista kot Jane D. na seznamu e-pošte) in pogosto zagotavlja orodja za segmentacijo in aktivacijo (kot je ustvarjanje občinstev na podlagi oseb, ki jih lahko pošljete v oglase Facebook ali e-pošto). Primeri vključujejo Segment (Twilio Segment), Adobe Real-Time CDP, Socialscore Light CDP, Treasure Data, mParticle in številne druge. Za e-trgovino lahko CDP teoretično zagotovi želeni 360-stopinjski pogled, saj služi kot osrednji možgani. V enem profilu lahko spremlja, da je uporabnik X enak na vseh napravah, da je odprl 5 e-poštnih sporočil, trikrat obiskal izdelek A, dvakrat kupil in da ima odprto prijavo v službo za pomoč strankam. Nato lahko v CDP določite osebe ali segmente (npr. “lovci na ugodne cene” in “tisti, ki veliko trošijo” na podlagi vzorcev obnašanja) in v skladu s tem izvajate prilagojene kampanje.Prednosti: Očitna prednost je poenotenje in možnost ukrepanja. Dober CDP bo vprašanje razdrobljenosti podatkov rešil že z zasnovo – zgrajen je tako, da združuje vire podatkov in profile posodablja v realnem času. Številni CDP imajo tudi funkcije strojnega učenja za odkrivanje grozdov strank ali napovedovanje lastnosti (kot je verjetnost nakupa). Po nastavitvi lahko tržniki pogosto uporabljajo CDP z minimalno pomočjo IT, saj lahko z nekaj kliki pripravijo segmente ali izvozijo občinstva. To je velika zmaga za agilnost. Skratka, CDP obljubljajo, da bodo na enem mestu spremenili razdrobljene podatke v skladne, uporabne osebe in segmente.Slabosti: Dve veliki: stroški in napori pri izvajanju. CDP, zlasti tisti za podjetja, niso poceni. Najmanjša naložba za rešitev CDP pogosto znaša od 4 000 do 12 500 USD na mesec, zaradi česar je za številna mala podjetja nedosegljiva. In to je samo licenciranje – za implementacijo boste morda potrebovali tudi inženirja za rešitve ali partnerja. Za popolno uvedbo CDP in integracijo vseh virov podatkov lahko traja več mesecev. Če vaši podatki niso čisti ali dosledni, CDP tega ne bo čudežno popravil; smeti noter, smeti ven. Za mala in srednje velika podjetja obstajajo lažja orodja, podobna CDP, ali celo sistemi CRM (kot je HubSpot, o katerih bomo govorili pozneje), ki vključujejo nekatere funkcije CDP za nižjo ceno, vendar še vedno zahtevajo zavezo. Poleg tega učinkovita uporaba CDP pomeni, da se ga mora vaša ekipa naučiti in aktivno vzdrževati te integracije. CDP je zmogljiv, vendar lahko, če se premalo uporablja, postane drag kos opreme na polici. Opozoriti moramo tudi, da CDP sicer združujejo podatke prve stranke (vaše podatke), vendar ne prinašajo novih zunanjih vpogledov, razen tistih, ki jim jih posredujete. Če vam na nekaterih področjih primanjkuje podatkov (na primer nimate pojma o interesih strank v družabnih medijih), CDP sam po sebi ne bo zapolnil te vrzeli; le organiziral bo tisto, kar imate.Če povzamemo, so CDP odlični za organizacije, ki imajo veliko podatkov in so pripravljene vlagati v infrastrukturo za uporabo teh podatkov. Če ste manjši, ne obupajte – še vedno lahko pridobite veliko koristi, če skrbno izberete cenovno ugodnejšo platformo, ki pokriva vaše primarne kanale, ali pa uporabite naslednji pristop: obogatitev podatkov s strani tretjih oseb.

4. Alternativni ponudniki podatkov in storitve obogatitve

Druga pot do oblikovanja bogatejših oseb je razširitev vaših podatkov z zunanjimi viri. To si predstavljajte kot zapolnjevanje vrzeli v znanju o strankah z zunanjimi informacijami. Tu pridejo na vrsto ponudniki, kot je SocialScore (med drugim). Te storitve zbirajo podatke o potrošnikih iz različnih alternativnih virov – pogosto so to javni ali združeni podatki iz družbenih medijev, spletnega vedenja, demografskih podatkov itd. – SocialScore lahko na primer vzame e-poštni naslov ali telefonsko številko s seznama vaših strank in poišče javne profile te osebe v družabnih medijih, njene interese in celo digitalni odtis na več sto spletnih mestih. Nenadoma boste morda izvedeli, da je stranka Jane Doe zelo navdušena nad pohodništvom v naravi in da na spletu spremlja več okolju prijaznih blagovnih znamk – vpogledi, ki jih nikoli niste dobili iz lastne analitike spletnega mesta. Družba SocialScore opisuje svoje poslanstvo kot pomoč podjetjem pri sprejemanju pametnejših odločitev z uporabo alternativnih podatkov o strankah za analizo, napovedovanje in vpogled. V praksi to pomeni, da pridobivajo podatke z več kot 300 spletnih mest in družabnih platform ter ocenjujejo občinstvo na podlagi interesov in spletnega vedenja.

Kako je to videti?

Recimo, da imate za svojo linijo trajnostnih izdelkov osebo “ekološko ozaveščena Emma”, vendar iz podatkov veste le, da Emma kupuje vaše bambusove zobne ščetke. Storitev obogatitve bi vam lahko povedala, da se “Emma” (resnične stranke, ki ustrezajo temu profilu) verjetno naroča tudi na določene bloge o ekološkem življenjskem slogu, veliko časa preživi na Pinterestu, se zanima za jogo in običajno uporablja telefone iPhone. Zdaj je vaša oseba večdimenzionalna: ne samo, kaj kupuje pri vas, ampak tudi, kakšen je njen življenjski slog in preference širše.

Ena od študij primerov e-trgovine je prikazala blagovno znamko, ki je uporabljala SocialScore za zbiranje podatkov iz več kot 60 družabnih omrežij in spletnih mest ter izbrala podrobnosti, kot so življenjepisi uporabnikov, interesi in komunikacijske preference, da bi oblikovala podrobne profile stranksocialscore.io. To jim je omogočilo prilagajanje trženja na podlagi hobijev in preferenc komunikacijskih kanalov – stvari, ki jih samo iz notranjih podatkov ne bi nikoli izvedeli.

Prednosti

:

Obogatitev podatkov vam lahko zagotovi popolnejši 360-stopinjski pogled, ne da bi vam bilo treba vse zbrati sami. To je, kot da bi svoje osebe napolnili z družbenim in vedenjskim kontekstom. To je še posebej dragoceno za manjša podjetja, ki nimajo sredstev za sledenje uporabnikom po spletu – ti ponudniki so opravili to delo. Običajno je tudi hitrejši za izvedbo kot celotna CDP; pošljete nekaj identifikatorjev strank in dobite nazaj obogatene profile. Tovrstne storitve so lahko cenovno ugodnejše od izgradnje velikanskega sklada – nekatere delujejo na podlagi modelov plačila na ujemanje ali naročnine, ki se prilagodijo vaši velikosti. Zagotavljajo lahko tudi modele ocenjevanja (npr. oceno “družbenega vpliva” ali oceno “nakupne moči”), ki pomagajo segmentirati stranke na nove načine.Slabosti: Obstajajo pomembni zadržki. Prvič, upoštevati je treba kakovost podatkov in zasebnost. Zagotoviti morate, da je vir podatkov skladen (preverite GDPR itd. in se prepričajte, da lahko te podatke uporabljate za trženje). Strankam se lahko zdi grozljivo, če jih nenadoma usmerite na podlagi informacij, ki vam jih niso nikoli posredovali – zato obogatene podatke uporabljajte pametno in etično (npr. za usmerjanje strategije, ne pa za neposredno izjavo “vemo, da imate radi pohodništvo”, če vam tega niso nikoli povedali). Poleg tega so lahko zunanji podatki za določene posameznike včasih zastareli ali netočni – obravnavajte jih kot verjetnostne. Druga slabost je, da uporaba obogatenih podatkov povzroča dodatne stroške in ustvarja odvisnost od tretje osebe. In sama po sebi ne bo rešila notranjih silosov; obogatene podatke boste še vedno morali združiti s tistimi, ki jih imate (čeprav številni ponudniki izpisujejo podatke v obliki, ki jo je enostavno uvoziti, nekateri pa se lahko neposredno priključijo na CRM ali CDP).Primer uporabe: Alternativni podatki se izkažejo, kadar želite svoje osebe razviti bolj kot očitno. Ne gre za zamenjavo podatkov prve osebe, temveč za dopolnitev slike. Če je na primer vaša notranja oseba “Hannah z visokimi izdatki” na podlagi vrednosti nakupa, lahko obogatitev pokaže, da obstajata dve vrsti Hannah: ena, ki je osredotočena na kariero in dejavna na omrežju LinkedIn, in druga, ki je družabnica, dejavna na Instagramu – in te podosebnosti bi obravnavali drugače. Brez zunanjih podatkov bi jih tržili na enak način in spregledali nianse. Vsaka od teh rešitev, kot so raziskave, CDP in obogatitev podatkov, obravnava določen vidik persone. Ni nujno, da izberete samo eno. Pravzaprav je najboljši pristop pogosto kombinacija: uporabite ankete za pridobivanje kvalitativnih občutkov, uporabite analitiko/CRM za kvantitativno vedenje in morda vključite storitev obogatitve podatkov, da pridobite dodatne vpoglede. Cilj je, da svojo persono iz statične skice spremenite v živ, dihajoč profil, ki temelji na podatkih. V nadaljevanju si oglejmo, kako se lahko persona razvije v praksi, če uporabite nekatere od teh metod.

Pogosta vprašanja