Personas πελατών το 2025: Γιατί τα δικά σας αποτυγχάνουν (και πώς να τα διορθώσετε)

Γιατί το Old-School Customer Persona υπολείπεται

Εάν το ιδανικό προφίλ πελατών της εταιρείας σας δεν έχει εξελιχθεί από τις ημέρες που τα cookie τρίτων περιφέρονταν ελεύθερα, δεν είστε μόνοι. Πολλές επιχειρήσεις εξακολουθούν να χρησιμοποιούν ξεπερασμένες μεθόδους δημιουργίας προσώπων πελατών – σκεφτείτε εσωτερικά συναισθήματα εντέρου, ανέκδοτα σχόλια πωλήσεων, ίσως ένα πασπάλισμα των αναλυτικών στοιχείων ιστού του περασμένου έτους. Το αποτέλεσμα είναι συχνά μια μονοδιάστατη καρικατούρα ενός πελάτη που αισθάνεται καθησυχαστική, αλλά σπάνια είναι ακριβής. Στην πραγματικότητα, οι προσωπικότητες των πελατών «δεν έχουν αλλάξει πολύ με την πάροδο των ετών» και οι εταιρείες συχνά τις καταχρώνται προκαλώντας εσωτερική προκατάληψη και γεμίζοντάς τους με άσχετες λεπτομέρειες (forrester.com). Πολύ συχνά, αυτές οι περσόνες ζουν σε ένα PowerPoint ή αφίσα που όλοι γνέφουν και στη συνέχεια αγνοούν (ή χειρότερα, παίρνουν λανθασμένες αποφάσεις).

Το πρόβλημα με τις εσωτερικές υποθέσεις

Τι μπορεί να κάνει αυτές τις παραδοσιακές περσόνες να είναι λιγότερο αποτελεσματικές τώρα; Πρώτον, συνήθως βασίζονται αποκλειστικά σε εσωτερικά δεδομένα και υποθέσεις. Καμία νέα έρευνα ή επικύρωση σημαίνει ότι η προσωπικότητα αντικατοπτρίζει αυτό που σκέφτεται η ομάδα σας – όχι αυτό που κάνουν οι πελάτες. Όπως το θέτουν οι αναλυτές της Forrester, μια περσόνα είναι τόσο καλή όσο η αντικειμενική έρευνα πίσω από αυτήν. Το να βασιζόμαστε σε μη δοκιμασμένες υποθέσεις ψήνεται σε προκατάληψη. Δυστυχώς, πολλές επιχειρήσεις κάνουν ακριβώς αυτό, δημιουργώντας περσόνες στο κενό και ποτέ δεν τις ενημερώνουν καθώς αλλάζουν οι αγορές.

Το μεταβαλλόμενο τοπίο δεδομένων

Το τοπίο των δεδομένων έχει επίσης μετατοπιστεί κάτω από τα πόδια μας. Με τους νέους κανόνες απορρήτου και την κατάργηση των cookies τρίτων, οι έμποροι έχασαν ένα μεγάλο κομμάτι εύκολης ορατότητας στη συμπεριφορά των καταναλωτών. Η μετάβαση της Google στο Analytics 4 (GA4) είναι ένα χαρακτηριστικό παράδειγμα: έχει επανασχεδιαστεί για έναν κόσμο που δίνει προτεραιότητα στην προστασία της ιδιωτικής ζωής, απομακρύνεται από την παρακολούθηση cookie τρίτου μέρους και στηρίζεται σε δεδομένα πρώτου μέρους και μηχανική μάθηση.

Το θετικό είναι η καλύτερη συμμόρφωση με την προστασία της ιδιωτικής ζωής. Το μειονέκτημα είναι ότι οι έμποροι λαμβάνουν λιγότερο λεπτομερή δεδομένα χρηστών εκτός συσκευασίας. Οι παλιές περσόνες που βασίζονται στις πλούσιες λεπτομέρειες από το Universal Analytics ή τα δεδομένα διαφημίσεων που βασίζονται σε cookie μοιάζουν πλέον με δεινόσαυρους. Εν ολίγοις, δεν μπορούμε να παρακολουθούμε τους χρήστες στον ιστό όπως συνηθίζαμε, οπότε κάθε πρόσωπο που βασίζεται σε αυτές τις μεθόδους χάνει γρήγορα τη συνάφεια.

Τέλος, σκεφτείτε πόσο στατικές, ξεπερασμένες είναι οι περσόνες. Ο κόσμος σήμερα κινείται γρήγορα – οι αλγόριθμοι αλλάζουν, οι τάσεις εκρήγνυνται εν μία νυκτί στο TikTok, οι αλυσίδες εφοδιασμού καταρρέουν και οι προτεραιότητες των καταναλωτών αλλάζουν με κάθε παγκόσμιο κύκλο ειδήσεων. Εάν το προφίλ του “ιδανικού πελάτη” σας δεν συμβαδίζει, πιθανότατα είναι λάθος. Είναι χαρακτηριστικό ότι μόνο το 44% των εμπόρων χρησιμοποιούν ακόμη και πρόσωπα αγοραστών στη στρατηγική τους (salesgenie.com), (που σημαίνει ότι η πλειοψηφία είτε τα παραλείπει είτε τα εγκαταλείπει) και μεταξύ εκείνων που έχουν personas, πολλοί δεν τα έχουν ενημερώσει πρόσφατα. Αυτή είναι μια τεράστια χαμένη ευκαιρία, ειδικά όταν το εξατομικευμένο μάρκετινγκ είναι πιο σημαντικό από ποτέ (θα φτάσουμε σε αυτό σύντομα).

Συμπερασματικά: Η προσκόλληση σε ένα πρόσωπο που συντάχθηκε σε μια αίθουσα συνεδριάσεων πέρυσι (ή πριν από πέντε χρόνια) μπορεί να βλάψει ενεργά το μάρκετινγκ σας. Σας τυφλώνει σε πραγματικές αλλαγές στη συμπεριφορά των πελατών και μπορεί να οδηγήσει σε εκστρατείες κωφών. Για να δημιουργήσετε την ιδανική προσωπικότητα πελάτη σας σήμερα, πρέπει να εγκαταλείψουμε τα καθαρά φανταστικά προφίλ και να υιοθετήσουμε μια προσέγγιση εμπλουτισμένη με δεδομένα, συνεχώς ενημερωμένη.

Γνωρίστε τον σύγχρονο ψηφιακό καταναλωτή

Για να καταλάβουμε γιατί οι περσόνες του χθες υπολείπονται, ας δούμε ποιοι είναι πραγματικά οι σημερινοί ψηφιακοί καταναλωτές. Spoiler: είναι channel-hopping, υπερ-ενημερωμένοι και πιο αφηρημένοι από μια γάτα σε ένα εργοστάσιο δεικτών λέιζερ. Είναι σημαντικό να γειώσετε τις προσωπικότητες σας σε αυτήν την πραγματικότητα. Ακολουθούν μερικά στατιστικά στοιχεία που ανοίγουν τα μάτια.

Η πάντα ενεργή ψηφιακή πραγματικότητα

Ο μέσος χρήστης του διαδικτύου το 2023 ξοδεύει περίπου 6 ώρες και 37 λεπτά online κάθε μέρα datareportal.com – σχεδόν το ένα τρίτο των ωρών που είναι ξύπνιος. Από αυτό το χρονικό διάστημα, πάνω από 21/2 ώρες την ημέρα δαπανάται σε πλατφόρμες κοινωνικών μέσων. Οι καταναλωτές δεν είναι μόνο συνδεδεμένοι στο διαδίκτυο για λίγο. Ουσιαστικά ζουν εκεί, κάνοντας ταχυδακτυλουργικά τη δουλειά, τα ψώνια, την ψυχαγωγία και την κοινωνική σύνδεση.

Επιπλέον, το τυπικό άτομο δεν είναι πιστό σε μία μόνο πλατφόρμα ή συσκευή. Κατά μέσο όρο, ένας χρήστης του διαδικτύου σήμερα είναι ενεργός σε περίπου 7 διαφορετικά δίκτυα κοινωνικών μέσων ανά μήνα. Μπορεί να ξεκινήσουν τη μέρα τους ελέγχοντας το Instagram, να ανακαλύψουν προϊόντα στο TikTok κατά τη διάρκεια του μεσημεριανού γεύματος, να συγκρίνουν τις τιμές στο Google το απόγευμα και να κομπάζουν στο Twitter το βράδυ. Αυτή η διαφοροποίηση της προσοχής σημαίνει ότι οι πελάτες σας αφήνουν παντού ψηφιακά ψίχουλα – πολύ πέρα από τον ιστότοπό σας.

Έχουμε επίσης επιτύχει επίπεδα ρεκόρ χρήσης πολλών συσκευών. Οι αγοραστές μπορούν να ξεκινήσουν την έρευνα ενός προϊόντος στο τηλέφωνό τους, αργότερα να το αγοράσουν σε φορητό υπολογιστή και να επικοινωνήσουν με την υποστήριξη μέσω έξυπνου ηχείου ή εφαρμογής συνομιλίας. Κάθε σημείο επαφής είναι ένα κομμάτι του παζλ. Δεν είναι περίεργο ότι το να βασίζεστε σε μία μόνο πηγή δεδομένων (όπως μόνο τα αναλυτικά στοιχεία ιστού ή οι έρευνες στο κατάστημα) μπορεί να αφήσει την κατανόηση του προσώπου σας ελλιπή. Εάν κοιτάξετε μόνο ένα κομμάτι – ας πούμε, τι κάνουν οι άνθρωποι στον ιστότοπό σας – χάνετε ότι οι ίδιοι πελάτες μπορεί να είναι πολύ διαφορετικοί σε άλλο κανάλι.

💡 Για παράδειγμα, ένας πελάτης μπορεί σπάνια να ανοίγει τα μηνύματα ηλεκτρονικού ταχυδρομείου μάρκετινγκ, αλλά αλληλεπιδρά καθημερινά με το Instagram της επωνυμίας σας. κάποιος άλλος μπορεί να κρύβεται στον ιστότοπό σας χωρίς να αγοράσει μέχρι να δει μια διαφήμιση επαναστόχευσης με έκπτωση.

Τι πρέπει να λαμβάνουν υπόψη οι σύγχρονες προσωπικότητες πελατών

Ο σύγχρονος καταναλωτής είναι καλά ενημερωμένος και αναμένει ευκολία. Μελέτες δείχνουν ότι πάνω από το 50% των καταναλωτών αναμένουν πλέον από τις εταιρείες να προβλέψουν τις ανάγκες τους και να προσφέρουν σχετικές προτάσεις πριν καν επικοινωνήσουν. Και η ανυπομονησία είναι υψηλή – αν τους εκτοξεύσετε με γενικές προσφορές που δεν ταιριάζουν, η πλειοψηφία θα σας συντονίσει ή ακόμα και θα αισθανθεί ενοχλημένος.

Το συμπέρασμα για τη δημιουργία προσωπικοτήτων: ο ιδανικός πελάτης σας δεν είναι ένα στατικό σκίτσο με ένα κανάλι και μία ανάγκη. Είναι πολυδιάστατα. Κάθε χρήσιμη προσωπικότητα σήμερα πρέπει να λαμβάνει υπόψη την πολυπλοκότητα της ψηφιακής συμπεριφοράς – τις πολλές πλατφόρμες, τη συνεχή συνδεσιμότητα και τις αυξημένες προσδοκίες. Σημαίνει επίσης ότι μόνο τα εσωτερικά δεδομένα (όπως μόνο το ιστορικό αγορών ή μόνο το Google Analytics) ζωγραφίζουν μια ανεπαρκή εικόνα. Για να «χτίσουμε πραγματικά τον ιδανικό πελάτη σας», πρέπει να συγκεντρώσουμε δεδομένα από όλη την ψηφιακή τους ζωή, με σεβασμό στην ιδιωτικότητα και τη συγκατάθεση, φυσικά.

Το χάσμα προβολής πελατών 360° (και γιατί τα δεδομένα είναι τόσο κατακερματισμένα)

Εάν οι σύγχρονοι καταναλωτές διασκορπίσουν τα δεδομένα τους σε δεκάδες σημεία επαφής, πώς μπορούμε ποτέ να έχουμε μια πλήρη εικόνα; Αυτή είναι η κλασική πρόκληση προβολής πελατών 360 μοιρών – και εκεί αγωνίζονται οι περισσότερες επιχειρήσεις ηλεκτρονικού εμπορίου. Η ειρωνεία είναι ότι πολλές επιχειρήσεις κάθονται σε σωρούς δεδομένων σχετικά με τους πελάτες τους, αλλά όλα είναι κατακερματισμένα σε διαφορετικά συστήματα. Το e-shop σας έχει δεδομένα web analytics, το CRM σας έχει email engagement και ιστορικό αγορών, η ομάδα σας στα social media έχει δημογραφικά στοιχεία κοινού από το Facebook ή το TikTok, ο επεξεργαστής πληρωμών ή το POS έχει στοιχεία συναλλαγής… Και αυτά τα κομμάτια σπάνια μιλούν μεταξύ τους. Είναι σαν να προσπαθείτε να λύσετε ένα παζλ όταν όλα τα κομμάτια είναι κολλημένα σε διαφορετικά κουτιά.

Αυτός ο κατακερματισμός δεν είναι απλώς ένας πονοκέφαλος πληροφορικής. Σκοτώνει τις πληροφορίες μάρκετινγκ. Όταν τα δεδομένα απομονώνονται μεταξύ πλατφορμών, η ουσιαστική τμηματοποίηση και εξατομίκευση καθίσταται σχεδόν αδύνατη.

Μια μελέτη διαπίστωσε ότι οι εταιρείες χάνουν το 20-30% των ετήσιων εσόδων λόγω ανεπαρκειών που προκαλούνται από την κακή διαχείριση δεδομένων (ωχ!) Και ένα επιβλητικό 84% των πωλητών λένε ότι τα κατακερματισμένα δεδομένα τους εμποδίζουν να παρέχουν μια απρόσκοπτη εμπειρία πελατών (linkedin.com).

Σκεφτείτε το – εάν το σύστημα ηλεκτρονικού ταχυδρομείου σας και τα αναλυτικά στοιχεία του ιστότοπού σας δεν μοιράζονται δεδομένα, μπορείτε να στείλετε μέσω ηλεκτρονικού ταχυδρομείου σε έναν πελάτη μια προσφορά για ένα προϊόν που αγόρασε ήδη χθες (επειδή το εργαλείο ηλεκτρονικού ταχυδρομείου σας δεν γνώριζε για την αγορά). Ή μπορείτε να αντιμετωπίζετε έναν επαναλαμβανόμενο αγοραστή υψηλής LTV το ίδιο με έναν εφάπαξ ελαστικό, επειδή οι συμπεριφορές τους ζουν σε ξεχωριστά σιλό. Αυτά τα λάθη μεταφράζονται σε χαμένες πωλήσεις και αποδυναμωμένη πίστη.

Γιατί τα δεδομένα πελατών κατακερματίζονται

• Πολλαπλές πλατφόρμες για διαφορετικές λειτουργίες: Μια επιχείρηση ηλεκτρονικού εμπορίου μπορεί να χρησιμοποιήσει μια πλατφόρμα για το ηλεκτρονικό κατάστημα, μια άλλη για μάρκετινγκ μέσω email, ένα ξεχωριστό CRM για υποστήριξη πελατών και ίσως ένα ή δύο εργαλεία ανάλυσης. Το καθένα δημιουργεί το δικό του σύνολο δεδομένων. Εάν δεν ενσωματωθούν προληπτικά, παραμένουν απομονωμένες.
• Διαφορετικές συμπεριφορές καταναλωτών ανά κανάλι: Οι πελάτες συμπεριφέρονται διαφορετικά στον ιστότοπό σας έναντι των κοινωνικών μέσων έναντι στο κατάστημα (εάν έχετε τούβλο και κονίαμα). Κάθε σημείο επαφής καταγράφει μια διαφορετική πτυχή του ατόμου (ιστορικό περιήγησης, κοινωνικά ενδιαφέροντα, πληροφορίες πίστωσης ή πληρωμής, κατάσταση αφοσίωσης κ.λπ.). Χωρίς ενσωμάτωση, έχετε μια κατακερματισμένη περσόνα – όπως οι τυφλοί άνδρες που περιγράφουν έναν ελέφαντα από διαφορετικές οπτικές γωνίες.
• Συστήματα παλαιού τύπου και έλλειψη πόρων πληροφορικής: Οι μικρότερες επιχειρήσεις συχνά δεν μπορούν να αντέξουν οικονομικά μια πλήρως ενοποιημένη τεχνολογική στοίβα. Οι αποσπασματικές λύσεις συσσωρεύονται με την πάροδο του χρόνου. Η ενσωμάτωσή τους απαιτεί τεχνική εμπειρογνωμοσύνη (API, αποθήκες δεδομένων) και συνεχή συντήρηση. Δεν έχει κάθε εταιρεία μια ειδική ομάδα προγραμματιστών ή μηχανικό δεδομένων για να κάνει αυτή τη βαριά ανύψωση.
• Περιορισμοί απορρήτου και δεδομένων: Κατά ειρωνικό τρόπο, οι αυστηρότεροι κανόνες προστασίας της ιδιωτικής ζωής μπορούν να αυξήσουν τον κατακερματισμό. Με τους περιορισμούς των cookies και τις εξαιρέσεις, τα δεδομένα τρίτων που ρέουν ελεύθερα τώρα περιορίζονται. Μπορεί να έχετε κάποια δεδομένα πρώτου μέρους, αλλά κενά όπου βασιζόσασταν στην παρακολούθηση τρίτων. Αν δεν τις αντικαταστήσετε με νέες στρατηγικές (όπως να ρωτάτε απευθείας τους χρήστες ή να αξιοποιείτε δεδομένα σύνδεσης), θα μείνετε με μερικές προβολές.

Γιατί τα δεδομένα πελατών κατακερματίζονται

Όλα αυτά οδηγούν σε μια δυσάρεστη αλήθεια: Οι περισσότερες μάρκες ηλεκτρονικού εμπορίου δεν έχουν πραγματικά προβολή 360° του πελάτη τους, ακόμα κι αν πιστεύουν ότι το κάνουν. Μπορεί να έχετε 36 διαφορετικές προβολές σε 36 διαφορετικά μέρη. Δεν είναι περίεργο η οικοδόμηση μιας πραγματικά ακριβούς προσωπικότητας είναι τρομακτική!

Για παράδειγμα, ας φανταστούμε ένα πρόσωπο πελάτηως παράδειγμα – πελάτης Jane Doe. Το δικό σας Shopify Το κατάστημα γνωρίζει την Jane ως αγοραστή # 1234 που αγόρασε δύο αντικείμενα τον περασμένο μήνα. Το σύστημα ηλεκτρονικού ταχυδρομείου σας την γνωρίζει ως jane.doe@gmail.com που κάνει κλικ στο 10% των ενημερωτικών δελτίων σας. Το Facebook την γνωρίζει ως χρήστη @JaneDoe που του άρεσε η τελευταία σας ανάρτηση. Το λογισμικό εξυπηρέτησης πελατών σας την γνωρίζει με αριθμό τηλεφώνου ως το άτομο που κάλεσε για επιστροφή. Κάθε σύστημα κρατά ένα κομμάτι του παζλ της Jane. Εάν δεν τα συναρμολογήσετε ποτέ, η «περσόνα» σας της Jane θα είναι ελλιπής στην καλύτερη περίπτωση ή εντελώς παραπλανητική στη χειρότερη.

Αυτά τα ασύνδετα δεδομένα κάνουν επίσης τις παλιές ασκήσεις οικοδόμησης προσώπων (συχνά γίνονται σε χαρτί) σχεδόν γελοίες – οι ομάδες καταλήγουν να μαντεύουν τι κάνουν οι πελάτες επειδή δεν μπορούν εύκολα να δουν την πλήρη ιστορία. Ή αγνοούν τμήματα δεδομένων επειδή είναι πολύ δύσκολο να ενοποιηθούν. Το αποτέλεσμα είναι ένα πρόσωπο που μπορεί να αντικατοπτρίζει ένα κομμάτι (π.χ. συμπεριφορά ιστότοπου) αλλά όχι ολόκληρο το ταξίδι του πελάτη.

Λοιπόν, πώς μπορούμε να γεφυρώσουμε αυτό το χάσμα; Οι μεγάλες επιχειρήσεις ρίχνουν χρήματα στο πρόβλημα – τεράστιες λίμνες δεδομένων, φανταχτερές πλατφόρμες δεδομένων πελατών (CDPs), στρατιές επιστημόνων δεδομένων – αλλά αυτό δεν είναι εφικτό για όλους. Στην πραγματικότητα, οι μικρές επιχειρήσεις ξοδεύουν συχνά χιλιάδες δολάρια ανά χρήστη ανά μήνα σε διάφορα εργαλεία πωλήσεων και μάρκετινγκ και εξακολουθούν να καταλήγουν σε κατακερματισμένα, μη παραγωγικά σιλό δεδομένων. Ωχ. Σαφώς, χρειαζόμαστε πιο έξυπνες και προσβάσιμες μεθόδους για τη σύνδεση των ανόμοιων δεδομένων.

Τα ενθαρρυντικά νέα είναι ότι υπάρχουν λύσεις για την αντιμετώπιση του κατακερματισμού των δεδομένων και τη δημιουργία πλουσιότερων προσωπικοτήτων – από τακτικές χωρίς περιττά στοιχεία, όπως έρευνες έως πλατφόρμες υψηλής τεχνολογίας. Οι επόμενες ενότητες θα διερευνήσουν αυτές τις λύσεις δημιουργίας προσώπων και πώς μπορείτε να τις αξιοποιήσετε, είτε είστε μια lean εκκίνηση ηλεκτρονικού εμπορίου είτε ένας μεγαλύτερος διαδικτυακός λιανοπωλητής. Ο στόχος είναι να επιτευχθεί αυτή η αόριστη ενοποιημένη κατανόηση των πελατών χωρίς να σπάσει εντελώς η τράπεζα (ή η λογική σας).

Λύσεις: Σύγχρονες μέθοδοι για την κατασκευή προσωπικοτήτων

Η οικοδόμηση μιας προσωπικότητας μάρκετινγκ βάσει δεδομένων μπορεί να ακούγεται υψηλής τεχνολογίας, αλλά συνοψίζεται στο συνδυασμό της έρευνας πελατών κοινής λογικής με την έξυπνη χρήση της τεχνολογίας. Εδώ περιγράφουμε μια σειρά προσεγγίσεων – μπορείτε να χρησιμοποιήσετε μία ή συνδυασμό πολλών. Το καθένα έχει τα πλεονεκτήματα, τα μειονεκτήματα και το κόστος του. Το κλειδί είναι να προχωρήσετε πέρα από τις εικασίες και να αξιοποιήσετε πραγματικά, τρέχοντα δεδομένα σχετικά με τους πελάτες σας. Ας βουτήξουμε.

1. Τακτικές έρευνες και έρευνα πελατών (Σχόλια πελατών)

Ένας από τους απλούστερους τρόπους για να διατηρήσετε ένα πρόσωπο φρέσκο είναι απλώς να ρωτήσετε τους πελάτες σας για τον εαυτό τους. Έρευνες, συνεντεύξεις, φόρμες ανατροφοδότησης – αυτές οι παραδοσιακές μέθοδοι έρευνας εξακολουθούν να είναι πολύτιμες. Παρέχουν ποιοτικές πληροφορίες που τα ανεπεξέργαστα δεδομένα ενδέχεται να μην είναι, όπως γιατί ένας πελάτης συμπεριφέρεται με συγκεκριμένο τρόπο ή ποια προβλήματα προσπαθούν να λύσουν χρησιμοποιώντας το προϊόν σας.

💡 Για παράδειγμα, μπορείτε να στείλετε μια έρευνα μετά την αγορά ρωτώντας πώς σας βρήκε ο πελάτης, τι σχεδόν τον εμπόδισε να αγοράσει και τι τον ενδιαφέρει (τιμή, ποιότητα, βιωσιμότητα κ.λπ.). Με την πάροδο του χρόνου, εμφανίζονται μοτίβα που ενημερώνουν τα κίνητρα και τα σημεία πόνου της προσωπικότητάς σας. Μπορείτε επίσης να κάνετε προσωπικές συνεντεύξεις ή δοκιμές χρηστικότητας για να παρακολουθήσετε πραγματικούς πελάτες να αλληλεπιδρούν με τον ιστότοπο ή το προϊόν σας.

Δυνάμεις: Οι έρευνες και οι συνεντεύξεις σας δίνουν πληροφορίες απευθείας από το στόμα του αλόγου. Μπορούν να επικυρώσουν (ή να ακυρώσουν) τις υποθέσεις σας. Αυτό είναι ιδιαίτερα χρήσιμο για την καταπολέμηση των εσωτερικών προκαταλήψεων. Είναι επίσης σχετικά χαμηλού κόστους – εργαλεία όπως το Google Forms ή το SurveyMonkey είναι φθηνά και κίνητρα όπως ένα μικρό κουπόνι μπορούν να αυξήσουν τα ποσοστά απόκρισης. Σε έναν κόσμο με επίκεντρο την προστασία της ιδιωτικής ζωής, οι έρευνες είναι “δεδομένα μηδενικού μέρους” (ο πελάτης παρέχει πρόθυμα πληροφορίες) – δεν απαιτούνται cookies ή κατασκοπεία.

Αδυναμίες: Τα μειονεκτήματα είναι ότι οι έρευνες είναι αυτοαναφερόμενες (οι άνθρωποι δεν θυμούνται πάντα ή δεν λένε την πλήρη αλήθεια για τη συμπεριφορά τους) και μπορεί να ακούσετε μόνο από ένα μικρό, φωνητικό υποσύνολο. Είναι επίσης ένα στιγμιότυπο στο χρόνο. Τα συναισθήματα των καταναλωτών μπορούν να αλλάξουν, οπότε θα πρέπει να κάνετε έρευνες τακτικά. Και ειλικρινά, τα ποσοστά απόκρισης μπορεί να είναι μια πρόκληση – πολλοί άνθρωποι αγνοούν τις έρευνες, εκτός εάν έχουν υψηλά κίνητρα. Έτσι, ενώ αυτή η μέθοδος είναι εξαιρετική για ποιοτικό βάθος, δεν θα σας δώσει την πλήρη ποσοτική εικόνα. Επίσης, δεν θα ενοποιήσει αυτόματα τα δεδομένα—θα λάβετε πληροφορίες που πρέπει να ενσωματώσετε με αυτό που βλέπετε στο analytics.

Συμβουλή βέλτιστης πρακτικής: Κάντε την έρευνα πελατών μια συνεχή συνήθεια. Ακόμη και μια σύντομη τριμηνιαία έρευνα ή μερικές κλήσεις πελατών ανά μήνα μπορεί να αναδείξει νέες τάσεις. Απλώς θυμηθείτε να ενεργήσετε σύμφωνα με αυτά που μαθαίνετε – τροφοδοτήστε τα πίσω στα προφίλ προσωπικοτήτων σας και μοιραστείτε με την ομάδα σας. Μην το αφήσετε να γίνει άλλη μια αναφορά που αρχειοθετείται.

2. Εσωτερικές ομάδες ανάπτυξης και επιστήμης δεδομένων

Στο άλλο άκρο του φάσματος από τις έρευνες DIY είναι η προσέγγιση βαρέως τύπου: χρησιμοποιώντας τη δική σας τεχνική ομάδα για να ενοποιήσετε και να αναλύσετε τα δεδομένα των πελατών. Αυτό σημαίνει ότι πρέπει να αναθέσετε σε προγραμματιστές ή επιστήμονες δεδομένων να συνδέσουν όλα τα διαφορετικά συστήματά σας και να μετρήσουν τους αριθμούς για πληροφορίες. Για παράδειγμα, η ομάδα σας μπορεί να δημιουργήσει μια αποθήκη δεδομένων που αντλεί δεδομένα από την πλατφόρμα ηλεκτρονικού εμπορίου, το εργαλείο ηλεκτρονικού ταχυδρομείου, τις διαφημιστικές καμπάνιες, τα αρχεία καταγραφής υποστήριξης πελατών κ.λπ. και, στη συνέχεια, να χρησιμοποιήσει αναλυτικά στοιχεία ή μηχανική εκμάθηση για να εντοπίσει ξεχωριστά τμήματα πελατών (personas) από αυτά τα ενοποιημένα δεδομένα.

Δυνάμεις: Όταν γίνει σωστά, αυτή η προσέγγιση μπορεί να αποφέρει την πλουσιότερη, πιο προσαρμοσμένη νοημοσύνη. Ουσιαστικά δημιουργείτε το δικό σας μίνι-Google-Analytics-on-steroids που είναι ειδικά για την επιχείρησή σας. Οι εσωτερικές ομάδες μπορούν να δημιουργήσουν ακριβώς τα ερωτήματα και τις αναλύσεις που χρειάζεστε (π.χ. “δείξτε μου πελάτες υψηλής αξίας που περιηγούνται σε κινητά στις 2 π.μ. και απαντούν σε ειδοποιήσεις push”). Θα είστε κάτοχος της λύσης και των δεδομένων, κάτι που είναι εξαιρετικό για συμμόρφωση και ευελιξία απορρήτου. Εάν έχετε δυνατότητες επιστήμης δεδομένων, μπορείτε ακόμη και να λάβετε πρόβλεψη – πρόβλεψη αξίας ζωής πελάτη ή κινδύνου απώλειας και ενσωμάτωση αυτών των χαρακτηριστικών σε προσωπικότητες.

Αδυναμίες: Το προφανές μειονέκτημα είναι το κόστος και η πολυπλοκότητα. Η ενσωμάτωση πολλαπλών προελεύσεων δεδομένων είναι εμφανώς δύσκολη – περιμένετε αμέτρητες ώρες ενσωμάτωσης API ή βάσεων δεδομένων. Δεν είναι ασυνήθιστο τέτοια έργα να ανέρχονται σε δεκάδες χιλιάδες δολάρια σε χρόνο προγραμματιστή ή να απαιτούν την πρόσληψη ειδικών. Η συντήρηση αυτών των διοχετεύσεων είναι επίσης μη τετριμμένη (οι ενημερώσεις συστήματος ή οι αλλαγές API μπορούν να διακόψουν τη ροή δεδομένων σας). Ουσιαστικά, αυτή η προσέγγιση είναι συχνά εφικτή μόνο για μεγαλύτερες εταιρείες ή επιχειρήσεις με γνώσεις τεχνολογίας που μπορούν να επενδύσουν σε μεγάλο βαθμό. Εάν είστε ένα μικρό έως μεσαίο ηλεκτρονικό εμπόριο, ίσως να μην έχετε τον προϋπολογισμό ή τους ανθρώπους για να το κάνετε αυτό εσωτερικά. Ακόμα κι αν το κάνετε, μπορεί να χρειαστούν μήνες για να έχετε αποτελέσματα.

Υπάρχει ένας συμβιβασμός: κατασκευάστε το μόνοι σας και αποκτήστε ακριβώς αυτό που χρειάζεστε (αλλά πληρώστε το τίμημα) ή χρησιμοποιήστε εργαλεία τρίτων που μπορεί να μην ταιριάζουν απόλυτα (αλλά είναι έτοιμα). Πολλές αναπτυσσόμενες εταιρείες ηλεκτρονικού εμπορίου αρχίζουν να δοκιμάζουν εσωτερική ενοποίηση δεδομένων, μόνο για να συνειδητοποιήσουν ότι είναι ένα τεράστιο εγχείρημα. Είναι εντάξει αν δεν μπορείτε να πάτε πλήρη “επιστήμη δεδομένων DIY”. Τα θετικά νέα είναι ότι υπάρχουν εργαλεία για βοήθεια – κάτι που μας φέρνει στην επόμενη μέθοδο.

3. Πλατφόρμες δεδομένων πελατών (CDP) και λύσεις All-in-One

Τα τελευταία χρόνια, οι πλατφόρμες δεδομένων πελατών έχουν αναδειχθεί ως το ιερό δισκοπότηρο για την ενοποίηση των πληροφοριών των πελατών. Ένα CDP είναι βασικά ένα λογισμικό που απορροφά δεδομένα από όλες τις πηγές σας (ιστότοπος, εφαρμογή για κινητά, email, διαφημίσεις, CRM κ.λπ.), συρράπτει ενοποιημένα προφίλ πελατών (επιλύοντας ότι η Jane Doe στον ιστότοπό σας είναι η ίδια με την Jane D. στη λίστα email σας) και συχνά παρέχει εργαλεία τμηματοποίησης και ενεργοποίησης (όπως η δημιουργία κοινού βάσει προσώπων που μπορείτε να στείλετε σε διαφημίσεις Facebook ή email). Παραδείγματα περιλαμβάνουν Segment (Twilio Segment), Adobe Real-Time CDP, Socialscore Light CDP, Treasure Data, mParticle και πολλά άλλα.

Για μια επιχείρηση ηλεκτρονικού εμπορίου, ένα CDP μπορεί θεωρητικά να σας δώσει αυτή την πολυπόθητη προβολή 360 ° χρησιμεύοντας ως κεντρικός εγκέφαλος. Μπορεί να παρακολουθεί ότι ο χρήστης X είναι ο ίδιος σε όλες τις συσκευές, έχει ανοίξει 5 μηνύματα ηλεκτρονικού ταχυδρομείου, έχει επισκεφθεί το προϊόν Α τρεις φορές, έχει αγοράσει δύο φορές και έχει ανοιχτό ένα εισιτήριο εξυπηρέτησης πελατών – όλα σε ένα προφίλ. Στη συνέχεια, μπορείτε να ορίσετε personas ή τμήματα εντός του CDP (π.χ. “Bargain Hunters” vs “High-Spenders” με βάση τα μοτίβα συμπεριφοράς) και να προωθήσετε εξατομικευμένες καμπάνιες ανάλογα.

Δυνάμεις: Η προφανής δύναμη είναι η ενοποίηση και η δυνατότητα δράσης. Ένα καλό CDP θα λύσει το πρόβλημα του κατακερματισμού δεδομένων από το σχεδιασμό – είναι κατασκευασμένο για να ενσωματώνει πηγές δεδομένων και να διατηρεί τα προφίλ ενημερωμένα σε πραγματικό χρόνο. Πολλά CDP διαθέτουν επίσης δυνατότητες μηχανικής εκμάθησης για την ανακάλυψη συμπλεγμάτων πελατών ή την πρόβλεψη χαρακτηριστικών (όπως πιθανότητα αγοράς). Μόλις ρυθμιστεί, οι έμποροι μπορούν συχνά να χρησιμοποιήσουν ένα CDP με ελάχιστη βοήθεια IT, τραβώντας τμήματα ή εξάγοντας κοινό με μερικά κλικ. Αυτή είναι μια τεράστια νίκη για την ευελιξία. Εν ολίγοις, τα CDP υπόσχονται να είναι ένα one-stop-shop για τη μετατροπή κατακερματισμένων δεδομένων σε συνεκτικές, χρησιμοποιήσιμες προσωπικότητες και τμήματα.

Αδυναμίες: Δύο μεγάλες: κόστος και προσπάθεια υλοποίησης. Τα CDP, ειδικά τα εταιρικού επιπέδου, δεν είναι φθηνά. Η ελάχιστη επένδυση κυμαίνεται συχνά από $ 4,000-$ 12,500 ανά μήνα για μια λύση CDP, καθιστώντας την απρόσιτη για πολλές μικρές επιχειρήσεις. Και αυτό είναι απλώς αδειοδότηση – μπορεί επίσης να χρειαστείτε έναν μηχανικό λύσεων ή συνεργάτη για να το εφαρμόσετε. Μπορεί να χρειαστούν μήνες για την πλήρη εφαρμογή ενός CDP και την ενσωμάτωση όλων των προελεύσεων δεδομένων σας. Εάν τα δεδομένα σας δεν είναι καθαρά ή συνεπή, ένα CDP δεν θα το διορθώσει μαγικά. σκουπίδια μέσα, σκουπίδια έξω. Για τις μικρομεσαίες επιχειρήσεις, υπάρχουν ελαφρύτερα εργαλεία που μοιάζουν με CDP ή ακόμα και συστήματα CRM (όπως HubSpot, το οποίο θα συζητήσουμε αργότερα) που περιλαμβάνουν ορισμένες δυνατότητες CDP με χαμηλότερο κόστος, αλλά εξακολουθούν να απαιτούν δέσμευση.

Επιπλέον, η χρήση ενός CDP σημαίνει αποτελεσματικά ότι η ομάδα σας πρέπει να το μάθει και να διατηρήσει ενεργά αυτές τις ενσωματώσεις. Είναι ισχυρό, αλλά αν δεν αξιοποιηθεί, μπορεί να γίνει ένα ακριβό κομμάτι ραφιού. Πρέπει επίσης να σημειώσουμε ότι ενώ τα CDP ενοποιούν δεδομένα πρώτου μέρους (τα δεδομένα σας), δεν φέρνουν εγγενώς νέες εξωτερικές πληροφορίες πέρα από αυτό που τους τροφοδοτείτε. Εάν δεν έχετε δεδομένα σε ορισμένους τομείς (ας πούμε, δεν έχετε ιδέα για τα ενδιαφέροντα των πελατών στα μέσα κοινωνικής δικτύωσης), ένα CDP από μόνο του δεν θα καλύψει αυτό το κενό. Απλώς θα οργανώσει αυτό που έχετε.

Συνοπτικά, τα CDP είναι φανταστικά για οργανισμούς που είναι πλούσιοι σε δεδομένα και έτοιμοι να επενδύσουν σε υποδομή για να χρησιμοποιήσουν αυτά τα δεδομένα. Εάν είστε μικρότεροι, μην απελπίζεστε – μπορείτε ακόμα να έχετε πολλά οφέλη επιλέγοντας προσεκτικά μια πιο προσιτή πλατφόρμα που καλύπτει τα κύρια κανάλια σας ή χρησιμοποιώντας την επόμενη προσέγγιση: εμπλουτισμός δεδομένων τρίτων.

4. Εναλλακτικοί πάροχοι δεδομένων και υπηρεσίες εμπλουτισμού

Ένας άλλος τρόπος για τη δημιουργία πλουσιότερων προσωπικοτήτων είναι η αύξηση των δεδομένων σας με εξωτερικές πηγές. Σκεφτείτε το ως κάλυψη κενών στις γνώσεις των πελατών σας εισάγοντας εξωτερικές πληροφορίες. Εδώ μπαίνουν πάροχοι όπως το SocialScore (μεταξύ άλλων). Αυτές οι υπηρεσίες συλλέγουν δεδομένα καταναλωτών από διάφορες εναλλακτικές πηγές – συχνά δημόσια ή συγκεντρωτικά δεδομένα από τα μέσα κοινωνικής δικτύωσης, τη διαδικτυακή συμπεριφορά, τα δημογραφικά στοιχεία κ.λπ. – και τα χρησιμοποιούν για να εμπλουτίσουν τα προφίλ που έχετε.

Για παράδειγμα, το SocialScore μπορεί να πάρει κάτι σαν διεύθυνση ηλεκτρονικού ταχυδρομείου ή αριθμό τηλεφώνου από τη λίστα πελατών σας και να αναζητήσει τα δημόσια προφίλ κοινωνικών μέσων, τα ενδιαφέροντα, ακόμη και το ψηφιακό αποτύπωμα αυτού του ατόμου σε εκατοντάδες ιστότοπους. Ξαφνικά, μπορεί να μάθετε ότι η πελάτισσα Jane Doe ασχολείται πολύ με την υπαίθρια πεζοπορία και ακολουθεί πολλές φιλικές προς το περιβάλλον μάρκες στο διαδίκτυο – πληροφορίες που δεν λάβατε ποτέ από τα δικά σας αναλυτικά στοιχεία ιστότοπου. Το SocialScore περιγράφει την αποστολή του ως βοηθώντας τις επιχειρήσεις να λαμβάνουν πιο έξυπνες αποφάσεις χρησιμοποιώντας εναλλακτικά δεδομένα πελατών για ανάλυση, πρόβλεψη και διορατικότητα. Στην πράξη, αυτό σημαίνει ότι αντλούν δεδομένα από 300+ ιστότοπους και κοινωνικές πλατφόρμες, βαθμολογώντας το κοινό σε πράγματα όπως τα ενδιαφέροντα και η διαδικτυακή συμπεριφορά.

Πώς μοιάζει αυτό;

Ας υποθέσουμε ότι έχετε μια περσόνα της “Eco-conscious Emma” για τη σειρά βιώσιμων προϊόντων σας, αλλά το μόνο που γνωρίζετε από τα δεδομένα σας είναι ότι η Emma αγοράζει τις οδοντόβουρτσες μπαμπού σας. Μια υπηρεσία εμπλουτισμού θα μπορούσε να σας πει ότι η “Emma” (πραγματικοί πελάτες που ταιριάζουν σε αυτό το προφίλ) πιθανότατα εγγράφονται σε ορισμένα ιστολόγια οικολογικού τρόπου ζωής, ξοδεύουν πολύ χρόνο στο Pinterest, ενδιαφέρονται για τη γιόγκα και τείνουν να χρησιμοποιούν iPhone. Τώρα η προσωπικότητά σας είναι πολυδιάστατη: όχι μόνο αυτό που αγοράζει από εσάς, αλλά ποιος είναι ο τρόπος ζωής και οι προτιμήσεις της ευρύτερα.

Μια μελέτη περίπτωσης ηλεκτρονικού εμπορίου έδειξε ότι ένα εμπορικό σήμα χρησιμοποιεί το SocialScore για τη συλλογή δεδομένων από περισσότερα από 60 κοινωνικά δίκτυα και ιστότοπους, αντλώντας λεπτομέρειες όπως βιογραφικά χρηστών, ενδιαφέροντα και προτιμήσεις επικοινωνίας για τη δημιουργία λεπτομερών προφίλ πελατώνsocialscore.io. Αυτό τους επέτρεψε να εξατομικεύσουν το μάρκετινγκ με βάση τα χόμπι και τις προτιμήσεις του καναλιού επικοινωνίας – πράγματα που δεν θα γνώριζαν ποτέ μόνο από εσωτερικά δεδομένα.

Δυνάμεις: Ο εμπλουτισμός δεδομένων μπορεί να σας προσφέρει πληρέστερη προβολή 360° χωρίς να χρειάζεται να συλλέγετε τα πάντα μόνοι σας. Είναι σαν να υπερφορτώνετε τις προσωπικότητες σας με κοινωνικό και συμπεριφορικό πλαίσιο. Είναι ιδιαίτερα πολύτιμο για μικρότερες εταιρείες που δεν διαθέτουν πόρους για την παρακολούθηση χρηστών σε ολόκληρο τον ιστό – αυτοί οι πάροχοι έχουν κάνει τη δουλειά. Είναι επίσης συνήθως πιο γρήγορο να εφαρμοστεί από ένα πλήρες CDP. Στέλνετε ορισμένα αναγνωριστικά πελατών και λαμβάνετε πίσω εμπλουτισμένα προφίλ. Υπηρεσίες όπως αυτή μπορεί να είναι πιο προσιτές από τη δημιουργία μιας γιγαντιαίας στοίβας – ορισμένες λειτουργούν σε μοντέλα πληρωμής ανά αγώνα ή συνδρομητικά μοντέλα που κλιμακώνονται στο μέγεθός σας. Μπορούν επίσης να παρέχουν μοντέλα βαθμολόγησης (π.χ. βαθμολογία «κοινωνικής επιρροής» ή εκτίμηση «αγοραστικής δύναμης») που βοηθούν στην τμηματοποίηση των πελατών με νέους τρόπους.

Αδυναμίες: Υπάρχουν σημαντικές επιφυλάξεις. Πρώτον, πρέπει να ληφθεί υπόψη η ποιότητα των δεδομένων και η προστασία της ιδιωτικής ζωής. Πρέπει να διασφαλίσετε ότι η πηγή δεδομένων συμμορφώνεται (ελέγξτε το GDPR κ.λπ. και βεβαιωθείτε ότι επιτρέπεται να χρησιμοποιείτε αυτά τα δεδομένα για μάρκετινγκ). Οι πελάτες μπορεί να το βρουν ανατριχιαστικό εάν τους στοχεύσετε ξαφνικά με βάση πληροφορίες που δεν σας έδωσαν ποτέ – οπότε χρησιμοποιήστε εμπλουτισμένα δεδομένα έξυπνα και ηθικά (π.χ. για να καθοδηγήσετε τη στρατηγική, όχι για να πείτε απευθείας “γνωρίζουμε ότι αγαπάτε την πεζοπορία” εάν δεν σας το είπαν ποτέ). Επιπλέον, τα εξωτερικά δεδομένα μπορεί μερικές φορές να είναι ξεπερασμένα ή ανακριβή για συγκεκριμένα άτομα – να τα αντιμετωπίζουν ως πιθανοτικά.

Μια άλλη αδυναμία είναι ότι η χρήση εμπλουτισμένων δεδομένων συνεπάγεται πρόσθετο κόστος και δημιουργεί εξάρτηση από τρίτους. Και δεν θα λύσει εσωτερικά σιλό από μόνη της. Θα χρειαστεί να συγχωνεύσετε αυτά τα εμπλουτισμένα δεδομένα με αυτά που έχετε (αν και πολλοί πάροχοι εξάγουν δεδομένα σε μορφή εύκολης εισαγωγής και ορισμένοι μπορούν να συνδεθούν απευθείας σε CRM ή CDP).

Περίπτωση χρήσης: Τα εναλλακτικά δεδομένα λάμπουν όταν θέλετε να εξελίξετε τις προσωπικότητες σας πέρα από το προφανές. Δεν πρόκειται για την αντικατάσταση των δεδομένων πρώτου μέρους, αλλά για την ολοκλήρωση της εικόνας. Για παράδειγμα, εάν η εσωτερική σας προσωπικότητα είναι “Hannah υψηλής δαπάνης” με βάση την αξία αγοράς, ο εμπλουτισμός μπορεί να αποκαλύψει ότι υπάρχουν δύο τύποι Hannah: ένας που επικεντρώνεται στην καριέρα και είναι ενεργός στο LinkedIn και ένας άλλος που είναι κοινωνικός ενεργός στο Instagram – και θα προσεγγίζατε αυτές τις υπο-περσόνες διαφορετικά. Χωρίς εξωτερικά δεδομένα, θα τους προωθούσατε με τον ίδιο τρόπο και θα χάνατε την απόχρωση.

Κάθε μία από αυτές τις λύσεις, όπως οι έρευνες, τα CDP και ο εμπλουτισμός δεδομένων, αντιμετωπίζει μια συγκεκριμένη πτυχή της προσωπικότητας. Δεν χρειάζεται απαραίτητα να επιλέξετε μόνο ένα. Στην πραγματικότητα, η καλύτερη προσέγγιση είναι συχνά ένας συνδυασμός: χρησιμοποιήστε έρευνες για να λάβετε ποιοτικά συναισθήματα, χρησιμοποιήστε τα αναλυτικά στοιχεία / CRM για ποσοτική συμπεριφορά και ίσως συνδέστε μια υπηρεσία εμπλουτισμού δεδομένων για να δημιουργήσετε επιπλέον πληροφορίες. Ο στόχος είναι να μετατρέψετε την προσωπικότητά σας από ένα στατικό σκίτσο σε ένα ζωντανό προφίλ που ενημερώνεται από δεδομένα.

Στη συνέχεια, ας δούμε πώς μπορεί να εξελιχθεί ένα πρόσωπο στην πράξη όταν εφαρμόζετε μερικές από αυτές τις μεθόδους.

Συχνές ερωτήσεις