Personalisering og data: Compliance og beste praksis

92 % av markedsførere satser på førstepartsdata for vekst.

Og de er begeistret for markedsføringsinnsatsen sin.

Men her er greia: 63 % av brukerne er skeptiske til datapraksis. De tror rett og slett ikke at selskaper er transparente nok om kundedata (og hvem kan klandre dem?).

Samtidig har gjennomsnittskostnaden ved et datainnbrudd nådd 4,88 millioner $. Honnør til selskapet ditt hvis du kan absorbere en slik kostnad uten å blunke.

For ethvert annet selskap gjelder: hvis du ikke tar datasamsvar og -reguleringer med i personaliseringsstrategien din, kan du like gjerne bare glemme å personalisere kundereiser helt.

I dag befinner personalisert markedsføring seg på et sted der grensen mellom «herlig skreddersydd» og «skummelt påtrengende» er tynnere enn finskriften i personvernerklæringen din.

La oss dykke ned i hvordan du navigerer datareguleringer, én personalisert opplevelse om gangen.

Data er så mye mer enn bare tall

Det er et tveegget sverd. For lite, og du flyr i blinde. For mye, og konverteringsratene dine er lammet.

Slik bruker du data og automatisering for å finne balansen:

Respekter reguleringene: GDPR er ikke bare et europeisk problem. Effektene brer seg verden over. Selskaper som Amazon har fått bøter på 746 millioner € for datamisbruk.

Etisk KI er ikke til forhandling: Etter hvert som KI blir mer utbredt, øker også de etiske bekymringene. Googles KI-etikk-kontrovers beviser at selv teknologigiganter ikke er immune mot gransking.

Personvern er et konkurransefortrinn: Apples App Tracking Transparency-funksjon handler ikke bare om personvern; den er en markedsdifferensiator. Kunder velger i økende grad merkevarer som respekterer dataene deres.

Personaliseringspyramiden: en balansegang

Personaliseringsmareritt, noen? Rekk opp hånden hvis du noen gang har fryktet:

Å bli ilagt en saftig bot for datamisbruk

Ved et uhell å kalle kunden din «Kjære [FIRST_NAME]» i en e-post

Å innse at du ikke vet absolutt noe om kundene som samhandler med merkevaren din

Begge hender oppe? Du er ikke alene. Bare 26 % av ledere oppgir at de har en enhetlig definisjon av personalisering i organisasjonen sin. Og når det gjelder å forstå datareguleringer? La oss bare si at det er komplisert.

Slik kan du forenkle det, identifisere kundebehov og forbedre kundeengasjementet.

Se for deg personalisering som en pyramide. På hvert nivå øker vi ikke bare sofistikasjonen — vi trapper også opp den regulatoriske kompleksiteten. Slik bygger det seg opp lag for lag:

1: Alle

Det digitale markedsføringens «hei kompis». Alle får den samme universelle opplevelsen. Minimale regulatoriske hodepiner, men også minimal personalisering.

Eksempel: Tenk på e-postutsendelser til massene. De fungerte, men de vinner ikke lenger. Faktisk har Google og Yahoo rullet ut nye regler for masseutsendere av e-post.

1:Mange

Vi grupperer kunder etter lokasjon, alder og enhetstype. Men selv grunnleggende kundesegmentering og demografiske data faller inn under GDPR og CCPA. På tide å støve av de samtykkeskjemaene.

Eksempel: Netflix' sjangerkategorier. Enkle, effektive og relativt lavrisiko fra et dataperspektiv.

1:Noen

Under behavioral targeting observerer du sanntidsatferd og justerer i farten. Det kan imidlertid være et potensielt regulatorisk minefelt ettersom du må holde et øye med de informasjonskapslene og sporingspikslene.

Eksempel: TikTok møtte motbør for den personaliserte algoritmen til «For You»-siden sin. Selv om den var utrolig engasjerende, vakte den bekymringer om datainnsamling og potensiell avhengighet, og utløste etterforskninger fra regulatorer verden over.

1:Få

Snart vil KI-algoritmer forutsi kundeatferd fra ende til ende og forutse behov. Det er fremtiden for markedsføring, men det er også der GDPRs regler om automatisert beslutningstaking kommer inn i bildet.

Eksempel: På offentlige steder har Den europeiske union forbudt bruk av KI til ansiktsgjenkjenning.

1:1

Toppen av regulatorisk gransking innen datadrevet personalisering. Ett feiltrinn her kan få deg i trøbbel raskere enn du kan si «datainnbrudd».

Eksempel: British Airways' bot på 183 millioner £ for et datainnbrudd som påvirket 500 000 kunder. Personvern som går galt kan bli katastrofalt dyrt for personaliserings-dataplattformer.

Personalisering og data: byggeklosser og hindringer

Hvis personalisering var enkelt, ville alle gjort det perfekt for å forbedre kundelojaliteten. (Det gjør de ikke.) Og hvis datareguleringer var enkle, ville vi ikke trengt en hær av advokater til å tolke dem (det gjør vi). 44 % av lederne sier at kompliserte eller fragmenterte data er deres største utfordring.

Tenk på hvert datapunkt som et atom. Lokasjon? Atom. Enhetstype? Atom. Den kattevideo-maratonen klokka 3 om natta? Definitivt et atom. Og hvert enkelt må samles inn, lagres og brukes i samsvar med datareguleringer. Det er som å løse en Rubiks kube med bind for øynene — utfordrende, men ikke umulig.

Atferdsdata og den menneskelige faktoren: Du trenger ikke alle typer data. Å samle inn bare det som er nødvendig er ikke bare god praksis — det er ofte loven. Videre er regelmessig opplæring av teamet ditt din fremste forsvarslinje mot datakatastrofer. For la oss innse det: alt som skal til er én feilplassert «Svar alle» for å gjøre personaliseringsdrømmen din om til et personvernmareritt.

Vennen din som må følge reglene: KI behandler milliarder av datapunkter og forutsier kundeønsker med uhyggelig nøyaktighet. Men den kommer med et regelverk. KI-etikk er ikke bare bedriftssjargong — den beskytter deg mot regulatoriske stormer.

Personvern-stramlinen: Vet du hvor mange brukere som avslutter forhold til selskaper på grunn av data? Det er 37 %. Mens du utformer den perfekte personaliserte opplevelsen, sørg for at du ikke krysser inn i skummelt territorium. Det er en enveisbillett til «land med massive regulatoriske bøter». Tilby relevant innhold og produktanbefalinger.

Suksess uten å havne i et søksmål: CEO-en din vil ha tall, men ikke den typen som gjør det til en clickbait-aktig overskrift i en teknologiblogg. Fokuser på metrikker som betyr noe: engasjementsrater, kundetilfredshet og ja, samsvarsscore.

Konklusjonen ...

Fjern sjargongen i optimaliseringsplanene dine, og personalisering koker ned til et valg: Vil du kartlegge kundeopplevelsen selv (regelbasert), la KI ta rattet (KI-personalisering), eller blande begge tilnærmingene?

En bedre markedsføringsstrategi er å velge en hybridmodell. Du kan definere regler basert på spesifikke kundehandlinger. Videre kan kundeprofiler analyseres ved hjelp av maskinlæring for å levere sanntids personaliserte opplevelser som tilpasser seg kundeatferd i sanntid.

Uansett hvilken vei du velger, husk at personalisering er personlig. Ikke bare for kundene dine, men for merkevaren din og dens forhold til datareguleringer. Så gjør den kundefokusert, og personaliseringsinnsatsen din vil være like herlig som den er regelkonform.

Personalisering og data: en kort oversikt over samsvar og beste praksis