零方資料:定義、優點和實施

已發表: 2024-07-16

零方數據非常有價值,因為它反映了客戶的真正興趣和需求。

例如,當客戶填寫調查或偏好表時,他們正在提供零方資料。

本指南將探討零方資料的好處、收集方法和有效使用,以幫助您最大限度地發揮其潛力。

在本文中

  • 不同類型的客戶數據
  • 企業如何從零方資料中受益
  • 如何收集零方數據

什麼是零方資料?

零方資料是指客戶自願且知情地向公司提供的資訊。 這可以包括他們的偏好、意見和意圖等詳細資訊。

透過了解零方資料與其他類型的不同之處,企業可以更好地理解其價值並使用它來創建更有意義的客戶互動。

不同類型的客戶數據

為了更好地理解零方數據,了解它與其他主要類型的客戶數據有何不同非常有用。

第一方數據

第一方資料是公司直接從客戶收集的資訊。 這些數據包括網站活動、購買歷史記錄以及用戶與公司服務的互動。

它是透過網站、應用程式和客戶回饋等自有管道收集的。 這些數據是可靠的,可以洞察客戶行為。

第二方數據

第二方數據是公司與值得信賴的合作夥伴分享的第一方數據。 然後,該合作夥伴使用這些數據來增強他們對客戶的了解。

例如,旅遊公司可能與連鎖飯店共享預訂數據,以便為旅客提供更好的優惠。 這些數據很有價值,因為它來自已知且可靠的來源。

第三方數據

第三方資料由與客戶沒有直接關係的實體收集。 這些數據是從各種來源收集的,並出售給公司用於行銷。

雖然它可以幫助定位和細分,但它可能不如第一方或第二方資料準確或可信。 例如來自 cookie 和其他追蹤技術的人口統計資訊和行為資料。

零方數據

零方資料是客戶願意直接與公司分享的資訊。 這包括來自調查、表格或偏好中心的偏好、回饋和個人詳細資訊。

與其他資料類型不同,零方資料完全基於客戶選擇共享的內容,這使其高度準確,對於個人化客戶體驗非常有價值。 它在客戶和公司之間建立信任和透明度。

客戶資料類型零方數據第一方數據第二方數據第三方數據
與客戶的關係直接和自願直接和推斷間接,透過值得信賴的合作夥伴間接,來自多個來源
同意客戶明確給出透過互動暗示透過原始收藏家條款假定同意透過各種第三者來源假定同意
資料類型個人偏好、回饋和個人背景行為、事務和互動數據來自合作夥伴第一方數據的聚合數據來自各種外部來源的總結數據
準確性高精度一般準確取決於合作夥伴的數據準確性多變的。 可能包括不準確之處
共享未共享未共享在收集公司及其合作夥伴之間共享出售給多家公司
例子調查回覆、偏好中心輸入、測驗結果網站分析、購買歷史記錄、CRM 數據航空公司和連鎖飯店之間共享的忠誠度計畫數據數據經紀人出售的人口統計、瀏覽行為數據

企業如何從零方資料中受益

零方資料提供了幾個關鍵優勢,可以顯著改善企業與客戶的互動方式:

更準確

零方數據非常準確,因為它直接來自客戶。 由於客戶自願提供這些信息,企業可以相信其真實性。

例如,時尚零售商可能會透過調查詢問顧客他們的風格偏好。 這些回應可以準確地了解顧客的喜好,從而使零售商能夠推薦符合他們口味的產品。

它是為客戶量身定制的

借助零方數據,企業可以創造滿足個人客戶偏好的個人化體驗。

例如,串流媒體服務可能會使用來自偏好中心的數據,使用者可以在其中選擇他們最喜歡的流派。 這些資訊有助於服務推薦符合每個用戶興趣的電影和節目,從而增強他們的觀看體驗。

更注重同意

客戶更有可能信任直接詢問其資訊而不是透過隱藏方式收集資訊的公司。 對如何使用資料保持透明的企業可以與客戶建立更牢固的關係。

例如,美容品牌可以使用測驗來詢問顧客的皮膚類型和擔憂,然後使用這些數據來推薦合適的產品。 這種透明的方法可以建立信任並鼓勵更多客戶分享他們的偏好。

符合隱私法規

收集零方資料有助於企業遵守隱私權法,因為資料是在明確同意的情況下收集的。 GDPR 和 CCPA 等法規強調獲得客戶明確同意的重要性。

例如,線上商店可以詢問客戶希望多久接收一次電子郵件更新。 透過這樣做,商店尊重顧客的喜好並遵守法律要求。

為什麼零方資料越來越受歡迎?

一個主要原因是消費者對隱私的日益關注。 由於頻繁的資料外洩以及 GDPR 和 CCPA 等嚴格的法規,客戶對其資訊的使用方式更加謹慎。

包括 Google Chrome 在內的主要瀏覽器已逐步淘汰第三方 cookie,推動了零方資料的採用。 由於公司不能再依賴第三方 cookie 來追蹤使用者行為,因此他們正在轉向零方資料。

最後,零方數據透過使活動更具相關性和吸引力來提高行銷績效。 客戶直接提供的準確數據可以帶來更高的轉換率和更好的客戶滿意度。

如何收集零方數據

收集零方資料可能具有挑戰性,因為客戶必須主動選擇加入。 但是,您可以透過正確的策略收集足夠的資訊來做出明智的業務決策。 例如:

  • 步驟 1:確定收集和使用零方資料所需的資訊。 這將確保您不會累積未使用的數據。
  • 第 2 步:接下來,決定組織和儲存此資訊的最佳方式,以便輕鬆存取和分析。
  • 步驟 3:最後,制定明確的計劃,使用收集到的數據來增強您的業務策略並提高客戶參與度。

第 1 步:收集哪些信息

收集零方資料涉及詢問客戶願意提供的資訊。 以下是需要收集的一些關鍵資料類型以及如何使用 WPForms 來實現此目的:

優先

收集客戶偏好有助於客製化產品、服務和通訊。 使用 WPForms 建立自訂表單字段,客戶可以在其中選擇他們喜歡的產品類型、首選溝通管道或所需的內容主題。

購買意向

了解客戶下一步計劃購買什麼有助於制定庫存和行銷策略。 WPForms 可用於設計調查,詢問客戶未來的購買計畫或願望清單。

回饋

回饋對於改進產品和服務至關重要。 使用 WPForms,您可以設定回饋表單來擷取客戶對最近購買、網站體驗或客戶服務互動的意見。

個人背景

收集諸如場合(例如生日和週年紀念日)之類的個人背景可以增強個人化工作。 WPForms 可讓您建立客戶可以輸入此資訊的字段,這些資訊可用於有針對性的行銷活動。

資訊收集的最終目標

您的最終目標是建立每個目前或潛在客戶的全面檔案。 根據您的目標,您可能需要提出更深入的人口統計、心理或行為問題。

問題類型人口統計心理分析行為的
目的收集有關客戶的基本信息,例如年齡、性別、地點和職業。 了解客戶的生活方式、價值觀、興趣和意見。 追蹤客戶的行為以及與您的品牌的互動,例如購買歷史記錄和網站行為。
例子
  • 你幾歲?
  • 你的性別是?
  • 您的婚姻狀況如何?
  • 您目前住在哪裡?
  • 你的職業是什麼?
  • 你的嗜好是什麼?
  • 什麼價值觀對你來說最重要?
  • 您喜歡什麼類型的產品?
  • 你如何度過你的空閒時間?
  • 您多久從我們的網站購買一次?
  • 您最近購買了哪些產品?
  • 您會開啟我們的哪些行銷電子郵件?
  • 您通常在一天中的什麼時間網上購物?

第 2 步:如何以及在何處收集零方數據

一旦您知道要收集哪些數據,了解如何以及在何處有效收集數據就很重要:

調查和問卷

調查是收集零方資料的直接方法。 將 WPForms 調查嵌入您的網站或透過電子郵件發送。 客製化問題以捕獲您需要的具體數據,例如偏好、回饋和購買意圖。

偏好中心

偏好中心是您網站的一部分,客戶可以在其中更新他們的偏好和興趣。 使用 WPForms 建立易於導航的偏好中心,客戶可以在其中表明他們最喜歡的產品、首選的溝通方式和其他個人興趣。

互動內容

測驗和民意調查等互動內容可以吸引客戶,同時收集有價值的數據。 WPForms 可用於設計互動式表單,提出有趣且引人入勝的問題,使客戶的資料收集過程變得愉快。

忠誠度計劃

忠誠度計畫是收集零方資料的另一個重要途徑。 使用 WPForms,您可以建立註冊表單,詢問客戶在加入您的忠誠度計畫時的偏好和興趣。

網站彈出窗口

彈出視窗可以有效地用於收集零方數據,而不會造成乾擾。 WPForms 可以與彈出工具集成,以建立有策略地出現的表單,例如當客戶即將離開網站或購買後。

第 3 步:您將如何使用收集到的數據

收集零方資料後,下一步就是學習如何有效地使用它來使您的業務受益:

個性化行銷

使用這些數據根據個人喜好客製化行銷活動。 例如,如果客戶更喜歡環保產品,您可以向他們發送有針對性的電子郵件,宣傳您的永續產品線。

改善客戶體驗

利用收集的數據來增強客戶體驗。 如果客戶指出他們最喜歡的溝通管道,請使用它們來進行更新和促銷。

產品推薦

利用零方資料提供準確的產品推薦。 例如,如果客戶透過 WPForms 調查分享了他們的皮膚問題,您可以推薦可以解決這些問題的護膚產品。

提高客戶忠誠度

零方資料可以幫助創建個人化的忠誠度計劃。 根據客戶與您分享的偏好和興趣提供獎勵和獨家優惠。

遵守隱私法規

使用零方資料可確保您遵守隱私權法,因為客戶自願提供資料。 這種透明度有助於建立信任並與受眾保持積極的關係。

有關零方資料的常見問題解答

零方資料是我們讀者感興趣的熱門話題。 以下是一些常見問題的解答。

第一方資料和零方資料有什麼差別?

第一方資料是透過客戶與您的網站或應用程式的互動來收集的,例如瀏覽行為和購買歷史記錄。

另一方面,零方資料是客戶願意直接與您共享的信息,例如透過調查或表格提供的偏好和回饋。

如何擷取零方資料?

要擷取零方數據,您可以使用網站上的調查、測驗、偏好中心和互動式內容。 WPForms 等工具可以幫助建立這些表單並收集有價值的客戶資訊。

誰創造了零方資料?

「零方資料」一詞是由 Forrester Research 創造的。 它是指客戶有意與品牌分享的數據,通常是為了獲得更個人化的體驗。

零方資料有哪些缺點?

零方資料的主要缺點包括難以大規模收集資料以及需要客戶自願選擇加入。 此外,在現有系統中有效整合和管理這些數據可能存在挑戰。

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