Ya Tüm Kullanıcılar Anonim Olsaydı?

Üniversiteden yeni mezun olmuş yeni bir danışman olarak, "Başarısızlık Analizi" adlı bir eğitim tatbikatından geçtim. Bugünlerde hala bu tür egzersizleri yapıp yapmadıklarından emin değilim, ancak egzersizin arkasındaki fikir, en kötü senaryoları oynamak ve her senaryoyu nasıl hafifleteceklerini belirlemekti. Alıştırmayı yararlı buldum ve iyi ya da kötü, kendimi zaman zaman potansiyel başarısızlıkları kafamda canlandırırken buldum.

Son zamanlarda, başarısızlık analizinin dijital analitik, gizlilik ve GDPR ile ilgili olduğunu düşünüyorum. Dijital analitik endüstrisi, kullanıcı tanımlama ve gizlilikle ilgili olduğu için şu anda garip bir yerde. Kuruluşlar, dijital reklamları ve ürünleri iyileştirebilmek için kullanıcılar hakkında mümkün olduğunca fazla veri toplamak istiyor ancak aynı zamanda tüketiciler de mahremiyetlerine saygı gösterilmesini istiyor. Son birkaç yıl, kullanıcı tanımlama ve veri gizliliği konusunda düzenleyiciler, şirketler, satıcılar ve tüketiciler arasında bir kedi-fare oyununa tanık oldu. Bazı tarayıcılarda/cihazlarda çerezler yalnızca yedi gün sürer; diğerlerinde asla sona ermezler. Kendinizi tamamen alana kaptırmadığınız sürece (Aurelie veya Cory gibi), her ülkedeki (veya ABD'deyseniz eyaletteki) mevcut düzenlemelerin üstünde kalmak zordur.

Son zamanlarda, başarısızlık analizi ve veri gizliliği fikri üzerine kafa yoruyorum. Ya tüm web sitesi veya uygulama kullanıcıları anonim olsaydı? Web sitenizi/uygulamanızı kullanan kişilerin daha önce orada olup olmadığını size söyleyecek çerezler olmasaydı ne olurdu? Bu, dijital analitik endüstrisini nasıl değiştirir?

Bu biraz kötümser görünse de, bir gün tüm tanımlama bilgilerinin ve anonim kullanıcı kimliğinin yasaklanması ihtimalinin dışında değildir. Ancak bu gerçekleşmese bile, başarısızlık analizinin ardındaki fikir, varsayımsal senaryoları canlandırmak ve etkiler ile hafifletme teknikleri hakkında düşünmektir. Aşağıda, dijital analitik endüstrisi ile ilgili veri gizliliği konusundaki başarısızlık analizim yer almaktadır.

Pazarlama İlişkilendirmesi

Tüm anonim kimlikleri kaldırmanın en bariz zayiatı, dijital pazarlama ilişkilendirmesidir.Doğrudanbir dijital reklamdan gelen kaç kullanıcının dönüşüm sağladığını görmek hâlâ mümkün olsa da, aynı kullanıcının daha önce başka kampanyalardan web sitenizi veya uygulamanızı ziyaret edip etmediğini bilmek imkansız olacaktır. Pazarlama ilişkilendirmesi, tamamen gizlilikle uyumlu bir dünyada, aynı kullanıcının zaman içinde etkileşimde bulunduğu birden çok kampanya arasında kredi atamaya dayandığından, tüm dönüşümler "son dokunuş" olacaktır. Kimlik eksikliği, pazarlamacıların pazarlama kampanyaları arasındaki etkileşimi veya hangi kampanyanın veya pazarlama kanalı kombinasyonlarının dönüşüme yol açtığını belirlemesinin hiçbir yolunun olmayacağı anlamına da gelir. Tamamen çerezsiz bir dünyada, kampanyalar veya kanal kararları, son dokunuş başarısı daha yüksek olanlara doğru eğilir. İronik bir şekilde, ücretli arama genellikle kullanıcıların dönüştürmeden önce yaptığı son şey olduğundan, muhtemelen en çok kazanacakları şeyken Google, Chrome tarayıcı çerezini silme konusunda ayak sürümektedir!

Dijital analitik açısından bakıldığında, bu senaryo, geleneksel "pazarlama analitiği" ürünlerinin birçok özelliğinin değerini geçersiz kılacaktır. Google ve Adobe Analytics gibi ürünler, kampanyalar, kanallar ve satın alma konusunda kapsamlı özelliklere sahiptir. Amplitude'a eklediğimiz yeni pazarlama özelliklerinin çoğu da değerlerinin bir kısmını kaybeder. Kullanıcı kimliğinin bu yavaş bozulması, endüstrinin son zamanlarda pazarlamadan ürüne kaymasından kısmen sorumludur. Sonuçta, pazarlamanın reklam harcamalarından elde ettiği getiriyi doğru bir şekilde hesaplayamıyorsanız, yöneticilerin bütçeleri pazarlamadan ayırması mantıklıdır. Hiç kimse yatırım getirisi sağladığını kanıtlayamadığı parayı harcamayı sevmez!

Azaltma Taktikleri

Peki, bu pazarlama ilişkilendirme hatası nasıl hafifletilebilir? Google'ın öne sürdüğü hafifletme yaklaşımlarından biri, davranışsal modelleme ve dönüşüm modelleme fikridir. Bunları gelecekteki bir blog gönderisinde daha ayrıntılı olarak ele almayı planlasam da, Google, anonim (rızasız) kullanıcılara ne olduğunutahmin etmekiçin izin verilen kullanıcılar hakkında bilinen verileri kullanmaya çalışıyor. Bu yaklaşımın hayranı değilim çünkü genellikle verilerin yapay olarak oluşturulmasını desteklemiyorum. Bu kaygan bir eğim olabilir. Ayrıca bu yaklaşımın kısa vadeli bir yara bandı olduğunu ve anonim kullanıcıların yüzdesi %100'e çıktığı için işe yaramayacağını düşünüyorum.

Diğer pazarlama ilişkilendirme azaltma yaklaşımı, Artımlılık veya Rastgele Kontrol Denemeleridir (RCT). Bu teknikler, kullanıcınınkimolduğunu bilmeye dayanmamaları açısından ilginçtir. Bunun yerine, bu kullanıcıdan bağımsız teknikler, hangi pazarlama harcamasının başarıya götürdüğünü belirlemek için makine öğrenimi, algoritmalar ve deneyler kullanır. Bu noktada, bu yaklaşımların geniş çapta benimsendiğini görmedim, ancak giderek daha fazla kullanıcı pazarlamacılar için anonim hale geldikçe popülerlik kazanacaklarını umuyorum.

Kullanıcı Elde Tutma Raporlaması

Tekrarlanan web sitesi veya uygulama kullanıcılarını belirlemenin en iyi kısımlarından biri elde tutma raporlamasıdır. Aynı kullanıcının dijital varlığınıza ne sıklıkta geri döndüğünü görmek, aşağıdaki gibi şeyler öğrenmenizi sağlar:

• Hangi kampanyalar sadık kullanıcıları çeker?
• Hangi ürün özellikleri uzun vadeli etkileşim sağlar?
• Tipik ürün kullanım aralığınız nedir?
• Hangi özellikler veya içerik kullanıcı kaybına neden oluyor?

Pazarlama analitiği ürünleri, bazı hafif elde tutma raporları sunarken, bu, ürün analitiği satıcılarının çok daha derine indiği bir alandır. Örneğin genlik, yirmiden fazla akılda tutma raporu permütasyonuna sahiptir.

Ancak, web sitenizdeki veya uygulamanızdaki kullanıcının bugün ilk kez mi yoksa beşinci kez mi orada olduğunu bilmek imkansız hale gelirse, elde tutma raporlaması işe yaramaz hale gelir. Bu senaryoda, her kullanıcı ilk kez kullanıcıymış gibi görünür. Kullanıcıların ne sıklıkta çalkalandığını bilmek imkansız olurdu. Kimlik eksikliği, ürün ekiplerinin özellik kullanımının acemi ve deneyimli kullanıcılar arasında nasıl farklılaştığını anlamasını çok daha zorlaştıracaktır.

Azaltma Taktikleri

Kullanıcıyı elde tutma için en uygun azaltma taktiği, artırılmış kullanıcı kimlik doğrulamasıdır. Yıllardır markalar tembel davrandılar ve müşterilerle olan ilişkilerini reklam ağlarına devrettiler. Örneğin Home Depot, tüm müşterilerinin bir Home Depot hesabına sahip olmasını sağlamak yerine, reklam ağları aracılığıyla aynı kullanıcıları tekrar tekrar bulmak için Google veya Facebook'a para ödüyor. Ancak tanımlama bilgilerinin silinmesi ve gizlilik düzenlemeleri nedeniyle daha fazla kullanıcı anonim hale geldikçe, reklam ağları kullanıcıları doğru bir şekilde tanımlama yeteneklerini kaybeder. Örneğin, Apple ITP'yi piyasaya sürdüğünde, markalar artık Facebook'un kullanıcıları kendileri gibi doğru bir şekilde takip edebileceğine inanmadığından, Facebook reklam gelirinde büyük bir düşüş gördü.

Markalar, kimlik için reklam ağlarına güvenmek yerine kimliği doğrulanmış bir oturum açma yoluyla müşterileriyle 1:1 ilişki kurmanın faydalarını yakında anlayacak. Müşterilerin kimliğini doğrulamasını sağladıktan sonra,tümkullanıcı davranışlarını gizlilikle uyumlu bir şekilde görebilirsiniz. Finansal hizmetler gibi sektörler, finansal web sitelerini ve uygulamaları kullanırken neredeyse her müşteri kimlik doğrulaması yaptığından, kullanıcı kimliğinin ön saflarında yer almıştır. Çoğu kullanıcı mobil uygulamalarını kullanırken kimlik doğrulaması yaptığından, Uber, Doordash vb. gibi dijital yerliler de bunun faydalarını gördüler. Önümüzdeki birkaç yıl içinde, daha fazla marka, hesap oluşturmak için müşterilere ödeme yapmak (veya rüşvet vermek) gerekse bile, oturum açmış hesaplarını artırmanın yollarını bulacaktır. Tüketiciler olarak, farklı marka girişlerimizi hatırlamak için 1Password veya LastPass gibi şifre araçlarını kullanmaya alışmamız gerekebilir!

Kullanıcıyı elde tutmak için bir başka potansiyel azaltma stratejisi, blockchain teknolojisinin kullanılmasıdır. Kullanıcıların kişisel bilgilerini özel bir blok zincirinde sakladıkları ve kullanıcı profillerinin hangi bölümlerini her markayla paylaşacaklarını seçtikleri bir senaryo hayal ediyorum. Bu özniteliklerden biri, gerçek kimliklerini hâlâ gizlerken geçmiştekiyle aynı kullanıcı olduklarını iletebiliyordu. Blockchain, gizlilikten ödün vermeden bir markaya tekrar gelen bir ziyaretçisi olduğunu güvenli bir şekilde söylemenin bir yolu olacaktır. Ancak kullanıcıların bu bilgileri paylaşma karşılığında bir şeyler isteyeceğini umuyorum. Kullanıcılar kimliklerinden para kazanabilir ve verilerinin kontrolünü ele geçirebilir, bu da aracı olarak reklam ağlarını ortadan kaldırabilir. Bir kenara not olarak, yakın zamanda Amsterdam'a taşınmam beni bunu yapan şık bir teknoloji olan DigiD ile tanıştırdı. Hollandalı bir kuruluş veya işletme benim hakkımda bilgiye ihtiyaç duyduğunda, bunu DigiId aracılığıyla yetkilendirebilirim.

Diğer Potansiyel Etkiler

Pazarlama ilişkilendirmesi ve kullanıcıyı elde tutma, tamamen anonim bir dünyadan en çok etkilenenler olsa da, diğer bazı potansiyel etkiler şunlardır:

• Kullanıcı Grupları - Bir oturumda X, diğerinde Y yapan bir kullanıcı grubu oluşturmak imkansız olurdu.
• Kullanıcı Yolculukları – Çok cihazlı, çok oturumlu kullanıcı yolculuklarını görüntüleyemezsiniz.
• Dönüşüm Hunileri – Dönüşüm hunileri yalnızca oturum dönüştürmeyle sınırlı olacaktır.
• Yol Oluşturma – Kullanıcı yollarını oturumlar arasında birleştirmek imkansız olacaktır.
• Deneme – Kullanıcıları yalnızca belirli bir denemede tutabilir veya bir oturumda test edebilirsiniz.
• Kişiselleştirme – İçeriği veya promosyonları geçmiş kullanıcı davranışlarına göre kişiselleştiremezsiniz.
• Yeniden Pazarlama – Dönüşüm gerçekleştiremeyen kullanıcılara (ör. alışveriş sepetinde bırakılan öğeler) yeniden pazarlama mesajları göndermenin hiçbir yolu yoktur.

Özet

Gördüğünüz gibi, dijital analiz endüstrisi büyük ölçüde anonim kullanıcı tanımlamasına bağlıdır. Umarım, anonim kullanıcıları tanımlamanın tamamen imkansız olduğu bir dünyamız olmaz. Bir endüstri olarak, mahremiyet ve kimliğe karşılıklı yarar sağlayan bir çözüm bulacağımızı umuyorum. Ancak başarısızlık analizime dayanarak en kötü durum senaryosunu planlamak istiyorsanız, aşağıdakileri göz önünde bulundurmak isteyebilirsiniz:

• Ürün analitiğine yatırım yapın – Kimlik, pazarlama ve ürün analitiğini etkilerken, pazarlama analitiği daha ciddi şekilde etkilenir. %100 anonim bir dünyada bile, ürün ekipleri, kullanıcıların ürünle nasıl etkileşim kurduğunu, hangi özellikleri kullandıklarını vb. görmek için ürün analitiği verilerinden yararlanmaya devam edebilir. Bunu geri gelen kullanıcılardan zaman içinde görmek bir bonus olsa da gerekli değildir. . Ancak, tüm kullanıcılar anonim ise, pazarlama analitiğinin faydalarının çoğu geçersiz olur.
• İlişkilendirme yaklaşımını değiştirin – Bireysel kullanıcıları izlemeye dayanmayan pazarlama ilişkilendirmesi gerçekleştirmenin bir yolunu bulun.
• Kullanıcı kimlik doğrulamasını artırın – Markalar, müşterilerle 1:1 ilişkiler kurmaya ve onların kimliği doğrulanmış hesaplar oluşturmalarını sağlamaya daha fazla yatırım yapmalıdır.