Data Clean Room — wyjaśnione w maksymalnie 5 minut

Nadchodzi era internetu bez ciasteczek! Jak zatem oszacować skuteczność kampanii reklamowych? Odpowiedzią jest wykorzystanie bezpiecznej przestrzeni danych. Ale jak to zrobić, dlaczego warto i co to właściwie oznacza? Zapraszam do lektury, aby zgłębić temat.

W świecie reklamy internetowej, zarówno sprzedawcy, jak i reklamodawcy, w dużym stopniu polegają na plikach cookie stron trzecich. Jednak w trosce o prywatność użytkowników, firmy technologiczne takie jak Google (Chrome), Apple (Safari), Mozilla oraz Microsoft (Edge) stopniowo wycofują wsparcie dla tych plików.

Reklama oparta na modelu PPC (pay-per-click) wymaga precyzyjnego przypisywania wyników i dokładnej analizy, by uzasadnić swoje działanie. Gdy śledzenie za pomocą plików cookie stanie się niemożliwe, pozyskiwanie danych o kampaniach reklamowych stanie się trudniejsze.

Rozwiązaniem tego problemu jest data clean room, usługa, która może wypełnić lukę po wycofywanych plikach cookie. Czytaj dalej, by poznać szczegóły tego rozwiązania i powiązane z nim koncepcje.

Czym jest data clean room?

Reklamy PPC wykorzystują dane o klientach, pozyskiwane przez pliki cookie stron trzecich, do mierzenia efektów, personalizacji przekazu i precyzyjnego targetowania. Rosnąca liczba cyberataków skłoniła jednak rządy i organizacje na całym świecie do wprowadzenia regulacji ograniczających śledzenie danych użytkowników.

Wiodący producenci przeglądarek internetowych ogłaszają koniec wsparcia dla śledzenia za pomocą plików cookie firm trzecich. Oznacza to zmianę w podejściu do śledzenia zachowań użytkowników w ekosystemie PPC.

Technologia data clean room zastępuje ryzykowną praktykę śledzenia użytkowników za pomocą plików cookie. Firmy mogą teraz uzyskiwać dostęp do danych klientów w sposób kontrolowany, przeprowadzać kompleksowe analizy i bezpiecznie współpracować w zakresie danych. Dzięki temu, możliwe jest śledzenie grupy docelowej z zachowaniem zgodności z RODO i kalifornijską ustawą o ochronie prywatności konsumentów (CCPA).

Data clean room to zamknięte i zaszyfrowane środowisko, w którym marki mogą bezpiecznie korzystać z danych o odbiorcach z hurtowni danych i platform medialnych. W takim środowisku dane są zbierane, oczyszczane, segmentowane i maskowane za pomocą szyfrowania.

W dalszym ciągu możesz łączyć dane firm trzecich z danymi własnymi, bez konieczności uzyskiwania dostępu do nieprzetworzonych danych osobowych, takich jak imię i nazwisko, adres czy lokalizacja.

Dlaczego marki potrzebują usług data clean room?

Data clean room jest najbardziej odpowiednim rozwiązaniem do współpracy w zakresie danych między firmami, w tym danych klientów, bez narażania się na ryzyko prawne związane z ochroną prywatności.

Internauci stają się coraz bardziej świadomi zagrożeń związanych z utratą prywatności i stosują różne narzędzia, takie jak programy blokujące pliki cookie i inne mechanizmy zapobiegające wyciekowi danych osobowych do internetu. Dodatkowo, giganci technologiczni jak Google i Apple wyłączają obsługę plików cookie firm trzecich w urządzeniach, aplikacjach i przeglądarkach.

W związku z tym, data clean roomy są potrzebne, aby rekonstruować ścieżki klientów i odkrywać preferencje użytkowników, wykorzystując dane o odbiorcach w sposób odpowiedzialny.

Popularnym przykładem jest aktualizacja iOS 14 firmy Apple, która uniemożliwiła reklamodawcom wgląd w dane o użytkownikach Facebooka. W efekcie, marketerzy na Facebooku nie mogą precyzyjnie targetować reklam do użytkowników iPhone’a 14. Usługa data clean room pozwala rozwiązać ten problem, z zachowaniem wszystkich przepisów o ochronie prywatności.

Podsumowując, data clean room jest niezbędny dla reklamodawców PPC i menedżerów kampanii z następujących powodów:

• Pomiar efektywności kampanii PPC
• Analiza zachowań klientów i odbiorców
• Segmentacja grup docelowych
• Aktywacja nowych użytkowników

Jak działa data clean room?

Usługodawcy zarządzający data clean roomami lub oprogramowanie typu SaaS, przetwarzają własne dane marek oraz dane o odbiorcach z domów mediowych.

Proces ten obejmuje szyfrowanie, pseudonimizację, segmentację demograficzną, ograniczony dostęp, dodawanie szumu i różnicową prywatność. Finalnie, otrzymujesz zestawy danych umożliwiające śledzenie aktywności odbiorców, trendów rynkowych, wskaźników sukcesu PPC itp., bez łamania przepisów RODO i CCPA.

Oto kluczowe etapy działania:

Agregacja danych

Aplikacja MSP lub SaaS agreguje dane własne (atrybucja, CRM i strony internetowe) oraz dane stron trzecich (partnerzy, wydawcy, marki i sieci medialne) w jednej bazie danych. Następnie, wykorzystuje algorytmy sztucznej inteligencji (AI) i uczenia maszynowego (ML) do sortowania danych. Baza danych przechowuje tylko wartościowe informacje, odrzucając te bezużyteczne.

Anonimizacja danych

Kolejnym krokiem jest anonimizacja danych, tak aby agencja marketingowa lub firma korzystająca z danych o odbiorcach nie mogła zidentyfikować konkretnych osób. Taka anonimizacja nie ma negatywnego wpływu na realizację celów marketingowych, takich jak śledzenie potencjalnych klientów, wysyłanie wiadomości o porzuconym koszyku czy rekonstrukcja podróży użytkownika.

Łączenie danych

Usługodawcy MSP wykorzystują zewnętrzne narzędzia do wzbogacania danych, aby dopasować dane własne do grup docelowych. Dane są szyfrowane, co uniemożliwia dostęp do danych osobowych na tym etapie.

Analityka danych

Aplikacja data clean room sama w sobie dokonuje analizy danych, m.in.:

• Śledzenie atrybucji
• Analiza danych za pomocą biblioteki Pythona
• Analiza wskaźnika skłonności (PSA)

Zastosowania w marketingu cyfrowym

Oczyszczone i dopasowane dane z data clean room mogą być wykorzystane w różnych strategiach PPC. Na przykład, możesz:

• Docierać do właściwej grupy docelowej
• Rozwijać bazę zainteresowanych potencjalnych klientów
• Mierzyć częstotliwość i zasięg reklam

Korzyści z Data Clean Room

Zastąpienie plików cookie innych firm

Coraz więcej firm rezygnuje z plików cookie firm trzecich. Dzięki data clean roomom, marketerzy mogą nadal gromadzić niezbędne dane, korzystając z bezpieczniejszej alternatywy.

Zgodność z przepisami o ochronie danych

Wiele państw wprowadza regulacje chroniące prywatność danych swoich obywateli, jak RODO i CCPA. Data clean roomy są w pełni zgodne z tymi przepisami. Wykorzystując dane z tych usług, działasz w zgodzie z obowiązującym prawem.

Utrzymanie zaufania konsumentów

Odbiorcy końcowi Twoich produktów również mają prawo do prywatności. Wykorzystując dane zebrane za pomocą data clean roomu w celach marketingowych, nie naruszasz ich prywatności. To buduje zaufanie do Twojej marki.

Wzmocnienie relacji strategicznych

Współpraca z partnerami w oparciu o bezpieczne i prywatne metody pozwala usprawnić badania i rozwój, strategię produktu oraz analizę wartości. To otwiera nowe możliwości dla Twojej firmy.

Wykorzystanie różnorodnych zbiorów danych

Reklamodawcy i marketerzy mogą tworzyć niestandardowe grupy odbiorców, bazując na zgromadzonych danych. Lepsza segmentacja odbiorców umożliwia kierowanie reklam do właściwej kategorii klientów.

Pozyskiwanie danych o trendach

Data clean roomy pozwalają marketerom uzyskiwać zagregowane informacje o użytkownikach, co pozwala na obserwację trendów w różnych sektorach. Możesz uzyskać dostęp do danych dotyczących różnych grup użytkowników, danych demograficznych i branż.

Wyzwania związane z Data Clean Room

Interoperacyjność

Główni dostawcy data clean roomów, tacy jak Google i Facebook, udostępniają tylko zagregowane dane dla swoich platform. To tak zwane podejście „ogrodu otoczonego murem”.

Uniemożliwia to łączenie danych z różnych platform.

Brak standaryzacji

Na obecnym etapie rozwoju technologii, brakuje standaryzacji. Różni dostawcy stosują odmienne metody gromadzenia i udostępniania danych. W efekcie, dane uzyskane z różnych platform mogą być w różnych formatach.

Brak danych o jakości

Marketerzy nie mają bezpośredniego dostępu do danych źródłowych. Jakość danych zależy od ich dostawcy i nie można jej zweryfikować.

Nieodpowiednie dla małych grup użytkowników

Data clean roomy nie są w stanie dostarczyć informacji o bardzo małych grupach użytkowników. Firmy ustalają minimalny próg liczby użytkowników, po przekroczeniu którego udostępniane są wyniki. Przykładowo, Google Ads Data Hub wymaga danych od co najmniej 50 użytkowników, aby móc udostępnić połączone wyniki.

Zagrożenia związane z usługami data clean room

Naruszenie danych

Reklamodawcy muszą udostępniać swoje dane platformom data clean room, aby uzyskać szczegółowe informacje. W przypadku naruszenia bezpieczeństwa danych, mogą one dostać się w niepowołane ręce. Konsekwencją mogą być wysokie kary, utrata reputacji i spadek liczby klientów.

Błędy ludzkie

Ręczne zarządzanie platformami data clean room, może skutkować błędami ludzkimi. Niewłaściwe formatowanie zapytań, nieautoryzowany dostęp do danych i przesyłanie ich niezabezpieczonymi kanałami to tylko niektóre z potencjalnych problemów.

Bezpieczeństwo

W zależności od potrzeb danej firmy, dostawcy usług muszą zapewnić bezpieczeństwo na różnych poziomach. W przeciwnym razie może dojść do wycieku danych.

Rodzaje Data Clean Room

# 1. Czysty lub neutralny

Są to data clean roomy zarządzane przez dostawców zewnętrznych, oferowane jako rozwiązania SaaS dla firm, startupów i domów mediowych. W tym przypadku, nie potrzebujesz własnego analityka danych, aby analizować dane.

Takie rozwiązanie zapewnia większą elastyczność i zwrot z inwestycji w technologię bezpiecznego docierania do odbiorców ze spersonalizowanymi reklamami.

Zbiory danych marketingowych z takich rozwiązań możesz wykorzystywać w różnych ekosystemach reklamowych, takich jak Google, Facebook, Amazon, Bing itp.

#2. Ogród otoczony murem

To najpopularniejszy rodzaj data clean roomów. Duże firmy informatyczne, takie jak Google, Facebook i Amazon, posiadają własne. Możesz używać własnych i zewnętrznych danych reklamowych tylko w obrębie wybranego ekosystemu reklamowego.

Na przykład, Google Ads Data Hub (ADH) jest przeznaczony tylko dla ekosystemu Google Ads i nie będzie współpracować z danymi z Amazon czy Facebooka.

#3. Niestandardowe

Dostawcy usług marketingowych w chmurze i przechowywania danych tworzą data clean roomy na potrzeby konkretnych segmentów rynku. Przykładem jest BlueConic, dostawca usług CDP. Dostęp do rozwiązania jest możliwy tylko w ramach platformy BlueConic.

Podobnie, platforma przetwarzania w chmurze Snowflake oraz dostawca oprogramowania marketingowego Epsilon, oferują indywidualne rozwiązania dla swoich obecnych i nowych klientów.

Te rozwiązania nie pozwalają na eksport zbiorów danych do „ogrodów otoczonych murem” i odwrotnie.

Platforma danych klienta (CDP) vs. Data Clean Room

Reklamodawcy i domy mediowe korzystają z platform CDP do gromadzenia i zarządzania danymi o odbiorcach. Data clean roomy mogą poszerzyć i ulepszyć możliwości CDP w przetwarzaniu danych marketingowych. Istnieją między nimi pewne różnice:

Funkcjonalności | CDP | Data Clean Room
Prywatność danych użytkownika | Nominalna, podatna na włamania i wycieki | Praktycznie niemożliwa do złamania lub naruszenia
Typ danych | Własne dane użytkownika z PII | Dopasowane dane pierwszej i trzeciej strony bez PII
Poziom bezpieczeństwa | Podstawowy dostęp oparty na uprawnieniach | Wysoki poziom bezpieczeństwa dzięki szyfrowaniu
Zgodność | Dane skoncentrowane na firmie | Dane przydatne dla każdej firmy, prowadzącej marketing online

Data Clean Room: Alternatywy

Oto kilka alternatywnych rozwiązań:

# 1. Identyfikatory uniwersalne

Stanowią doskonałą alternatywę dla plików cookie, pozwalają reklamodawcom mierzyć efekty kampanii w wielu sieciach reklamowych. Wykorzystują identyfikatory e-mail, generują zaszyfrowane identyfikatory i anonimowo gromadzą dane ze wszystkich głównych platform reklamowych.

#2. Targetowanie kontekstowe

Ta znana, lecz nieco zapomniana metoda, powraca do łask, umożliwiając wyświetlanie reklam w oparciu o kontekst strony, którą odwiedza użytkownik. Skuteczność tej strategii można zwiększyć, włączając w nią dodatkowe dane od wydawcy.

#3. Piaskownica prywatności Google

Platforma ta anonimizuje dane użytkowników i grupuje klientów w oparciu o wspólne cechy. Zapewnia lepszą ochronę prywatności, jednocześnie umożliwiając reklamodawcom prowadzenie i mierzenie efektywności kampanii.

Przyszłość Data Clean Room

Technologia ta stanie się podstawowym narzędziem dla reklamodawców, umożliwiającym precyzyjne targetowanie reklam. Dane uzyskane z data clean roomów będą wykorzystywane do pomiaru wyników kampanii, analizy danych i tworzenia prognoz.

Według firmy Gartner, do 2023 roku 80% reklamodawców z dużymi budżetami reklamowymi, zacznie korzystać z data clean roomów. Giganci technologiczni inwestują w rozwój tej technologii od 2017 roku, aby sprostać rosnącemu zapotrzebowaniu.

Obecnie dostępne usługi to między innymi Google Ads Data Hub, Amazon Marketing Cloud (AMC), InfoSum, Disney Advertising Sales i inne.

Firmy te deklarują dalsze zwiększanie budżetów na rozwój, utrzymanie i marketing data clean roomów.

Uwaga autora na temat Data Clean Room

Według Data Intelo, rynek reklamy PPC będzie rósł o 10% rocznie do 2030 roku. W 2017 roku osiągnął przychody rzędu 14,5 miliarda dolarów. Jednak dotychczasowe technologie personalizacji reklam i śledzenia podróży klientów wkrótce przestaną działać.

Data clean roomy staną się kluczowym narzędziem do optymalizacji PPC, tak jak dzieje się to teraz z innymi technologiami. Spodziewany jest wzrost przychodów w tej dziedzinie na całym świecie. Jeżeli jesteś początkującym marketerem lub agencją marketingu cyfrowego, musisz poznać tę technologię już teraz!

Podsumowanie

Jeżeli jesteś marketerem, właścicielem agencji reklamowej, przedsiębiorcą lub po prostu interesujesz się aktualnymi technologiami dostępu do danych klientów, musisz poznać data clean roomy.

Technologia ta pomoże Ci w przyszłych wysiłkach związanych z analizą kampanii PPC. Dodatkowo możesz skorzystać z usług zarządzanych, jeżeli zdecydujesz się na to rozwiązanie.

Kolejnymi tematami do zgłębienia są najlepsze narzędzia CIAM oraz sprawdzone strategie czyszczenia danych.