作为营销人员拥抱新的privacy-first现实数据驱动营销,数据清洁房间已经崭露头角。他们正日益成为一个重要手段,确保自身的用户数据仍与广告合作伙伴交互时的安全和隐私。
作为一种工具来帮助营销人员从他们的数据中提取最大值post-cookie景观,洁净室数据所代表的价值投资的领域。也就是说,扩大多种选择的空间可以感受到令人生畏。但是理解当前的现实清洁房间和如何最大化其价值可以使这一前景不那么吓人。
越来越多的菜单选项
虽然很多公司已经有了一个名字为自己在数据清洁房间类别,它已成为明显的,没有单一的解决方案,甚至单个数据洁净室模型,将成为行业标准。
IAB技术实验室推出了其数据洁净室(DCR)标准组合支持和定义数字广告的可互操作的洁净室的相互作用。但与此同时,选择继续扩大,以适应每一个可能的用例和营销预算。
不过,对付一个新兴科技范畴是具有挑战性的。谷歌和元一直为广告提供了自己的洁净室解决方案上的围墙花园的平台。但是现在,有些球员会更进一步。
去年秋天,谷歌谷歌公布对(出版商广告商身份和解),它允许品牌方加密,然后匹配客户数据对出版商的加密的读者数据,而不是Google自己的数据。类似地,几个月后,亚马逊宣布推出AWS清洁房间,它允许公司混合数据与其他政党比Amazon自己的媒体属性。
虽然它仍然是早期,这些扩展洁净室的选择是确保整个行业产生连锁效应。在那之前,独立洁净室级别的伙伴关系将激增,和每个品牌协作将很大程度上取决于当事人的需求和现有设置表。
打击的复杂性和灵活性
虽然有些大型品牌和机构将建立专有的洁净室设置,大多数营销组织不能在这个基础设施投资。对许多人来说,一个灵活的策略是有意义的。
品牌开始探索清洁房间应该依靠同行的经验。如果两个组织合作和一个已经建立了用干净的房间选择,使用他们的设置是有意义的,而不是从头开始。
如果品牌发现自己的处境的数据协作需要一个全新的洁净室,指定所有者的关系应该询问潜在的洁净室合作伙伴提供测试包和是否有最低的承诺。
品牌应该避免陷入昂贵的合同,考虑到一个伙伴可能不适应每一个潜在的需求未来数据的伙伴关系。
设定基本规则
品牌与很少或没有经验与清洁房间,现在是时候开始制定一些基本规则。数据治理和合规团队应该给营销人员一个坚实的理解品牌的数据共享房子的规则。例如,你舒服PII级别的共享数据吗?如果没有,你有ID匹配键工作为你的数据吗?预先知道这将帮助和管理潜在的数据范围的合作,因为他们出现。
当设置期望,询问和了解的基本功能和限制选项。洁净室(即便是知名的)可能有一些装配要求,“特别是匹配。他们可能不会提供确定性和概率性匹配他们的结束,这意味着品牌需要把自己的技术或额外的合作伙伴,以便匹配。开始小和使用受信任的伙伴,更容易导航这些复杂性。
有一件事是肯定的:与合作伙伴分享自身的数据仍然是最重要的有效的营销。更多关于数据的营销人员自学清洁房间选择,和更有信心他们在数据共享原则和合作伙伴,成为更好的装备他们将充满自信地前进向前privacy-first营销格局。
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