Felkészülés a 3rd party cookie nélküli világra: hozzájárulások kezelése

Felkészülés a 3rd party cookie nélküli világra: hozzájárulások kezelése

Tartalomjegyzék

Sok más böngésző után a Google Chrome is kivezeti a 3rd party cookie-k elérhetőségét, ami alaposan felforgatja az online hirdetési iparágat. Ebben a cikkben azt vizsgáljuk meg, milyen alapokra helyezhetjük a nem is olyan távoli jövőben az online marketinget.

Mi van? Mi történik?

Akik ezt a cikket látják először, javasoljuk, hogy olvassák el előző összefoglalónkat arról, hogy mi is van épp folyamatban, mitől olyan fontos inflexiós pont, ahol járunk és hogy milyen tévhitek terjednek online a 3rd party cookie-k kivezetése kapcsán.

A jövő hozzájárulásokon alapul

A megfelelő hozzájárulások begyűjtése a felhasználóktól nem mai feladat, leginkább a GDPR megjelenésével vált szükséges feladattá az Európai Gazdasági Térségen belül és az idén életbe lépett Digital Markets Act adott neki még egy közvetett löketet.

Mindenki látja és valószínűleg tapasztalja is, hogy egyre kevesebb adatot látunk, egyre több a „lyuk”, amit jó lenne valamilyen módon befoltozni. A 3rd party cookie kivezetés csak ronthat ezen a helyzeten. Ennek lehetséges megoldása, amit a nagyobb hirdetési rendszerek már most is alkalmaznak: gépi tanulás.

A gépi tanulás során a rendszerek a megmaradt valós, megfigyelt adatokból készítenek további ún. modellezett adatokat, így segítve minket abban, hogy a teljes valóságot a lehető legnagyobb felbontásban lássuk még akkor is, ha ez már sosem lesz 100%-os.

A „valós, megfigyelt” (=observed) adatok viszont alapvetően azok az adatok, amikkel saját magunk rendelkezünk:

  • egy hírlevél adatbázis feliratkozói
  • egy analitikai rendszer viselkedési adatai (milyen oldalakat nézett meg, hova kattintott, termék interakciók, stb.)
  • egy CRM rendszer számos ügyfél adata
  • stb.

Általánosan elmondható a fenti tételekről, hogy soronként nézve egy konkrét céllal tároljuk őket és ezek a célok nagyon eltérőek lehetnek. A hirdetési rendszerek gépi tanulásával viszont keresztbe kasul szeretnénk kipótolni a hiányzó puzzle darabokat:

  • a CRM-ben tárolt friss adattal jelezni a Google-nek, ki volt az új ajánlatkérő
  • a hírlevél adatbázisból leválogatott, „akik minden hírlevelet elolvasnak” szegmens átadni email címekkel a Meta-nak, hogy célozott Facebook hirdetéseket lehessen futtatni
  • stb.

Technikailag a fenti eseteket összeállítani nem kihívás egy tanult szakinak, a probléma ott van, hogy 2024-ben minden begyűjtött személyes adatot csak olyan céllal lehet felhasználni, amely célhoz a felhasználó hozzájárult.

Ha jogkövető módon szeretnék üzemeltetni a marketing és sales gépezeteinket, akkor bizony nélkülözhetetlen alap feladat átnézni és rendbe tenni a hozzájárulásokat cégünknél.

  • Mikor, milyen adatkezeléshez kérünk hozzájárulást?
  • Mihez szeretnénk felhasználni a frissen beszerzett személyes adatokat?
  • Milyen más rendszerekben lehet még hasznos a frissen begyűjtött adat?

3rd party cookie nélkül mért konverziók és közönségek

Az online marketing kampányok egyik fontos hívó szava volt mindig is az offline megjelenésekkel szemben azok mérhetősége. Ahhoz, hogy ennek a mérhetőségnek a pontossága megmaradjon, pontosabban ne romoljon jelentősen, az általunk gyűjtött és kezelt, tehát 1st party adatok jelentik a lehetséges megoldást.

Jobb konverzió mérés

Az egyik lehetséges felhasználás a konverzió mérések pontosítása. A hogyanról egy külön cikket fogunk készíteni, itt most a megfelelő hozzájárulások kapcsán térnénk ki a lehetőségre.

Amikor ezt a funkciót be fogjuk üzemelni, akkor a pontosabb vásárlás mérés, ajánlatkérés mérés, feliratkozás mérés érdekében jelezni fogjuk a hirdetési rendszereknek, milyen email címmel történt az adott konverzió. Sőt, adott esetben még hozzá fogjuk tenni az esetlegesen tárolt telefonszámot és még pár személyes adatot is. Ezek az adatok a hirdetési rendszerek felé erős titkosítással kerülnek átadásra, mégis, személyes adatot adunk át olyan céllal, amihez nem biztos, hogy hozzájárult a felhasználó akkor, amikor a rendelést lezárta a webshopban vagy visszahívást kért egy ajánlat megbeszélésére.

Pontosabb közönségek

Némely cég nem is tudja, milyen értékes adatvagyonon ül és hogy ezt nem vagy alig használja ki.

Pedig például egy webáruháznál könnyedén lehetne csoportosítani a vásárlókat számos szempont szerint:

  • Akik rendszeresen visszatérnek vásárolni
  • Akik adott márkát preferálják bizonyos termékkategórián belül
  • Akik rendszeresen vesznek pelenkát nálunk, de nedves popsitörlőt (szinte) soha
  • Akik rendszeresen utánvéttel vásárolnak
  • Akik inkább a mobil appot használják a webshop helyett
  • stb.

De egy lead gyűjtéssel foglalkozó cégnél is lehetne mondani példákat:

  • Akiket vissza se sikerült hívni
  • Akikkel sok érintési pont kellett az üzlet lezárásához
  • Akik hamar átfutottak a rendszeren
  • stb.

A lényeg, hogy az egyes csoportok ne legyenek túl kicsik, mert akkor a hirdetési rendszerek nem engedik az adott szegmenst célozni. Általában a legtöbb rendszer legalább 1000 azonosított felhasználót követel meg 1-1 szegmens alkalmazása során, de mivel nem minden általunk átadott email címet tud azonosítani, így érdemes a szegmens méretet legalább 1500-2000 főre belőni.

Azért is érdemes ezt a szegmentálást elvégezni, mert számos olyan CRM és email marketing rendszer létezik, amelyek ma már ezeket a szegmenseket automatikusan át tudják tölteni különféle hirdetési rendszereknek és frissen is tudják őket tartani az adatok folyamatos áttöltésével és frissen tartásával.

Ezek a szegmensek nem csak abban segítenek majd minket, hogy pontosabban érjük el azokat a felhasználókat, akikkel már volt dolgunk, hanem arra is lehetőséget ad, hogy a hirdetési rendszerek jobban meg tudják érteni, kik is valójában a célcsoportunk, ami alapján pontosabban tudnak majd új felhasználókat is célozni számunkra.

Minden esethez megfelelő hozzájárulás kell

Mindkét fenti eset során saját adatbázisunkból adunk át adatot, de láthatóan olyan céllal, amihez alapesetben nem biztos, hogy hozzájárult az illető. Fontos tehát, hogy amikor ezeket a személyes adatokat megszerezzük, gondoljunk minden lehetséges felhasználásra és megfelelő módon kérünk ezekhez engedélyt.

Házi feladat: hozzájárulások rendszerezése

A fentiek alapján máris sok-sok feladat kiesik, ami nélkül lehetetlen tovább menni a 3rd party cookie kivezetéssel kapcsolatos teendőlistán:

  • Meglévő adatbázisok felülvizsgálata
    • Van-e tárolt hozzájárulásunk az egyes tételek mellett?
    • Milyen adatkezeléshez van hozzájárulásunk?
  • Meglévő hozzájárulások bővítése
    • Ahol szükséges, kérjünk hozzájárulást az eredeti céltól eltérő célokra is (pl üzleti eredményesség mérése és testreszabott ajánlatok megjelenítése különféle külső felületen)
  • Hozzájárulás gyűjtés felülvizsgálata
    • Van-e hozzájárulás kérő ablak/sáv a weboldalra és mobil appba először érkező felhasználó felé: ezzel már rég készen kéne lenni, de jobb később, mint soha
    • Milyen adatkezeléshez kérünk hozzájárulást ebben hozzájárulást ebben az ablakban/sávban?
    • Milyen adatkezeléshez kérünk hozzájárulást akkor, amikor a felhasználó rendel/visszahívást kér/feliratkozik/stb.?
  • Meglévő felhasználói adatbázisok szegmentálása
    • Erre fentebb láthat mindenki példákat, ezek alapján lehet érdemes elindulni egy gondolkodással

A fentiek nélkül nem lehet jogszerűen rálépni arra az útra, ami a 3rd party cookie-k kivezetése után segít pontosabban mérni a konverziókat és célzottan elérni a felhasználókat, ezért ennek mindenképpen neki kell esni minél hamarabb.

Az ezt követő lépésekről pedig további cikkekben fogunk írni.

Ha tetszett a cikk, oszd meg kollégáiddal, ismerőseiddel is,  hogy ők is értesüljenek az itt leírtakról:

Tartalomjegyzék

Minősítéseink

Microsoft Advertising Partner 2024

Lehet Téged keresünk?

Data specialista

Oda vagy a számokért, a trendekért? A/B tesztek nélkül nem is tudsz élni? Medior Analytics specialista lehetsz csapatunkban!

Érdekel »

Legfrissebb cikkeink