取得不到客戶數據？你試過「零方數據」了嗎？
隨著近年來數據領域發生的所有與隱私相關的波瀾，包含2018年 GDPR 帶來的挑戰、iOS 14.5後的隱私政策改變、Facebook 棄用 AMM 計劃、Google 宣布 2023 年停用第三方cookie 時代等等，導致品牌與行銷人員取得第三方數據變得日益困難。因此，由消費者展現意圖並主動提供的「零方數據」成為品牌新的高價值資料來源。
什麼是「零方數據（Zero-Party Data）」？
（在搞懂零方數據前，建議你先了解一、二、三方數據是什麼）
根據Forrester提出的定義，零方數據是：
客戶有意並主動與品牌分享的數據，其中可以包括偏好中心數據、購買意圖、個人背景以及個人希望品牌如何識別他。
因此零方數據其實概念便近似於「意圖數據」，相較過往行銷著重於定義客戶、想了解「客戶是誰？」，意圖數據要問的則是「這個客戶現在想完成什麼？」幫助品牌可以在對的時間觸及到對的人，並且提供他對的解決方案。
零方數據的特性與優勢
- 質量和準確性：由於零方數據直接來自客戶，品牌可以確定客戶希望且有意願品牌接觸
- 相關性：由於零方數據直接來自你的受眾，你可以根據客戶的喜好準確了解客戶希望你如何與他們建立聯繫。
- 便宜：由於它已經存在於你的系統中，因此收集零方數據非常具有成本效益。與其他數據收集類型（第二方和第三方）不同，你幾乎不用花預算在收集零方數據尚，因為只需客戶交出即可。
- 合規：零方數據收集幾乎沒有侵犯隱私權規範的風險，因為除了不論數據的來源或是收集方式都可以明確掌握。
零方數據需要客戶對品牌足夠的信任並願意互動，但是，一旦能掌握它 — — 行銷人員就可以不必透過龐雜的數據處理、分析與猜測，便能獲得答案！為什麼？直接問客戶就對了！如果他們真的喜歡並重視你的品牌，你的消費者將願意並有意地分享他們的意圖。再來，若將其與第一方數據（CRM、電子報點擊率、網頁瀏覽行為等）相結合，便可以更深入洞察，並為每位購物者打造整個客戶生命週期、從線上到線下中每一個消費者觸點的一對一行銷策略及個人化體驗，進而提高客戶的忠誠度。
實際上，不論各行各業的 B2B 和 B2C 公司都可受益於零方數據。金融業者可以針對網站的新訪問者顯示一個簡單的調查「你的業務目標是什麼？」選項包括「管理我的現金流」、「找到合適的貸款」和「獲得新客戶」。
訪問者的回應決定了他們接下來會看到什麼，該金融業者會立即呈現與每個用戶聲明的需求相對應的內容和解決方案。例如，選擇「找到合適的貸款」的訪問者將看到有關如何獲得融資的內容：
或是，服裝零售商也可以提供這樣的調查，以了解更多關於消費者的風格偏好，然後引導消費者選擇他們最喜歡的商品並加以推動轉化：
但正如前面所言，你需要先博取客戶足夠的信任，才能讓他們願意分享這批數據金礦。據Forbes報告指出，超過 90% 的消費者表示，品牌的透明度對他們的購買決定很重要，甚至「當一個品牌承諾完全透明時，有 94%的消費者更願意忠於該品牌。」這就是為什麼誠實和公開透明是品牌與消費者維持長久關係的基石，而在數據保持透明則是贏得客戶信任的第一步。
如何收集零方數據?
你可以從很多種方式收集零方數據，不論線上或線下從問卷調查、民意調查、線上測驗、社群媒體上的互動等等 — — 你可以在官網、IG、App、電子報甚至實體店內等各種渠道中，透過利用這些結合了獎勵機制的互動方式，讓行銷團隊能夠快速、有效率和規模地收集零方數據，並為消費者提供有形價值交換與愉快的體驗：
- 用戶註冊
如果你想針對你的客戶定位和定制你的產品或服務，你可以在新用戶開始使用行動裝置應用程式服務之前引導他們，像 Babbel 的例子：
- 網站
為用戶提供選項來選擇他們從你那裡收到的通信是收集零方數據並建立這種關係的好方法，就像 Wistia 在他們的網站上所做的那樣：
- 社群媒體
使用Instagram的限時動態投票功能是獲得更多零方數據的最快方法之一，可以讓你更深入地了解用戶的偏好和風格。
- In-store
實體店內依然有許多獲取客戶數據的方法。一個例子是為消費者註冊會員卡，並鼓勵他們在購買時使用該卡，這樣品牌就可以在消費者結賬時了解他們的購買偏好。
- 電子郵件行銷／電子報
還有一種獲取零方數據的有趣方法，就是詢問客戶的生日，讓客戶可以在生日這個特別的日子收到一些優惠或驚喜。
- 偏好中心
你可以在電子報訂閱的偏好中心，讓你的消費者決定他們想要收到、不想收到的電子郵件；或是像Yelp的應用內偏好中心詢問用戶他們的飲食習慣等等：
聰明地問問題！
根據Voyantis的數據團隊分享，你可以試著從這些問題開始問起，這些問題的答案可以最顯著的改善你的預測模型，或是提供你足夠的資訊來優化客戶的體驗：
- 您（客戶）是怎麼知道我們的？
- 您最喜歡 XYZ 的哪個品牌（或產品）？（你可以更好地了解客戶今天有興趣的產品是哪些，還可以更深入地了解他們願付價格、他們期望的質量等。）
- 您喜歡（或用過）以下列表中的哪個產品？（給一份你的品牌提供的產品列表，藉此可以看出客戶是忠實鐵粉，還是對你的產品不太熟悉。）
- 你最喜歡XYZ的哪家商店？
- 您願意在 XYZ 上花多少錢？
- 您每週使用多少次 <產品名稱>？
其他像是了解他們的決策過程，看看是什麼影響了用戶的購買決定？例如，他們最喜歡的KOL是誰？或是了解客戶對產品安全的擔憂，尤其如果你提供的是醫療或健康相關產品，這點至關重要。深入了解每個客戶的獨特個人偏好的其他問題，這將幫助您的品牌幫助您更好地使產品/服務滿足他們的需求。
最後，請記得這些……
零方數據是值得收集的數據，是你的買家或用戶願意提供的數據。但請在使用這些數據時保持開放態度，不要向客戶質疑他們的偏好之類的問題。
另外，再次提醒，持久的關係取決於誠實和透明。你可以通過對大眾保持開放、交流和可聯繫來維持組織的透明度，並且你可以與客戶分享你將如何使用他們的數據以及你的品牌將如何保護他們與你共享的信息。
最後，請確保不要一次用大量問題咄咄逼人，反而會使得客戶疏遠關係。你可以像上面的範例一樣，透過僅詢問最有關、最精簡的問題，並隨著時間的推移分散火力，穩健踏實地打造客戶想要的最佳個人化體驗，並且與客戶創造互利雙贏。
數據的跨品牌合作
第三方、第一方、零方數據都不好收集嗎？如果你有信任的品牌合作夥伴，或許可以嘗試與他們進行合作，透過交換彼此的意圖數據，除了可以驗證客戶的意圖或是得到更多洞察，並且可以讓數據效益更加規模化，在跨品牌、跨渠道間打造更完整的個人化體驗。
當然，你不能也不該直接將客戶的資料拿給其他品牌，即使是關係密切的合作夥伴也一樣！這就是為什麼會需要「數據清洗房Data clean room」，透過數據的清洗來達成去識別化的效果，以維護客戶隱私與你給他們的承諾。如此一來，便可以創造品牌本身、消費者、合作夥伴的三贏、甚至多贏的場景！
