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客户数据管理合规,还是个性化体验?

本文作者:SAP天天事 文章来源:SAP天天事 2021-12-15 11:48

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前言 2021年11月1日,《中华人民共和国个人信息保护法》正式生效,明确指出企业处理个人数据要获取客户的同意,不得因为客户拒绝同意而不提供服务。该法规生效前一个月,各大企业纷纷修改自己的隐私协议,线上获取客户的同意;电商平台巨头也不再向品牌提供客户敏感信息了。这种法规环境下, B2C领域的品牌已经意识到构建第一方客户数据的重要性,开始思考如何基于自己能够掌控的客户360,提升数字化营销能力和个性化客户体验,实现业务持续增长。

     

       从2017年生效的《中华人民共和国网络安全法》,到2021年9月和11月陆续生效的《中华人民共和国数据安全法》和《中华人民共和国个人信息保护法》,再到10月29日,国家互联网信息办公室起草了《数据处境安全评估办法(征求意见稿)》,正式向社会公开征求意见。任何组织和个人发现数据处理者未按照相关规定进行评估向境外提供数据的,可以向省级以上网信部门投诉,举报。 同时,国家也推出了《网络安全等级保护》认证,确保企业符合《中华人民共和国网络安全法》的要求。由此可见,随着个人信息保护相关法规的陆续生效,认证和执行也越来越严格。那么对于品牌来说,该如何合法合规的构建第一方客户数据,逐步提升客户数据管理的成熟度呢?

       目前,中国很多B2C的品牌都是通过渠道或者终端触达消费者,无法合规的收集到第一方客户数据。例如:利用电商巨头的平台做线上销售,以前可以获取订单相关交易数据以及客户相关信息,然后做一些分析和营销。但是由于11月1日推出的《个人信息保护法》,某电商巨头已经修改了隐私协议,会明确告知消费者要收集什么信息和用作什么目的,并获取消费者同意。同时还升级改造了内部平台接口,针对客户关系管理(CRM)类应用不再向品牌提供消费者的个人敏感信息,只提供统一识别ID(UID)。所以很多品牌不得不开始考虑构建第一方客户数据,甚至客户数据平台(CDP)。然而如果没有多渠道和客户互动,也就无法收集到和业务,上下文相关的客户信息,最后CDP也就会变成一个数据仓库或者数据湖,并不能支撑营销或者个性化客户互动的要求。

 

客户数据管理面临的挑战    

虽然客户数据管理不是个新话题,但是在品牌与客户建立可信任的关系方面,面临以下三个巨大挑战。


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·       客户数据管理技术割裂和数据孤岛

       企业应用管理系统中,不同的业务场景存储和管理了不同客户信息,每一次交易或者互动都会有不同渠道的接触点。最早ERP主要侧重于记录订单之后相关的业务流程所必须的,非常值得信赖的客户信息。例如:关键联系人信息,Bill to和Ship to的地址等信息。CRM起源于销售自动化(SFA),侧重于管理那些成单或者还未成单的客户(有单正在跟或者潜在客户),这也是可信任的客户数据。例如:除了类似地址等客户基本信息,还会管理销售过程所需业务数据 – 线索,商机和活动。CRM另外一个重要应用领域是客户/售后服务,需要了解实时客户360,例如:什么时候提过什么投诉,如何解决的等。还需要知道客户相关业务信息,例如:过去买过什么产品,正在买什么产品,过去报价多少等等。这些信息来自于售前、售中、售后相关的流程,是可信任的,主要用于提升服务的效率和客户体验。

       随着移动互联网的普及,和客户互动的渠道也越来越多,客户服务,电商和营销成为B2C领域的多渠道线上互动的重要应用场景。于是除了管理基本的身份,画像,业务等客户数据外,开始出现来自各个渠道的客户行为数据,例如:来自电商的网上行为(加了购物车没有买单),来自服务的非机构化数据(语音,文字,图片,视频等),来自营销的响应行为(是否打开邮件,点击其中链接等)。这些行为数据是数字化营销的重要组成部分,所以营销领域也是做早提出CDP概念的应用场景,并对实时客户360有了明确定义:既包括结构化,可信赖的客户数据,也包括非结构化,模糊的客户数据。同时AI作用在这个实时客户360,可以获取更多客户洞察,自动产生很多标签,进一步丰富实时客户360。

       但是,目前这些系统大都各自独立,所以不得不在客户注册,登录,业务流程,分析洞察等方面做很多的集成,来解决客户数据割裂的问题。但是过去的主数据管理(MDM),数据管理平台(DMP,侧重第三方客户数据的营销工具),数据仓库(DW),数据湖(DL)这些应用都是从IT角度考虑问题,满足不了现在客户数据管理越来越严格的合规性要求,以及个性化互动和营销所需的即时性和上下文相关性的要求。

·       收集和使用客户数据的合规性

      随着高科技在客户互动的不同渠道的应用,收集客户信息,特别是行为数据变得越来越容易。通过摄像头人脸识别获取行为数据(什么时候,到了什么地方,干了什么事);通过移动设备获取位置信息;AI应用于文本,语音,图片,视频等非结构化数据,提炼出客户相关信息或者信号,例如:通过语音识别客户报修信息,自动生成工单等;AI应用于结构化数据可以做推荐和预测,例如:根据过去购买历史记录和网上浏览记录,预测客户购买倾向性和偏好。

       这些丰富的实时客户360数据,被品牌用于数字化营销。由于忽视了尊重客户隐私和权利,以及缺乏个性化互动能力,导致了不好的客户体验。客户不认为自己能够掌控给品牌提供的个人相关数据,也不信任品牌能够正确的使用这些数据,从而加剧了品牌和客户之间的不信任关系。

       个人信息保护法出现有助于改变这种不信任的关系,不断完善的法规明确对品牌提出了越来越严厉的客户数据管理要求,从最早的客户敏感信息的数据安全,到数据必须本地存储的要求,再到必须要清楚告知客户收集什么数据,用作什么目的(客户同意)。全球每个地区的法规都有所不同,品牌需要理解这些法规要求,清楚的定义客户隐私相关数据结构,收集和处理流程,用成熟的客户数据管理解决方案来实现企业统一的客户注册,认证,同意和实时客户360管理,确保符合当地的法规要求的同时,满足提升个性化体验的要求。

·       管理客户数据复杂性和获取洞察的能力

       创建实时客户360(CDP), 首先,要考虑的如何把来自不同系统的客户数据统一在一个地方集中管理起来,也就是集成领域经常所提到的客户数据导入(包括批量和实时方式)。这些客户数据包括:第一方客户画像数据(合法合规的获取),来自业务系统客户活动和行为数据(ERP,CRM,电商,营销等),来自其他业务系统的事件和信号(例如:加入购物车没有买单等)。其次,需要考虑如何支撑客户数据模型的复杂性,如何很容易的扩展模型来支持复杂的客户数据结构?如何实现客户ID的统一,以确保来自各个系统的客户数据能够在CDP中整合成统一的客户视图?最后,如何利用大数据分析和AI,基于已经收集的客户信息作进一步分析和洞察,自动生成相关的标签,丰富实时客户360

客户数据成熟度模型    

       品牌构建第一方客户数据,实现实时客户360的统一管理,是和客户全生命周期上多渠道互动紧密相关的,客户数据管理的成熟度是逐步建立起来的。客户数据管理成熟度模型见下图。


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1.     数字客户身份 – 客户身份和访问管理(CIAM)

       构建第一方客户数据,品牌首先要考虑是否有和客户直接互动的渠道,是否能通过注册和登录的方式来收集客户基本画像信息,特别是联系方式。只有知道了客户是谁,如何联系,才有可能通过营销主动触达。

       客户注册和登录通常是品牌在自己可掌控的客户互动渠道中,使用的首选客户信息收集方式,其技术本身并不复杂,而且作为IT成熟解决方案,已经存在很久了。特别是统一登录认证(SSO)被广泛应用,是链接各个系统中客户数据的重要手段。然而从客户体验的角度来看,会发现大部分企业电商所提供的注册功能体验不好。例如:注册页面包含多个字段信息,除了基本姓名,联系方式(email),还包括以后交易(地址),营销所需的信息(生日)。消费者通常第一次接触品牌,是匿名身份的时候,因为还没有建立起足够的信任关系,是不愿意提供如此详细的,包含个人隐私的个人信息。尽管由于《个人信息保护法》的生效,很多企业已经更改了隐私协议,在注册的时候弹屏提示用户查看隐私协议,然后获取同意,但是体验还是很差。例如:当客户第一次访问品牌网站或应用,弹屏Cookie提示要收集信息,但是不会告知具体收集什么信息,用作什么目的。品牌线上注册页面通常会有两个链接,一个是隐私协议,一个是服务协议,主要用来告知和免责。这些链接会引导客户到长篇大论的文字页面,客户更本看不懂,也无法选择同意收集具体什么信息,如何使用。弹屏只有一个同意和不同意选项,不同意就注册不了,使用不了相关服务。这在《个人信息保护法》里,是明令禁止的。法规规定客户有权利拒绝,品牌不得以此拒绝提供服务。

成熟的CIAM会实现以下功能,以提升客户注册和登录的体验。

·       渐进式客户画像构建

把客户信息收集和关键客户接触点的互动相结合,每一次收集上下文高度相关的客户信息。例如:通过“Light Registration”的方式只收集最基本的,以后互动所需信息(邮件,姓名),在加入购物车时候可以收集地址信息,买单时候可以收集支付信息等。注册后客户第二次访问网站,弹屏收集简单的产品喜好信息,可用于以后的个性化推荐。提供强大的自主服务能力,让客户随时随地更改提供过的信息。通常随着品牌和客户信任关系的增强,客户是愿意提供类似生日这样的隐私信息的,当然品牌要明确告知客户使用目的是什么。

·       社交登录能力

品牌的登录能够支持和全球大部分主流社交平台集成,实现联合登录。例如:注册业务提供社交登录选项,客户选择某一社交平台登录后,部分客户画像会自动同步过来,弹屏让客户补充其他必要信息,然后创建画像,完成注册。对于品牌来说,可以清楚的获取客户的登录历史,以及各个渠道的客户基本画像,以用来以后分析和个性化互动。

 

2.     数据隐私和许可管理 – 企业同意和偏好管理(ECPM)

       同意和偏好管理不是简单的文字描述或者字段信息存储,要符合个人信息保护法规要求,就必须能对照功能到具体客户权利。同意和偏好信息收集贯穿在客户注册,登陆,自助服务等各个环节。它是在充分尊重客户隐私和权利的基础上,由客户决定什么时候提供什么样的数据,什么样的同意。偏好从提升客户体验角度来看更重要,越早收集,就越能指导下游系统以正确方式互动,本质还是客户说了算。

       品牌要从客户那里收集什么同意信息,需要结合地区的个人信息保护法来定义,同时还要思考以后的个性化客户互动(例如:产品推荐)需要收集什么样的信息,用在什么场景(例如:营销),然后明确告知客户,获取相关同意。欧盟GDPR要求很严格,同意和偏好的管理必须很细致和全面。例如:客户可以选择企业通过什么渠道(邮件,电话,APP等),发送什么信息(促销,商品到货提醒,关注商品降价提醒等),什么时候发送(每天/周/月,早/中/晚)。这些都是客户可以选择的,选择的过程和结果,就是收集具体的同意信息。所以,同意信息是结构化的,是和客户要收集的画像信息高度相关的,并紧密结合在一起的,也需要提供渐进式收集和随时随地更改的能力。例如:客户登录后被引导到自助服务页面,客户可以随时修改自己信息和同意偏好,也有更细节的同意和偏好可以进一步设定。以后再次登录后,可以根据其过去收集到的行为数据,进一步弹屏让客户选择他的偏好(这些偏好是个性化的)。

       最后,成熟和专业的CIAM和ECPM解决方案会统一管理的客户画像和同意及偏好,并会同步到下游系统,例如:营销,销售,服务,电商等,各个部门都可以遵照客户的同意和偏好,实现和客户高度个性化的互动,进一步让客户体验到被尊重,从而提升品牌忠诚度,提升客户体验。客户还可以随时访问,下载自己的数据,或者终止同意,甚至要求删除数据。这就是史上最严格的个人信息保护法GDPR所要求的。这样管理的目的除了符合法规要求,更多是对客户隐私和权利的尊重,也就是客户的数据客户自己说了算,实际效果是让客户在于企业交互的过程中,随时感受到被尊重,从而提升了客户体验。

       CIAM和ECPM所管理的客户数据不同于CDP,或者企业常说的客户360,,它是CDP和客户360的一部分,它和CDP可以集成,同意和偏好数据会成为CDP中数据处理控制的主要数据输入,可用来控制激活什么样的客户数据给相关应用,例如:营销,销售,服务等。

3.     统一的,实时的客户360 – 客户数据平台(CDP)

      《个人信息保护法》的正式生效,让很多企业担心这样还能否收集到个性化营销所需的客户360数据。过去,B2C领域是客户360最大的应用领域,各种各样的推荐算法,个性化营销都是基于“不知不觉”中收集到的客户信息。比如:网上浏览行为,注册信息,人脸识别等。基于流量的营销和广告五花八门,都离不开诱导消费或者获取流量。很多不正常的运营“最佳实践”也应运而生。例如:数据杀熟,轰炸式个性化广告推送。当CIAM和ECPM应用后,品牌如何能够在合法合规的基础上,逐步建立起个性化互动所需的实时客户360呢?

       当真正从客户的角度来看,客户信息的获取和收集,是覆盖客户全生命周期的各个接触点的,通过和客户的不断互动,逐步收集,完善和更新实时客户360的过程。这种互动覆盖了和客户接触的线上(电商,营销,服务)和线下(销售和服务)渠道。传统CRM侧重线下,通过销售和服务人员和客户的线下互动,获取相关客户基本信息,例如:在CRM系统,通过业务流程固化获取客户相关的业务数据(线索,商机,订单,服务工单等)。线上渠道提供了更多的自助渠道,固化的流程同样可以收集到客户相关的业务数据。重要的是线上还能收集到客户的行为数据,例如:网上浏览,加购物车等行为,对邮件营销的响应行为等。这些行为数据对应了一些关键事件点,往往是触发个性化营销最佳时机。由此可见个性化营销需要更丰富的数据,即包括客户基本信息,业务数据等结构化,可信赖的数据,又包含客户线上行为和营销响应等非结构化(语音和文字),模糊的数据,还要讲究数据的实时性,这就是最早CDP的起源。

       CDP和客户360一直是个热门话题,企业很多时候是从技术和集成角度在考虑这个问题。然而当深入想想构建CDP和客户360的目的,应用场景是什么的时候,企业会对客户360里面包含的数据类型,范围有更清晰的认识,对于实时性的要求有更清晰的认识。从而会进一步考虑是ETL批量定期导入,还是通过事件触发实时获取;是通过注册收集基本客户信息(登陆认证),还是通过业务流程收集客户相关的业务数据(订单),还是通过问卷收集客户主观反馈(体验数据)。

4.     差异化的智能和洞察 – 客户数据平台(CDP)

       实时客户360里面包含了来自多个客户互动渠道的数据,涵盖大数据分析和AI应用所需的不同纬度和属性。例如:历史交易数据包括客户,产品和二者之间买卖关系;实时的行为数据包含了客户,产品和渠道的关联关系。应用大数据分析或者AI可以做进一步预测,例如:产品喜好,偏爱渠道,购买倾向性,价格敏感度,流失倾向等。根据这些分数可以进一步制定规则,自动生成标签,以便在后面产品/促销推荐时候使用。例如:网站的千人千面和客户受众动态细分等。

      网站千人千面实现的效果取决于收集到客户信息的全面性。例如:除了线上行为和交易,是否有线下交易数据,是否有客户忠诚度相关信息等。还和客户浏览网页习惯有关。例如:从上往下,从左到右浏览。基于这些信息,AI根据数据预测出来产品购买倾向性和偏好等分数高低的不同,推荐相关的产品内容和促销,可以放在不同的页面区域。不同的人同时打开同一页面,看到的内容不一样,这就是网站高度个性化体验呈现的效果。从数字化营销中的客户细分(segmentation)功能来看,营销者可以应用某些预测结果提升细分过程效率和效果,例如:购买倾向性,营销者在做客户细分的时候,利用可视化工具,可以根据目标客户群的购买倾向性分布选取通过email渠道触达最有可能购买的群体,然后策划多阶段的邮件营销。

       所以企业级CDP涵盖的客户数据范围比较广,不是单纯为营销服务的。它是所有客户互动渠道提升个性化体验的基础,除了数字化营销,还包括:电商(线上),门店(线下导购),服务等,CDP可以根据各个渠道的应用场景,有目的激活部分客户数据,发送到相关渠道,实现个性化客户互动。

 

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