Zero-party data: как получать заявленные данные клиентов и применять их в маркетинге
Zero-party data — информация, которую клиент намеренно и осознанно сообщает компании: интересы, потребности, планы, предпочтительные каналы связи или требования к продукту. Такие сведения называют заявленными или декларированными данными. Они раскрывают мотивы и намерения, которые нельзя достоверно определить только по покупкам, кликам и просмотрам.
Что относится к zero-party data
Термин популяризировали аналитики Forrester. Компания определяет zero-party data как информацию, которой клиент намеренно и проактивно делится с брендом. К ней относятся:
- интересующие клиента категории товаров и темы контента;
- цели, задачи и критерии выбора продукта;
- предпочитаемые размеры, цвета, стили или характеристики;
- планируемая покупка и ориентировочный срок;
- удобные каналы и частота коммуникации;
- ответы в анкетах, квизах и опросах;
- оценки, пожелания и обратная связь;
- сведения, которые клиент добавил в профиль или центр управления предпочтениями.
Например, интернет-магазин видит, что посетитель изучает туристическую обувь. Это наблюдаемое поведение. Если посетитель отвечает в квизе, что ищет непромокаемую обувь для зимнего похода, компания получает zero-party data — прямо заявленную потребность и контекст покупки.
Контактные данные сами по себе не всегда стоит относить к zero-party data. Email, указанный при регистрации, сообщает, как связаться с человеком, но не раскрывает его намерения. Если в той же форме клиент выбирает интересующие темы рассылки, этот выбор уже относится к заявленным предпочтениям.
Чем zero-party data отличается от других типов данных
Zero-party data компания получает непосредственно от человека — как и другие собственные данные. Раньше такие сведения могли включать в first-party data, однако отдельный термин подчёркивает способ сбора: предпочтения и намерения не наблюдают и не выводят из поведения, а получают от клиента в виде явного ответа. В академической литературе zero-party data также описывают как отдельный класс явной обратной связи, который дополняет first-party data, но не заменяет их.
| Тип данных | Откуда поступают | Примеры |
|---|---|---|
| Zero-party data | Клиент намеренно сообщает информацию | Интересы, цели, намерение купить, желаемая частота рассылок |
| First-party data | Компания фиксирует действия в собственных каналах | Заказы, посещённые страницы, клики, использование приложения |
| Second-party data | Партнёр передаёт собственные first-party data по прямому соглашению | Данные аудитории партнёрской программы |
| Third-party data | Внешний поставщик собирает сведения из сторонних источников | Готовые аудитории, демографические и рыночные наборы данных |
Главное различие между zero- и first-party data — наличие прямого ответа клиента. История заказов показывает, что человек покупал раньше. Ответ в анкете сообщает, что он планирует купить сейчас.
Заявленные предпочтения стоит сопоставлять с реальным поведением. Человек может выбрать тему «путешествия», но регулярно читать материалы только о деловом туризме. Совместный анализ ответа и действий даёт более полный контекст.
Как собирать zero-party data
Основные точки сбора — регистрационные анкеты, квизы, опросы после покупки, формы обратной связи, личный кабинет, программа лояльности, чат-бот и центр управления подписками.
Сбор строится вокруг понятного обмена ценностью. Клиент отвечает на вопросы, а компания использует ответы так, чтобы человек видел результат: получает подходящую рекомендацию, более релевантную рассылку, подобранный тариф или меньше ненужных сообщений. Forrester рекомендует делать такие механики короткими и простыми, а выгоду от передачи информации — очевидной.
Практический процесс состоит из нескольких шагов:
- Определить действие для каждого ответа. Если маркетолог не знает, как применить поле «любимый цвет», собирать его не нужно.
- Задать вопрос в подходящий момент. Предпочтения по товарам уместны перед покупкой, оценка сервиса — после.
- Объяснить результат. Например: «Выберите интересующие темы, чтобы получать только подходящие материалы».
- Связать ответ с профилем, если данные нужны для дальнейшей персональной коммуникации. Иначе сведения останутся отдельной статистикой опроса.
- Зафиксировать источник и дату. Интересы, планы и жизненный контекст меняются, поэтому ответы нужно обновлять.
- Проверить применение. Если клиент выбрал сообщения раз в неделю, а бренд продолжает писать ежедневно, доверие к следующим опросам снизится.
Где применять заявленные данные
Zero-party data особенно полезны в задачах, где поведение не раскрывает причину действия:
- Рекомендации товаров и услуг. Квиз уточняет цель, бюджет и требования, после чего клиент получает подходящую подборку.
- Сегментация. Аудиторию делят по заявленным интересам, задачам, срокам покупки или уровню знакомства с продуктом.
- Персонализация коммуникаций. Тематика и содержание сообщения меняются в зависимости от выбранных категорий, формата контента или этапа выбора.
- Управление подписками. Клиент указывает желаемые каналы, темы и частоту сообщений.
- Исследование аудитории. Опросы раскрывают причины покупки, критерии выбора, ожидания и барьеры.
- Развитие продукта. Ответы показывают, каких функций, вариантов или условий не хватает клиентам.
Ответ должен вести к конкретному правилу. Например, выбор темы «домашние тренировки» добавляет соответствующий признак в профиль. Затем компания включает человека в тематический сегмент и использует нужный контент в рассылках.
Как работать с zero-party data в Altcraft
В Altcraft заявленные сведения можно собирать через формы. В конструкторе доступны короткие и развёрнутые текстовые ответы, поля с одним или несколькими вариантами, выпадающие списки, диапазоны оценок и NPS-опросы. Опубликованную форму можно встроить на сайт с помощью HTML-кода или открыть на отдельной странице по сгенерированной ссылке. Подробнее — в документации конструктора.
В конструкторе Altcraft можно собрать форму или квиз из разных типов вопросов и полей
Элементы формы можно сопоставить с полями профиля — например, ответы о категориях товаров записать в поле «Интересы». Затем по значениям полей можно создавать сегменты и выделять клиентов с определённой целью, интересом или намерением для дальнейших коммуникаций.
Данные из полей профиля также можно подставлять в сообщения: в шаблоне доступны переменные профиля и подписки, а с помощью условий можно показывать разный контент отдельным группам получателей. Подробнее — в документации по персонализации сообщений.
Данные профиля в Altcraft можно подставлять в шаблон сообщения через переменные
Изучите сбор данных через формы, сегментацию и персонализацию на практике — зарегистрируйтесь в Altcraft.
Ограничения zero-party data
Прямой ответ не гарантирует абсолютную точность. Клиент может торопиться, выбирать случайные варианты или сообщать желаемое поведение вместо реального. Исследования показывают, что ответы также зависят от формулировок и структуры опроса. Поэтому заявленные сведения стоит сопоставлять с дальнейшими действиями.
Основные риски:
- Устаревание. Планы, интересы и предпочитаемые каналы меняются.
- Слишком длинные анкеты. Каждый дополнительный вопрос увеличивает усилия со стороны клиента.
- Сбор без применения. Пользователь не видит результата и перестаёт делиться информацией.
- Неясные формулировки. Разные люди могут по-разному понимать один вариант ответа.
- Разрозненное хранение. Ответы из формы, приложения и программы лояльности могут относиться к одному человеку, но оставаться в разных системах.
- Несоответствие слов и действий. Заявленный интерес не всегда совпадает с фактическими покупками и просмотрами.
Если ответы позволяют прямо или косвенно определить человека, при их сборе и использовании необходимо соблюдать требования законодательства о персональных данных. Само по себе добровольное заполнение формы не разрешает бессрочно использовать сведения для любых целей.
Заключение
Zero-party data — сведения о потребностях, намерениях и предпочтениях, которые клиент сообщает компании осознанно. В отличие от наблюдаемого поведения, они отвечают на вопросы «что человек хочет» и «почему он делает выбор».
Практическая ценность появляется, когда каждый ответ связан с конкретным действием: сегментацией, рекомендацией, настройкой частоты сообщений или персонализацией контента. Для дальнейшей персональной коммуникации ответы связывают с профилем клиента в CDP. Заявленные данные нужно регулярно обновлять и сопоставлять с фактическим поведением.
Читайте по теме
