Zero-party data: как получать заявленные данные клиентов и применять их в маркетинге

Что относится к zero-party data

• 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

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.

Как собирать zero-party data

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:

1. Определить действие для каждого ответа. Если маркетолог не знает, как применить поле «любимый цвет», собирать его не нужно.
   
   
2. Задать вопрос в подходящий момент. Предпочтения по товарам уместны перед покупкой, оценка сервиса — после.
   
   
3. Объяснить результат. Например: «Выберите интересующие темы, чтобы получать только подходящие материалы».
   
   
4. Связать ответ с профилем, если данные нужны для дальнейшей персональной коммуникации. Иначе сведения останутся отдельной статистикой опроса.
   
   
5. Зафиксировать источник и дату. Интересы, планы и жизненный контекст меняются, поэтому ответы нужно обновлять.
   
   
6. 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.

Как работать с zero-party data в Altcraft

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 профиля в Altcraft можно подставлять в шаблон сообщения через переменные

Ограничения zero-party data

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.

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

• Как использовать Data Science в маркетинге и бизнесе
  
  
• Чат-бот: что это такое и как его используют в бизнесе
  
  
• Как мы отправляли 4 письма в день и увеличили продажи на 62%