Second Party Data Nedir?

Sayılarla ne demek?

Bir işletmenin birinci taraf verisi, başka bir işletme için ikinci taraf veridir. Aradaki fark verinin kendisinde değil, ilişkinin biçimindedir: veri bir aracı tarafından toplanıp satılmaz; iki işletme arasında, bilinen bir kaynaktan, belirli bir amaçla paylaşılır.

Tipik örnekler tamamlayıcı işletmeler arasında görülür. Bir bebek ürünleri markası ile bir hamilelik uygulaması, bir spor ayakkabı markası ile bir koşu etkinliği organizatörü, bir mobilya markası ile bir konut projesi. Her iki tarafın müşterileri benzer, ama birbirlerinin kitlesine erişimleri yok.

Perakende medya da bu mantıkla çalışır. Büyük pazaryerleri ve perakendeciler, kendi alışveriş verilerini doğrudan dışarı vermeden, bu veriye dayalı reklam alanlarını markalara satar.

Paylaşım biçimleri

İlk satır en eski ama en riskli yöntem. Müşteri listesi başka bir işletmeye verildiğinde, o kişilerin açık rızası ve paylaşımın yasal dayanağı kesin olarak sağlanmış olmalı; aksi halde ciddi bir mevzuat ihlali söz konusu.

İş birliği nasıl kurulur?

1. Tamamlayıcı ortak bulun. Rakip değil, benzer kitle.
2. Amacı yazılı hale getirin. Veri neden ve nasıl kullanılacak?
3. Hukuki dayanağı değerlendirin. Rıza ve bilgilendirme metinleri.
4. Ham veri paylaşımından kaçının. Temiz oda ya da ortak kampanya.
5. Sonuçları birlikte ölçün. Her iki tarafın faydası.

Uygulamada ne oluyor?

En sık hata, müşteri listelerinin bir tablo olarak e-postayla gönderilmesi. Bu yöntem hem güvenlik açığı hem de listedeki kişilerin rızası olmadan yapılan bir aktarım; KVKK açısından ciddi bir risk.

İkinci gözlem, ortak kampanyaların veri paylaşmadan aynı etkiyi yaratması. İki marka birbirlerinin bültenlerinde ya da sosyal medya hesaplarında yer aldığında, hiçbir kişisel veri el değiştirmeden kitleler tanışıyor.

Üçüncüsü, pazaryeri reklamlarının ikinci taraf verinin en yaygın biçimi olması. Pazaryerinin alışveriş geçmişine dayalı hedefleme, markanın kendi başına erişemeyeceği bir satın alma niyeti verisi sunuyor.

Dördüncüsü, ortağın veri kalitesinin sorgulanmaması. Karşı tarafın listesi eski, izinsiz toplanmış ya da şişirilmiş olabiliyor; iş birliğinden önce veri kaynağı ve güncelliği sorulmalı.

Beşincisi, değer paylaşımının net olmaması. Bir taraf veriyi sağlıyor, diğer taraf satış elde ediyor; karşılık tanımlanmadığında iş birliği tek seferlik kalıyor.

Altıncısı, sonuçların ölçülmemesi. Ortak kampanyadan gelen ziyaretçiler etiketlenmediğinde, iş birliğinin gerçekten yeni müşteri getirip getirmediği bilinmiyor.

Yedincisi, temiz oda çözümlerinin küçük işletmelere pahalı gelmesi. Kontrollü eşleştirme ortamları genelde büyük reklamverenler için tasarlanmış; küçük işletmeler için ortak kampanya daha gerçekçi bir başlangıç.

Sekizincisi, iş birliğinin marka algısına etkisinin düşünülmemesi. Müşteri, verisinin başka bir markayla paylaşıldığını fark ettiğinde güveni sarsılabiliyor; şeffaflık iş birliğinin önkoşulu.

Dokuzuncusu, amacın dışına çıkılması. Belirli bir kampanya için paylaşılan veri sonradan başka amaçlarla kullanıldığında, hem anlaşma hem mevzuat ihlal ediliyor.

Onuncusu, sözleşmede silme yükümlülüğünün yer almaması. İş birliği bittiğinde paylaşılan verinin ne zaman ve nasıl silineceği baştan yazılı olmalı.

On birincisi, rakiplerle veri paylaşımı. Kitlesi çok benzer olan rakip markalar arasında veri paylaşımı, müşterilerin birbirine kaymasına yol açabiliyor; ortaklar tamamlayıcı seçilmeli.

On ikincisi, perakende medya verisinin şeffaf olmaması. Pazaryeri reklamlarının raporları platformun kendi ölçümüne dayanıyor; bağımsız doğrulama imkanı sınırlı, sonuçlar toplam satışla karşılaştırılmalı.

Neyi çözmez?

İkinci taraf veri, ortağın müşterileri dışındaki kitleye erişim sağlamaz. Kapsam, ortağın ilişkisi kadar geniştir.

Sıkça sorulan sorular

Birinci taraf veriden farkı ne?

Veri aynı türden; fark, başka bir işletmenin kendi verisini sizinle paylaşması.

Müşteri listesi paylaşmak yasal mı?

Ancak açık rıza ve uygun hukuki dayanakla; hukuk danışmanlığı alınmalı.

Veri paylaşmadan iş birliği olur mu?

Evet; ortak kampanya ve temiz oda yöntemleri ham veri paylaşımını gerektirmez. Yakından ilişkili bir kavram olan Data Clean Room, iki tarafın bireysel veriyi paylaşmadan, gizliliği koruyarak veri eşleştirip analiz yapabildiği güvenli ortamdır.

Bu kavramın bütün resim içindeki yerini Dönüşüm Takibi ve Ölçümleme Rehberi içinde ayrıntılı anlattım.