First-party data to dane zbierane bezpośrednio przez markę lub retailera w ich własnych kanałach, np. w e-commerce, aplikacji, programie lojalnościowym, w POS, w call center czy w newsletterze. Obejmują zachowania (np. przeglądane produkty, kliknięcia, historia zakupów) i dane transakcyjne, które można powiązać z konkretnym klientem na podstawie zgód i identyfikatora.

Zero-party data, first-party data, third-party data – pojęcia

Zero-party data to dane, które klient podaje świadomie i intencjonalnie, np. preferencje zakupowe, zainteresowania, potrzeby, częstotliwość komunikacji, rozmiary, cele (np. „chcę schudnąć”, „szukam prezentu”). Zwykle pojawiają się w quizach, konfiguratorach, ustawieniach konta, listach życzeń czy krótkich pytaniach po zakupie. Ich wartość polega na tym, że opisują „dlaczego” i „po co”, a nie tylko „co się wydarzyło”.

First-party data to informacje, które marka zbiera bezpośrednio od klientów przez markę, używając do tego własnych kanałów i źródeł. Dzięki bezpośredniej relacji z użytkownikiem dane stają się bezcennym, najbardziej wiarygodnym i wartościowym w kontekście marketingu cyfrowego miernikiem. Skąd pochodzą? To m.in. zebrane dane transakcyjne, behawioralne z analityki internetowej, informacje z formularzy kontaktowych czy zapisy do newslettera. Zrozumienie i wykorzystanie first-party data to fundament dla personalizacji oferty marketingowej oraz efektywnego zarządzania relacjami z klientami. Lepsze zrozumienie potrzeb i preferencji odbiorców pozwala na skuteczne dopasowanie oferty.

Third-party data to dane pochodzące od podmiotów zewnętrznych, wykorzystywane do targetowania poza własnymi kanałami (np. w ekosystemie reklamowym). W praktyce były one często budowane na śledzeniu zachowań użytkownika między serwisami, co dziś jest coraz mocniej ograniczane przez przeglądarki i regulacje.

Nadchodzi koniec third-party data?

Wygaszanie third-party cookies zmienia nie tylko narzędzia marketingowe, ale też logikę budowania przewagi konkurencyjnej. Zasięgowe targetowanie oparte na danych zewnętrznych stopniowo ustępuje podejściu, w którym kluczowe stają się relacje, zgody i jakość własnych zbiorów danych. W praktyce oznacza to mniej skrótów i więcej pracy u podstaw: od strategii danych, przez doświadczenie klienta, po operacje analityczne.

Jednocześnie rośnie znaczenie retailerów jako właścicieli środowisk zakupowych i danych transakcyjnych. Retail media oraz partnerstwa data-driven stają się realną alternatywą dla części działań, które wcześniej opierały się na third-party cookies — ale tylko pod warunkiem dojrzałego podejścia do governance, pomiaru i integracji danych. Ten artykuł porządkuje, czym są dane first-party i zero-party oraz jak marki i handel mogą je przekuć w mierzalną wartość biznesową.

Co właściwie oznacza koniec third-party cookies i dlaczego to ma znaczenie strategiczne?

Third-party cookies przez lata wspierały rozpoznawanie użytkownika między domenami, budowę segmentów oraz atrybucję w otwartym internecie. Ich ograniczanie w przeglądarkach i zaostrzenie wymogów prywatności sprawiają, że wiele dotychczasowych metod targetowania i pomiaru traci skuteczność lub staje się trudniejsze do utrzymania w zgodzie z regulacjami.

Zmiana nie sprowadza się do kwestii technicznej. To przesunięcie ciężaru z danych kupowanych i pośrednich na dane pozyskiwane bezpośrednio – tam, gdzie istnieje relacja z klientem, kontekst, zgoda i możliwość tworzenia wartościowej wymiany: klient udostępnia informacje, a w zamian otrzymuje lepsze doświadczenie, rekomendacje, ofertę lub obsługę.

W konsekwencji rośnie rola strategii danych jako elementu strategii go-to-market. Dla wielu organizacji to moment, w którym trzeba przełożyć zmianę po cookies na konkretne decyzje o architekturze MarTech i analityki: gdzie budowany jest profil klienta (CRM/CDP), jak działa zarządzanie zgodami (Consent Management), w jaki sposób zbierane są zdarzenia i transakcje z kanałów własnych (tagowanie, event streaming, POS/e-commerce), oraz gdzie dane są łączone i wykorzystywane operacyjnie (data warehouse/lakehouse, modele atrybucji, segmentacja).

Równolegle pojawia się potrzeba doprecyzowania modelu operacyjnego: kto jest właścicielem danych i definicji metryk, jak wygląda kontrola jakości (spójność identyfikatora, deduplikacja, kompletność profilu), jakie są standardy aktywacji segmentów w kanałach (marketing automation, e-mail/SMS/push, onsite personalizacja), oraz jak mierzy się wpływ działań bez polegania na śledzeniu między domenami. Innymi słowy, to nie tylko temat zgodności i prywatności, ale praktyczne przeprojektowanie stacku MarTech oraz procesów analitycznych pod realia first-party i zero-party data.

First-party i zero-party data: czym się różnią i jak je rozumieć w praktyce?

Dane first-party to informacje zbierane bezpośrednio przez markę lub retailera w ich własnych kanałach. Mogą obejmować zachowania w serwisie i aplikacji, historię transakcji, interakcje z obsługą klienta, odpowiedzi na kampanie czy dane z programu lojalnościowego. Ich siłą jest możliwość łączenia z kontekstem biznesowym oraz stosunkowo wysoka kontrola nad jakością i zgodami.

Dane zero-party to dane przekazane intencjonalnie przez klienta – na przykład preferencje, potrzeby, deklaracje dotyczące zainteresowań, planów zakupowych czy oczekiwań wobec komunikacji. Wyróżnikiem jest jawność i celowość: klient wie, że udostępnia informacje, a organizacja powinna jasno wyjaśnić, do czego zostaną użyte.

W praktyce obie kategorie działają najlepiej razem. First-party data pozwalają rozumieć realne zachowania, a zero-party data potrafią dokładnie wskazać motywacje, których nie widać w logach i koszykach. Największa wartość powstaje, gdy organizacja umie łączyć oba typy danych w spójne profile i scenariusze działań, a nie traktuje ich jako odrębnych inicjatyw.

Jak marki mogą budować przewagę na danych first-party bez ryzyka przepalania budżetów?

Podstawowym błędem jest zaczynanie od narzędzia, a nie od decyzji biznesowych, które dane mają wspierać. Dane first-party powinny odpowiadać na konkretne cele: poprawę konwersji, wzrost częstotliwości zakupów, ograniczenie churnu, zwiększenie marży na koszyku, lepsze dopasowanie oferty lub stabilniejszy pomiar efektów marketingu.

Dobrym punktem wyjścia jest audyt źródeł danych i ścieżek pozyskania zgód. Należy zidentyfikować, które dane są wiarygodne, gdzie występują luki, jak wygląda ujednolicenie identyfikatorów klienta oraz czy organizacja potrafi spiąć dane online i offline. Dopiero na tej podstawie można projektować use case’y, które da się wdrożyć iteracyjnie i mierzyć ich wpływ.

Co przynosi szybkie efekty? W praktyce warto postawić na:

• uporządkowanie tożsamości klienta w kanałach własnych;
• wdrożenie sensownych zachęt do logowania i utrzymania sesji;
• projektowanie komunikacji opartej o zdarzenia i intencje, a nie tylko o demografię;
• podniesienie jakości danych produktowych i contentu, aby rekomendacje działały lepiej;
• budowa podstaw pomiaru w modelu mieszanym, łącząc eksperymenty, modelowanie i dane sprzedażowe.

Jak retailerzy zmieniają się w podmioty data-driven i co to oznacza dla marek?

Retailerzy dysponują unikalnym zasobem: danymi transakcyjnymi, informacją o dostępności, cenach, promocjach oraz realnym kontekstem zakupowym. To sprawia, że retail media i współpraca danych stają się dla marek atrakcyjne, bo pozwalają docierać do klienta w pobliżu decyzji zakupowej i mierzyć wpływ na sprzedaż w sposób bardziej bezpośredni niż w wielu kanałach otwartych.

Jednocześnie rośnie presja na standaryzację: porównywalność wyników, definicje metryk, transparentność atrybucji oraz zasady wykorzystania danych. Retailerzy, którzy inwestują w jakość danych, governance i ofertę reklamową, mogą monetyzować uwagę i dane, ale muszą utrzymać równowagę między przychodami reklamowymi a doświadczeniem użytkownika.

Dla marek oznacza to konieczność budowy kompetencji w pracy z danymi retailerów, łączenia ich z własnymi zasobami oraz negocjowania zasad współpracy. W praktyce potrzebne są także modele decyzyjne: które kategorie i kampanie realizować w retail media, jak mierzyć efekt inkrementalny i jak unikać kanibalizacji sprzedaży.

Jak pozyskiwać zero-party data bez psucia doświadczenia klienta?

Zero-party data nie zbiera się formularzami dla samej idei zbierania. Klient udostępnia informacje chętniej wtedy, gdy widzi natychmiastową korzyść oraz ma poczucie kontroli. Zamiast długich ankiet lepiej sprawdzają się krótkie interakcje osadzone w ścieżce zakupowej, w obsłudze posprzedażowej lub w programie lojalnościowym.

Warto projektować mechanizmy, które naturalnie generują deklaracje preferencji. Mogą to być quizy dopasowujące produkt, konfiguratory, listy życzeń, selektory stylu, inteligentne filtry, powiadomienia o dostępności, a także ustawienia komunikacji, gdzie klient wybiera częstotliwość i tematykę kontaktu.

Przykładowe zasady projektowe, które ograniczają tarcia, to:

• zadawanie jednego pytania na raz i wykorzystywanie odpowiedzi od razu w doświadczeniu;
• stosowanie języka korzyści oraz prostych wyjaśnień celu przetwarzania danych;
• umożliwienie edycji preferencji i łatwego wycofania zgody;
• unikanie pytań, których nie da się przełożyć na konkretne działania;
• testowanie, czy dany punkt pozyskania informacji nie obniża konwersji.

Czy da się utrzymać skuteczny pomiar marketingu bez third-party cookies?

Skuteczny pomiar jest możliwy, ale wymaga zmiany podejścia. Mniej wiarygodne stają się proste modele atrybucji oparte o pojedyncze identyfikatory użytkownika. Większego znaczenia nabierają metody oparte o dane własne, eksperymenty oraz triangulację źródeł.

Jak wygląda to w praktyce? W wielu organizacjach rośnie rola testów inkrementalności, analiz kohortowych, modelowania marketing mix oraz podejścia opartego o zdarzenia i segmenty klienta. Kluczowe staje się także uporządkowanie definicji KPI: nie tylko kliknięć i kosztu pozyskania, ale też marży, retencji, wartości klienta w czasie i wpływu na penetrację kategorii.

W polskich analizach pomocnicze będą badania prowadzone m.in. przez Hume’s Institute. Takie źródła mogą wspierać kalibrację założeń i interpretację trendów, szczególnie gdy decyzje wymagają zderzenia danych wewnętrznych z szerszym kontekstem rynkowym.

Jakie fundamenty technologiczne i organizacyjne są potrzebne, żeby dane realnie pracowały?

Technologia bez procesu i odpowiedzialności nie daje przewagi. Najczęściej blokadą nie jest brak narzędzi, tylko rozproszenie danych, niespójne identyfikatory, ograniczona jakość atrybutów produktowych oraz brak wspólnych standardów między marketingiem, sprzedażą i IT.

W wielu firmach przełomem jest ustanowienie jasnych reguł zarządzania danymi: kto jest właścicielem danego zbioru, jak wygląda kontrola jakości, jakie są zasady dostępu oraz jak mierzyć wartość biznesową danych. Istotne jest też zbudowanie mapy use case’ów i backlogu rozwojowego, aby inwestycje w data stack wynikały z priorytetów biznesowych.

Co obejmuje praktyczny zestaw fundamentów. Najważniejsze 5 z nich to:

1. Spójny identyfikator klienta i reguły łączenia profili;
2. Zgodność z wymogami prywatności oraz przejrzyste zarządzanie zgodami;
3. Uporządkowane tagowanie zdarzeń w kanałach digital;
4. Model danych, który łączy zachowania, transakcje i kontekst oferty;
5. Procesy analityczne nastawione na decyzje, a nie wyłącznie na raportowanie.

Jak przełożyć dane first-party i zero-party na przewagę rynkową w strategii?

Przewaga nie wynika z samego faktu posiadania danych, ale z szybkości uczenia się i wdrażania działań. Organizacje wygrywają wtedy, gdy potrafią skracać czas od sygnału do decyzji: od identyfikacji segmentu, przez przygotowanie oferty, po egzekucję w kanałach i weryfikację wyników.

W praktyce warto myśleć o danych jako o elemencie strategii kategorii i kanałów. Dla marek oznacza to lepsze zarządzanie portfelem produktów, personalizację w kanałach własnych, precyzyjniejsze planowanie promocji oraz skuteczniejsze partnerstwa z handlem. Dla retailerów oznacza to optymalizację asortymentu, pricingu i promocji na podstawie informacji o popycie oraz tworzenie bardziej wartościowych środowisk reklamowych.

W tym kontekście istotne jest, aby decyzje były osadzone w realiach rynku. PMR Market Experts publikuje cykliczne raporty, które wspierają rozumienie dynamiki kategorii, kanałów i zachowań nabywców. W zależności od potrzeb punktem wejścia mogą być raporty branżowe oraz prognozy rynkowe, a następnie doprecyzowanie działań w trybie projektowym.

Kluczowe wnioski

Zmiana po erze third-party cookies premiuje organizacje, które inwestują w relację z klientem oraz w jakość danych i pomiar. Najlepsze efekty przynosi podejście iteracyjne: najpierw priorytety biznesowe i use case’y, potem architektura i procesy.

• wartość danych first-party rośnie, gdy są zintegrowane z decyzjami handlowymi i marketingowymi;
• zero-party data działają najlepiej, gdy klient widzi natychmiastową korzyść i ma kontrolę;
• retail media wzmacniają rolę retailerów, ale wymagają standardów pomiaru i transparentności;
• pomiar bez third-party cookies jest możliwy, ale częściej opiera się o eksperymenty i modelowanie;
• przewaga konkurencyjna wynika z szybkiego uczenia się i wdrażania, a nie z samej skali zbiorów.

Jak przyspieszyć wdrożenie strategii danych w organizacji?

Wdrożenie warto zacząć od krótkiej diagnozy dojrzałości danych i pomiaru oraz wyboru kilku scenariuszy o największym wpływie na wynik finansowy. Następnie należy zaplanować wspólną roadmapę marketingu, e-commerce, sprzedaży i IT, w której jasno widać zależności: zgody, identyfikacja klienta, integracje, metryki i testy.

W wielu przypadkach kluczowe jest także uporządkowanie współpracy marka – retailer: definicje segmentów, zasady wykorzystywania danych, model rozliczeń oraz sposób mierzenia inkrementalności. Takie tematy zwykle wymagają wsparcia analitycznego i strategicznego, aby uniknąć rozbieżności między deklarowaną skutecznością a realnym wpływem na sprzedaż. W tym obszarze pomocne bywa doradztwo, które łączy perspektywę rynkową z podejściem operacyjnym do danych, pomiaru i wyboru priorytetów.

Jeżeli planujesz decyzje dotyczące strategii danych first-party i zero-party, rozwoju retail media lub zmiany podejścia do pomiaru skuteczności, warto skonsultować kierunek działań i oprzeć go o rynkowe benchmarki.

PMR Market Experts oferuje doradztwo wspierając właścicieli firm, zarządy oraz inwestorów w ocenie potencjału, analizie trendów, projektowaniu portfolio oraz budowie strategii i różnicowania oferty. Nasze know-how pozwala przełożyć trendy post-cookie na konkretne priorytety, roadmapę i kryteria sukcesu.

Zapraszamy do kontaktu

Hume’s Institute to wiedza. PMR Market Experts to doświadczenie. Gdy łączymy siły – Ty zyskujesz przewagę konkurencyjną. Zobacz, jak możemy wspierać Twój biznes.

Hume’s Institute to wiedza. PMR Market Experts to doświadczenie. Gdy łączymy siły – Ty zyskujesz przewagę konkurencyjną. Zobacz, jak możemy wspierać Twój biznes.

Dariusz Śmiejkowski

Chief Executive Officer