بازاریابی داده‌محور[1] به استفاده از داده‌های جمع‌آوری‌شده از منابع مختلف برای طراحی استراتژی‌های هدفمند و شخصی‌سازی‌شده اشاره دارد. این رویکرد با تحلیل رفتار مشتری، الگوهای رفتاری و ترجیحات مشتریان را شناسایی کرده و پیام‌ها و پیشنهادهای خاصی برای هر گروه ایجاد می‌کند. تحلیل داده‌های رفتاری مانند تاریخچه خرید و تعاملات آنلاین به بازاریابان کمک می‌کند تا نیازهای واقعی مشتریان را بهتر درک کنند. در واقع، تحلیل رفتار مشتری بخش اساسی از فرایند بازاریابی داده‌محور است که بدون آن، اجرای استراتژی‌های موفق تقریباً غیرممکن است.
در دنیای دیجیتال امروز، بازاریابی داده‌محور به ابزاری کلیدی برای افزایش تعامل مشتری و بهینه‌سازی نتایج بازاریابی تبدیل شده است. با بررسی داده‌های بزرگ، شرکت‌ها می‌توانند الگوها و روندها را شناسایی و تصمیمات تجاری دقیق‌تری اتخاذ کنند. این تحلیل به کسب‌وکارها کمک می‌کند تا رفتار مشتریان را شناسایی و کمپین‌های بازاریابی را بهینه‌سازی کنند و تجربه‌ای شخصی‌سازی‌شده و رقابتی ارائه دهند.
انتقال به بازاریابی داده‌محور نمایانگر تغییر اساسی در رویکرد کسب‌وکارها است. این تغییر نتیجه رشد اینترنت، دستگاه‌های دیجیتال و تجارت الکترونیک است که جمع‌آوری و تحلیل داده‌ها را امکان‌پذیر کرده است. برخلاف بازاریابی سنتی که بر پیام‌های عمومی تأکید داشت، بازاریابی داده‌محور به کسب‌وکارها این امکان را می‌دهد تا تجربیات شخصی‌سازی‌شده برای مشتریان خود ایجاد کنند و کمپین‌های هدفمند و مؤثری که هزینه‌های بازاریابی را بهینه می‌کند، اجرا کنند.
عوامل مختلفی در پذیرش گسترده تحلیل داده‌ها در بازاریابی تأثیر داشته‌اند. یکی از عوامل اصلی، دسترسی روزافزون به داده‌ها است. در دوران دیجیتال، حجم زیادی از داده‌ها از تعاملات مصرف‌کنندگان با برندها در کانال‌های مختلف تولید می‌شود که می‌توانند برای کسب بینش‌های جدید از رفتار مشتریان تحلیل شوند. پیشرفت‌های تکنولوژیکی در ابزارهای تحلیل، مانند یادگیری ماشین، هوش مصنوعی، و تحلیل داده‌های کلان، به کسب‌وکارها این امکان را داده است که داده‌ها را سریع و مؤثر پردازش کرده و الگوهای پنهان در داده‌ها را شناسایی کنند. همچنین، انتظارات مصرف‌کنندگان که به طور فزاینده‌ای به برندها نیاز دارند تا تجربیات شخصی‌سازی‌شده ارائه دهند، باعث شده است که کسب‌وکارها بیشتر از تحلیل داده‌ها بهره‌برداری کنند. در نهایت، تمرکز فزاینده بر بازگشت سرمایه[2] و مسئولیت‌پذیری در بازاریابی نیز از دلایل مهم پذیرش تحلیل داده‌ها است، زیرا این روش امکان اندازه‌گیری و ردیابی عملکرد کمپین‌ها به‌صورت دقیق‌تر را فراهم می‌آورد. پیشرفت‌های تکنولوژیکی مانند رایانش ابری، یادگیری ماشین و هوش مصنوعی نیز در این فرایند نقش مهمی ایفا کرده‌اند، به‌ویژه با فراهم‌آوردن امکان پردازش داده‌های عظیم و ارائه تجربیات شخصی‌سازی‌شده به‌صورت مقیاس‌پذیر.
رفتار مشتری در بازاریابی دیجیتال به اقدام‌ها، ترجیحات و فرایندهای تصمیم‌گیری افراد اشاره دارد که هنگام تعامل با پلتفرم‌ها، محتوا و برندها انجام می‌دهند. برخلاف بازاریابی سنتی که رفتار مشتری از طریق دسته‌بندی‌های جمعیت‌شناختی یا داده‌های فروش استنباط می‌شد، بازاریابی دیجیتال امکان درک دقیق‌تری از نحوه تعامل مشتریان با برندها را فراهم می‌آورد. در دنیای دیجیتال، هر کلیک، جستجو، تعامل در شبکه‌های اجتماعی و خرید آنلاین داده‌هایی تولید می‌کند که قابل‌پیگیری و تحلیل هستند. این داده‌ها به کسب‌وکارها کمک می‌کند تا رفتار مشتریان را تحلیل کرده و استراتژی‌های بازاریابی خود را به طور شخصی‌سازی‌شده‌تری طراحی کنند. تحلیل رفتار مشتری در زمان واقعی، امکان پاسخ سریع به تغییرات ترجیحات و شرایط بازار را فراهم می‌کند و به برندها کمک می‌کند تا تجربیات شخصی‌سازی‌شده ایجاد کنند که به افزایش تعامل، رضایت و وفاداری مشتری منجر شود.
برای درک و بهره‌برداری مؤثر از رفتار مشتری، کسب‌وکارها باید از ابزارها و تکنیک‌های تحلیلی مختلف برای تفسیر داده‌های مشتری استفاده کنند. این ابزارها از پلتفرم‌های تحلیلی وب ساده تا الگوریتم‌های پیشرفته داده‌کاوی و یادگیری ماشین را شامل می‌شوند. پلتفرم‌های تحلیلی وب مانند گوگل آنالتیکس ابزارهای اساسی برای پیگیری و تحلیل ترافیک سایت، تعامل کاربران و نرخ تبدیل هستند و اطلاعاتی در مورد نحوهٔ مرور سایت توسط مشتریان، صفحات پرطرف‌دار، محل‌هایی که کاربران رها می‌کنند و تأثیر کانال‌های مختلف بر ترافیک و فروش ارائه می‌دهند. علاوه بر این، سیستم‌های مدیریت ارتباط با مشتری برای پیگیری و تحلیل تعاملات مشتری در نقاط تماس مختلف حیاتی هستند. این سیستم‌ها داده‌هایی از تعاملات مشتری با تیم‌های فروش، خدمات مشتری، کمپین‌های ایمیلی و شبکه‌های اجتماعی جمع‌آوری می‌کنند و نمایی جامع از سفر مشتری ارائه می‌دهند. تکنیک‌های داده‌کاوی مانند خوشه‌بندی و یادگیری قوانین انجمنی به کسب‌وکارها کمک می‌کند تا الگوهای پنهان در مجموعه‌داده‌های بزرگ را شناسایی کنند. تحلیل پیش‌بینی با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین، به پیش‌بینی رفتارهای آینده بر اساس اقدامات گذشته کمک می‌کند، مانند شناسایی مشتریانی که احتمال دارد از دست بروند و اجرای استراتژی‌های حفظ مشتری پیش از آن.
تحلیل رفتار مشتری بخش اساسی از فرایند بازاریابی داده‌محور است که بدون آن، اجرای استراتژی‌های موفق تقریباً غیرممکن است.
ادغام داده‌های کلان، یادگیری ماشین و هوش مصنوعی روش تجزیه‌وتحلیل رفتار مشتری را متحول کرده است. داده‌های کلان به حجم‌های بزرگ‌داده‌های ساختاریافته و غیرساختاریافته‌ای اطلاق می‌شود که از تعاملات دیجیتال تولید می‌شوند و پردازش و تحلیل آن‌ها با روش‌های سنتی دشوار است. بااین‌حال، با ظهور یادگیری ماشین و هوش مصنوعی، کسب‌وکارها اکنون می‌توانند از قدرت داده‌های کلان برای دستیابی به بینش‌های عمیق‌تر از رفتار و ترجیحات مشتریان بهره‌برداری کنند. الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای تحلیل مجموعه‌های داده بزرگ، شناسایی الگوها و پیش‌بینی بر اساس آن الگوها طراحی شده‌اند. در تحلیل رفتار مشتری، یادگیری ماشین می‌تواند مشتریان را تقسیم‌بندی کرده، رفتارهای آینده را پیش‌بینی کند و استراتژی‌های بازاریابی را در زمان واقعی بهینه‌سازی کند. به‌عنوان‌مثال، الگوریتم‌های یادگیری ماشین می‌توانند تاریخچه خرید، رفتار مرور و فعالیت‌های اجتماعی مشتری را تجزیه‌وتحلیل کرده و پیش‌بینی کنند که کدام محصولات یا خدمات برای مشتری جذاب خواهد بود. این اطلاعات سپس برای ارائه توصیه‌های شخصی‌سازی‌شده به کار می‌رود که احتمال تبدیل بازدیدکننده به خریدار را افزایش می‌دهد. هوش مصنوعی این فرایند را یک گام جلوتر برده و به کسب‌وکارها این امکان را می‌دهد که فرایندهای تصمیم‌گیری را به‌صورت خودکار انجام دهند و تجربیات مشتری را در مقیاس بزرگ شخصی‌سازی کنند. به‌عنوان‌مثال، چت‌بات‌های مبتنی بر هوش مصنوعی می‌توانند به طور لحظه‌ای با مشتریان تعامل داشته، به سؤالات پاسخ دهند، توصیه‌ها ارائه دهند و مشتریان را در فرایند خرید هدایت کنند. هوش مصنوعی همچنین می‌تواند با پردازش متن‌های نقد، پست‌های شبکه‌های اجتماعی و تعاملات خدمات مشتری، احساسات مشتریان را تحلیل کرده و به کسب‌وکارها در ارزیابی رضایت مشتری و شناسایی نقاط قابل‌بهبود کمک کند. ترکیب داده‌های کلان، یادگیری ماشین و هوش مصنوعی به کسب‌وکارها این امکان را می‌دهد که رفتار مشتری را عمیق‌تر درک کرده و بر اساس این بینش‌ها در زمان واقعی عمل کنند. این توانایی در دنیای دیجیتال سریع امروزی که ترجیحات مشتریان و شرایط بازار می‌توانند به‌سرعت تغییر کنند، به‌ویژه ارزشمند است. با بهره‌گیری از این فناوری‌های پیشرفته، کسب‌وکارها می‌توانند از رقبا پیشی بگیرند و تجربیات شخصی شده‌ای ارائه دهند که به نیازهای در حال تغییر مشتریان پاسخ دهد.
بینش‌های به‌دست‌آمده از تحلیل رفتار مشتری از طریق داده‌کاوی تأثیر عمیقی بر تصمیمات استراتژیک بازاریابی دارند. با درک نحوه تعامل مشتریان با برند، عواملی که تصمیمات خرید آن‌ها را تحت‌تأثیر قرار می‌دهند، و موانع موجود، کسب‌وکارها می‌توانند تصمیمات بهتری در مورد تخصیص منابع، طراحی کمپین‌های بازاریابی و بهبود تجربه کلی مشتری بگیرند. یکی از تأثیرات مهم بینش‌های مشتری بر استراتژی بازاریابی، امکان شخصی‌سازی تلاش‌های بازاریابی است که به برندها اجازه می‌دهد تجربیات متناسب با نیازها و ترجیحات فردی مشتریان ارائه دهند. این کار منجر به افزایش تعامل، نرخ تبدیل و وفاداری مشتریان می‌شود. همچنین این بینش‌ها می‌توانند در بهینه‌سازی هزینه‌های بازاریابی و بهبود توسعه محصولات و نوآوری‌ها نیز نقش مؤثری ایفا کنند.
تحلیل داده‌های بزرگ و فناوری‌های نوین در بهینه‌سازی استراتژی‌های بازاریابی و خدمات مشتریدر عصر دیجیتال، داده‌های بزرگ به یکی از منابع اصلی کسب‌وکارها تبدیل شده‌اند. با جمع‌آوری این داده‌ها از منابع آنلاین و موبایلی مانند وب‌سایت‌ها، شبکه‌های اجتماعی و پلتفرم‌های تجارت الکترونیک، شرکت‌ها قادر به تجزیه‌وتحلیل رفتار مشتریان و بهینه‌سازی استراتژی‌های بازاریابی و خدمات خود هستند. فرایند استفاده از این داده‌ها شامل سه مرحله اصلی است: جمع‌آوری، تحلیل و توزیع.
۱. جمع‌آوری داده‌ها
جمع‌آوری داده‌ها اولین مرحله در فرایند بازاریابی داده‌محور است. در این مرحله، شرکت‌ها داده‌ها را از منابع مختلف آنلاین و موبایلی مانند وب‌سایت‌ها، شبکه‌های اجتماعی، پلتفرم‌های تجارت الکترونیک و دیگر منابع مرتبط با رفتار مشتریان جمع‌آوری می‌کنند. این داده‌ها می‌توانند شامل تاریخچه خرید، جستجوها، تعاملات آنلاین و دیگر اطلاعات مرتبط با مشتریان باشند. این جمع‌آوری داده‌ها به شرکت‌ها کمک می‌کند تا رفتار مشتریان را شبیه‌سازی کرده و بر اساس آن استراتژی‌های هدفمندتری پیاده‌سازی کنند.
۲. تحلیل داده‌ها
پس از جمع‌آوری داده‌ها، نوبت به تحلیل آن‌ها می‌رسد. تحلیل داده‌ها به فرایند استفاده از داده‌های جمع‌آوری‌شده برای استخراج بینش‌های مهم و شناسایی الگوهای رفتاری مشتریان اشاره دارد. این مرحله شامل سه نوع اصلی تحلیل است:
- تحلیل توصیفی: بررسی داده‌های گذشته برای درک آنچه که اتفاق افتاده است.
- تحلیل پیش‌بینی‌کننده: پیش‌بینی رفتارهای آینده بر اساس مدل‌های آماری.
- تحلیل تجویزی: ارائه پیشنهادها برای تصمیم‌گیری بهتر در آینده، بر اساس تحلیل‌ها.
این تحلیل‌ها به کسب‌وکارها کمک می‌کنند تا الگوهای رفتاری مشتریان را شناسایی کرده، نیازهای آنان را بهتر درک کنند و استراتژی‌های بازاریابی و خدمات را بهینه کنند.
۳. توزیع داده‌ها
آخرین مرحله در فرایند استفاده از داده‌ها، توزیع داده‌ها است. در این مرحله، شرکت‌ها از فناوری‌های پیشرفته تحلیلی برای توزیع داده‌ها به‌صورت هدفمند و مؤثر استفاده می‌کنند. به‌عنوان‌مثال، تبلیغات برنامه‌ریزی‌شده یا تبلیغات لحظه‌ای به شرکت‌ها این امکان را می‌دهد که تبلیغات خود را به‌صورت خودکار و بر اساس الگوریتم‌ها و حراج‌های لحظه‌ای در رسانه‌های دیجیتال مختلف (موبایل، ویدئو، اجتماعی و غیره) نمایش دهند. همچنین، بلاک‌چین به‌عنوان یک فناوری نوآورانه به حفظ امنیت و شفافیت در توزیع داده‌ها کمک می‌کند و به شرکت‌ها این امکان را می‌دهد که دارایی‌های نامشهود خود را به‌صورت ایمن در بازارهای دیجیتال به اشتراک بگذارند.
در این مرحله، شرکت‌ها با استفاده از این فناوری‌ها می‌توانند داده‌ها را به طور سریع و مؤثر توزیع کرده و از آن‌ها برای بهینه‌سازی استراتژی‌های بازاریابی و خدمات استفاده کنند. همچنین، این فرایندها باید بادقت به مسائل حریم خصوصی و قوانین حفاظت از داده‌ها، مانند مقررات جی.دی.پی.آر[3]در اتحادیه اروپا، توجه کنند.
جدول “چرخه پردازش داده” توضیح می‌دهد که چگونه کسب‌وکارها از داده‌های جمع‌آوری‌شده از رفتار آنلاین و موبایلی برای بهینه‌سازی استراتژی‌های بازاریابی، فروش و خدمات مشتری استفاده می‌کنند.
جدول “چرخه پردازش داده”
|
منابع داده |
مرحله |
| – رفتار کاربران آنلاین و موبایل در زمان واقعی[4]
– سوابق خدمات مشتری[5] – منابع ارجاع و سیستم‌های پیشنهاد محصول[6] – ترجیحات شخصی مصرف‌کنندگان – فعالیت وب‌سایت – شبکه‌های اجتماعی – پلتفرم‌های تجارت الکترونیک[7] – اطلاعات جامع در یک پایگاه‌داده[8] |
جمع‌آوری داده |
| – تحلیل توصیفی[9]
– تحلیل پیش‌بینی[10] – تحلیل تجویزی[11] |
تحلیل داده |
| – تبلیغات برنامه‌ریزی‌شده[12]
– فناوری دفترکل توزیع‌شده بلاک‌چین[13] |
توزیع داده |
شخصی‌سازی استراتژی اصلی در بازاریابی
شخصی‌سازی به‌عنوان یک استراتژی بازاریابی کلیدی شناخته می‌شود که بر تجربه‌ها و ارتباطات متناسب با نیازها و ترجیحات مشتریان تمرکز دارد. این استراتژی به برندها کمک می‌کند تا از تبلیغات عمومی متمایز شوند و ارتباطات معناداری با مصرف‌کنندگان برقرار کنند. شخصی‌سازی باعث بهبود تعاملات مشتری، افزایش وفاداری به برند و در نهایت افزایش فروش و نرخ تبدیل می‌شود، زیرا مشتریان برندهایی را ترجیح می‌دهند که به نیازهایشان توجه کنند. برخی از روش‌های رایج برای شخصی‌سازی از طریق تحلیل داده‌ها عبارت‌اند از:
- هدف‌گذاری رفتاری: این روش شامل پیگیری و تحلیل فعالیت‌های آنلاین مشتریان برای ارائه محتوای مرتبط و پیشنهادها خاص است. به‌عنوان‌مثال، وب‌سایت‌های تجارت الکترونیکی با استفاده از تاریخچه جستجو و خرید مشتریان، محصولات مرتبط را پیشنهاد می‌دهند.
- تحلیل پیش‌بینی: این روش به تحلیل داده‌های گذشته برای پیش‌بینی رفتار آینده مشتریان می‌پردازد. مدل‌های پیش‌بینی می‌توانند مشتریانی که احتمال خرید یا ترک برند دارند را شناسایی کرده و به آن‌ها پیام‌ها یا پیشنهادها شخصی شده ارسال کنند.
- بازاریابی ایمیلی شخصی‌سازی‌شده: با تقسیم‌بندی فهرست ایمیل‌ها بر اساس داده‌های مشتریان، کسب‌وکارها می‌توانند ایمیل‌های هدفمندی ارسال کنند که متناسب با علایق و رفتار مشتریان باشد که این روش موجب افزایش نرخ باز شدن و کلیک می‌شود.
اهمیت تقسیم‌بندی مشتریان در بازاریابی شخصی‌سازی‌شده
تقسیم‌بندی مشتریان نقش اساسی در بازاریابی شخصی‌سازی‌شده دارد. این فرایند شامل تقسیم مشتریان به گروه‌های مختلف بر اساس ویژگی‌های مشترک مانند جمعیت‌شناسی، رفتار یا ترجیحات است. برخی از روش‌های تقسیم‌بندی شامل تقسیم‌بندی جمعیت‌شناختی (سن، جنسیت، درآمد)، تقسیم‌بندی رفتاری (تاریخچه خرید، وفاداری به برند) و تقسیم‌بندی روان‌شناختی (سبک زندگی، ارزش‌ها و نگرش‌ها) است.
تقسیم‌بندی به کسب‌وکارها این امکان را می‌دهد که استراتژی‌های بازاریابی خود را به طور هدفمند برای هر گروه تنظیم کنند که باعث افزایش اثربخشی کمپین‌ها، رضایت مشتری و وفاداری می‌شود. به‌عنوان‌مثال، یک شرکت گردشگری می‌تواند مشتریان خود را بر اساس ترجیحات سفر به گروه‌های مختلف تقسیم کرده و به هر گروه پیشنهادها و محتوای شخصی‌سازی‌شده ارائه دهد.
همچنین، تقسیم‌بندی به کسب‌وکارها کمک می‌کند تا بخش‌های باارزش مشتری را شناسایی کنند که بیشترین تأثیر را بر درآمد دارند و با ارائه تجربیات شخصی‌سازی‌شده برای این بخش‌ها، می‌توانند بازگشت سرمایه و رشد پایدار را افزایش دهند.
ارزیابی اثربخشی بازاریابی داده‌محور
اثربخشی استراتژی‌های بازاریابی داده‌محور با توانایی آن‌ها در افزایش تعامل مشتری، ارتقای تبدیل‌ها و بهبود بازگشت سرمایه اندازه‌گیری می‌شود. با استفاده از تجزیه‌وتحلیل داده‌ها، کسب‌وکارها می‌توانند کمپین‌های بازاریابی هدفمند ایجاد کنند که تجربیات شخصی‌سازی‌شده و مرتبط را به مشتریان ارائه دهد. معیارهایی مانند نرخ کلیک، نرخ تبدیل، ارزش عمر مشتری و رشد فروش برای ارزیابی موفقیت این استراتژی‌ها استفاده می‌شود.
شرکت‌هایی مانند آمازون و نتفلیکس با استفاده از تجزیه‌وتحلیل داده‌ها موفق به شخصی‌سازی پیشنهادهای خود شدند که باعث افزایش وفاداری مشتری و کاهش ریزش مشترکان شد. همچنین در صنعت خرده‌فروشی، تجزیه‌وتحلیل داده‌ها به بهینه‌سازی استراتژی‌های مدیریت موجودی و قیمت‌گذاری کمک کرده است. در صنعت خودروسازی نیز داده‌محور بودن به ایجاد تجربیات خرید شخصی‌سازی‌شده و افزایش فروش منجر شده است.
در آینده، با ادغام هوش مصنوعی و یادگیری ماشین، بازاریابی شخصی‌سازی‌شده به شکل پیشرفته‌تری انجام خواهد شد. تجزیه‌وتحلیل داده‌های لحظه‌ای و ظهور اینترنت اشیا [14]نیز باعث بهبود تجربیات مشتری در تمامی نقاط تماس خواهد شد. بااین‌حال، نگرانی‌های اخلاقی در مورد حریم خصوصی و امنیت داده‌ها اهمیت بیشتری پیدا خواهد کرد و رعایت مقررات مانند مقررات حفاظت از داده‌های عمومی اتحادیه اروپا [15]نقش مهمی در شکل‌گیری آینده بازاریابی داده‌محور خواهد داشت.
نتیجه‌گیری
در نهایت، بازاریابی داده‌محور نحوه تعامل کسب‌وکارها با مشتریان خود را انقلابی کرده است و فرصت‌های بی‌نظیری برای شخصی‌سازی و بهینه‌سازی فراهم می‌آورد. با استفاده از قدرت تجزیه‌وتحلیل داده‌ها، بازاریاب‌ها می‌توانند کمپین‌های مرتبط‌تر و مؤثرتری ایجاد کنند که نتایج بهتری به همراه داشته و بازگشت سرمایه را بهبود دهند. داستان‌های موفقیت شرکت‌هایی مانند آمازون و نتفلیکس پتانسیل بازاریابی داده‌محور را برای تحول صنایع و ایجاد روابط مستحکم‌تر با مشتریان نشان می‌دهد.
با پیشرفت تجزیه‌وتحلیل داده‌ها، بازاریاب‌ها باید با پذیرش فناوری‌های جدید و بهبود استراتژی‌های خود به جلو پیش بروند. اما آن‌ها همچنین باید چالش‌های اخلاقی مربوط به استفاده از داده‌ها را مدیریت کنند و اطمینان حاصل کنند که شیوه‌های آن‌ها با استانداردهای حریم خصوصی در حال تغییر همخوانی دارد. آینده بازاریابی با توانایی برای ایجاد تعادل بین نوآوری و مسئولیت‌پذیری شکل خواهد گرفت که در نهایت منجر به تجربیات مشتری معنادارتر و مؤثرتر می‌شود.
[1] Data-driven marketing
[2] ROI
[3] GDPR
[4] Online and mobile users’ behaviour in real-time
[5] Customer service records
[6] Referral sources and product recommender systems
[7] Ecommerce platforms
[8] Comprehensive information in a database
[9] Descriptive analytics
[10] Predictive analytics
[11] Prescriptive analytics
[12] Programmatic advertisingDistributing data
[13] Blockchain distributed ledger technology
[14] IoT
[15] GDPR
یک چارچوب قانونی است که توسط اتحادیه اروپا در تاریخ 25 مه 2018 به تصویب رسید و هدف آن حفاظت از حریم خصوصی و داده‌های شخصی افراد است. این مقررات برای شرکت‌ها و سازمان‌ها الزامی است و به طور خاص برای تمام سازمان‌هایی که داده‌های شخصی شهروندان اتحادیه اروپا را پردازش می‌کنند، اعم از اینکه در داخل یا خارج از اتحادیه اروپا قرار داشته باشند، اعمال می‌شود.