許多出版商過去常依賴社交平台以增長流量和推動短期流量激增，但這些策略往往只重視量而非質，導致難以建立有意義的關係或實現長期的互動或收入增長。缺乏有意義的數據或讀者洞察力，個性化的嘗試往往失敗，收入不穩定，訂閱推廣效果不佳，廣告效能不彰。然而，精明的出版商則會充分利用自身的一項重要資產：讀者數據。藉由正確的工具，讀者數據可以成為長期收入的基礎，透過個性化與自動化進行激活。
在媒體和出版行業面臨的持續挑戰中，如訂閱疲乏、新聞規避和信任下降，建立長期忠誠度成為重中之重。年輕一脈偏好新媒體格式如播客和短視頻，出版商必須採用資訊豐富並適應特定頻道的策略。
現代忠誠策略的技術架構
建立長期互動需要數據蒐集與行動的基礎設施，其核心在於個性化、自動化和讀者洞察的有機整合。結合期望和現有數據，可以不斷提升讀者體驗，形成一個雙贏的局面。過去《Texas Monthly》和《Axios》已經證實，透過首方數據管理策略，他們可以更好地個性化讀者體驗，以提高讀者的忠誠度和參與度。
《Texas Monthly》的首方數據成功案例
《Texas Monthly》透過首方數據的蒐集，如電子郵件交互、應用程式使用和內容消費數據，實現了一場相輔相成的行動推廣計畫。他們推出的「Stephenville」真實犯罪播客，成功推動了超過175,000次頁面瀏覽、平均20分鐘的在線時長和超過1.87百萬的播客下載量。這些互動數據幫助該出版商識別哪些內容最受歡迎，也幫助提升了他們的訂閱人數。
《Axios》透過個性化提升訂閱者互動的成功探索
《Axios》則另辟蹊徑，結合零方數據和自動化策略，加強了讀者參與。他們在刊物的新人教程中採用Sailthru的Marigold平台，詢問讀者關注的話題領域，這幫助《Axios》迅速擴展了定向精準的在地新聞稿件訂閱者，從而在首日便增加了超過300,000名新訂閱者。通過確認寄送時間，使其新聞稿立即抵達適合讀者查閱的時段，《Axios》的開封率提高了8%。
個性化與自動化作為數據驅動的互動策略基礎
如今出版商如《Texas Monthly》和《Axios》正活用現代化的讀者忠誠策略，擴大在擁有平台上的數據收集能力，並利用這些數據達成潛在的營收增長。相較於其他付費頻道，這類數據驅動的個性化策略能為廣告主提供精確目標受眾，從而提高CPM且降低不必要的廣告花費。
強調消費者體驗可以讓商業目標達成的戰略併行，而一套高效自動化、數據驅動的策略則能帶來高互動性及更健康的廣告收入和訂閱成長。