Транснациональная розничная корпорация, управляющая 1 200 физическими магазинами и экосистемой цифровой коммерции, охватывающей веб, мобильное приложение, электронную почту и социальные каналы, обнаруживает в ходе аудита идентификации, что то, что она считала 28 миллионами уникальных записей клиентов, на самом деле представляет только 16,4 миллиона отдельных лиц, а оставшиеся 11,6 миллиона записей являются дублирующими или фрагментированными профилями, созданными, когда одни и те же клиенты взаимодействовали через разные каналы, используя разные адреса электронной почты, идентификаторы устройств или номера счетов программы лояльности. После внедрения комплексной платформы разрешения идентичности ритейлер консолидирует эти фрагментированные профили в единые представления клиентов, немедленно повышая эффективность email-маркетинга путем устранения 4,2 миллиона дублирующих отправок в месяц и увеличивая точность персонализации с 34 процентов до 87 процентов, генерируя дополнительные 14,8 миллиона $ приписываемой выручки в течение первого года.
Вызов разрешения идентичности в современном маркетинге
Распространение цифровых точек взаимодействия создало фундаментальную проблему фрагментации идентичности, которая подрывает практически каждый аспект маркетинга, основанного на данных. Один потребитель может взаимодействовать с брендом через настольный браузер на работе, используя свою корпоративную электронную почту, просматривать на личном смартфоне, используя другой адрес электронной почты, совершать покупки в магазине кредитной картой, взаимодействовать с рекламой в социальных сетях через специфичные для платформы идентификаторы и получать прямую почту по домашнему адресу. Каждое из этих взаимодействий генерирует отдельную запись данных в разных системах, и без технологии разрешения идентичности маркетологи рассматривают каждую запись как отдельного человека, что приводит к фрагментированным представлениям клиентов, дублированным коммуникациям, неточной аналитике и потраченным впустую расходам на рекламу для аудиторий, содержащих одних и тех же людей, подсчитанных многократно.
Технология разрешения идентичности решает эту проблему с помощью вероятностных и детерминистических алгоритмов сопоставления, которые анализируют сотни сигналов идентичности, чтобы определить, когда несколько записей принадлежат одному и тому же человеку. Детерминистическое сопоставление использует точные совпадения идентификаторов, такие как адреса электронной почты, номера телефонов, идентификаторы лояльности или аутентифицированные учетные данные для входа, чтобы связать записи с почти полной уверенностью. Вероятностное сопоставление использует статистические модели, которые оценивают более слабые сигналы, включая IP-адреса, отпечатки устройств, шаблоны просмотра, данные о местоположении и поведенческие сходства, чтобы сделать вывод о связях идентичности с оценками уверенности, которые количественно определяют вероятность правильного совпадения.
Архитектура графа идентичности и инфраструктура данных
Граф идентичности служит основополагающей структурой данных, которая питает разрешение идентичности клиентов, представляя отношения между различными идентификаторами и людьми, к которым они принадлежат, в виде сети связанных узлов. Каждый узел в графе представляет идентификатор, такой как адрес электронной почты, ID устройства, cookie, номер телефона или почтовый адрес, а ребра между узлами представляют наблюдаемые соединения, например, когда два разных адреса электронной почты используются для входа в одну и ту же учетную запись или когда cookie и ID устройства наблюдаются в одном сетевом сеансе. Граф постоянно развивается по мере поступления новых сигналов идентичности, при этом алгоритмы оценивают каждую новую точку данных, чтобы определить, должна ли она создать новый кластер идентичности, расширить существующий или объединить ранее отдельные кластеры.
Создание и поддержка графа идентичности в масштабе требует сложной инфраструктуры данных, способной обрабатывать миллиарды сигналов идентичности в реальном времени, сохраняя при этом стандарты точности, которые предотвращают ложные слияния от повреждения профилей клиентов. Крупная платформа разрешения идентичности обрабатывает в среднем 340 миллионов событий идентичности в день, каждое из которых требует обхода графа в реальном времени для определения его связи с существующими кластерами идентичности. Система должна балансировать точность, гарантируя, что она не объединяет ошибочно двух разных людей в один профиль, с полнотой, гарантируя, что она не пропускает действительные соединения, которые связали бы фрагментированные записи, принадлежащие одному и тому же человеку. Ведущие платформы достигают показателей точности выше 99,2 процента и показателей полноты выше 94,6 процента с помощью ансамблевых моделей сопоставления, которые объединяют несколько алгоритмических подходов.
Связывание идентичности между устройствами и каналами
Разрешение идентичности между устройствами становится все более сложным, поскольку правила конфиденциальности и политики платформ ограничивают сторонние файлы cookie и идентификаторы мобильной рекламы, которые исторически обеспечивали отслеживание на уровне устройств. Фреймворк App Tracking Transparency от Apple, отказ Google от сторонних файлов cookie в Chrome и различные правила конфиденциальности устранили многие механизмы пассивного отслеживания, на которые платформы разрешения идентичности ранее полагались. В ответ индустрия перешла к стратегиям данных первой стороны, которые приоритизируют аутентифицированные сигналы идентичности, контекстуальные подходы к сопоставлению, которые используют шаблоны просмотра без отслеживания на индивидуальном уровне, и технологии сохранения конфиденциальности, такие как чистые комнаты, которые обеспечивают сопоставление идентичности без раскрытия необработанных личных данных.
Медиакомпания, внедряющая стратегию идентичности первой стороны, поощряет аутентифицированные сеансы через персонализированные рекомендации контента, подписки на новостные рассылки и интерактивные функции, требующие входа в систему. В течение 18 месяцев компания увеличивает свою базу аутентифицированных пользователей с 12 процентов до 47 процентов ежемесячных посетителей, создавая надежную основу идентичности первой стороны, которая обеспечивает точную связь между устройствами без зависимости от идентификаторов третьих сторон. Аутентифицированный граф идентичности соединяет в среднем 3,2 устройства на каждого известного пользователя, позволяя компании предоставлять согласованный опыт персонализации на настольных компьютерах, мобильных устройствах, планшетах и подключенных телевизорах, предоставляя рекламодателям точные показатели охвата и частоты, которые обеспечивают премиальное ценообразование.
Разрешение идентичности с сохранением конфиденциальности
Напряженность между точностью разрешения идентичности и защитой конфиденциальности стимулировала инновации в технологиях сопоставления с сохранением конфиденциальности, которые обеспечивают идентификацию клиентов без раскрытия персональной информации. Чистые комнаты данных обеспечивают безопасную среду, где две стороны могут сопоставлять свои соответствующие данные клиентов, используя зашифрованные идентификаторы, при этом ни одна из сторон не получает доступ к необработанным данным другой стороны. Ритейлер, сопоставляющий свою базу данных клиентов с данными аудитории издателя, может определить совпадение и создать целевые рекламные сегменты без того, чтобы издатель когда-либо видел адреса электронной почты клиентов или ритейлер видел данные о просмотрах издателя.
Передовые криптографические методы, включая безопасные многосторонние вычисления и гомоморфное шифрование, позволяют выполнять операции сопоставления идентичности на зашифрованных данных, гарантируя, что разрешение идентичности происходит без доступа какой-либо стороны к незашифрованной личной информации. Эти методы особенно ценны в регулируемых отраслях, таких как здравоохранение и финансовые услуги, где разрешение идентичности может раскрыть значительную маркетинговую ценность, но должно соответствовать строгим требованиям по защите данных. Компания, предоставляющая финансовые услуги, использующая разрешение идентичности с сохранением конфиденциальности, сопоставляет свою базу данных клиентов с платформами цифровой рекламы без обмена какими-либо личными данными, достигая 89 процентов совпадений при сохранении полного соответствия правилам конфиденциальности в финансовой сфере.
Единые профили клиентов и активация
Конечным результатом разрешения идентичности является единый профиль клиента, который объединяет все известные взаимодействия, транзакции, предпочтения и поведенческие данные для каждого человека в единое, всеобъемлющее представление. Эти профили служат основой для персонализации, сегментации, аналитики и оптимизации клиентского опыта по всем маркетинговым каналам. Единый профиль для розничного клиента может включать его полную историю покупок в онлайн и офлайн каналах, поведение при просмотре веб-сайта, шаблоны взаимодействия с электронной почтой, взаимодействия в социальных сетях, контакты с клиентской службой, активность в программе лояльности и прогнозируемые предпочтения, полученные из моделей машинного обучения, обученных на их поведенческих данных.
Активация единых профилей клиентов по маркетинговым каналам требует синхронизации в реальном времени между платформой разрешения идентичности и нисходящими системами активации, включая рекламные платформы, системы email-маркетинга, движки персонализации веб-сайтов и инструменты клиентского обслуживания. Когда клиент, который просматривал зимние пальто в мобильном приложении бренда, заходит в физический магазин, единый профиль должен позволить сотруднику магазина предоставить соответствующие рекомендации на основе истории онлайн-просмотров клиента, создавая бесшовный омниканальный опыт, который стимулирует лояльность и пожизненную ценность. Ведущие платформы разрешения идентичности достигают задержек синхронизации профиля менее 200 миллисекунд, обеспечивая персонализацию в реальном времени, которая реагирует на поведение клиентов по мере его возникновения, а не полагается на данные пакетной обработки, которые могут быть устаревшими на часы или дни.
