3 podejścia do łączenia profili podczas rozwiązywania tożsamości

Marketerzy otrzymują więcej różnych sygnałów niż kiedykolwiek od swoich klientów ze względu na rozdrobnione kanały cyfrowe. Radzenie sobie z tym wymaga jasnego podejścia do rozpoznawania tożsamości. W jaki sposób dopasowują identyfikatory i łączą profile klientów? Jak pewni są w meczach? Posiadanie zdefiniowanej strategii prowadzi do lepszej komunikacji z klientami oraz bardziej efektywnego i zyskownego doświadczenia klienta.

Po pierwsze, organizacje powinny przyjąć ramy dla swojej strategii rozpoznawania tożsamości. Może to być najpierw urządzenie, najpierw osoba lub kombinacja tych dwóch. Liczy się to, aby marketerzy byli pewni, że identyfikatory, których używają, pozwalają im zachować widok klienta podczas całej cyfrowej podróży.

Dopasowanie deterministyczne a probabilistyczne

Klienci wchodzący w interakcje z Twoją organizacją za pośrednictwem różnych kanałów cyfrowych mogą spowodować, że jeden klient będzie miał kilka profili w Twoich danych. Połączenie tych profili wymaga znalezienia sposobów na dopasowanie urządzeń, kont cyfrowych i innych identyfikatorów do jednej osoby.

Można to zrobić na dwa główne sposoby.

Dopasowanie deterministyczne. Oznacza to, że będziesz łączyć profile tylko wtedy, gdy dopasowanie jest pewne. Zwykle dzieje się tak, gdy w wielu profilach występuje jeden wspólny identyfikator. Na przykład, jeśli klient złożył zamówienie przy użyciu adresu e-mail, adres pocztowy lub numer telefonu znalezione w tym zamówieniu mogą wskazywać, jakie inne profile należą do tego samego klienta. Te wspólne identyfikatory tworzą dopasowanie deterministyczne.

Jeśli na przykład adres e-mail jest zawarty w profilu klienta, dane tego klienta mogą zostać połączone z informacjami przechowywanymi oddzielnie u dostawcy usług poczty elektronicznej (ESP).

Dopasowanie probabilistyczne. Wiąże się to z łączeniem przez sztuczną inteligencję danych behawioralnych z innymi sygnałami w celu przewidywania prawdopodobieństwa, że ​​poszczególne interakcje z klientami pochodzą od tego samego klienta — bez użycia wspólnego identyfikatora.

„Problem z tego rodzaju dopasowywaniem i całym tego rodzaju ustalaniem tożsamości polega na tym, że w końcu przyjmujesz wiele założeń” – powiedział Greg Krehbiel, konsultant The Krehbiel Group, na konferencji MarTech .

Jednak Krehbiel zwraca uwagę, że nawet dopasowanie deterministyczne nie jest całkowicie niezawodne. Udostępnił przypadek użycia, który wcale nie jest rzadki. Matka Krehbiela poprosiła jego siostrę o pomoc w świątecznych zakupach, więc siostra kupiła prezenty na Amazonie, używając własnego laptopa i karty kredytowej matki. Dopasowanie deterministyczne może doprowadzić do wniosku, że matka korzystała z laptopa córki.

Ustal jedno źródło prawdy

Łączenie profili klientów i dopasowywanie identyfikatorów zawsze wymaga pewnego osądu. Aby było to jak najdokładniejsze, mądrze jest ustanowić jedno źródło prawdy dla danych klientów.

„Chcesz mieć jeden rekord klienta w takim zakresie, w jakim jest to możliwe, a to wymaga połączenia wielu innych rekordów” — powiedział Krehbiel. „A to oznacza, że ​​jeden system musi być jedynym źródłem prawdy dla tej rzeczy, cokolwiek to jest”.

Pomyśl o wszystkich przypadkach użycia dla określonego kanału i gdzie te dane powinny być skonsolidowane. Pomoże to uniknąć redundancji i konkurujących ze sobą źródeł prawdy.

„Jeśli ktoś zmieni adres e-mail w [CRM], czy spowoduje to nadpisanie danych w ESP?” — zapytał Krehbiel.

W niektórych przypadkach scalanie profili nie jest idealnym rozwiązaniem. Na przykład niektórzy klienci wolą mieć wiele e-maili do użytku służbowego i osobistego. W takim przypadku e-maile nie powinny być łączone. Zamiast tego Twoja organizacja powinna myśleć o tym kliencie jako o wielopłaszczyznowej osobie z kilkoma e-mailami.

Kop głębiej: jak firma Penske Media wykorzystuje platformę CDP, aby pomóc reklamodawcom dotrzeć do użytkowników cyfrowych

Ruchoma skala pewności siebie

Dopasowanie deterministyczne i probabilistyczne zależy od zaufania do danych używanych podczas łączenia profili i ustalania tożsamości klienta.

Oznacza to, że marketerzy powinni oceniać swoje zaufanie na ruchomej skali w zależności od przypadków użycia — sposobu, w jaki zamierzają wchodzić w interakcje ze swoimi klientami.

To obliczenie jest ważne, ponieważ istnieją skrajne przypadki, które podważają założenia przyjęte podczas łączenia danych z wielu profili.

„Zawsze istnieją skrajne przypadki” — powiedział Krehbiel. „Jedna osoba ma wiele adresów e-mail, ale czasami jeden adres e-mail ma wiele osób, prawda? Lub znam kilka rodzin, które mają jeden adres e-mail dla całej rodziny. Ogólnie rzecz biorąc, są to skrajne przypadki, o które nie musisz się zbytnio martwić. Jeśli sprawia kłopoty, to nie jest największa sprawa na świecie. A może tak jest – ale musisz myśleć o tych rzeczach w kategoriach przypadków użycia”.

Korzystanie z tej skali ufności pomoże określić prawdopodobieństwo błędnego obliczenia jednego z punktów danych. Na przykład zły adres pocztowy może spowodować jedynie zmarnowanie kosztów przesyłki bezpośredniej. Ale jeśli jest to część informacji o koncie klienta i widzi on zły adres, może mieć większe obawy dotyczące prywatności i sposobu zarządzania danymi przez Twoją firmę.

Ponownie, zależy to od przypadków użycia specyficznych dla Twojej firmy. Inny przykład: jeśli Twoja firma świadczy usługi dostawy żywności, a Twój klient ma alergię na orzeszki ziemne, jest to ważna informacja, którą Twoja firma będzie musiała uzyskać.

Pamiętanie o tych przypadkach użycia pomoże Twojemu zespołowi podejmować najbardziej pewne decyzje dotyczące dopasowywania identyfikatorów, łączenia profili i ostatecznie zapewniania klientom najlepszych wrażeń.

Zarejestruj się na Konferencję MarTech tutaj.