3 подхода к объединению профилей при разрешении личности

Маркетологи получают больше различных сигналов, чем когда-либо, от своих клиентов из-за фрагментированных цифровых каналов. Чтобы справиться с этим, требуется иметь четкий подход к разрешению идентичности. Как они сопоставляют идентификаторы и объединяют профили клиентов? Насколько они уверены в матчах? Наличие определенной стратегии ведет к лучшему общению с клиентами и более эффективному и прибыльному обслуживанию клиентов.

Во-первых, организации должны принять основу для своей стратегии разрешения идентичности. Это может быть устройство в первую очередь, человек в первую очередь или их комбинация. Важно то, что маркетологи уверены, что идентификаторы, которые они используют, позволяют им сохранять представление о покупателе на протяжении всего цифрового путешествия.

Детерминистическое и вероятностное сопоставление

Клиенты, взаимодействующие с вашей организацией через разные цифровые каналы, могут привести к тому, что у одного клиента будет несколько профилей в ваших данных. Объединение этих профилей требует поиска способов сопоставить устройства, цифровые учетные записи и другие идентификаторы с одним человеком.

Есть два основных способа сделать это.

Детерминированное соответствие. Это означает, что вы собираетесь объединять профили только в том случае, если совпадение точно установлено. Обычно это происходит, когда один общий идентификатор встречается в нескольких профилях. Например, если ваш клиент сделал заказ, используя адрес электронной почты, почтовый адрес или номер телефона, указанные в этом заказе, могут указать, какие другие профили принадлежат тому же клиенту. Эти общие идентификаторы обеспечивают детерминированное соответствие.

Например, если адрес электронной почты включен в профиль клиента, данные этого клиента могут быть объединены с информацией, хранящейся отдельно у поставщика услуг электронной почты (ESP).

Вероятностное совпадение. Это включает в себя ИИ, объединяющий поведенческие данные с другими сигналами, чтобы предсказать вероятность того, что все отдельные взаимодействия с клиентами происходят от одного и того же клиента — без использования общего идентификатора.

«Проблема с такого рода сопоставлением и со всем этим разрешением идентичности заключается в том, что вы в конечном итоге делаете много предположений», — сказал Грег Кребил, консультант The Krehbiel Group, на конференции MarTech .

Однако Кребил указывает, что даже детерминистическое сопоставление не является полностью надежным. Он поделился случаем использования, который отнюдь не редок. Мать Кребиля попросила его сестру помочь с рождественскими покупками, поэтому сестра купила подарки на Amazon, используя свой собственный ноутбук и кредитную карту матери. Детерминированное сопоставление может привести к выводу, что мать использовала ноутбук дочери.

Установите единый источник правды

При объединении профилей клиентов и сопоставлении идентификаторов всегда требуется некоторое суждение. Чтобы сделать это как можно более точным, целесообразно установить единый источник достоверной информации о ваших клиентах.

«Вы хотите, насколько это возможно, иметь единую запись о клиенте, а для этого необходимо объединить кучу других записей», — сказал Кребил. «И это означает, что одна система должна быть единственным источником истины для этой вещи, чем бы она ни была».

Подумайте обо всех вариантах использования определенного канала и о том, где эти данные следует консолидировать. Это поможет избежать дублирования и конкурирующих источников правды.

«Если кто-то изменит адрес электронной почты в [CRM], будет ли это перезаписано в ESP?» — спросил Кребил.

В некоторых случаях объединение профилей не идеально. Некоторые клиенты, например, предпочитают иметь несколько адресов электронной почты для работы и личных нужд. В таком случае электронные письма не должны быть объединены. Вместо этого ваша организация должна думать об этом клиенте как о многогранной персоне с несколькими электронными письмами.

Копаем глубже: как Penske Media использует CDP, чтобы помочь рекламодателям привлечь цифровых пользователей

Скользящая шкала уверенности

Как детерминированное, так и вероятностное сопоставление зависят от уверенности в данных, используемых при объединении профилей и определении личности клиента.

Это означает, что маркетологи должны оценивать свою уверенность по скользящей шкале в зависимости от вариантов использования — как они намерены взаимодействовать со своими клиентами.

Этот расчет важен, потому что есть крайние случаи, которые подрывают предположения, сделанные при объединении данных из нескольких профилей.

«Всегда есть крайние случаи, — сказал Кребил. «У одного человека есть несколько адресов электронной почты, но иногда у одного адреса электронной почты несколько человек, верно? Или я знаю несколько семей, у которых есть один адрес электронной почты для всей семьи. Вообще говоря, это крайние случаи, о которых вам не нужно слишком беспокоиться. Если это вызывает проблемы, это не самая большая сделка в мире. Или может быть, но вы должны думать об этих вещах с точки зрения ваших вариантов использования».

Использование этой шкалы достоверности поможет определить вероятность неправильного определения одной из точек данных. Например, неправильный почтовый адрес может привести только к напрасной пересылке почтовых отправлений. Но если это часть информации учетной записи клиента, и они видят неправильный адрес, у них могут возникнуть большие опасения по поводу конфиденциальности и того, как ваша компания управляет данными.

Опять же, это зависит от вариантов использования, специфичных для вашего бизнеса. Другой пример: если ваша компания занимается доставкой еды, а у вашего клиента аллергия на арахис, это важная информация, которая потребуется вашей компании, чтобы получить ее правильно.

Помня об этих вариантах использования, ваша команда сможет принимать наиболее уверенные решения по сопоставлению идентификаторов, объединению профилей и, в конечном счете, по обеспечению наилучшего взаимодействия с вашими клиентами.

Зарегистрируйтесь на конференцию MarTech здесь.