Co to jest rozpoznawanie tożsamości i jak platformy dostosowują się do zmian prywatności?

Rozpoznawanie tożsamości — nauka o łączeniu rosnącej liczby identyfikatorów konsumenckich z jedną osobą podczas interakcji między kanałami i urządzeniami — stała się kluczem do sukcesu marketingowego, a także jest niezbędna do zapewnienia zgodności z przepisami dotyczącymi prywatności konsumentów, takimi jak kalifornijska ustawa o ochronie prywatności konsumentów (CCPA) oraz Ogólnego Rozporządzenia Unii Europejskiej o Ochronie Danych (RODO).

Najważniejsze są platformy rozpoznawania tożsamości, czyli oprogramowanie, które integruje identyfikatory konsumentów w różnych kanałach i urządzeniach w sposób dokładny, skalowalny i zgodny z prywatnością, aby utworzyć trwały i adresowalny profil indywidualny. Platformy do rozpoznawania tożsamości umożliwiają marketerom „zamknięcie pętli” marketingu klientów, analiz i zgodności z kompleksowym, holistycznym spojrzeniem na aktywność we wszystkich punktach kontaktu z klientami i kanałach organizacji. Takie identyfikatory mogą i powinny obejmować sygnały i atrybuty danych zarówno online (urządzenie, e-mail, plik cookie lub identyfikator reklamy mobilnej), jak i offline (imię i nazwisko, adres, numer telefonu).

Dlaczego marketerzy potrzebują platform do rozpoznawania tożsamości?

Przyjęcie przez konsumentów podłączonych głośników, rozwiązań automatyki domowej, inteligentnych telewizorów i urządzeń do noszenia nadal rośnie wykładniczo. Przewiduje się, że do 2023 r. liczba urządzeń podłączonych do sieci IP wzrośnie ponad trzykrotnie w stosunku do światowej populacji, przy 3,6 urządzeń sieciowych na mieszkańca, zgodnie z rocznym raportem internetowym Cisco, 2018-2023.

W tym konkurencyjnym środowisku ważne jest, aby marketerzy marki rozumieli, które urządzenia online i zachowania offline należą do konsumenta, a także kim jest ten konsument. Za każdym razem, gdy konsument wchodzi w interakcję z marką – niezależnie od kanału – innej osobie może zostać przypisany inny identyfikator (zwany również kluczem). Te identyfikatory mogą obejmować adres e-mail, adres IP lub adres fizyczny, a także numer telefonu komórkowego, znacznik cyfrowy lub plik cookie.

Jednak dokładne rozpoznanie tożsamości konsumentów okazało się wyzwaniem dla większości marketerów marek. Firma Forrester odkryła, że ​​71% marketerów marek ma trudności z utrzymaniem dokładnego identyfikatora konsumenta w miarę upływu czasu i poprzez zmiany. Niemal tak samo wielu marketerów twierdzi, że ma trudności ze zrozumieniem, jak duża część ich adresatów jest aktywna i osiągalna online.

Wyzwanie to może stać się jeszcze trudniejsze, ponieważ firmy technologiczne wprowadzają zmiany, które zasadniczo wypierają pliki cookie innych firm — jeden z kluczowych identyfikatorów, który był używany do łączenia danych tożsamości. Google ogłosił plany wycofania plików cookie innych firm w swojej przeglądarce Chrome pod koniec 2023 roku. Apple ma podobne plany dotyczące IDFA, swojego identyfikatora dla reklamodawców.

Co robią platformy rozpoznawania tożsamości

Platformy do rozpoznawania tożsamości wspierają procesy marketingowe związane z targetowaniem, pomiarami i personalizacją zarówno dla znanych, jak i anonimowych odbiorców w kanałach cyfrowych i offline. Większość dostawców platform do rozpoznawania tożsamości dla przedsiębiorstw oferuje następujące podstawowe funkcje i możliwości:

• Wprowadzanie danych (w tym dopasowywanie online/offline).
• Zastrzeżony wykres tożsamości.
• Własność klienta danych własnych.
• Stały dowód osobisty i/lub gospodarstwo domowe.
• Zgodność z przepisami dotyczącymi prywatności.
• Interfejsy API do integracji systemów innych firm.

Sprzedawcy zaczynają różnicować swoje platformy, oferując bardziej zaawansowane funkcje, czasami wymagające dodatkowych inwestycji, które obejmują między innymi:

• Dopasuj ocenę pewności siebie.
• Prywatne (first-party) i/lub drugiej strony spółdzielcze grafy tożsamości.
• Gotowe połączenia z platformami martech/ad tech.
• Przyjrzyjmy się dokładniej tym możliwościom platformy.

Wprowadzenie danych

Wprowadzanie danych to pierwszy krok w procesie rozpoznawania tożsamości. Dane klientów są zazwyczaj wprowadzane za pośrednictwem bezpiecznego przesyłania plików (SFTP), chociaż kilku dostawców zapewnia również bezpośredni transfer API lub synchronizację pikseli. Dane przetwarzane są w celu ustalenia uniwersalnego spojrzenia na klienta i obejmują:

• Dopasowywanie poszczególnych identyfikatorów na wykresie tożsamości (patrz poniżej), aby powiązać klienta z jego interakcjami w różnych punktach styku, w szczególności online i offline.
• Pomijanie nierozwiązanych identyfikatorów i danych interakcji do potencjalnego wykorzystania w przyszłości.
• Haszowanie lub tokenizowanie informacji umożliwiających identyfikację osób za pomocą anonimowego identyfikatora klienta.
• Łączenie dopasowanych identyfikatorów z uniwersalnym identyfikatorem reprezentującym profil klienta i wszystkie powiązane z nim atrybuty.
• Weryfikacja dokładności dopasowań do wcześniej ustalonego „zbioru prawdy” danych referencyjnych, o których wiadomo, że są precyzyjne i dokładne.

Większość dostawców zapewnia trwałe identyfikatory klientów podczas procesu rozpoznawania tożsamości, co oznacza, że ​​identyfikator podąża za osobą (lub gospodarstwem domowym) nawet po zmianie identyfikatorów, co jest nieuniknione. Na przykład, gdy pliki cookie przeglądarki wygasną lub zostaną usunięte lub klienci kupują i używają nowych urządzeń, identyfikator klienta pozostanie taki sam. Trwałość ma również kluczowe znaczenie dla umożliwienia analizy czasowych szeregów czasowych, takich jak analiza rezygnacji. Algorytmy dopasowywania różnią się między dostawcami, przy czym dopasowywanie ustala się za pomocą metod probabilistycznych lub deterministycznych lub kombinacji obu. Dopasowywanie deterministyczne opiera się na wyraźnych powiązaniach między identyfikatorami, takimi jak adres e-mail używany do logowania się w witrynie lub aplikacji mobilnej i może być powiązany z otrzymanym plikiem cookie lub identyfikatorem reklamy mobilnej (MAID). Dopasowanie probabilistyczne opiera się na niejawnych powiązaniach między identyfikatorami, takimi jak plik cookie na pulpicie i MAID, oba powiązane z adresem IP w domu. Celem jest uwzględnienie wielu sygnałów, takich jak lokalizacja i historia przeglądania.

Oba podejścia mają swoje plusy i minusy, które należy wziąć pod uwagę przy wyborze platformy do rozwiązywania tożsamości. Dopasowywanie deterministyczne przyjmuje wielokanałowy widok, który próbuje połączyć identyfikatory w interakcjach cyfrowych i offline. Skalowanie może być trudne i podatne na niedokładności. Dopasowanie probabilistyczne może „wyeliminować” niedokładne dane, ponieważ analizuje różne punkty danych w porównaniu z dopasowaniami binarnymi. Jego wadą jest to, że ogranicza się do punktów styku online. Niektórzy dostawcy stosują podejścia do rozwiązywania tożsamości hybrydowych, które próbują zrekompensować deterministyczne i probabilistyczne słabości, jednocześnie wykorzystując ich zalety. Wykorzystuje powiązania deterministyczne i probabilistyczne, a następnie łączy oba zestawy powiązań, tworząc nowe, połączone klastry.

Wielu dostawców udostępnia potencjalnym klientom swoje ogólne współczynniki dopasowania. Kilku dostawców idzie o krok dalej, zapewniając klientom konfigurowalne algorytmy dopasowywania lub oceny ufności (jak prawdopodobne jest, że dopasowania są dokładne) w oparciu o ich konkretne własne dane klientów i profile jakości danych. Na przykład organizacja czysto internetowa może rzadko używać adresów pocztowych i prawdopodobnie posiada dane adresowe niższej jakości niż organizacja, która polega na realizacji na fizyczny adres wysyłki. Adresowalność to kolejny czynnik, który może pomóc marketerom zmierzyć dokładność dopasowania poprzez ocenę liczby konsumentów, z którymi można się faktycznie skontaktować.

Wykres tożsamości

Większość dostawców rozpoznawania tożsamości prowadzi własny wykres tożsamości lub bazę danych, w której znajdują się wszystkie znane identyfikatory, które korelują z indywidualnymi konsumentami. Nie ma standardowego modelu grafu tożsamości. Każdy dostawca różni się rodzajem stosowanych podstawowych danych osobowych, zastosowanymi metodami dopasowywania oraz integracją niezidentyfikowaną w celu wzbogacenia poszczególnych profili. Na drodze kupującego z daną osobą można powiązać wiele identyfikatorów, w tym adresy e-mail, adresy fizyczne, numery telefonów stacjonarnych i komórkowych, reklamy mobilne i identyfikatory urządzeń, nazwy użytkownika konta i numery lojalnościowe. Wykres tożsamości zbiera te identyfikatory i łączy je z profilami klientów, które służą do targetowania i personalizowania komunikatów marketingowych.

Wykresy tożsamości mogą również zawierać dane demograficzne, behawioralne, finansowe, dotyczące stylu życia, zakupów i inne dane zebrane lub licencjonowane ze źródeł zewnętrznych, takich jak serwisy informacyjne online, transakcje zakupu, ankiety, dostawcy usług poczty elektronicznej (ESP), rejestry pojazdów silnikowych, rejestracja wyborców i inne rejestry publiczne. Posiadanie wszystkich tych urządzeń klienta, kanałów i danych behawioralnych w jednym miejscu pozwala marketerom marki dokładniej mierzyć zasięg i
częstotliwość kampanii i analizować skuteczność różnych reklam i taktyk marketingowych w różnych kanałach.

W odpowiedzi na zmniejszającą się dostępność danych z plików cookie stron trzecich oraz rosnące wykorzystanie narzędzi ochrony prywatności konsumentów, takich jak aplikacje reklamowe i blokujące lokalizację, kilku dostawców platform do rozpoznawania tożsamości oferuje nowe wykresy tożsamości oparte na zestawach danych pierwszej lub drugiej strony. Własne wykresy tożsamości są wykorzystywane wyłącznie przez markę do przechowywania i dopasowywania znanych danych klientów. Wykresy tożsamości stron trzecich wykorzystują umowy o wspólnym udostępnianiu danych między wieloma markami lub wydawcami w celu tworzenia wspólnych, anonimowych zasobów tożsamości.

Organizacje uczestniczące mogą tworzyć, planować, aktywować i mierzyć niestandardowe pule odbiorców, aby docierać do klientów lub tłumić je w adresowalnych mediach.

Zgodność z prywatnością i własność danych

Marketerzy mający klientów w Unii Europejskiej muszą przestrzegać RODO od maja 2018 r. Ustawa CCPA, która ma wpływ na wszystkie marki z klientami mieszkającymi w Kalifornii, weszła w życie w styczniu 2020 r. i uprawnia konsumentów do złożenia wniosku o dostęp do podmiotu, aby zobaczyć wszystkie dane ma o nich organizacja, co podnosi stawkę dokładności dopasowania rozpoznawania tożsamości. CCPA definiuje dane osobowe jako wszystko, co może być powiązane lub powiązane z osobą lub gospodarstwem domowym.

Sprzedawcy na wysoce regulowanym rynku opieki zdrowotnej muszą przestrzegać przepisów Ustawy o przenośności i odpowiedzialności w ubezpieczeniach zdrowotnych (HIPAA) oraz Ustawy o technologii informacyjnej w zakresie zdrowia ekonomicznego i klinicznego (HITECH). Ponadto wszystkie organizacje, które akceptują, przetwarzają, przechowują lub przesyłają informacje o kartach kredytowych, muszą również utrzymywać bezpieczne środowisko, które spełnia również standardy bezpieczeństwa danych kart płatniczych (PCI DSS).

Regulacje te skłaniają branżę do większego skupienia się na przejrzystości danych i zgodzie konsumentów, z myślą o spełnieniu nowych standardów z korzyścią zarówno dla konsumentów, jak i marketerów. Wielu dostawców platform do rozpoznawania tożsamości przestrzega wytycznych branży reklamowej Digital Advertising Alliance (DAA) lub Interactive Advertising Bureau (IAB).

Wreszcie, co ważne, większość profilowanych dostawców ogólnie pozwala markom korporacyjnym zachować własność ich własnych danych.

Integracja oprogramowania innych firm

Ostatecznym celem marketingowym rozpoznawania tożsamości jest wspieranie i umożliwianie aktywacji danych poprzez kierowanie segmentowanych odbiorców do wysoce spersonalizowanych kampanii za pośrednictwem różnych martech (CRM, DMP, platformy automatyzacji marketingu, ESP itp.) i technologii reklamowych (DSP, SSP, reklamy wymiany itp.) narzędzia i platformy. Platformy do rozpoznawania tożsamości powinny być w stanie usprawnić integrację z ekosystemami martech i ad tech klienta poprzez zapewnienie wstępnie zbudowanych (lub natywnych) połączeń oraz obszernego zestawu interfejsów API do niestandardowych integracji. Dostęp do tych interfejsów API może, ale nie musi być uwzględniony w cenie podstawowej.

Poznaj możliwości platform od dostawców takich jak Acxiom, Infutor, Oracle, Neustar i innych w pełnym raporcie MarTech Intelligence dotyczącym platform do rozpoznawania tożsamości .

Kliknij tutaj, aby pobrać!

Korzyści z używania platform do rozpoznawania tożsamości

Łączenie identyfikatorów konsumenckich stało się obowiązkiem dla marketerów korporacyjnych, którzy starają się spełniać i przekraczać oczekiwania klientów w zakresie spójnego i spersonalizowanego doświadczenia marki.

Automatyzacja procesu za pomocą platformy rozpoznawania tożsamości może zapewnić następujące korzyści:

• Głębsze informacje o klientach. Zestawienie sygnałów danych z wielu źródeł danych i interakcji umożliwia marketerom tworzenie bardziej solidnych profili klientów. Znajomość klienta na bardziej szczegółowym poziomie może pomóc w uzyskaniu szczegółowych informacji o klientach, które poprawiają kierowanie, personalizację i trafność kampanii.
• Dokładność personalizacji. Lepsza personalizacja to podstawowy przypadek użycia marketingowego dla wielu platform rozwiązywania tożsamości, które tworzą spójny zestaw identyfikatorów, aby napędzać spersonalizowane interakcje. Jeśli nie wiesz, kim jest twój klient, nie możesz spersonalizować swoich wiadomości ani doświadczeń.
• Więcej bezproblemowych doświadczeń klientów. Zautomatyzowane rozpoznawanie tożsamości umożliwia organizacjom marketingowym tworzenie ujednoliconego widoku klientów, który można komunikować i wdrażać we wszystkich markach, jednostkach biznesowych i liniach produktów. Rozpoznawanie klientów na każdym etapie podróży klienta zmniejsza marnotrawstwo poprzez eliminację zduplikowanych kontaktów i poprawia ich doświadczenia, umożliwiając interakcje we właściwym kanale we właściwym czasie.
• Silniejsze zarządzanie prywatnością, ryzyko i zgodność (GRC). Skuteczne rozpoznawanie tożsamości wspiera zaangażowanie Twojej organizacji w zarządzanie danymi, a ostatecznie zaufanie konsumentów do Twojej marki. Korzystanie z platformy do rozpoznawania tożsamości sprawia, że ​​zarządzanie preferencjami klientów (w tym rezygnacja) oraz zgodność z przepisami i politykami korporacyjnymi są łatwiejsze i bardziej wszechstronne.
• Ulepszona atrybucja w wielu kanałach i śledzenie kampanii. Trwałe identyfikatory identyfikujące klientów (znanych i anonimowych) w różnych kanałach umożliwiają dokładniejsze pomiary w pętli zamkniętej i atrybucję wielodotykową.
• Lepszy zwrot z inwestycji w marketing. Wykresy tożsamości redukują nakładanie się danych i powielanie, co skutkuje bardziej efektywnymi wydatkami na skuteczne kampanie. I odwrotnie, niewiedza, kim są Twoi klienci, prowadzi do ich błędnej identyfikacji i angażowania się w sposoby, które mogą postrzegać jako natrętne lub nieistotne.