Kimlik çözümlemesi nedir ve platformlar gizlilik değişikliklerine nasıl uyum sağlıyor?

Kimlik çözümlemesi (artan tüketici tanımlayıcıları hacmini, kanallar ve cihazlar arasında etkileşime giren bir bireye bağlama bilimi), pazarlama başarısı için kritik hale geldi ve California Tüketici Gizliliği Yasası gibi tüketici gizliliği yasalarına uyum için gerekli hale geldi. (CCPA) ve Avrupa Birliği'nin Genel Veri Koruma Yönetmeliği (GDPR).

Bunun merkezinde, kalıcı ve adreslenebilir bir bireysel profil oluşturmak için tüketici tanımlayıcılarını kanallar ve cihazlar arasında doğru, ölçeklenebilir ve gizlilikle uyumlu bir şekilde entegre eden bir yazılım olan kimlik çözümleme platformları bulunur. Kimlik çözümleme platformları, pazarlamacıların bir kuruluşun tüm müşteri temas noktaları ve kanallarında kapsamlı bir bütünsel faaliyet görünümü ile müşteri pazarlaması, analitik ve uyumluluk "döngüsünü kapatmasını" sağlar. Bu tür tanımlayıcılar hem çevrimiçi (cihaz, e-posta, çerez veya mobil reklam kimliği) hem de çevrimdışı (ad, adres, telefon numarası) veri sinyallerini ve özelliklerini kapsayabilir ve içermelidir.

Pazarlamacılar neden kimlik çözümleme platformlarına ihtiyaç duyar?

Bağlı hoparlörlerin, ev otomasyon çözümlerinin, akıllı TV'lerin ve giyilebilir cihazların tüketiciler tarafından benimsenmesi katlanarak artmaya devam ediyor. Cisco Yıllık İnternet Raporu, 2018-2023'e göre, IP ağlarına bağlı cihaz sayısının 2023 yılına kadar küresel nüfusun üç katından fazlasına çıkması ve kişi başına 3.6 ağa bağlı cihaz olması bekleniyor.

Bu rekabet ortamında, marka pazarlamacılarının hangi çevrimiçi cihazların ve çevrimdışı davranışların bir tüketiciye ait olduğunu ve o tüketicinin kim olduğunu anlaması çok önemlidir. Bir tüketici, kanaldan bağımsız olarak markayla her etkileşim kurduğunda, o kişiye farklı bir tanımlayıcı (anahtar olarak da adlandırılır) atfedilebilir. Bu tanımlayıcılar bir e-posta, IP veya fiziksel adresin yanı sıra bir cep telefonu numarası, dijital etiket veya çerez içerebilir.

Bununla birlikte, tüketici kimliklerini doğru bir şekilde çözmek, marka pazarlamacılarının çoğu için zorlayıcı olmuştur. Forrester, marka pazarlamacılarının %71'inin zaman içinde ve değişiklikler yoluyla doğru bir tüketici kimliği elde etmek için mücadele ettiğini tespit etti. Neredeyse birçok pazarlamacı da, hitap edilebilir kitlelerinin ne kadarının çevrimiçi ortamda aktif ve erişilebilir olduğunu anlamakta zorlandıklarını söylüyor.

Teknoloji şirketleri, kimlik verilerini bir araya getirmek için kullanılan temel tanımlayıcılardan biri olan üçüncü taraf çerezlerini esasen kullanımdan kaldıran değişiklikler yaptıkça, bu zorluk daha da zorlaşacağını vaat ediyor. Google, 2023'ün sonlarında Chrome tarayıcısında üçüncü taraf çerezlerini aşamalı olarak kaldırma planlarını duyurdu. Apple'ın, reklamverenler için tanımlayıcısı olan IDFA için benzer planları vardır.

Kimlik çözümleme platformları ne yapar?

Kimlik çözümleme platformları, dijital ve çevrimdışı kanallarda hem bilinen hem de anonim izleyiciler için hedefleme, ölçüm ve kişiselleştirme etrafında pazarlama süreçlerini destekler. Ve çoğu kurumsal kimlik çözümleme platformu satıcısı aşağıdaki temel özellikleri ve yetenekleri sunar:

• Veri ekleme (çevrimiçi/çevrimdışı eşleştirme dahil).
• Özel kimlik grafiği.
• Birinci taraf verilerin müşteri sahipliği.
• Kalıcı bireysel ve/veya hane kimliği.
• Gizlilik düzenlemelerine uygunluk.
• Üçüncü taraf sistem entegrasyonu için API'ler.

Satıcılar, aşağıdakileri içeren – ancak bunlarla sınırlı olmayan – bazen ek yatırım gerektiren daha gelişmiş özellikler sunarak platformlarını farklılaştırmaya başlar:

• Maç güven puanlaması.
• Özel (birinci taraf) ve/veya ikinci taraf ortak kimlik grafikleri.
• Pazarlama teknolojisi/reklam teknolojisi platformlarına önceden oluşturulmuş bağlantılar.
• Bu platform yeteneklerine daha yakından bakalım.

Veri ekleme

Veri ekleme, kimlik çözümleme sürecinin ilk adımıdır. İstemci verileri genellikle güvenli dosya aktarımı (SFTP) yoluyla eklenir, ancak birkaç satıcı doğrudan API aktarımı veya piksel eşitlemeleri de sağlar. Veriler, müşteriye evrensel bir bakış açısı kazandırmak amacıyla işlenir ve aşağıdakileri içerir:

• Müşteriyi, özellikle çevrimiçi ve çevrimdışı olmak üzere temas noktalarındaki etkileşimleriyle ilişkilendirmek için kimlik grafiğindeki (aşağıya bakın) bireysel tanımlayıcıları eşleştirme.
• Gelecekteki potansiyel kullanım için çözümlenmemiş kimlikleri ve etkileşim verilerini bastırmak.
• Anonimleştirilmiş bir müşteri kimliğiyle kişisel olarak tanımlanabilir bilgileri (PII) karma veya tokenleştirme.
• Eşleşen kimlikleri, müşteri profilini ve ilişkili tüm özelliklerini temsil eden evrensel bir kimliğe bağlama.
• Kesin ve doğru olduğu bilinen referans verilerin önceden oluşturulmuş bir "doğruluk kümesi" ile eşleşmelerin doğruluğunu doğrulama.

Çoğu satıcı, kimlik çözümleme süreci sırasında kalıcı müşteri kimlikleri sağlar; bu, kimliğin, tanımlayıcılar değişse bile bireyi (veya haneyi) takip ettiği anlamına gelir; bu, kaçınılmaz olarak yaparlar. Örneğin, tarayıcı tanımlama bilgileri sona erdiğinde veya silindiğinde veya müşteriler yeni cihazlar satın alıp kullandığında, müşteri kimliği aynı kalacaktır. Kalıcılık, kayıp analitiği gibi zamansal zaman serisi analitiğinin etkinleştirilmesi için de kritik öneme sahiptir. Eşleştirme algoritmaları, olasılığa dayalı veya deterministik yöntemlerle veya her ikisinin bir kombinasyonuyla kurulan eşleşmelerle satıcılar arasında farklılık gösterir. Belirleyici eşleme, bir web sitesinde veya mobil uygulamada oturum açmak için kullanılan ve ortaya çıkan çerez veya mobil reklam kimliği (MAID) ile ilişkilendirilebilen bir e-posta adresi gibi tanımlayıcılar arasındaki açık bağlantılara dayanır. Olasılıksal eşleştirme, her ikisi de bir yerleşim IP adresiyle ilişkilendirilmiş bir masaüstü tanımlama bilgisi ve MAID gibi tanımlayıcılar arasındaki örtük bağlantılara dayanır. Amaç, konum ve tarama geçmişi gibi birden çok sinyali dikkate almaktır.

Her iki yaklaşımın da bir kimlik çözümleme platformu seçerken göz önünde bulundurulması gereken artıları ve eksileri vardır. Deterministik eşleştirme, tanımlayıcıları dijital ve çevrimdışı etkileşimler arasında bağlamaya çalışan çok kanallı bir görünüm alır. Ölçeklendirmek zor olabilir ve yanlışlığa meyilli olabilir. Olasılıksal eşleştirme, ikili eşleşmelere karşı çeşitli veri noktalarına baktığı için hatalı verileri "ayıklayabilir". Dezavantajı, çevrimiçi temas noktalarıyla sınırlı olmasıdır. Bazı satıcılar, avantajlarından yararlanırken deterministik ve olasılıksal zayıflıkları telafi etmeye çalışan hibrit kimlik çözümleme yaklaşımları kullanıyor. Deterministik ve olasılıksal bağlantıları kullanır ve daha sonra yeni, birleşik kümeler oluşturmak için iki bağlantı setini birleştirir.

Birçok satıcı, genel eşleşme oranlarını potansiyel müşterilere sağlar. Birkaç tedarikçi bir adım daha ileri giderek, müşterilere özel birinci taraf müşteri verilerine ve veri kalitesi profillerine dayalı olarak özelleştirilebilir eşleşme algoritmaları veya güven puanları (eşleşmelerin ne kadar doğru olduğu) sağlar. Örneğin, yalnızca çevrimiçi bir kuruluş posta adreslerini nadiren kullanabilir ve fiziksel bir gönderi adresine göndermeye dayanan bir kuruluştan daha düşük kaliteli adres verilerine sahip olması muhtemeldir. Adreslenebilirlik, pazarlamacıların gerçekten iletişim kurulabilecek tüketici sayısını değerlendirerek eşleşme doğruluğunu ölçmelerine yardımcı olabilecek başka bir faktördür.

kimlik grafiği

Çoğu kimlik çözümleme sağlayıcısı, bireysel tüketicilerle ilişkili tüm bilinen tanımlayıcıları barındıran tescilli bir kimlik grafiği veya veritabanı bulundurur. Bir kimlik grafiği için standart bir model yoktur. Her satıcı, kullanılan temel PII türlerinde, kullanılan eşleştirme yöntemlerinde ve bireysel profilleri zenginleştirmek için PII olmayan entegrelerde farklılık gösterir. Alıcının yolculuğu boyunca, e-posta adresleri, fiziksel adresler, sabit hat ve cep telefonu numaraları, mobil reklam ve cihaz kimlikleri, hesap kullanıcı adları ve bağlılık numaraları dahil olmak üzere birçok tanımlayıcı bir kişiyle ilişkilendirilebilir. Kimlik grafiği bu tanımlayıcıları toplar ve bunları pazarlama mesajlarını hedeflemek ve kişiselleştirmek için kullanılan müşteri profillerine bağlar.

Kimlik grafikleri ayrıca demografik, davranışsal, finansal, yaşam tarzı, satın alma ve çevrimiçi haber siteleri, satın alma işlemleri, anketler, e-posta hizmet sağlayıcıları (ESP'ler), motorlu araç kayıtları, seçmen kaydı gibi üçüncü taraf kaynaklardan derlenen veya lisanslanan diğer verileri içerebilir. ve diğer kamu kayıtları. Tüm bu müşteri cihazı, kanal ve davranış verilerinin tek bir yerde bulunması, marka pazarlamacılarının erişimi ve
kampanyalarının sıklığını ve farklı reklamların ve pazarlama taktiklerinin kanallar arasında nasıl performans gösterdiğini analiz edin.

Üçüncü taraf çerez verilerinin azalan kullanılabilirliğine ve reklam ve konum engelleme uygulamaları gibi tüketici gizlilik araçlarının artan kullanımına yanıt olarak, birkaç kimlik çözümleme platformu satıcısı, birinci taraf veya ikinci taraf veri kümeleri üzerine inşa edilmiş yeni kimlik grafikleri sunuyor. Birinci taraf kimlik grafikleri, yalnızca bir marka tarafından bilinen müşteri verilerini barındırmak ve eşleştirmek için kullanılır. İkinci taraf kimlik grafikleri, ortak, anonimleştirilmiş kimlik varlıkları oluşturmak için birden çok marka veya yayıncı arasındaki ortak veri paylaşım anlaşmalarını kullanır.

Katılımcı kuruluşlar, adreslenebilir ortamlarda müşterileri hedeflemek veya bastırmak için özel hedef kitle havuzları oluşturabilir, planlayabilir, etkinleştirebilir ve ölçebilir.

Gizlilik uyumluluğu ve veri sahipliği

Avrupa Birliği'nde müşterileri olan pazarlamacılar, Mayıs 2018'den beri GDPR'ye uymak zorunda kaldı. Kaliforniya'da ikamet eden müşterileri olan tüm markaları etkileyen CCPA, Ocak 2020'de yürürlüğe girdi ve tüketicilere tüm verileri görmeleri için Konu Erişim Talebi yapma yetkisi verdi. bir organizasyonun bunlarla ilgili olması, kimlik çözümlemesi eşleşme doğruluğunun risklerini yükseltir. CCPA, kişisel bilgileri bir birey veya hane ile ilişkilendirilebilecek veya ilişkilendirilebilecek herhangi bir şey olarak tanımlar.

Yüksek düzeyde düzenlenmiş sağlık hizmetleri pazarındaki pazarlamacılar, Sağlık Sigortası Taşınabilirlik ve Sorumluluk Yasası (HIPAA) ve Ekonomik ve Klinik Sağlık için Sağlık Bilgi Teknolojisi Yasası (HITECH) düzenlemelerine uymalıdır. Ayrıca, kredi kartı bilgilerini kabul eden, işleyen, saklayan veya ileten tüm kuruluşlar, Ödeme Kartı Sektörü Veri Güvenliği Standartlarını (PCI DSS) karşılayan güvenli bir ortam sağlamalıdır.

Bu düzenlemeler, tüketicilerin ve pazarlamacıların yararına yeni standartlara uyum sağlamak amacıyla veri şeffaflığı ve tüketici rızasına yönelik genişletilmiş bir endüstri odağını yönlendiriyor. Birçok kimlik çözümü platformu satıcısı, Dijital Reklamcılık Birliği (DAA) veya Etkileşimli Reklamcılık Bürosu'nun (IAB) reklamcılık sektörü yönergelerine uyar.

Son olarak ve daha da önemlisi, profillendirilen satıcıların çoğu genellikle kurumsal markaların birinci taraf verilerinin sahipliğini korumasına izin verir.

Üçüncü taraf yazılım entegrasyonu

Kimlik çözümlemesi için nihai pazarlama hedefi, çeşitli pazarlama teknolojileri (CRM'ler, DMP'ler, pazarlama otomasyon platformları, ESP'ler, vb.) ve reklam teknolojisi (DSP'ler, SSP'ler, reklam) aracılığıyla segmentlere ayrılmış kitleleri son derece kişiselleştirilmiş kampanyalara iterek veri aktivasyonunu desteklemek ve etkinleştirmektir. borsalar, vb.) araçlar ve platformlar. Kimlik çözümleme platformları, önceden oluşturulmuş (veya yerel) bağlantılar ve özel entegrasyonlar için kapsamlı bir API seti sağlayarak müşterinin pazarlama teknolojisi ve reklam teknolojisi ekosistemleriyle entegrasyonu kolaylaştırabilmelidir. Bu API'lere erişim, temel fiyatlandırmaya dahil edilebilir veya edilmeyebilir.

Kimlik çözümleme platformlarına ilişkin eksiksiz MarTech Intelligence Report'ta Acxiom, Infutor, Oracle, Neustar ve daha fazlası gibi satıcıların platform özelliklerini keşfedin .

İndirmek için buraya tıkla!

Kimlik çözümleme platformlarını kullanmanın faydaları

Tüketici tanımlayıcılarını birbirine bağlamak, tutarlı ve kişiselleştirilmiş bir marka deneyimi için müşteri beklentilerini karşılamaya ve aşmaya çalışan kurumsal pazarlamacılar için bir zorunluluk haline geldi.

Süreci bir kimlik çözümleme platformuyla otomatikleştirmek aşağıdaki faydaları sağlayabilir:

• Daha derin müşteri görüşleri. Birden çok veri kaynağından ve etkileşimden gelen veri sinyallerini bir araya getirmek, pazarlamacıların daha sağlam müşteri profilleri oluşturmasını sağlar. Müşteriyi daha ayrıntılı bir düzeyde tanımak, kampanya hedeflemeyi, kişiselleştirmeyi ve alaka düzeyini artıran zengin müşteri içgörüleri sağlamaya yardımcı olabilir.
• Kişiselleştirme doğruluğu. Daha iyi kişiselleştirme, kişiselleştirilmiş etkileşimleri körüklemek için tutarlı bir tanımlayıcı seti oluşturan birçok kimlik çözümleme platformu için birincil bir pazarlama kullanım durumudur. Müşterinizin kim olduğunu tam olarak bilmiyorsanız, mesajlarınızı veya deneyimlerinizi kişiselleştiremezsiniz.
• Daha sorunsuz müşteri deneyimleri. Otomatik kimlik çözümü, pazarlama kuruluşlarının markalar, iş birimleri ve ürün hatları arasında iletilebilen ve dağıtılabilen birleşik bir müşteri görünümü oluşturmasına olanak tanır. Müşteri yolculuğunun her adımında müşterileri tanımak, mükerrer temasları ortadan kaldırarak israfı azaltır ve doğru zamanda doğru kanalda etkileşimleri mümkün kılarak deneyimlerini geliştirir.
• Daha güçlü gizlilik Yönetişim, Risk ve Uyumluluk (GRC). Etkili kimlik çözümü, kuruluşunuzun veri yönetimine olan bağlılığını ve nihayetinde markanıza olan tüketici güvenini destekler. Bir kimlik çözümleme platformu kullanmak, müşteri tercihi yönetimini (vazgeçme dahil) ve ayrıca düzenleyici ve kurumsal politika uyumluluğunu daha kolay ve daha kapsamlı hale getirir.
• Gelişmiş kanallar arası ilişkilendirme ve kampanya takibi. Müşterileri (hem bilinen hem de anonim) kanallar genelinde tanımlayan kalıcı kimlikler, daha doğru, kapalı döngü ölçümü ve çoklu dokunma ilişkilendirmesi sağlar.
• Geliştirilmiş pazarlama yatırım getirisi. Kimlik grafikleri, veri çakışmasını ve tekrarını azaltarak, işe yarayan kampanyalarda daha verimli harcama yapılmasını sağlar. Tersine, müşterilerinizin kim olduğunu bilmemek, onları yanlış tanımlamaya ve müdahaleci veya alakasız olarak algılayabilecekleri şekillerde meşgul olmaya yol açar.