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什么是身份解析,平台如何适应隐私变化?

已发表: 2021-09-29

身份解析——在个人跨渠道和设备交互时将不断增长的消费者标识符与个人联系起来的科学——已成为营销成功的关键,也是遵守消费者隐私法(如加州消费者隐私法)的关键(CCPA) 和欧盟的通用数据保护条例 (GDPR)。

其中的核心是身份解析平台,它是一种软件,可以跨渠道和设备以准确、可扩展和符合隐私的方式集成消费者标识符,以创建持久且可寻址的个人资料。 身份解析平台使营销人员能够“闭环”客户营销、分析和合规性,以全面了解组织所有客户接触点和渠道的活动。 此类标识符可以而且应该包含在线(设备、电子邮件、cookie 或移动广告 ID)和离线(姓名、地址、电话号码)数据信号和属性。



为什么营销人员需要身份解析平台?

消费者对联网扬声器、家庭自动化解决方案、智能电视和可穿戴设备的采用率继续呈指数增长。 根据思科 2018-2023 年度互联网报告,预计到 2023 年,连接到 IP 网络的设备数量将攀升至全球人口的三倍以上,人均联网设备数量为 3.6 台。

在这种竞争激烈的环境中,品牌营销人员必须了解哪些在线设备和离线行为属于消费者以及该消费者是谁。 每次消费者与品牌互动时——无论渠道如何——一个不同的标识符(也称为密钥)可以归因于该个人。 这些标识符可以包括电子邮件、IP 或物理地址,以及手机号码、数字标签或 cookie。

然而,事实证明,对于大多数品牌营销人员来说,准确解析消费者身份具有挑战性。 Forrester 发现,随着时间的推移和变化,71% 的品牌营销人员难以保持准确的消费者 ID。 几乎同样多的营销人员还表示,他们很难了解他们的目标受众中有多少是活跃的并且可以在线访问。

随着科技公司做出基本上弃用第三方 cookie 的更改,这一挑战有望变得更加困难——第三方 cookie 是用于将身份数据拼接在一起的关键标识符之一。 谷歌已宣布计划在 2023 年底逐步淘汰其 Chrome 浏览器中的第三方 cookie。 Apple 对 IDFA 也有类似的计划,IDFA 是其广告商的标识符。

身份解析平台做什么

身份解析平台支持围绕数字和离线渠道的已知和匿名受众的定位、衡量和个性化营销流程。 大多数企业身份解析平台供应商提供以下核心特性和功能:

  • 数据载入(包括在线/离线匹配)。
  • 专有身份图。
  • 客户对第一方数据的所有权。
  • 永久的个人和/或家庭身份证。
  • 遵守隐私法规。
  • 用于第三方系统集成的 API。

供应商开始通过提供更高级的功能来区分他们的平台,有时需要额外的投资,其中包括但不限于以下内容:

  • 比赛信心得分。
  • 私有(第一方)和/或第二方合作身份图。
  • 与营销技术/广告技术平台的预建连接。
  • 让我们更深入地了解这些平台功能。

数据入职

数据载入是身份解析过程的第一步。 客户端数据通常通过安全文件传输 (SFTP) 载入,尽管一些供应商也提供直接 API 传输或像素同步。 处理数据的目的是建立对客户的普遍看法,包括以下内容:

  • 匹配身份图中的各个标识符(见下文),以将客户与他们跨接触点的交互联系起来,尤其是在线到离线。
  • 抑制未解析的 ID 和交互数据以备将来使用。
  • 使用匿名客户 ID 散列或标记个人身份信息 (PII)。
  • 将匹配的 ID 链接到表示客户资料及其所有相关属性的通用 ID。
  • 验证与已知精确和准确的参考数据的预先建立的“真相集”匹配的准确性。

大多数供应商在身份解析过程中提供持久的客户 ID,这意味着即使标识符发生变化,ID 也会跟随个人(或家庭),他们不可避免地会这样做。 例如,当浏览器 cookie 过期或被删除或客户购买和使用新设备时,客户 ID 将保持不变。 持久性对于启用时间序列分析(例如流失分析)也至关重要。 匹配算法因供应商而异,通过概率或确定性方法或两者的组合建立匹配。 确定性匹配依赖于标识符之间的显式链接,例如用于登录网站或移动应用程序的电子邮件地址,并且可以与生成的 cookie 或移动广告 ID (MAID) 相关联。 概率匹配依赖于标识符之间的隐式链接,例如桌面 cookie 和 MAID,两者都与住宅 IP 地址相关联。 目标是考虑多个信号,例如位置和浏览历史记录。

两种方法各有利弊,在选择身份解析平台时应考虑到这一点。 确定性匹配采用全渠道视图,尝试跨数字和离线交互连接标识符。 它可能难以扩展并且容易出错。 概率匹配可以“清除”不准确的数据,因为它查看的是各种数据点而不是二元匹配。 它的缺点是它仅限于在线接触点。 一些供应商正在使用混合身份解析方法,试图在利用其优势的同时弥补确定性和概率性的弱点。 它使用确定性和概率性链接,然后将两个链接集合并在一起以形成新的组合集群。

许多供应商向潜在客户提供他们的整体匹配率。 一些供应商更进一步,根据他们特定的第一方客户数据和数据质量概况为客户提供可定制的匹配算法或置信度分数(匹配准确的可能性)。 例如,纯在线组织可能很少使用邮政地址,并且地址数据质量可能低于依赖于实际送货地址履行的组织。 可寻址性是另一个可以帮助营销人员通过评估实际可以联系到的消费者数量来衡量其匹配准确性的因素。

身份图

大多数身份解析供应商维护一个专有的身份图或数据库,其中包含与个人消费者相关的所有已知标识符。 恒等图没有标准模型。 每个供应商在使用的基础 PII 类型、使用的匹配方法以及集成的非 PII 以丰富个人资料方面都不同。 在购买者的整个旅程中,许多标识符可以与个人相关联,包括电子邮件地址、实际地址、固定电话和手机号码、移动广告和设备 ID、帐户用户名和忠诚度号码。 身份图收集这些标识符并将它们链接到客户资料,这些资料用于定位和个性化营销信息。

身份图还可能包含人口统计、行为、财务、生活方式、购买和其他从第三方来源编译或许可的数据,例如在线新闻网站、购买交易、调查、电子邮件服务提供商 (ESP)、机动车辆记录、选民登记和其他公共记录。 将所有这些客户设备、渠道和行为数据集中在一个地方,使品牌营销人员能够更准确地衡量覆盖面和
他们的活动频率,并分析不同的广告和营销策略如何跨渠道执行。

为应对第三方 cookie 数据可用性的减少以及消费者隐私工具(如广告和位置阻止应用程序)的日益使用,一些身份解析平台供应商正在提供基于第一方或第二方数据集的新身份图。 品牌专门使用第一方身份图来存储和匹配已知的客户数据。 第二方身份图使用多个品牌或出版商之间的合作数据共享协议来创建通用的匿名身份资产。

参与的组织可以建立、计划、激活和衡量自定义受众池,以通过可寻址媒体定位或压制客户。

隐私合规和数据所有权

自 2018 年 5 月起,拥有欧盟客户的营销人员必须遵守 GDPR。CCPA 影响所有拥有加利福尼亚州客户的品牌,于 2020 年 1 月生效,并授权消费者提出主题访问请求以查看所有数据一个组织拥有它们,这提高了身份解析匹配准确性的风险。 CCPA 将个人信息定义为可以与个人或家庭相关联或相关联的任何信息。

高度监管的医疗保健市场中的营销人员必须遵守健康保险流通与责任法案 (HIPAA) 和健康信息技术促进经济和临床健康法案 (HITECH) 的规定。 此外,所有接受、处理、存储或传输信用卡信息的组织都必须维护一个符合支付卡行业数据安全标准 (PCI DSS) 的安全环境。

这些法规正在推动行业扩大对数据透明度和消费者同意的关注,以期遵守新标准,以造福消费者和营销人员。 许多身份解析平台供应商都遵守数字广告联盟 (DAA) 或互动广告局 (IAB) 的广告行业指南。

最后也是重要的一点,大多数被描述的供应商通常允许企业品牌保留其第一方数据的所有权。

第三方软件集成

身份解析的最终营销目标是通过各种营销技术(CRM、DMP、营销自动化平台、ESP 等)和广告技术(DSP、SSP、ad交流等)工具和平台。 身份解析平台应该能够通过提供预建(或本地)连接和大量用于自定义集成的 API 来简化与客户的营销技术和广告技术生态系统的集成。 对这些 API 的访问可能包含也可能不包含在基本定价中。


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使用身份解析平台的好处

连接消费者标识符已成为企业营销人员的任务,他们试图满足并超越客户对一致和个性化品牌体验的期望。

使用身份解析平台自动化流程可以提供以下好处:

  • 更深入的客户洞察。 将来自多个数据源和交互的数据信号拼凑在一起,使营销人员能够建立更强大的客户档案。 在更精细的层面了解客户有助于推动丰富的客户洞察力,从而增强营销活动的定位、个性化和相关性。
  • 个性化准确性。 更好的个性化是许多身份解析平台的主要营销用例,它创建一组一致的标识符来推动个性化交互。 如果您不确定您的客户是谁,您就无法个性化您的信息或体验。
  • 更无缝的客户体验。 自动身份解析允许营销组织创建统一的客户视图,可以跨品牌、业务部门和产品线进行沟通和部署。 在客户旅程的每一步中识别客户,通过消除重复联系来减少浪费,并通过在正确的时间在正确的渠道中进行交互来增强他们的体验。
  • 更强的隐私治理、风险和合规性 (GRC)。 有效的身份解析支持您的组织对数据治理的承诺,并最终支持消费者对您的品牌的信任。 使用身份解析平台使客户偏好管理(包括选择退出)以及法规和公司政策合规变得更容易和更全面。
  • 增强的跨渠道归因和活动跟踪。 跨渠道识别客户(已知和匿名)的持久 ID 可实现更准确的闭环测量和多点触控归因。
  • 提高营销投资回报率。 身份图减少了数据重叠和重复,从而更有效地花费在有效的活动上。 相反,不知道您的客户是谁会导致错误地识别他们并以他们可能认为是侵入性或不相关的方式参与。

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