3 approcci all'unione dei profili durante la risoluzione delle identità

I marketer stanno ricevendo segnali più diversi che mai dai loro clienti a causa della frammentazione dei canali digitali. Affrontare questo richiede un approccio chiaro alla risoluzione dell'identità. In che modo abbinano gli identificatori e uniscono i profili dei clienti? Quanto sono fiduciosi con le partite? Avere una strategia definita porta a una migliore comunicazione con i clienti e a una customer experience più efficace e redditizia.

In primo luogo, le organizzazioni dovrebbero adottare un framework per la loro strategia di risoluzione dell'identità. Può essere prima il dispositivo, prima la persona o una combinazione dei due. Ciò che conta è che i professionisti del marketing siano sicuri che gli identificatori che stanno utilizzando consentano loro di mantenere una visione del cliente durante tutto il viaggio digitale.

Corrispondenza deterministica vs. probabilistica

I clienti che interagiscono con la tua organizzazione attraverso diversi canali digitali possono far sì che un singolo cliente abbia diversi profili nei tuoi dati. L'unione di questi profili richiede la ricerca di modi per abbinare i dispositivi, gli account digitali e altri identificatori con una persona.

Ci sono due modi principali per farlo.

Corrispondenza deterministica. Ciò significa che unirai solo i profili in cui la corrispondenza è certa. Di solito, ciò accade quando viene trovato un identificatore comune in più profili. Ad esempio, se il tuo cliente ha effettuato un ordine utilizzando un indirizzo e-mail, l'indirizzo postale o il numero di telefono trovato con quell'ordine può indicare quali altri profili sono lo stesso cliente. Questi identificatori comuni creano una corrispondenza deterministica.

Se l'indirizzo e-mail è incluso in un profilo cliente, ad esempio, i dati di quel cliente possono essere uniti alle informazioni archiviate separatamente nel provider di servizi e-mail (ESP).

Corrispondenza probabilistica. Ciò implica che l'intelligenza artificiale combini i dati comportamentali con altri segnali per prevedere la probabilità che le interazioni separate dei clienti provengano tutte dallo stesso cliente, senza l'uso di un identificatore comune.

"Il problema con questo tipo di corrispondenza e con tutto questo tipo di risoluzione dell'identità è che finisci per fare molte supposizioni", ha affermato Greg Krehbiel, consulente per The Krehbiel Group, alla MarTech Conference .

Tuttavia, Krehbiel sottolinea che anche la corrispondenza deterministica non è completamente affidabile. Ha condiviso un caso d'uso che non è affatto raro. La madre di Krehbiel ha chiesto a sua sorella di aiutarla con gli acquisti natalizi, quindi la sorella ha acquistato regali su Amazon utilizzando il proprio laptop e la carta di credito della madre. La corrispondenza deterministica potrebbe saltare alla conclusione che la madre stesse usando il laptop della figlia.

Stabilire un'unica fonte di verità

È sempre necessario un certo giudizio nell'unione dei profili dei clienti e nella corrispondenza degli identificatori. Per renderlo il più accurato possibile, è consigliabile stabilire un'unica fonte di verità per i dati dei clienti.

"Vuoi avere un singolo record cliente nella misura in cui puoi, e ciò richiede la fusione di un gruppo di altri record", ha affermato Krehbiel. "E questo significa che un sistema deve essere l'unica fonte di verità per quella cosa, qualunque essa sia."

Pensa a tutti i casi d'uso per un particolare canale e dove i dati dovrebbero essere consolidati. Ciò contribuirà a evitare ridondanze e fonti di verità concorrenti.

"Se qualcuno cambia un indirizzo e-mail in [il CRM], questo sovrascriverà le cose nell'ESP?" chiese Krehbiel.

In alcuni casi, l'unione dei profili non è l'ideale. Alcuni clienti, ad esempio, preferiscono avere più e-mail per lavoro e per uso personale. In tal caso, le e-mail non dovrebbero essere unite. Invece, la tua organizzazione dovrebbe pensare a questo cliente come a una persona poliedrica con diverse e-mail.

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Scala mobile di fiducia

La corrispondenza deterministica e probabilistica dipendono entrambe dalla fiducia nei dati utilizzati durante l'unione dei profili e la risoluzione dell'identità di un cliente.

Ciò significa che i professionisti del marketing dovrebbero classificare la loro fiducia su una scala mobile a seconda dei casi d'uso: come intendono interagire con i propri clienti.

Questo calcolo è importante perché esistono casi limite che minano le ipotesi formulate durante l'unione dei dati da più profili.

"Ci sono sempre casi limite", ha detto Krehbiel. "Una persona ha più indirizzi e-mail, ma a volte un indirizzo e-mail ha più persone, giusto? Oppure conosco alcune famiglie che hanno un indirizzo email per tutta la famiglia. In generale, questi sono casi limite di cui non devi davvero preoccuparti troppo. Se causa problemi, non è l'affare più grosso del mondo. O potrebbe esserlo, ma devi pensare a queste cose in termini di casi d'uso".

L'utilizzo di questa scala di confidenza aiuterà a determinare la possibilità di sbagliare uno dei punti dati. Ad esempio, un indirizzo postale errato potrebbe comportare solo uno spreco di affrancatura per un pezzo di posta diretta. Ma se fa parte delle informazioni sull'account di un cliente e vede l'indirizzo sbagliato, potrebbe avere maggiori preoccupazioni sulla privacy e sul modo in cui la tua azienda gestisce i dati.

Ancora una volta, dipende dai casi d'uso specifici della tua attività. Un altro esempio: se la tua azienda è un servizio di consegna di cibo e il tuo cliente ha un'allergia alle arachidi, questa è un'informazione importante che la tua azienda dovrà ottenere correttamente.

Tenere a mente questi casi d'uso aiuterà il tuo team a prendere le decisioni più sicure nell'abbinare gli identificatori, unire i profili e, in definitiva, offrire le migliori esperienze ai tuoi clienti.

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