Độ phân giải danh tính giúp các nhà tiếp thị như thế nào

Khi việc ngừng sử dụng cookie của bên thứ ba tiếp tục diễn ra, hãy tìm hiểu cách CDP được trang bị độ phân giải nhận dạng có thể giúp cải thiện việc quản lý dữ liệu trong một thế giới không có cookie.

Theo dõi và xác định hành vi của khách hàng đã phụ thuộc vào lịch sử cookie của bên thứ ba theo dõi. Khi các công ty như Apple và Google bắt đầu hạn chế theo dõi của bên thứ ba, các chuyên gia trong ngành đang tìm kiếm những cách mới để quản lý hành trình của khách hàng trong một thế giới không có cookie.

Tuy nhiên, làm thế nào các tổ chức có thể thay đổi chiến lược quản lý dữ liệu của họ để tạo hồ sơ khách hàng thống nhất mà họ đang tìm kiếm? Một cách là thông qua độ phân giải danh tính.

Độ phân giải danh tính là gì?

Độ phân giải danh tính tổng hợp các điểm dữ liệu khách hàng từ nhiều bộ dữ liệu khác nhau và tổng hợp nó thành một hồ sơ khách hàng.

Ví dụ: khách hàng có thể xem quảng cáo trên mạng xã hội, đọc bản tin email ở nhà, sau đó truy cập Site của bạn ở cơ quan hoặc ở nhà thông qua các trình duyệt web khác nhau, với các địa chỉ IP khác nhau.

Dữ liệu được ghi lại một cách rõ ràng về khách hàng trên các điểm tiếp xúc này có thể bị kẹt bên trong các silo dành riêng cho nền tảng. Ví dụ: một hệ thống tiếp thị web xác định người dùng bằng ID cookie có thể không biết rằng địa chỉ email được ghi lại trong hệ thống tự động hóa tiếp thị thực sự là cùng một người. Dữ liệu tồn tại trong các hệ thống phân tán không nói chuyện với nhau. Ngoài ra, dữ liệu không được kết nối hoặc đối chiếu theo cách tạo hồ sơ khách hàng thống nhất. Các silo dữ liệu này khiến một người có khả năng nhận được các ưu đãi và thông điệp khác nhau từ thương hiệu của bạn dựa trên hệ thống họ đang sử dụng vào thời điểm đó, tạo ra sự nhầm lẫn và làm giảm sự hài lòng của khách hàng.

Độ phân giải danh tính tổng hợp dữ liệu được thu thập từ các nguồn của bên thứ nhất, thứ hai và bên thứ ba rồi gán dữ liệu đó cho một danh tính khách hàng. Có hai loại giải quyết nhận dạng: kết hợp xác định và kết hợp xác suất.

Độ phân giải danh tính giải quyết vấn đề ngừng sử dụng cookie

Sự cố với cookie của bên thứ ba phát sinh một phần do những lo ngại về quyền riêng tư xung quanh cách các công ty sử dụng dữ liệu cá nhân để quảng cáo. Đồng thời mong muốn khách hàng có một trải nghiệm được cá nhân hóa dựa trên sở thích và mong muốn của họ.

Với độ phân giải danh tính, các nhà tiếp thị có thể tương tác với khách hàng hiệu quả hơn. Khách hàng muốn được công nhận vì sự gắn bó với thương hiệu trước đây của họ và muốn những lợi ích đi kèm với mối quan hệ đã được thiết lập. Một giải pháp phân giải danh tính kết hợp dữ liệu khách hàng – cả ẩn danh và đã biết – để cung cấp cho bạn bức tranh rõ ràng về khách hàng.

Mục tiêu của giải pháp nhận dạng là cung cấp cho các nhà tiếp thị kỹ thuật số cái nhìn toàn diện về khách hàng trên nhiều thiết bị, đa kênh môi trường, bao gồm cả hoạt động Offline và Online, cho phép tương tác nhất quán theo cách có ý nghĩa.

Cách các nhà tiếp thị và chuyên gia dữ liệu được hưởng lợi từ Giải pháp nhận dạng

Lợi ích của việc phân giải danh tính đi kèm với các quy trình được tích hợp vào công nghệ.Một số Nền tảng dữ liệu khách hàng (CDP) đã tích hợp công nghệ phân giải danh tính vào việc cung cấp sản phẩm tổng thể của họ. Tích hợp độ phân giải nhận dạng giúp nâng cao giá trị của CDP bằng cách cải thiện hồ sơ khách hàng.

Dưới đây là năm cách mà các nhà tiếp thị và chuyên gia dữ liệu có thể sử dụng các giải pháp phân giải danh tính để nâng cao chiến lược quản lý dữ liệu của họ:

1. Khớp dữ liệu khách hàng đã biết với dữ liệu ẩn danh

Điều này cho phép bạn kết nối hành vi của khách hàng ngay cả khi các số nhận dạng cụ thể thay đổi. Ví dụ: nếu khách hàng thay thế thiết bị của họ, bạn vẫn có thể liên kết họ với mã định danh cá nhân. Điều này cho phép cá nhân hóa và cải thiện trải nghiệm khách hàng.

2. Xây dựng trên dữ liệu của bên thứ nhất

Biểu đồ nhận dạng chứa thông tin đã biết về một khách hàng cụ thể. Với việc loại bỏ cookie của bên thứ ba, nhiều nền tảng phân giải danh tính đang sử dụng dữ liệu của bên thứ nhất và bên thứ hai để xây dựng bức tranh dữ liệu này. Nó cũng có thể giúp bạn giải quyết bất kỳ lỗ hổng nào trong dữ liệu của bên thứ nhất trong một thế giới không bánh quy.

3. Tích hợp dữ liệu từ khắp doanh nghiệp

Các nhà tiếp thị cũng có thể tích hợp thông tin như nhân khẩu học, lối sống, hành vi, mua dữ liệu và các thông tin khác từ các nguồn của bên thứ ba được truy cập hoặc mua. Tất cả điều này có thể được sử dụng để tạo danh tính khách hàng cho phép thông điệp tiếp thị được nhắm mục tiêu cho một số khách hàng nhất định, trong khi loại trừ những người khác khi cần thiết.

4. Vẫn tuân thủ các quy định về quyền riêng tư dữ liệu

Quyền riêng tư dữ liệu là một lợi ích khác của việc phân giải danh tính. Số nhận dạng cá nhân được ẩn danh cho phép các công ty chia sẻ dữ liệu mà không vi phạm quyền riêng tư của khách hàng và vẫn tuân thủ các quy định về dữ liệu cá nhân.

5. Tạo các mô hình dự đoán chính xác

Một lợi ích bổ sung cho khâu nhận dạng là khả năng thực hiện mô hình dự đoán chính xác hơn. Điều này liên quan đến việc tạo ra “dữ liệu huấn luyện” cần thiết để xác định “những người tương tự” trong các nhóm khách hàng khác. Với mô hình dự đoán tự động được tích hợp trong CDP cấp doanh nghiệp, công cụ xây dựng mô hình tương quan với hàng trăm thuộc tính hồ sơ để cung cấp danh sách đề xuất gồm các tính năng hồ sơ có ý nghĩa nhất.

Chuẩn bị cho một thế giới không bánh quy

Khi nhiều ngành công nghiệp đi theo Google và Apple ngừng sử dụng dữ liệu cookie của bên thứ ba, điều quan trọng là phải đi trước vấn đề mới nổi bằng cách tạo trải nghiệm được cá nhân hóa cho khách hàng mà không vi phạm quyền riêng tư của họ. Giải pháp nhận dạng giải quyết vấn đề độc đáo và đầy thách thức này, đồng thời chuẩn bị cho các nhà tiếp thị và chuyên gia dữ liệu cho một tương lai không có bánh quy.