Qu’est-ce que la résolution d’identité ?
La résolution d’identité est le processus de création d’un profil de client ciblable par l’analyse et la résolution de données à travers de multiples points de contact, attributs et systèmes. Les attributs peuvent inclure des e-mails, des cookies ID, des identifiants d’appareils, des adresses postales, des comptes de médias sociaux, etc.
Les attributs peuvent contenir à la fois des informations personnelles identifiables (IPI) ou personally identifiable information (PII) et des informations anonymes. Le processus d’unification et de résolution de ces données est généralement effectué par un système logiciel, tel qu’une customer data platform(CDP). Le processus d’unification utilise des algorithmes et une analyse statistique pour créer un identifiant client persistant qui peut être utilisé dans plusieurs systèmes et campagnes. Cet identifiant client est ensuite utilisé pour enrichir le profil du client au fur et à mesure que des données supplémentaires sont disponibles.
Pourquoi la résolution d’identité est-elle nécessaire ?
Les consommateurs interagissent avec votre marque sur une variété d’appareils et de plateformes. Le matin, une consommatrice peut voir une publicité de votre marque sur une application mobile sur son téléphone. Pendant son trajet domicile-travail, elle pourrait voir votre bannière publicitaire en consultant un site d’information sur sa tablette. Lorsqu’elle arrive dans son bureau, elle peut ouvrir un e-mail de votre marque sur son ordinateur portable.
Sans résolution d’identité, les trois points de contact (c’est-à-dire provenant de la même personne) sembleraient provenir de trois personnes différentes. Grâce à la résolution d’identité, ces points de contact peuvent être unifiés en un seul profil client, ce qui nous donne la possibilité de créer une expérience client transparente pour engager cette utilisatrice. En comprenant que ces trois points de contact proviennent de la même personne, nous pouvons mieux comprendre ses intérêts et ses besoins et prendre de meilleures décisions pour lui proposer la meilleure next best offer.
Outre la tendance des consommateurs à utiliser plusieurs appareils et plates-formes, les données explicitement capturées sur les clients peuvent être bloquées dans des silos spécifiques aux plates-formes. Par exemple, un système de marketing web qui identifie les utilisateurs par leur cookie ID ne sait pas que l’e-mail saisi dans un système de marketing automation est en fait celui de la même personne. Les données vivent dans des systèmes distribués qui ne se parlent pas entre eux. De plus, les données ne sont pas connectées ou réconciliées de manière à créer un profil client unifié.
Ces silos de données font qu’une personne risque de recevoir des offres et des messages différents provenant de votre marque en fonction des systèmes qu’elle utilise à ce moment-là. Cela peut créer une confusion et ne donne pas une bonne image de votre marque. Un profil client unifié vous aide à créer des interactions plus personnalisées et plus pertinentes.
Quels sont les types de résolution d’identité ?
Il existe deux types de résolution d’identité : le matching déterministe et le matching probabiliste.
Avec le rapprochement déterministe, les enregistrements des clients sont réconciliés en recherchant l’égalité entre les identifiants tels que l’e-mail, le numéro de téléphone ou le nom d’utilisateur. Cette approche fonctionne mieux lorsque données first party sont facilement disponibles.
Dans le cas de la rapprochement probabiliste, les profils sont réconciliés par une estimation de la probabilité que deux identités soient le même client. Les identifiants peuvent être des éléments tels que l’adresse IP, le type d’appareil, le navigateur ou le système d’exploitation. Le rapprochement probabiliste peut être moins certain que le rapprochement déterministe, et les professionnels du marketing doivent décider du niveau de fiabilité nécessaire pour déterminer une correspondance positive. Cette méthode peut être utile lorsque les données first party sont limitées, ou lorsque la diffusion est une priorité.
Avantage supplémentaire de l’unification d’identité
Un avantage supplémentaire de l’unification d’identités est la possibilité d’effectuer une modélisation prédictive plus précise. Il s’agit de produire les « données d’apprentissage » nécessaires pour identifier les « lookalikes ou sosies » au sein d’autres ensembles de clients. Grâce à la modélisation prédictive automatisée intégrée à une CDP enterprise, le moteur de construction de modèles met en corrélation des centaines d’attributs de profil pour fournir une liste recommandée des caractéristiques de profil les plus significatives. Les responsables marketing peuvent ajuster le modèle en ajoutant d’autres attributs à inclure, ou en supprimant les attributs suggérés. Pour construire un modèle prédictif fiable, il faut d’abord disposer d’un large ensemble de clients connus qui servira de données d’apprentissage – c’est pourquoi la résolution d’identité est un élément clé.
En savoir plus : Comment les marketers peuvent utiliser la résolution d’identité pour réussir dans un monde sans cookies.
