Las capacidades de las plataformas de resolución de identidades

¿Qué se debe esperar cuando se otorga una licencia a una plataforma de resolución de identidades?

Las plataformas de resolución de identidades apoyan los procesos de comercialización en torno a la selección de objetivos, la medición y la personalización para audiencias conocidas y anónimas a través de canales digitales y fuera de línea.

Prácticamente todos los proveedores de plataformas de resolución de identidades para empresas ofrecen las siguientes características y capacidades básicas:

  • Datos sobre la incorporación (incluyendo la comparación en línea/fuera de línea).
  • Gráfica de identidad propietaria.
  • Propiedad del cliente de los datos de primera mano.
  • Identificación persistente del individuo y/o del hogar.
  • Cumplimiento de las normas de privacidad.
  • API para la integración de sistemas de terceros.

Los vendedores empiezan a diferenciar sus plataformas ofreciendo características más avanzadas, que a veces requieren inversiones adicionales, entre las que se incluyen, entre otras, las siguientes:

  • Puntuación de confianza del partido.
  • Gráficos de identidad privados (primera parte) y/o cooperativos de segunda parte.
  • Conexiones pre-construidas a las plataformas de Martech/adtech. En la siguiente sección se examinan estas características y capacidades con más detalle, y las consideraciones clave para elegir una plataforma de resolución de identidades empresariales.

Datos sobre La incorporación de datos

La incorporación de datos es el primer paso en el proceso de resolución de identidades. Los datos de los clientes suelen incorporarse mediante la transferencia segura de archivos (SFTP), aunque varios proveedores mencionados en este informe también proporcionan transferencia directa de la API o sincronización de píxeles. Los datos se procesan con el objetivo de establecer una visión universal del cliente e incluyen lo siguiente:

  • Coincidencia de los identificadores individuales en el gráfico de identidad (véase más abajo) para asociar al cliente con sus interacciones a través de los puntos de contacto, en particular de los que están en línea a los que están fuera de línea.
  • Suprimiendo los identificadores no resueltos y los datos de interacción para su posible uso en el futuro.
  • Trocear o simular información de identificación personal (PII) con una identificación anónima del cliente.
  • Vincular las identificaciones coincidentes con una identificación universal que represente el perfil del cliente y todos sus atributos asociados.
  • Validación de la exactitud de las coincidencias con un «conjunto de verdades» preestablecido de datos de referencia que se sabe que son precisos y exactos.

Prácticamente todos los proveedores proporcionan identificaciones persistentes de los clientes durante el proceso de resolución de la identidad, lo que significa que la identificación sigue al individuo (o al hogar) incluso cuando los identificadores cambian, lo que inevitablemente ocurre. Por ejemplo, cuando las cookies del navegador expiran o se eliminan o los clientes compran y utilizan nuevos dispositivos, el ID de cliente seguirá siendo el mismo. La persistencia también es fundamental para permitir el análisis de series temporales, como el análisis de la rotación de personal.

Los algoritmos de comparación difieren entre los proveedores, con comparaciones establecidas a través de métodos probabilísticos o deterministas o una combinación de ambos. Las coincidencias deterministas se basan en vínculos explícitos entre identificadores, como una dirección de correo electrónico que se utiliza para iniciar sesión en un sitio web o una aplicación móvil y que puede asociarse con la cookie o el ID de anuncio móvil (MAID) resultante. La comparación probabilística se basa en vínculos implícitos entre identificadores, como una cookie de escritorio y el MAID, ambos asociados a una dirección IP residencial. El objetivo es considerar múltiples señales como la ubicación y el historial de navegación.

Ambos enfoques tienen sus ventajas y desventajas, que deben considerarse al elegir una plataforma de resolución de identidades. La comparación determinista adopta una visión omnicanal que intenta conectar identificadores a través de interacciones digitales y fuera de línea. Puede ser difícil de escalar y propenso a la inexactitud. El cotejo probabilístico puede «eliminar» los datos inexactos porque examina una variedad de puntos de datos frente a los cotejos binarios. Su desventaja es que se limita a los puntos de contacto en línea. Algunos proveedores están utilizando enfoques de resolución de identidades híbridas, que tratan de compensar las debilidades deterministas y probabilísticas aprovechando al mismo tiempo sus ventajas. Utiliza vínculos deterministas y probabilísticos, y luego fusiona los dos conjuntos de vínculos para formar nuevos conglomerados combinados.

Muchos proveedores proporcionan sus tasas de coincidencia general a los clientes potenciales. Unos pocos proveedores van un paso más allá, proporcionando a los clientes algoritmos de coincidencia personalizables o puntuaciones de confianza (la probabilidad de que las coincidencias sean exactas) basadas en los datos específicos de sus clientes de primera mano y en los perfiles de calidad de los datos. Por ejemplo, una organización puramente en línea puede utilizar raramente direcciones postales y probablemente tenga datos de direcciones de menor calidad que una organización que se basa en el cumplimiento de una dirección de envío física. La direccionalidad es otro factor que puede ayudar a los comerciantes a medir la exactitud de su correspondencia evaluando el número de consumidores que pueden ser contactados realmente.

Gráfico de identidad

Todos los proveedores de servicios de resolución de identidad que figuran en el presente informe mantienen un gráfico o base de datos de identidad patentada que contiene todos los identificadores conocidos que se correlacionan con los consumidores individuales. No hay un modelo estándar para un gráfico de identidad. Cada vendedor difiere en los tipos de PII fundacional utilizados, los métodos de concordancia empleados y los no PII integrados para enriquecer los perfiles individuales. A lo largo del recorrido del comprador, muchos identificadores pueden asociarse con un individuo, incluyendo direcciones de correo electrónico, direcciones físicas, números de teléfono fijo y móvil, identificaciones de anuncios y dispositivos móviles, nombres de usuario de cuentas y números de fidelidad. El gráfico de identidad recoge estos identificadores y los vincula a los perfiles de los clientes, que se utilizan para orientar y personalizar los mensajes de comercialización.

Los gráficos de identidad también pueden incorporar datos demográficos, de comportamiento, financieros, de estilo de vida, de compra y otros datos compilados o autorizados por terceros, como sitios de noticias en línea, transacciones de compra, encuestas, proveedores de servicios de correo electrónico, registros de vehículos de motor, registro de votantes y otros registros públicos. El hecho de tener todos estos datos de dispositivos, canales y comportamientos de los clientes en un solo lugar permite a los responsables de la comercialización de marcas medir con mayor precisión el alcance y la frecuencia de sus campañas, y analizar cómo se comportan los diferentes anuncios y tácticas de comercialización en los distintos canales.

En respuesta a la disminución de la disponibilidad de datos de cookies de terceros y el creciente uso de herramientas de privacidad del consumidor, como aplicaciones de publicidad y de bloqueo de ubicación, varios proveedores de plataformas de resolución de identidades están ofreciendo nuevas gráficas de identidad construidas sobre conjuntos de datos de primera o segunda parte.

Los gráficos de identidad de primera parte son utilizados exclusivamente por una marca para alojar y hacer coincidir datos de clientes conocidos. Los gráficos de identidad de segunda parte utilizan acuerdos de intercambio de datos cooperativos entre múltiples marcas o editores para crear activos de identidad comunes y anónimos. Las organizaciones participantes pueden crear, planificar, activar y medir grupos de audiencia personalizados para dirigirse a los clientes o suprimirlos a través de medios direccionables.

Cumplimiento de la privacidad y propiedad de los datos

Los comerciantes con clientes en la Unión Europea han tenido que cumplir con el GDPR desde mayo de 2018. La CCPA, que afecta a todas las marcas con clientes que residen en California, entró en vigor en enero de 2020, y permite a los consumidores hacer una solicitud de acceso de sujeto para ver todos los datos que una organización tiene sobre ellos, lo que aumenta los riesgos de exactitud de la correspondencia de la resolución de identidad. La CCPA define la información personal como cualquier cosa que pueda asociarse o vincularse con un individuo o un hogar.

Los comerciantes del mercado de la atención de la salud, que está muy reglamentado, deben cumplir los reglamentos de la Ley de responsabilidad y portabilidad del seguro médico (HIPAA) y la Ley de tecnología de la información sanitaria para la salud económica y clínica (HITECH). Además, todas las organizaciones que acepten, procesen, almacenen o transmitan información de tarjetas de crédito deben mantener un entorno seguro que cumpla también las normas de seguridad de datos de la industria de las tarjetas de pago (PCI DSS).

Estas reglamentaciones están impulsando una mayor atención de la industria a la transparencia de los datos y el consentimiento del consumidor, con miras a cumplir las nuevas normas en beneficio de los consumidores, así como de los comerciantes. Muchos proveedores de plataformas de resolución de identidades se adhieren a las directrices de la industria publicitaria de la Alianza de Publicidad Digital (DAA) o la Oficina de Publicidad Interactiva (IAB).

Por último, y lo que es más importante, la mayoría de los vendedores que se perfilan en este informe permiten que las marcas empresariales conserven la propiedad de sus datos de primera mano.

Integración de software de terceros

El objetivo final de la comercialización de la resolución de identidades es apoyar y permitir la activación de datos, empujando a las audiencias segmentadas hacia campañas altamente personalizadas a través de una variedad de herramientas y plataformas martech (CRM, DMP, plataformas de automatización de la comercialización, ESP, etc.) y ad tech (DSP, SSP, intercambios de anuncios, etc.).

Las plataformas de resolución de identidades deben ser capaces de racionalizar la integración con los ecosistemas de martech y ad tech del cliente, proporcionando conexiones preconstruidas (o nativas) y un amplio conjunto de API para integraciones personalizadas. El acceso a estas API puede o no estar incluido en el precio base.

Santos Muñoz Tebar

Experto en marketing digital y SEO analyst. Director de El Marketer Digital y Consultor SEO de Blog SEO. Aquí estoy en Google:

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