Fool's gold: dejar atrás la "tasa de coincidencia" como una métrica de éxito para la identidad

El tema de la resolución de identidades está ganando cada vez más atención entre los especialistas en marketing. Las marcas están adoptando la noción de que la personalización en el marketing y la publicidad es tan buena como su capacidad para saber con quién están hablando a lo largo del tiempo.

Los especialistas en marketing se sienten cada vez más cómodos con la utilización de datos propios en combinación con la resolución de identificación o los proveedores de "gráficos de identificación" para impulsar sus campañas publicitarias basadas en personas, personalización de sitios y análisis.

Explorando las limitaciones actuales de los gráficos de identificación

Se prevé que el mercado de identidades aumente un 188 por ciento solo en los EE. UU., De $ 900 millones en 2018 a $ 2.6 mil millones para 2022. El mayor enfoque en la identidad es prometedor, sin embargo, los gráficos de identificación predominantes en la actualidad son "públicos", en gran parte externos a la empresa y a menudo en comparación con una red de servicios públicos.

Los gráficos de identificación de hoy se presentan a los especialistas en marketing con una propuesta muy ordenada: ingrese sus datos de primera persona y los compararemos con una persona a la que se pueda contactar a través de plataformas y canales direccionables, es decir, Facebook o medios de visualización programáticos.

La calidad y eficacia del gráfico de ID se presenta a las marcas a través de una métrica fácil de entender conocida como "tasa de coincidencia".

Es bastante simple; una marca envía un archivo de personas conocidas y el gráfico de identificación devuelve una tasa porcentual a la que puede vincular esas identificaciones de consumidores (direcciones de correo electrónico en su mayor parte) a una cookie o un dispositivo. Cuanto mayor sea la tasa de coincidencia, mejor, ¿verdad? No tan rapido.

Si el especialista en marketing pudiera abrir el cuadro negro del gráfico de ID y ver qué hay debajo de esa tasa de coincidencia, la discusión se vuelve rápidamente más complicada y preocupante.

Lo que se percibe como un conjunto homogéneo de pares de ID de dispositivo o correo electrónico a cookie en los gráficos de ID, ordenadamente uno a uno, no es eso. Sí, habría algo de eso, pero los especialistas en marketing también encontrarían coincidencias creadas con matemáticas que cuentan cada combinación de persona y dispositivo en un hogar o edificio.

Encontrarían vínculos entre correos electrónicos y cookies que tienen una antigüedad de entre 90 y 120 días, contados de la misma manera que los de 15 días o menos. Aún más desconcertante, el especialista en marketing identificaría un número significativo de estos vínculos que no tienen ningún sentido y, en algunos casos, representan redes de bots.

¿De qué otra manera explicaría una sola cookie asociada con más de 1000 personas?

Con esta visibilidad, el especialista en marketing se daría cuenta rápidamente de que la idea de una métrica de tasa de coincidencia simplista es una tontería.

Una métrica basada en la calidad de la identidad frente a la cantidad

La caja negra asociada con los gráficos de identificación combinada con el aumento de las presiones de cumplimiento de la privacidad y la profundidad insuficiente de los datos de origen disponibles, ya que los navegadores de Internet desaprueban el uso de cookies de terceros, plantean algunas preguntas reales para la sostenibilidad a largo plazo del gráfico de identificación en su forma actual. .

El futuro de la identidad se centrará en la calidad; los especialistas en marketing abren la caja negra de los proveedores de gráficos de identificación y toman posesión y control de la identidad.

Los especialistas en marketing deben exigir una mejor métrica, una puntuación de confianza o calidad, para confirmar y validar las soluciones de identidad por las que están pagando y, lo que es más importante, para habilitar los tipos o casos de uso y los resultados que los especialistas en marketing esperan de sus inversiones en identidad.

Un nivel de confianza o puntuación de calidad en la identidad es la única forma en que los especialistas en marketing pueden conocer y confiar verdaderamente en lo que constituye la identidad de sus clientes y prospectos.

Imagine un gráfico de identificación homogéneo, impulsado por la tasa de coincidencia, que se utiliza para ofrecer ofertas personalizadas en el cumpleaños de un cliente. Los gráficos de identificación predominantes de hoy en día no brindan transparencia sobre los identificadores más amplios basados ​​en personas que coinciden, o el método para calificar y usar un grupo de identificaciones y datos basados ​​en una mayor confianza / precisión.

En un mundo donde la tasa de coincidencia se reemplaza con una métrica como el nivel de confianza de coincidencia de persona, los especialistas en marketing pueden usar ID de nivel 1 para entregar mensajes altamente personalizados con un riesgo limitado de que la experiencia del cliente sea incorrecta.

La segmentación de clientes potenciales de medios de display puede reducir la apertura de precisión a un nivel más bajo, como un 4-5, para maximizar la escala de segmentación, mientras que el personal de análisis que realiza modelos de atribución puede utilizar los niveles 1-3 para comprender el alcance escalado a lo largo de un viaje con la flexibilidad de ajustar los modelos de atribución. sobre el uso de ID de nivel de confianza 1; eliminación del alcance duplicado y máxima precisión de la exposición de la persona a acciones de circuito cerrado como las ventas.

Los equipos de análisis también pueden crear segmentos de audiencia y modelos de segmentación a partir de los datos y las identificaciones más precisas de los clientes y un universo de clientes potenciales para impulsar el mejor rendimiento.

Los especialistas en marketing y los editores deben comprender si existe un modelo de datos y una infraestructura comunes entre los proveedores de identidad que permita que todas las fuentes de vínculos se resuelvan en una persona conocida e identificada, y de una manera segura para la privacidad cumpliendo con todas las regulaciones.

En este sentido, toda la población, recopilada a partir de fuentes de primera, segunda y tercera parte, se convierte en el nuevo "CRM" o gráfico de identificación del comercializador.

Y de forma similar a las bases de datos tradicionales de CRM, los datos de este "gráfico de identificación privada" se eliminan constantemente de señales ruidosas y se puntúan en función de métricas de calidad, como la confianza de coincidencia de personas.

Luego, los especialistas en marketing pueden tomar el control completo de cómo monetizan sus gráficos de identificación privados en función de los casos de uso y el valor, y pueden estar tranquilos sabiendo que han descubierto oro real, una base duradera y sostenible de identidad que deja métricas como la tasa de coincidencia en el polvo.

Como director de estrategia de Merkury, la plataforma de datos y resolución de identidad de Merkle, Gerry Bavaro lidera los esfuerzos de ventas y marketing, soluciones y operaciones comerciales destinados a integrar productos y soluciones de identidad y datos de primera mano en los diversos servicios de las agencias de Merkle y Dentsu. Se incorporó a Merkle en 2015 y ha ocupado puestos de liderazgo como vicepresidente sénior, soluciones empresariales, vicepresidente sénior, estrategia digital y director general de estrategia global, M1.