In der heutigen digitalen Landschaft stehen Unternehmen vor der wiederkehrenden Herausforderung, diverse Kunden- und Interessentendaten zu integrieren, um bedeutungsvolle Einblicke zu gewinnen. Trotz scheinbarer Einfachheit wird diese Aufgabe oft durch das Vorhandensein mehrerer Identifikatoren erschwert – hunderte von First-Party-Cookie-IDs, zahlreiche verbundene Geräte sowie mehrere E-Mail-Adressen und Kunden-IDs pro Person.
Eine Customer Data Platform (CDP) kann helfen, diese Herausforderungen zu bewältigen, indem sie eine kosteneffiziente, skalierbare, sichere und hochverfügbare Lösung für die Echtzeit-Reaktion auf Kundensignale, die Zielgruppenansprache in der Werbung und die Orchestrierung von Marketing-Journeys bietet.
Die Notwendigkeit einer rechtmäßigen Verarbeitung gemäß den Anforderungen der DSGVO auf Basis von Einwilligung und/oder berechtigtem Interesse verkompliziert die Situation zusätzlich. Hier kommen Identity Graphen ins Spiel – ein revolutionäres Werkzeug in der Kundenidentifikationsstrategie. Dieser Blog wird die Frage beantworten, was ein Identity Graph (ID-Graph) ist, die Bedeutung von Identity Graphen und deren Typen, wie man sie erstellt und pflegt, sowie deren Vorteile erläutern.
Das Wichtigste in Kürze:
- ID-Graphs integrieren Daten aus verschiedenen Quellen, um eine einheitliche Kundenansicht zu schaffen, die die Datenqualität, Profilbildung, Echtzeit-Aktivierungen und Multitouch-Attribution verbessert und zu effektiveren Marketingstrategien führt.
- Es gibt verschiedene Arten von ID-Graphs—deterministisch vs. probabilistisch, First-Party vs. Third-Party, Echtzeit vs. Nicht-Echtzeit und Single-Domain vs. Cross-Domain—jede mit spezifischen Anwendungen und Vorteilen für Kundenidentifikation und Personalisierung.
- Effektive Identitätsgraphen erfordern regelmäßige Aktualisierungen, genaue Datenintegration und die Einhaltung von Datenschutzbestimmungen. Wichtige Methoden umfassen Login-Identifikation, Selbstidentifikation, Klick-Identifikation, Cross-Domain-Identifikation und Netzwerk-Identifikation.
Warum ist ein ID-Graph relevant?
In der sich ständig weiterentwickelnden Landschaft der Kundenidentifikation sind Identity Graphen unverzichtbar geworden. Traditionell haben Unternehmen verschiedene Methoden angewendet, um die Komplexität der genauen Kundenidentifikation zu bewältigen.
Der früheste Ansatz, die Entity Resolution (ER), konzentrierte sich darauf, unterschiedliche Datensätze zu identifizieren und zu verknüpfen, die auf dieselbe Entität verweisen, selbst wenn die Daten inkonsistent oder unvollständig waren. Diese Methode legte den Grundstein für ausgeklügeltere Frameworks zur Identitätsauflösung.
Mit dem technologischen Fortschritt entstand die Cookie-basierte Identity Resolution. Diese Methode verfolgte das Nutzerverhalten über Sitzungen und Websites hinweg mittels Cookies. Allerdings hat die Wirksamkeit dieses Ansatzes aufgrund strenger Datenschutzgesetze und der Abwertung von Third-Party-Cookies nachgelassen, was es schwierig macht, eine konsistente Sicht auf denselben Kunden über mehrere Geräte hinweg zu bewahren.
Um diese Einschränkungen zu überwinden, wurde die Profil-basierte Identity Resolution entwickelt. Diese Methode kombinierte Kundendaten und Verhaltensdaten, um einheitliche Nutzerprofile zu erstellen. Obwohl effektiver, führte dies oft zu “Monsterprofilen”, die mit zu vielen oder ungenauen Identifikatoren gefüllt waren.
Die fortschrittlichste Methode heute ist die ID-Graph-basierte Identity Resolution. Identity Graphen verwalten Beziehungen zwischen Einzelpersonen, Geräten und Gruppen wie Haushalten oder Unternehmen und erhalten die Genauigkeit, indem sie dynamische Veränderungen und Interaktionen im Laufe der Zeit widerspiegeln. Deshalb Kernziel einer effektiven Marketing-Strategie ist es, die Identität des Nutzers über verschiedene Kanäle und Geräte hinweg zu kennen, und ein Identity Graph (ID Graph) kann dabei hilfreich sein.
Die Nutzung einer Graph-Datenbank für diese Identity Graphen ermöglicht die effiziente Verwaltung vernetzter Entitäten, Echtzeit-Datenaktualisierungen und Abfragen hochvernetzter Datensätze mit Millisekunden-Latenz, wodurch die genaueste und aktuellste Identitätsauflösung gewährleistet wird.
Welche verschiedenen Arten von Identity Graphen gibt es?
Das Verständnis der verschiedenen Arten eines Identity Graph ist entscheidend für Unternehmen, die ihre Strategien zur Kundenidentifikation verbessern möchten. Hier untersuchen wir die Unterschiede zwischen deterministischen und probabilistischen ID-Graphen, die Unterscheidung zwischen First-Party- und Third-Party-ID-Graphen, die Bedeutung von Echtzeit-Aktualisierungen und die Fähigkeiten von Single-Domain- versus Cross-Domain-ID-Graphen. Ein weiterer wichtiger Aspekt ist das Cross Device Tracking, das die Benutzererkennung über verschiedene Geräte hinweg ermöglicht.
Deterministische vs. probabilistische ID-Graphen
Deterministische ID-Graphen nutzen eindeutige, unveränderliche Datenpunkte wie E-Mail-Adressen, um Geräte oder Identifikatoren eindeutig einer Person zuzuordnen. Deterministic Matching liefert akkuratere Ergebnisse, was ein Kernziel einer effektiven Marketingstrategie ist. Diese Art von Identity Graph ermöglicht es Unternehmen, die Identität des Nutzers präzise zu bestimmen und so ein mehrdimensionales Profil zu generieren, das über unterschiedliche Kanäle und Geräte hinweg konsistent ist.
Probabilistische ID-Graphen hingegen verwenden statistische Algorithmen, um Verbindungen zwischen Geräten und Identifikatoren zu vermuten, die wahrscheinlich derselben Person gehören. Durch die Analyse von Verhaltensdaten und Mustern können diese Graphen verschiedene Geräte und Offline-Identifikatoren mit hoher Wahrscheinlichkeit verknüpfen. Dies kann helfen, die Cross-Device-Attribution zu verbessern, obwohl diese Methode weniger zuverlässig für die Echtzeit-Personalisierung ist.
First-Party- vs. Third-Party-ID-Graphen
First-Party-ID-Graphen werden mit Daten aufgebaut, die direkt von einem Unternehmen gesammelt werden. Diese Daten stammen aus direkten Interaktionen mit dem Unternehmen und bieten daher eine hohe Genauigkeit und Zuverlässigkeit. Unternehmen können so von den Möglichkeiten eines Identity Graph profitieren, indem sie eine Single Customer View ermöglichen, die die Interessen eines individuellen Nutzers über unterschiedliche Kanäle und Geräte hinweg abbildet. Besonders im Kontext von internet mobil unterwegs ist es wichtig, die Herausforderungen und Chancen der mobilen Internetnutzung zu berücksichtigen.
Third-Party-ID-Graphen werden hingegen von externen Entitäten erstellt, die Daten aus verschiedenen Quellen sammeln. Diese Graphen können weniger zuverlässig sein und kommen oft mit Datenschutzbedenken, da die Daten nicht aus einer direkten Beziehung mit dem Verbraucher stammen.
Echtzeit- vs. Nicht-Echtzeit-ID-Graphen
Echtzeit-ID-Graphen werden sofort aktualisiert, sobald neue Identifikationsereignisse erkannt werden. Diese Fähigkeit ist besonders vorteilhaft für Branchen, die sofortige Reaktionen erfordern, wie etwa digitales Marketing und Streaming-Dienste. Sie ermöglichen es Unternehmen, die Kundenbedürfnisse in Echtzeit zu adressieren und bieten eine umfassende Sicht auf die vollständige Customer Journey hinweg. Im Jahr 2018 nutzten bereits durchschnittlich 80% der deutschen Nutzer zwischen 14 und 69 Jahren das Internet auf mobilen Geräten.
Nicht-Echtzeit-ID-Graphen hingegen verarbeiten Identifikationsereignisse mit Verzögerung. Dies kann zu Ungenauigkeiten führen und die Effektivität der personalisierten Echtzeitkommunikation einschränken, obwohl sie weiterhin nützlich für historische Datenanalysen und Zielgruppen-Segmentierung sind.
Single-Domain- vs. Cross-Domain-ID-Graphen
Ein Single-Domain-ID-Graph löst Identitäten innerhalb einer einzigen Domain, wie einer Website oder App, auf. Dieser Ansatz ist einfach und effektiv für Unternehmen mit einer einheitlichen Online-Präsenz. Ein Einzelhändler kann beispielsweise einen Single-Domain-ID-Graph verwenden, um Nutzerinteraktionen von der Suche bis zum Kauf zu verfolgen und so innerhalb dieser Domain ein kohärentes Kundenerlebnis zu bieten. Dadurch können Unternehmen die vollständige Customer Journey hinweg nachvollziehen und die Interessen eines individuellen Nutzers besser verstehen.
Ein Cross-Domain-ID-Graph verknüpft hingegen Identitäten über mehrere Domains hinweg und bietet eine umfassende Sicht auf Kundeninteraktionen. Typische Beispiele sind:
- Einzelhändler mit mehreren Kategorien und eigenen Websites für Lebensmittel, Mode, Elektrogeräte und Möbel,
- Multi-Brand-Hersteller oder Medienhäuser mit unterschiedlichen Websites für jede ihrer Marken,
- Multi-Site-Unternehmen wie Hotelgruppen oder Unternehmen, die Freizeitparks betreiben und für jeden Standort eine eigene Website haben, oder
- Unternehmen, die eine contentbasierte Medienseite von ihrer E-Commerce-Seite trennen.
Ein Unternehmen mit mehreren Websites und Apps kann einen Cross-Domain-ID-Graph nutzen, um Nutzer über all diese Touchpoints hinweg zu erkennen und eine Überlappungsanalyse durchzuführen. Durch das Teilen von Identifikationsereignissen wird die Nutzeridentifikation und Personalisierung erheblich verbessert. Dies hilft Unternehmen, Kunden besser anzusprechen und Möglichkeiten für Cross-Selling zu identifizieren. Um device tracking am besten zu betreiben, ist der Einsatz eines Identity Graphs unerlässlich, da er die Herausforderungen des Cross-Device-Trackings bewältigt.
Aufbau und Pflege eines First-Party Identity Graph
Der Aufbau und die Pflege eines robusten First-Party Identity Graph sind entscheidend für Unternehmen, die ihre Strategien zur Kundenidentifikation verbessern möchten. In diesem Abschnitt geben wir einen Überblick, wie Sie Ihren eigenen ID-Graphen erstellen, und über die verschiedenen Methoden zur Verknüpfung von Kundenidentitäten durch First-Party-Daten und erklären die Bedeutung regelmäßiger Updates, um die Integrität und Genauigkeit des Identity Graph sicherzustellen.
Die Auswahl der richtigen Enterprise Analytics Software ist dabei unerlässlich, um die passende Analytics-Plattform zu finden und an die Anforderungen und Bedürfnisse Ihres Unternehmens anzupassen.
Identifikation auf Nutzerebene
Die Identifizierung von Geräte-/Browser-Kombinationen oder Apps, bei denen Anmeldungen über First-Party-Cookies mit dem Identity Graph erfolgen, wird als Login-Identifikation bezeichnet. Häufige Beispiele hierfür sind App-Logins, Self-Service-Portale und E-Shop-Logins.
Auf persönlicher Ebene könnte ein individueller Kunde auch Identifikatoren wie E-Mail-Adressen oder Telefonnummern bereitstellen, um seine Geräte oder Apps mit dem Identity Graph zu verknüpfen. Diese Selbstidentifikation kann durch Newsletter-Abonnements, Formularübermittlungen oder Pop-ups erfolgen. Die digitale Identität kann auch zwischen Kanälen durch Klicks, also Klick-Identifikation, übertragen werden, wodurch Geräte oder Apps mit dem Identity Graph verknüpft werden.
Identifikation durch Domains und Netzwerke
Auf technischer Ebene erkennt die Cross-Domain-Identifikation Nutzer über mehrere Domains und Geräte hinweg und erstellt ein umfassendes Multi-Domain-Profil. Dies ermöglicht gemeinsame Identifikationen über Domains hinweg, was die Nutzererkennung und Personalisierung verbessert. Cross-Domain Identity Graphen bieten eine umfassende Sicht auf Kundeninteraktionen über verschiedene Plattformen hinweg.
Bei einem Prozess namens Netzwerkidentifikation oder Netzwerksignal verwenden Netzwerkanbieter die IP-Adressauflösung, um Geräte ohne Nutzereingabe mit dem Identity Graph zu verknüpfen. Nicht-Netzwerkanbieter können Dienste wie den Authentic Consent Service von Utiq nutzen, um Netzwerksignale zu verwenden.
Pflege eines Identity Graph
Regelmäßige Updates sind entscheidend, um einen genauen Identity Graph zu pflegen. Da sich Identifikatoren ändern, muss der Identity Graph Gerätezuordnungen neu ausrichten und veraltete Profile löschen. Eine effektive Pflege stellt sicher, dass eine konsistente und zuverlässige Sicht auf die Nutzer erhalten bleibt, was Identitätsauflösungs-Frameworks und Echtzeit-Personalisierung unterstützt.
Zusammenfassend umfasst der Aufbau und die Pflege eines First-Party Identity Graphen Login-Identifikation, Selbstidentifikation, Klick-Identifikation, Cross-Domain-Identifikation und Netzwerkidentifikation. Diese Methoden verbessern gemeinsam die Identitätsauflösung, die Genauigkeit der Kundendaten und unterstützen personalisierte Marketingbemühungen.
Sie möchten mehr erfahren? Vereinbaren Sie einen Termin mit unseren Experten:
Was sind die wichtigsten Vorteile eines Identity Graph?
Identity Graphen spielen eine entscheidende Rolle bei der Identitätsauflösung, indem sie Daten aus verschiedenen Quellen konsolidieren und eine einheitliche Sicht auf jeden Kunden schaffen. Kennen ist deshalb Kernziel einer effektiven Marketingstrategie, da es die Herausforderungen der Nutzererkennung über verschiedene Kanäle und Geräte hinweg adressiert. Im Folgenden finden Sie eine Übersicht über die wichtigsten Vorteile von Identity Graphen und wie sie die Datenqualität, der Profilaufbau, Aktivierungen und Attributionen verbessern:
|
Datenaktivator Ein Identity Graph fungiert als wesentlicher Datenaktivator, indem er Daten aus verschiedenen Quellen in einer einheitlichen Kundenansicht integriert und dabei durch deterministisches Matching eindeutige Benutzerprofile erstellt. Dieser Ansatz eliminiert doppelte Datensätze, was zu genaueren Erkenntnissen und einem umfassenden Analysetool führt. Innerhalb der ID-Graphen können Unternehmen somit bedeutungstragende Hinweise ihrer Nutzer erfassen und nutzen. |
|
Attribution Identity Graphen ermöglichen eine genaue Multitouch-Attribution, indem sie Kundeninteraktionen über mehrere Kanäle und Geräte hinweg verfolgen. Diese Fähigkeit hilft dabei, die effektivsten Marketingtaktiken zu identifizieren und Unternehmen zu ermöglichen, ihre Marketingstrategien zu optimieren. Cross Device Attribution verbessern sie durch die genaue Zuordnung von Interaktionen entlang der vollständigen Customer Journey hinweg. Zusätzlich kann das Matching als Cross-Device-Strategie, unter Verwendung von Deterministic und Probabilistic Matching, genutzt werden, um individuelle Nutzer über verschiedene Geräte hinweg zu erkennen und Cross-Device-Identitäten zu erstellen. |
|
Aktivierungen Ein genauer Identity Graph verbessert Multichannel-Aktivierungen, indem er mehr Identifikatoren mit Kundendatenprofilen verknüpft und somit die Reichweite über verschiedene Kanäle erhöht. Die detaillierten Profile ermöglichen präzises Targeting, reduzieren Marketingverschwendung und stellen konsistente Botschaften und Cross-Device-Erlebnisse sicher. Darüber hinaus unterstützen Identity Graphen Verhaltensauslöser, die eine Echtzeit-Personalisierung und zeitnahe Kampagnenaktivierungen auf Grundlage von Echtzeit-Kundeninteraktionen ermöglichen. Deterministisches Matching liefert akkuratere Daten, was besonders bei der Konsolidierung von Nutzerinformationen über verschiedene Geräte hinweg von Vorteil ist. |
|
Profilaufbau Identity Graphen erstellen reichhaltige, detaillierte Kundenprofile, indem sie diverse Kundendatenpunkte, einschließlich Verhaltensdaten und Offline-Identifikatoren, integrieren. Dieses detaillierte Profiling unterstützt personalisierte Erlebnisse, prädiktive Analysen und Lookalike-Modellierung, wodurch die Effektivität von Marketingmaßnahmen gesteigert wird. Durch die Integration von E-Mail-Adressen und anderen Identifikatoren können Unternehmen ein mehrdimensionales Profil zu generieren, das die Interessen eines individuellen Nutzers über unterschiedliche Kanäle und Geräte hinweg erfasst. |
Herausforderungen bewältigen und Erfolg sichern
Der erfolgreiche Aufbau und die Pflege eines Identity Graphen erfordern die Bewältigung mehrerer zentraler Herausforderungen, während gleichzeitig die Einhaltung von Datenschutzbestimmungen, die Datenqualität und die strategische Integration sichergestellt werden müssen.
Hier finden Sie einen Überblick darüber, wie Sie diese Herausforderungen meistern können, um Ihr Framework zur Identitätsauflösung zu verbessern. Mit den vielfältigen Möglichkeiten gehen Herausforderungen einher, insbesondere bei der Identifizierung von Nutzern über verschiedene Kanäle und Geräte hinweg, um ein umfassendes Kundenprofil zu erstellen.
Herausforderung: Datenschutzbedenken und Compliance
Beim Erstellen eines Identity Graphen ist es entscheidend, die Zustimmung der Nutzer einzuholen und den Zweck klar zu kommunizieren. Nutzer sollten die Vorteile der Zustimmung verstehen, wie etwa personalisierte Erlebnisse und relevante Marketinginhalte zu erhalten. Zudem ist es wichtig, Optionen für diejenigen anzubieten, die anonym bleiben möchten. Transparenz und Auswahlmöglichkeiten helfen, Vertrauen aufzubauen und die Einhaltung von Datenschutzbestimmungen zu gewährleisten.
Herausforderung: Datenqualität und Integration
Die Sicherstellung der Qualität und nahtlosen Integration von Kundendaten ist grundlegend für den Erfolg eines Identity Graphen. Schlechte Datenqualität kann zu ungenauer Identitätsauflösung führen, was in fragmentierten Kundenprofilen und ineffektiven Marketingstrategien resultiert. Es gibt mehrere Strategien, die helfen können:
Inkonsistente Datenformate: Standardisieren Sie Datenformate über alle Quellen hinweg, um Konsistenz zu gewährleisten.
- Doppelte Profile: Implementieren Sie Prozesse zur Duplikatsbereinigung, um doppelte Datensätze zu eliminieren und eine einheitliche Kundenansicht zu erreichen.
- Unvollständige Daten: Verwenden Sie Techniken zur Datenanreicherung, um fehlende Informationen zu ergänzen und Kundenprofile zu verbessern.
- Datengenauigkeit: Aktualisieren und validieren Sie Datenpunkte regelmäßig, um die Genauigkeit zu gewährleisten.
- Datenaktualität: Sorgen Sie für Echtzeit- oder nahezu Echtzeit-Aktualisierungen, um die Daten aktuell zu halten.
- Datensilos: Bauen Sie Datensilos ab, indem Sie das Datenmanagement zentralisieren und so eine ganzheitliche Sicht auf Kundenidentitäten über mehrere Geräte und Plattformen hinweg ermöglichen.
Um die besten Ergebnisse bei der Datenintegration zu erzielen, ist es entscheidend, den besten mit ID Graph zu verwenden, der die Identität des Nutzers über verschiedene Kanäle, Geräte und Touchpoints hinweg erkennt.
Herausforderung: Stand-Alone oder eingebettet?
Die Entscheidung, ob ein Stand-Alone Identity Graph implementiert oder die Identitätsauflösung in bestehende Anwendungen eingebettet wird, hängt von den spezifischen Bedürfnissen ab. Ein Stand-Alone Identity Graph bietet zentrale Kontrolle, Konsistenz und Skalierbarkeit, was die Verwaltung und Aktualisierung erleichtert.
Auf der anderen Seite kann die Einbettung der Identitätsauflösung in bestehende Anwendungen die Integration vereinfachen und Kosten reduzieren. Bewerten Sie Ihre aktuellen und zukünftigen Bedürfnisse, um den besten Ansatz für Ihr Unternehmen zu bestimmen.
Fazit: Begrüßen Sie die Identity-Graph-Revolution!
Ein Identity Graph sollte als grundlegender Bestandteil Ihrer Geschäftsstrategie betrachtet werden und nicht als optionaler Luxus. Identity Graphen verbessern grundlegende Fähigkeiten wie Analysen und unterstützen im Laufe der Zeit anspruchsvollere Anwendungsfälle. Eine frühe Investition in Identity-Graph-Lösungen kann einen sich selbst verstärkenden Kreislauf schaffen, der das Kundenengagement, das Vertrauen und die allgemeine Marketingeffektivität verbessert.
Für Unternehmen, die eine First-Party-Datenstrategie verfolgen, ist ein Identity Graph unerlässlich, um konsistente Nutzerreisen und maßgeschneiderte Kundenerlebnisse zu schaffen. Beginnen Sie jetzt mit einem First-Party, deterministischen, Echtzeit-Identity-Graph.
Erwägen Sie eine Stand-Alone-Lösung für umfassende Fähigkeiten oder einen eingebetteten Ansatz für eine einfachere Integration. Entwickeln Sie eine Daten- und Marketingstrategie, um das volle Potenzial eines Identity Graph auszuschöpfen. Begrüßen Sie die Identity-Graph-Revolution und transformieren Sie Ihre Strategien zur Kundenidentifikation und zum Kundenengagement!
Lassen Sie sich jetzt beraten:
FAQ: ID-Graph
Hier haben wir einige häufig gestellte Fragen zum Thema ID-Graphen für Sie zusammengefasst: