En el panorama digital actual, las empresas enfrentan un gran desafío: integrar diversos datos de clientes y prospectos para obtener insights accionables. A pesar de parecer una tarea sencilla, esta se complica debido a la presencia de múltiples identificadores: cientos de IDs de cookies de primera parte, múltiples dispositivos conectados y varias direcciones de correo electrónico e IDs de clientes por persona.
Una plataforma de datos de clientes puede ayudar a abordar estos desafíos, proporcionando una solución rentable, escalable, segura y altamente disponible para la respuesta en tiempo real a señales de clientes, la segmentación publicitaria y la gestión de journeys de marketing. Además, la gestión de identidades y accesos y la autenticación son cruciales para garantizar un acceso seguro y eficiente a los datos.
La necesidad de un procesamiento legal bajo el RGPD basado en el consentimiento y/o interés legítimo complica aún más la situación. Aquí es donde entran en juego los grafos de identidad—una herramienta revolucionaria en las estrategias de identificación de clientes. Este blog responderá a la pregunta de qué es un grafo de identidad, explorará la importancia de los grafos de identidad—o ID-graph—, sus tipos, cómo construirlos y mantenerlos, y sus beneficios.
Lo más importante en pocas palabras:
- Los grafos de identidad integran datos de múltiples fuentes, creando una vista unificada del cliente que mejora la precisión de los datos, la creación de perfiles, las activaciones en tiempo real y la atribución multitáctil, lo que lleva a estrategias de marketing más efectivas.
- Existen diferentes tipos de grafos de identidad: deterministas vs. probabilísticos, de primera parte vs. de terceros, en tiempo real vs. no en tiempo real y de un solo dominio vs. de múltiples dominios, cada uno con aplicaciones y beneficios específicos para la identificación y personalización del cliente.
- Los grafos de identidad efectivos requieren actualizaciones regulares, integración precisa de datos y cumplimiento de las regulaciones de privacidad. Los métodos clave incluyen identificación de inicio de sesión, autoidentificación, identificación por clic, identificación de múltiples dominios e identificación de red.
¿Por qué es relevante un ID-graph?
En el panorama en evolución de la identificación de usuarios, los grafos de identidad se han vuelto indispensables. Tradicionalmente, las empresas han empleado varios métodos para abordar las complejidades de identificar a los clientes con precisión.
El enfoque más antiguo, la Resolución de Entidades (Entity Resolution; ER), se centraba en identificar y vincular diferentes registros que se referían a la misma entidad en varios conjuntos de datos, incluso cuando los datos eran inconsistentes o incompletos. Este método sentó las bases para marcos de resolución de identidad más sofisticados.
A medida que la tecnología avanzaba, surgió la Resolución de Identidad basada en Cookies. Este método rastreaba el comportamiento de los usuarios a través de sesiones y sitios web utilizando cookies. Sin embargo, la efectividad de este enfoque ha disminuido debido a las estrictas leyes de privacidad y la depreciación de las cookies de terceros, lo que dificulta mantener una vista coherente del mismo cliente a través de múltiples dispositivos.
Para superar estas limitaciones, se desarrolló la Resolución de Identidad basada en Perfiles. Este método combinaba datos de clientes y datos de comportamiento para crear perfiles de usuarios unificados. Aunque más efectivo, a menudo resultaba en “perfiles monstruosos” llenos de demasiados o inexactos identificadores.
El método más avanzado hoy en día es la Resolución de Identidad basada en ID-graphs. Los ID-graph gestionan las relaciones entre individuos, dispositivos y grupos como hogares o empresas, manteniendo la precisión al reflejar cambios dinámicos e interacciones a lo largo del tiempo.
Utilizar una base de datos gráfica para estos ID-graphs permite la gestión eficiente de entidades interconectadas, actualizaciones de datos en tiempo real y consultas de conjuntos de datos altamente conectados con latencia de milisegundos, asegurando la resolución de identidad más precisa y actualizada. Los ID-graphs son cruciales para las soluciones IAM en entornos tecnológicos diversos, como la inteligencia artificial, la nube, IDaaS, entornos híbridos de múltiples nubes, BYOD y dispositivos de IoT.
¿Cuáles son los diferentes tipos de ID-graph?
Comprender los diferentes tipos de grafos de identidad es esencial para las empresas que buscan mejorar sus estrategias de identificación de usuarios. Aquí exploramos las diferencias entre ID-Graphs deterministas y probabilísticos, las distinciones entre ID-Graphs de primera y tercera parte, la importancia de las actualizaciones en tiempo real y las capacidades de los ID-Graphs de dominio único frente a los de múltiples dominios.
ID-Graphs Deterministas vs. Probabilísticos
Los ID-Graphs deterministas se basan en identificadores explícitos y directos para vincular dispositivos o identificadores a la misma persona. El uso de puntos de datos únicos e inmutables, como direcciones de correo electrónico, números de teléfono o credenciales de inicio de sesión, asegura una alta precisión. El emparejamiento determinista es un componente vital de las soluciones de resolución de identidad, proporcionando una manera confiable y precisa de mapear las identidades de los clientes. Además, los ID-graphs deterministas pueden mejorar los servicios de autenticación y gestión de accesos desde la nube.
A diferencia de los gráficos deterministas, los ID-Graphs probabilísticos utilizan algoritmos estadísticos para inferir conexiones entre dispositivos e identificadores que probablemente pertenecen a la misma persona. Al analizar datos de comportamiento y patrones, estos grafos pueden vincular dispositivos individuales e identificadores offline con un alto grado de confianza. Si bien el emparejamiento probabilístico es útil para escenarios donde los identificadores directos no están disponibles, como interacciones offline, la incertidumbre inherente los hace menos fiables para la personalización en tiempo real.
ID-Graphs de Primera Parte vs. Tercera Parte
Construidos y mantenidos utilizando datos recolectados directamente por una empresa de sus propios clientes y prospectos, los ID-Graphs de primera parte aprovechan los datos de primera parte reunidos a través de interacciones directas con las propiedades digitales de la empresa. Este método asegura un alto nivel de precisión y fiabilidad, ya que los puntos de datos se recopilan de primera mano.
Estos ID-graphs a menudo funcionan como una base de datos en línea, proporcionando una colección integral de datos personales y anónimos relacionados con clientes individuales. Esto ayuda a las empresas a personalizar anuncios y entender mejor y dirigir sus esfuerzos de marketing basados en información actualizada. Además, los ID-graphs de primera parte aseguran la precisión de los datos del titular consultado, como el nombre, apellido, nacionalidad, sexo, fecha y lugar de nacimiento, entre otros.
Por otro lado, creados por entidades externas utilizando datos de diversas fuentes, los ID-Graphs de tercera parte pueden ser menos fiables y a menudo presentan preocupaciones de privacidad debido a la falta de una relación directa con el consumidor. Estos gráficos se construyen típicamente utilizando datos agregados de diferentes sitios web, apps y otras plataformas digitales, lo que dificulta garantizar la precisión de los datos y el cumplimiento de las regulaciones de privacidad.
ID-Graphs en Tiempo Real vs. No en Tiempo Real
Los ID-Graphs en tiempo real se actualizan instantáneamente cuando se detectan nuevos eventos de identificación, lo que permite soluciones de grafos de identidad precisas y actualizadas. Los ID-Graphs en tiempo real permiten a las empresas ofrecer personalización en tiempo real y esfuerzos de marketing oportunos, adaptándose rápidamente a la evolución del journey del cliente. Esta capacidad es particularmente beneficiosa para industrias como la publicidad digital y los servicios de streaming, donde la capacidad de respuesta inmediata es crítica.
En contraste, los ID-Graphs no en tiempo real procesan eventos de identificación con retraso, lo que puede llevar a inexactitudes y limitar su efectividad para la personalización en tiempo real. Aunque todavía son útiles para el análisis de datos históricos y la segmentación de audiencias, el retraso en las actualizaciones puede dificultar la capacidad de proporcionar una experiencia personalizada y sin interrupciones a los clientes individuales.
ID-Graphs de Dominio Único vs. Múltiples Dominios
Los ID-Graphs de dominio único resuelven identidades dentro de un solo dominio, como un sitio web o una app. Este enfoque es sencillo y efectivo para empresas con una presencia en línea singular. Por ejemplo, un sitio web de comercio minorista puede usar un ID-graph de dominio único para rastrear las interacciones de los usuarios, desde la navegación hasta la compra, proporcionando una experiencia de cliente cohesiva dentro de ese dominio.
Sin embargo, los ID-Graphs de múltiples dominios vinculan identidades a través de varios dominios, ofreciendo una vista integral de las interacciones de los clientes. Ejemplos típicos son:
- Minoristas de múltiples categorías con sitios propios para alimentos, moda, electrodomésticos y muebles.
- Fabricantes o casas de medios de múltiples marcas con sitios diferentes para cada una de sus marcas.
- Empresas con múltiples sitios como grupos hoteleros o empresas que operan parques de ocio con sitios web individuales para cada ubicación.
- Empresas que separan un sitio de medios basado en contenido de su sitio de comercio electrónico.
Una empresa con múltiples sitios web y apps puede utilizar un ID-graph de múltiples dominios para reconocer a los usuarios en todos estos puntos de contacto y realizar análisis de superposición. Compartir eventos de identificación aumenta significativamente la identificación y personalización de usuarios, ayudando a las empresas a dirigir mejor a los clientes e identificar oportunidades de ventas cruzadas.
Construcción y mantenimiento de un ID-graph de primera parte
Construir y mantener un robusto identity graph de primera parte es crucial para las empresas que buscan mejorar sus estrategias de identificación de usuarios. Esta sección proporciona una visión general de los diversos métodos utilizados para vincular identidades de clientes a través de datos de primera parte y explica la importancia de las actualizaciones regulares para asegurar la integridad y precisión del ID-graph. Además, es fundamental gestionar correctamente los documentos de identificación para mantener la precisión del ID-graph.
Elegir un proveedor confiable de identity graph es esencial para obtener datos precisos de los clientes. Un proveedor confiable debe ser transparente al compartir todos los conjuntos de datos analizados y los insights de las campañas. Esta transparencia ayuda a las empresas a entender a sus clientes a un nivel más personal y a confiar en el proceso del proveedor.
Tipos de identificación a nivel de usuario
Vincular combinaciones de dispositivos/navegadores o apps donde se realizan inicios de sesión con el ID-graph a través de cookies de primera parte se conoce como identificación de inicio de sesión. Ejemplos comunes incluyen inicios de sesión en apps, portales de autoservicio e inicios de sesión en tiendas en línea.
A un nivel más personal, un cliente individual también puede proporcionar identificadores como correos electrónicos o números de teléfono, vinculando sus dispositivos o apps al ID-graph. Esta autoidentificación puede ocurrir a través de suscripciones a boletines, envíos de formularios o pop-ups. La identidad digital también puede transferirse entre canales mediante clics, o identificación por clic, vinculando dispositivos o apps al ID-graph.
Identificación a través de dominios y redes
A un nivel más técnico, la identificación entre dominios reconoce a los usuarios a través de múltiples dominios, creando un perfil multidominio integral. Esto permite identificaciones compartidas entre dominios, mejorando el reconocimiento y la personalización del usuario. Los ID-graphs entre dominios trabajan para proporcionar una visión completa de las interacciones de los clientes a través de plataformas.
En un proceso llamado identificación de red o señal de red, los proveedores de red utilizan la resolución de direcciones IP para vincular dispositivos al ID-graph sin la entrada del usuario. Los proveedores no pertenecientes a la red pueden usar servicios como el Authentic Consent Service de Utiq para aprovechar las señales de red.
Mantenimiento de un ID-graph
Las actualizaciones regulares son cruciales para mantener un grafo de identidad preciso. A medida que los identificadores cambian, el grafo debe realinear las asociaciones de dispositivos y purgar perfiles desactualizados. Un mantenimiento efectivo asegura una vista consistente y confiable de los usuarios, apoyando los marcos de resolución de identidad y la personalización en tiempo real.
En resumen, construir y mantener un identity graph de primera parte implica la identificación de inicio de sesión, autoidentificación, identificación por clic, identificación entre dominios e identificación de red. Estos métodos colectivamente mejoran la resolución de identidad, mejoran la precisión de los datos de los clientes y apoyan los esfuerzos de marketing personalizados.
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¿Cuáles son los principales beneficios de un ID-graph?
Los ID-graphs desempeñan un papel fundamental en la resolución de identidades al consolidar datos de múltiples fuentes para crear una vista unificada de cada cliente. A continuación, se presenta una descripción general de los principales beneficios de los gráficos de identidad y cómo mejoran la precisión de los datos, la construcción de perfiles, las activaciones y la atribución:
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Facilitador de datos Un ID-graph actúa como un facilitador crucial de datos al integrar datos de diversas fuentes en una vista unificada del cliente. Este enfoque elimina registros duplicados, lo que lleva a insights más precisos y una herramienta analítica integral. La base de datos del ID-graph ofrece una vista consolidada de los datos de identidad de los usuarios, mejorando así la gestión de identidades. |
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Atribución Los ID-graphs permiten una atribución multitáctil precisa al rastrear las interacciones de los clientes a través de múltiples puntos de contacto a lo largo del customer journey. Esta capacidad ayuda a identificar las tácticas de marketing más efectivas, permitiendo a las empresas optimizar sus estrategias de marketing. La resolución de identidad precisa asegura que cada punto de interacción se asocie correctamente con el cliente adecuado, mejorando así la consulta de datos y el control sobre las campañas de marketing. |
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Activaciones Un ID-graph preciso mejora las activaciones multicanal al vincular más identificadores a los perfiles de datos de los clientes, aumentando así el alcance a través de varios canales. Los perfiles detallados permiten una segmentación precisa, reduciendo el desperdicio de marketing y asegurando mensajes consistentes y experiencias cross-device. Además, los ID-graphs apoyan desencadenantes de comportamiento, permitiendo la personalización en tiempo real y activaciones de campañas oportunas basadas en interacciones en tiempo real con los clientes. |
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Construcción de perfiles Los ID-graphs construyen perfiles de datos de clientes ricos y detallados al integrar diversos puntos de datos de clientes, incluidos datos de comportamiento e identificadores offline. Este perfil detallado apoya experiencias personalizadas, análisis predictivos y modelado de audiencias similares, mejorando la efectividad de los esfuerzos de marketing. La integración de estos datos permite una consulta precisa y rápida de la información del usuario. |
Superando desafíos y asegurando el éxito
Construir y mantener un ID-graph implica abordar varios desafíos clave mientras se asegura el cumplimiento, la calidad de los datos y la integración estratégica. A continuación, se presenta una visión general de cómo navegar estos desafíos para mejorar su marco de resolución de identidad.
Desafío: Preocupaciones de privacidad y cumplimiento
Al crear un ID-graph, es crucial obtener el consentimiento del usuario y comunicar claramente su propósito. Los usuarios deben entender los beneficios de dar su consentimiento, como recibir experiencias personalizadas y contenido de marketing relevante.
Además, es importante proporcionar opciones para aquellos que prefieren permanecer anónimos. Garantizar la transparencia y ofrecer opciones ayuda a construir confianza y cumplimiento con las regulaciones de privacidad. La historia de la gestión de identidades y accesos ha evolucionado para abordar estas preocupaciones de privacidad y cumplimiento.
Desafío: Calidad e integración de datos
Asegurar la calidad y la integración sin problemas de los datos de los clientes es fundamental para el éxito de un ID-graph. La mala calidad de los datos puede llevar a una resolución de identidad inexacta, resultando en perfiles de clientes fragmentados y estrategias de marketing ineficaces. Hay varias estrategias que pueden ayudar:
- Formatos de Datos Inconsistentes: Estandariza los formatos de datos en todas las fuentes para mantener la consistencia.
- Perfiles Duplicados: Implementa procesos de eliminación de duplicados para eliminar registros duplicados y lograr una vista unificada del cliente.
- Datos Incompletos: Utiliza técnicas de enriquecimiento de datos para completar la información faltante y mejorar los perfiles de los clientes.
- Precisión de los Datos: Actualiza y valida regularmente los puntos de datos para mantener la precisión.
- Actualización de Datos: Asegura actualizaciones en tiempo real o casi en tiempo real para mantener los datos actuales.
- Silos de Datos: Rompe los silos de datos centralizando la gestión de datos, permitiendo una vista holística de las identidades de los clientes a través de múltiples dispositivos y plataformas.
Desafío: ¿Independiente o integrado?
Decidir si implementar un ID-graph independiente o integrar la resolución de identidad dentro de las aplicaciones existentes depende de tus necesidades específicas. Un ID-graph independiente ofrece control centralizado, consistencia y escalabilidad, lo que facilita la gestión y actualización.
Por otro lado, integrar la resolución de identidad dentro de las aplicaciones existentes puede simplificar la integración y reducir costos. Evalúa tus necesidades actuales y futuras para determinar el mejor enfoque para tu empresa.
Conclusión: ¡Aprovecha la revolución del ID-graph!
Los grafos de identidad deben considerarse fundamentales para tu estrategia empresarial y no un lujo opcional. Los ID-graphs mejoran capacidades básicas como la analítica y respaldan casos de uso sofisticados a lo largo del tiempo. Invertir temprano en soluciones de ID-graphs puede crear un ciclo de retroalimentación positiva, mejorando el compromiso del cliente, la confianza y la efectividad general del marketing.
Para las empresas que persiguen una estrategia de datos de primera parte, un ID-graph es esencial para crear journeys de usuarios consistentes y experiencias de clientes personalizadas. Comienza ahora con un ID-graph de primera parte, determinístico y en tiempo real.
Considera una solución independiente para capacidades integrales o un enfoque integrado para una integración más sencilla. Desarrolla una estrategia de datos y marketing para utilizar plenamente el potencial de un ID-graph. ¡Aprovecha la revolución del ID-graph y transforma tus estrategias de identificación y compromiso de clientes!
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FAQ: ID-Graph
Aquí hemos compilado algunas preguntas frecuentes y sus respuestas sobre los gráficos de identidad (ID-graphs):