신원 확인: 데이터 웨어하우스와 고객 데이터 플랫폼

모든 사람은 고객 데이터에 대한 단일 정보 소스를 원하지만 이에 수반되는 내용은 요청 대상에 따라 다릅니다.

물론 데이터 웨어하우스는 여러 소스에서 수집된 고객 데이터를 위한 "단일 저장소"입니다. 그러나 ID 확인이 없는 경우 데이터는 절반만 사실입니다. 데이터에서 고객 활동에 대한 통합 보기를 구축하는 것은 결코 쉬운 일이 아닙니다.

또한 ID 확인의 정의는 비즈니스마다 다릅니다. 특정 산업의 경우 ID 확인을 위한 해결은 광범위한 엔터티 해결 문제의 하위 집합입니다.

ID 확인은 이름에서 알 수 있듯이 개인, 즉 비즈니스에서 다루는 여러 엔터티 중 하나인 개인 사용자 또는 고객의 ID를 나타냅니다. 다른 일부는 계정, 제품, 공급업체, 공급업체, 파트너 및 리셀러입니다.

하지만 이 가이드에서는 ID 확인에 대해 조금 더 깊이 파고들어 ID 확인이 수행되는 시스템, 자동 ID 확인과 수동 ID 확인의 차이점, 확률적 일치보다 결정론적 일치의 이점에 대해 설명합니다.

신원 확인: 발생 위치 및 방법

이미 알고 있는 것처럼 ID 확인은 여러 소스(또는 접점)에서 캡처된 사용자(또는 고객) 레코드를 통합하는 프로세스입니다.

그러나 이 과정은 어디에서 일어나는가? 누가 통일을 합니까? 데이터는 어떻게 캡처되고 저장됩니까? 그리고 이 모든 것을 가능하게 하는 전제 조건 데이터 포인트는 무엇입니까?

신원 확인 노력에 투자하기 전에 이러한 질문에 대한 답을 얻는 것이 중요합니다.

데이터 웨어하우스(DWH)

데이터 웨어하우스의 아버지로 알려진 Bill Inmon은 최근 "What A Data Warehouse Is Not"이라는 제목의 기사에서 데이터 웨어하우스가 무엇인지에 대한 대중적인 신화를 폭로했습니다. 흥미로운 글이며 다음을 원하신다면 적극 추천합니다. 데이터 웨어하우징의 세계에서 무슨 일이 일어나고 있는지 더 깊이 이해할 수 있습니다.

일반적인 형태의 데이터 웨어하우스는 서로 다른 소스의 고객 데이터를 저장하고 분석 워크로드에 사용되는 클라우드 데이터베이스입니다.

ID 확인이 이루어지려면 먼저 자사 데이터 소스(앱, 웹 사이트 또는 스마트 장치)의 데이터를 데이터 웨어하우스에서 사용할 수 있는지 확인해야 합니다. 이 데이터는 일반적으로 내부 또는 외부 CDI(고객 데이터 인프라)를 사용하여 수행됩니다. 해결책. ID 확인은 여러 소스에서 발생한 사용자 레코드를 일치시키고 병합하는 데 사용되는 식별자(ID) 집합에 의존하므로 수집되는 데이터와 저장 방법이 중요합니다.

통합 코드 작성

웨어하우스에서 필수 데이터를 사용할 수 있게 되면 레코드를 통합하거나 병합하는 프로세스가 시작됩니다. 이는 일반적으로 데이터 세트를 잘 이해하고 구체화된 뷰라고 하는 새 테이블을 생성하기 위해 테이블 ​​간에 복잡한 조인을 수행하는 SQL 쿼리를 작성하는 데 능숙한 분석가가 수행합니다. 그런 다음 이러한 테이블은 분석 및 활성화에 사용되는 진실의 소스 역할을 합니다.

확률적 일치와 결정적 일치

이메일, 휴대폰 번호, 장치 ID 및 사용자 ID와 같은 식별자가 없거나 다른 요인으로 인해 정확하게 결합할 수 있는 기능이 없는 경우에는 확률적 일치라고 하는 것보다 신호에 의존해야 합니다. 개인 식별 정보(PII).

퍼지 일치라고도 하는 확률적 일치는 이름, 위치, 운영 체제, IP 주소 등과 같은 사용자 속성의 조합을 찾은 다음 잠재적 일치가 허용 가능한 점수를 받으면 레코드를 병합합니다.

간단히 말해서 확률적 매칭은 더 유연하지만 100% 정확하지는 않습니다. 데이터 세트가 크고 복잡한 사기 탐지와 같은 중요한 사용 사례에 사용하는 것이 좋습니다. 그러나 목표가 데이터 기반 개인화된 경험을 구축하는 것이라면 권장하지 않습니다.

"추측"이 필요하지 않기 때문에 결정적 일치가 더 정확합니다. 사용 가능한 식별자를 기반으로 하는 0 또는 1 시나리오입니다. 이 접근 방식의 이점은 아래에 설명되어 있습니다.

이제 데이터 웨어하우스에서 ID 확인이 처리되는 방식에 대해 공정하게 이해하셨기를 바랍니다. 이제 CDP가 수행하는 방식을 이해할 때입니다.

고객 데이터 플랫폼(CDP)

CDP 가 무엇인지 설명하는 기사를 링크하고 싶었지만(여기 에 CDP 가 무엇인지) 불행히도 찾을 수 없었기 때문에 먼저 CDP가 CDI가 아니며 CDP도 아니라는 점을 빠르게 언급하고 싶습니다. CRM.

본질적으로 고객 데이터 플랫폼은 고객 데이터 인프라 위에 있는 플랫폼입니다. 이 플랫폼을 통해 사람들은 시각적 인터페이스를 사용하여 제3자 도구를 사용하여 잠재고객을 분류하고 동기화할 수 있습니다.

그렇다면 신원 확인은 어디에서 어떻게 발생합니까?

일반적으로 데이터 수집 시 또는 수집 직후에 발생합니다. 내부적으로 CDP는 데이터 사본을 저장하고 자동화된 방식으로 제공된 식별자를 기반으로 결정적 일치를 수행합니다.

앞서 언급했듯이 개인 식별 정보(PII)는 결정적 매칭을 가능하게 하는 핵심 역할을 하고 높은 수준의 정확도를 제공합니다. 데이터를 수집하고 통합을 수행하는 통합 시스템은 CDP를 매력적으로 만드는 것입니다.

일부 CDP 공급업체는 확률론적 경로를 선택하여 자신의 제품이 본질적으로 우수하다고 선전했습니다. 확률적 일치의 단점을 자세히 설명하는 대신 결정적 일치의 주요 이점 중 일부를 강조하고 싶습니다.

결정적 ID 확인: 주요 이점

개인화는 SaaS 및 전자 상거래 비즈니스의 성배이지만, 잘못되거나 시기 적절하지 않은 경우 개인화 노력은 개인화를 아예 하지 않는 것보다 더 해로울 수 있습니다.

결정적 ID 확인은 규모에 따라 정확한 개인화를 보장할 뿐만 아니라 기업이 보다 개인 정보를 보호하고 규정을 보다 엄격하게 준수할 수 있도록 합니다. 내가 이것을 풀 수 있게 해주세요.

개인화

결정적 신원 확인은 시스템이 사용자가 직접 제공한 식별자(일반적으로 이메일 또는 전화 번호)를 기반으로 사용자 기록을 식별할 수 있는 경우에만 이루어지므로 개인화 노력이 엉망이 될 가능성은 거의 없습니다.

또한 CDP가 데이터 수집 시 ID 확인을 자동으로 수행할 수 있으므로 적시성이 보장됩니다.

대부분의 SaaS 비즈니스에 적용되는 간단한 사용 사례는 위치, 산업 또는 선호도와 같은 다른 사용자 속성도 고려하는 고도로 개인화된 환영 이메일을 사용자에게 보내는 것입니다.

SaaS 비즈니스는 일반적으로 사용자가 여러 계정 또는 작업 영역을 만들 수 있도록 허용하지만 기존 사용자에게 동일한 표준 환영 이메일을 보내는 것은 의미가 없습니다. 사전 정의된 세분화 및 실시간 동기화와 결합된 결정적 ID 확인은 사용자가 새로운 사용자로 취급되지 않고 수신되는 통신이 이를 반영하도록 보장할 수 있습니다.

거의 모든 산업 분야에 적용되는 광범위한 예는 사용자가 새 장치나 인식할 수 없는 위치에서 계정에 로그인할 때 이를 알리는 것입니다. 시스템은 이미 특정 IP 주소와 연결된 사용자 ID 및 장치 ID를 가지고 있기 때문에 알 수 없는 패턴을 즉시 인식하고 실시간으로 사용자에게 알릴 수 있습니다.

개인 정보 보호

개인 정보 보호 친화적 접근 방식이 기업에 중요한 이유에 대한 교훈이 필요한 사람은 아무도 없습니다. GDPR 또는 CCPA를 준수하지 않을 경우 그 결과는 가혹할 수 있습니다.

결정론적 매칭을 통해 브랜드는 사용자가 커뮤니케이션 수신을 거부했거나 잊어버리기를 원하는 경우 다운스트림 시스템(이메일, SMS, 광고 채널 등)에서 사용자를 정확하게 식별하고 해당 데이터를 완전히 삭제하도록 할 수 있습니다. 어디에나.

결정적 ID 확인 기능이 있는 CDP가 없을 때 이러한 수준의 규정 준수를 달성하는 것은 결코 쉬운 일이 아니며 그 과정에서 여러 위반이 발생할 수 있습니다.

어떤 형태의 신원 확인이 당신에게 적합합니까?

이 가이드의 목표는 다양한 제약 조건 하에서 다양한 환경에서 ID 확인이 달성되는 방법에 대한 개요를 제공하는 것입니다.

이러한 팁과 제안은 주로 B2B SaaS 회사에서 제품, 성장 및 마케팅 사용 사례 영역에 더 적합합니다. 게다가 이 글은 한 접근 방식이 다른 접근 방식보다 낫다는 결론을 내리려는 것이 아니며 특정 요소를 기반으로 퍼지 일치를 사용하여 데이터 웨어하우스에서 ID 확인을 관리하는 것이 결국 일부 비즈니스에 더 효과적일 수 있습니다.

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