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Como a IA está tornando as plataformas de resolução de identidade mais eficazes

As expectativas dos consumidores em relação a interações de marketing altamente personalizadas atingiram um ponto mais alto. Oitenta por cento dizem que a experiência que uma empresa oferece é tão importante quanto seus produtos e serviços, 73% esperam uma melhor personalização à medida que a tecnologia avança e 65% esperam que as empresas se adaptem às suas necessidades e preferências em constante mudança, de acordo com o relatório “State of the Connected Customer” da Salesforce. .

Os profissionais de marketing estão bem cientes disso: 90% afirmam que a personalização contribui significativamente para a lucratividade dos negócios, de acordo com a pesquisa Think with Google. Isto faz sentido, dado que os consumidores dizem que gastam em média 21% mais quando as marcas personalizam as suas experiências, revela um inquérito da Twilio.

No entanto, os consumidores utilizam atualmente uma grande variedade de dispositivos e pontos de contato online/offline, deixando os profissionais de marketing tentando entender quais dispositivos online e comportamentos offline pertencem a um consumidor, bem como quem é esse consumidor. Enquanto isso, os dados de terceiros serão extintos à medida que as empresas de tecnologia e as regulamentações limitam sua disponibilidade.

Vá mais fundo: Alternativas aos cookies de terceiros: situação atual

Como resultado, a resolução de identidade é crítica para o sucesso do marketing e essencial para a conformidade com as leis de privacidade de dados. Cada vez que um consumidor interage com a marca – independentemente do canal – os sistemas de resolução de identidade atribuem um identificador diferente a esse indivíduo. Estes identificadores podem incluir um e-mail e um endereço IP ou físico, bem como um número de telemóvel, etiqueta digital ou cookie. Os identificadores são então “costurados” e anexados a um ID universal ou proprietário.

IA vem para o resgate

As plataformas de resolução de identidade gerenciam o processo e mantêm bancos de dados (também conhecidos como gráficos de identidade) de perfis persistentes de indivíduos e/ou domicílios com base em múltiplas fontes de dados primárias, secundárias e de terceiros. Estas plataformas tornaram-se ferramentas importantes para os profissionais de marketing de marca que implementam estratégias de marketing baseadas nas pessoas, especialmente na era da IA, uma vez que estas tecnologias dependem de uma base sólida de dados para fornecer insights e gerar conteúdo.


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A resolução de identidade não é apenas crítica para o sucesso do marketing, mas é essencial para a conformidade com as leis de privacidade do consumidor, como CCPA e GDPR. Explore as plataformas essenciais para a resolução de identidade na última edição deste Relatório de Inteligência MarTech.

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Embora o impacto da inteligência artificial e do aprendizado de máquina não seja tão visível nas plataformas de resolução de identidade como em outras ferramentas Martech, essas tecnologias revolucionárias estão desempenhando um papel importante nos bastidores.

Uma maneira pela qual a IA e o ML estão aumentando a funcionalidade das plataformas de resolução de identidade é melhorando a precisão da identificação e correspondência dos dados do cliente em várias fontes.

Por exemplo, algoritmos de aprendizado de máquina são usados ​​para analisar grandes conjuntos de dados e identificar padrões, melhorando a correspondência quando os dados não são exatamente iguais em plataformas diferentes — como Michael Smith x Mike Smith. Essas tecnologias também são úteis para limpar e padronizar dados automaticamente, bem como corrigir erros e encontrar anomalias. A modelagem preditiva pode prever o comportamento futuro com base em dados históricos, permitindo que os sistemas prevejam a probabilidade de diferentes pontos de dados pertencerem ao mesmo indivíduo.

Estruturando os dados

Além disso, algoritmos de ML podem ser empregados para processar dados não estruturados – como postagens em mídias sociais, e-mails, etc. – e transformá-los em dados estruturados que podem ser usados ​​para resolução de identidade. Enquanto isso, o processamento de linguagem natural (PNL) permite a análise de dados textuais e a extração de informações significativas.

Avanços prospectivos em metodologias generativas de IA, como redes adversárias generativas (GANs), podem servir para aprimorar conjuntos de dados incompletos ou sem densidade. Dentro de uma GAN, um elemento utiliza dados existentes para fabricar dados suplementares para um perfil, com o objetivo de torná-los indiscerníveis dos dados autênticos. Um elemento secundário avalia a provável precisão dos dados fabricados. Dada essa configuração, cada elemento ganha conhecimento do outro, potencializando teoricamente sua potência e precisão nos prognósticos ao longo do tempo.

Estes avanços tecnológicos têm outros efeitos menos imediatos, mas igualmente importantes. Esses efeitos incluem processamento de dados mais rápido, o que permite que os profissionais de marketing respondam às mudanças quase instantaneamente. Além disso, os sistemas generativos de IA utilizam perfis unificados de clientes criados por plataformas de resolução de identidade para criar mensagens personalizadas. Esse uso aumenta o valor da resolução de identidade para os profissionais de marketing.

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