Identitas adalah topik besar dalam pemasaran berbasis data. Pengiklan ingin menargetkan konsumen pada tingkat orang, penerbit ingin memonetisasi audiens mereka, dan identitas sangat penting untuk memastikan bahwa "John Smith" yang ingin dijangkau oleh merek dan "John Smith" yang saat ini berbelanja di Amazon, menelusuri TikTok, atau mencari acara akhir pekan di Ticketmaster adalah orang yang sama.

Hingga saat ini, ID iklan seluler (MAID) dan cookie pihak ketiga digunakan untuk menghubungkan titik-titik tersebut, setidaknya di seluruh platform digital terbuka. Namun, masa-masa mereka akan segera berakhir, dan transisi terus berjalan dengan sibuk. Opsi apa yang dimiliki pemasar sekarang?

Sebagian besar pemasar bertaruh pada data pihak pertama karena memungkinkan mereka untuk menonjol dari pesaing mereka, mempertahankan kontrol atas aset data mereka, dan menghindari komplikasi privasi. Tetapi setiap orang menggunakan pengidentifikasi yang berbeda. Netflix mengenal Anda dari alamat email Anda, Macy's dari nomor telepon Anda, Delta dari nomor SkyMiles Anda, Instagram dari pegangan Anda, Xbox dari gamertag Anda. Situs web yang Anda kunjungi tanpa masuk mungkin masih memberikan Anda cookie pihak ketiga hari ini atau mengumpulkan alamat IP Anda. 

Untuk pengukuran audiens yang konsisten, komprehensif, dan dapat dibandingkan di seluruh platform, pemasar membutuhkan sistem ID yang kuat dengan grafik identitas yang dirancang khusus untuk pengukuran.

Apa yang dimaksud dengan grafik identitas?

Konsumen menggunakan banyak perangkat, aplikasi, dan pengenal untuk berinteraksi dengan dunia, dan interaksi tersebut meninggalkan jejak yang stabil, seperti foto-foto dalam photomosaic. Setiap foto hanya menceritakan satu bagian dari cerita, tetapi jika digabungkan, foto-foto tersebut menghasilkan potret 360° tentang siapa kita, apa yang kita sukai dan tidak sukai, minat dan preferensi kita, dan-yang paling penting bagi para pemasar-apa yang akan kita lakukan selanjutnya.

Untuk menyatukan semua informasi tersebut, pengiklan, penerbit, dan penyedia data yang besar telah mengembangkan grafik identitas: basis data besar tempat jutaan perangkat, pengenal, dan penggunanya dihubungkan untuk membuat profil pelanggan dan rumah tangga yang terpadu. Mereka menggunakan grafik tersebut untuk penargetan dan personalisasi, mencocokkan pelanggan dan prospek di milis merek dengan anggota audiens platform. Sebagai contoh, sisi aktivasi bisnis Nielsen memiliki grafik yang berfokus pada penargetan. 

Aktivasi kampanye bukan satu-satunya alasan untuk menggunakan grafik identitas. Mari kita lihat mengapa grafik identitas yang dapat diandalkan, independen, dan terkalibrasi dengan baik sangat penting untuk pengukuran modern.

Apa yang membuat grafik identitas tingkat pengukuran berbeda?

Tidak semua grafik identitas difokuskan untuk merepresentasikan populasi secara akurat. Sumber data yang mereka gunakan mungkin bias terhadap geografi tertentu, pengguna platform tertentu, atau hanya satu jenis perangkat. Menduplikasi data mungkin juga bukan prioritas utama, selama beberapa pencocokan dapat dilakukan dan iklan dapat ditampilkan di depan orang-orang.

Namun, tingkat kecocokan bukanlah segalanya. Jika pengukuran adalah tujuan utama, representasi statistik dan deduplikasi diperlukan untuk mengukur jangkauan, frekuensi, dan KPI kampanye penting lainnya seperti laba atas belanja iklan (ROAS) atau konversi prospek dengan tepat. Di Nielsen, ketika kami memuat data baru ke dalam grafik identitas kami, kami sangat berhati-hati dalam memvalidasi kecocokan antara perangkat, orang, dan rumah tangga dengan data sensus dan panel berbasis orang kami sendiri. Seperti yang telah kita pelajari sebelumnya dalam seri Perlu Diketahui, panel berbasis orang yang dikurasi dengan cermat sangat penting untuk mengkalibrasi data besar.

Seberapa luas proses pembersihan data kami? Setiap tahun, sistem kami menelan miliaran pengenal dan tautan dari berbagai sumber data eksternal, tetapi hanya 20% yang masuk ke dalam grafik identitas yang terselesaikan. Kami menggunakan panel orang kami untuk mengkalibrasi set Big Data ini dan memastikan keakuratan penugasan audiens dan pengelompokan grafik. Hasilnya, grafik Nielsen Identity dioptimalkan untuk keterwakilan dan akurasi yang dibutuhkan untuk pengukuran.

Bagaimana pemasar menggunakan grafik identitas Nielsen?

Grafik identitas tidak dibangun untuk berdiri sendiri. Grafik identitas Nielsen berada di tengah-tengah sistem ID komprehensif yang mencakup empat langkah berbeda:

Seperti yang telah kami sebutkan sebelumnya dalam artikel ini, sisi aktivasi Nielsen, Nielsen Marketing Cloudmemiliki grafik aktivasi tingkat orang yang menggunakan banyak sumber yang sama dengan grafik pengukuran Nielsen dan memiliki logika resolusi yang sama yang memberikan tampilan audiens yang terdeduplikasi. Namun, alih-alih pengukuran, grafik ini dirancang untuk mendorong jangkauan kampanye dan personalisasi dalam skala besar. 

Apa saja implikasi privasi dari sistem ID digital?

Menelan paparan iklan dan data hasil dari sumber eksternal dapat menjadi masalah pelik dalam iklim privasi data saat ini. Bahkan ketika persetujuan pengguna telah diperoleh, pemasar tetap merasa gugup untuk menguji batas-batas persetujuan tersebut dengan berbagi data pelanggan dengan mitra luar. Hal ini terutama terjadi pada industri yang sangat teregulasi seperti layanan kesehatan atau layanan keuangan. Algoritme hash dapat membantu mengaburkan pengidentifikasi sensitif seperti alamat email, tetapi ID hash dianggap sebagai informasi pengenal pribadi (PII) di beberapa yurisdiksi (seperti Eropa), dan algoritme ini tidak selalu dapat mencegah pelaku kejahatan untuk mengidentifikasi orang di balik ID hash tersebut.

Apa solusinya? Di Nielsen, kami telah menerapkan serangkaian proses privasi dan keamanan data untuk memfasilitasi kolaborasi data (seperti menemukan tumpang tindih antara set data pengiklan dan penerbit) tanpa benar-benar membagikan informasi sensitif di antara mitra data. Sebagai contoh, integrasi clean room memastikan data dari Nielsen, klien kami, dan mitra kami tetap berada di dalam lingkungan masing-masing sambil tetap memungkinkan pengukuran. Teknik seperti komputasi rahasia dan privasi diferensial memungkinkan para pihak untuk bekerja sama tanpa melihat data satu sama lain.

Privasi adalah prioritas utama bagi para pemasar dan konsumen. Sistem ID digital apa pun yang Anda gunakan harus menanganinya dengan serius. 

Pengukuran digital di luar cookie pihak ketiga

Cookie pihak ketiga mungkin sudah mulai ditinggalkan, namun pemasar masih perlu memahami kampanye lintas platform mereka. Dan mereka ingin memanfaatkan peluang perencanaan dan penargetan baru-seperti yang dibuka oleh audiens tingkat lanjut-untuktetap berada di depan para pesaing mereka.

Mungkin lebih dari sebelumnya, pemasar membutuhkan mitra pengukuran yang dapat membantu mereka menghubungkan titik-titik tersebut, dan menghasilkan metrik audiens dan hasil yang akurat dan konsisten yang relevan dengan bisnis mereka.