Nel dinamico ecosistema digitale, l’identificazione degli utenti rappresenta la pietra angolare su cui si costruiscono strategie di marketing mirate e personalizzate. La capacità di tracciare, comprendere e coinvolgere gli utenti attraverso vari punti di contatto è cruciale per il successo di qualsiasi campagna digitale.
Storicamente, i cookie hanno rappresentato lo strumento principale per tracciare le attività degli utenti sul web. Nonostante la loro utilità, i cookie presentano significative limitazioni: sono suscettibili a cancellazioni, hanno una validità limitata e, soprattutto, non funzionano efficacemente in un ambiente cross-device o cross-platform.
Con l’introduzione di normative severe come il GDPR in Europa e il CCPA in California, la pressione per un approccio più rispettoso della privacy e più affidabile all’identificazione degli utenti si è intensificata. In questo contesto, sono emersi nuovi paradigmi e tecnologie, tra cui l’User ID Persistente, il Fingerprinting Probabilistico e l’Identity Resolution, che promettono di superare i limiti dei cookie, garantendo al contempo la conformità alle normative sulla privacy.
User ID Persistente si riferisce a un identificatore unico, stabile e persistente che accompagna l’utente attraverso diverse sessioni e dispositivi. A differenza dei cookie, che possono essere facilmente cancellati e sono limitati a un singolo browser, l’User ID Persistente offre una visione olistica e duratura dell’utente, rendendolo particolarmente prezioso per le strategie di marketing a lungo termine.
Il Fingerprinting Probabilistico, d’altra parte, rappresenta un approccio sofisticato per dedurre l’identità dell’utente analizzando un insieme di attributi del dispositivo e del comportamento di navigazione. Questo metodo è meno invasivo dei cookie e notevolmente più resistente alle misure di cancellazione o di mascheramento dell’identità.
Infine, l’Identity Resolution il set di tecnologie e procedure che permettono di riconciliare e unificare diverse identità o frammenti di dati in un profilo utente unico e completo. Questo processo è fondamentale in un’era in cui gli utenti interagiscono con i brand attraverso molteplici canali e dispositivi. Attraverso tecniche sofisticate di data matching e algoritmi di machine learning, l’Identity Resolution consente alle aziende di costruire un quadro completo dell’utente, abilitando campagne altamente personalizzate e misurate. Ad esempio, un’azienda potrebbe utilizzare l’Identity Resolution per collegare l’interazione di un utente con una campagna email con il suo comportamento di acquisto in-app, permettendo una personalizzazione senza precedenti.
In sintesi, mentre il panorama digitale continua a evolversi, anche le strategie di identificazione degli utenti si adattano, spostandosi sempre più verso soluzioni che garantiscono precisione, persistenza e rispetto della privacy. L’User ID Persistente, il Fingerprinting Probabilistico e l’Identity Resolution rappresentano la frontiera di questa evoluzione, offrendo alle aziende le leve per comprendere, coinvolgere e fidelizzare gli utenti in un modo che era inimmaginabile nell’era dei cookie.
Limitazioni dei Metodi Tradizionali basati su Cookie
I cookie, per quanto a lungo siano stati il pilastro dell’identificazione degli utenti e della personalizzazione online, presentano una serie di limitazioni intrinseche che ne compromettono l’efficacia nell’attuale paesaggio digitale. Queste limitazioni non solo ostacolano la capacità delle aziende di tracciare accuratamente e coinvolgere gli utenti, ma sollevano anche preoccupazioni significative in termini di privacy e sicurezza.
Possiamo dividere le limitazioni delle cookies in due grandi categorie.
Limitazioni Tecniche:
- Durata Limitata: I cookie hanno una durata di vita limitata. Gli utenti possono cancellarli manualmente e i browser moderni offrono modalità sempre più aggressive per limitarne la longevità.
- Problemi Cross-Domain e Cross-Device: I cookie funzionano bene all’interno di un singolo dominio o sito web, ma non possono tracciare l’attività degli utenti attraverso diversi domini o dispositivi, limitando così la visione complessiva dell’utente.
- Problemi di Privacy: I cookie sono spesso percepiti come invasivi perché raccolgono dati sugli utenti senza il loro esplicito consenso o comprensione, sollevando preoccupazioni sulla privacy e la sicurezza dei dati.
Limitazioni Normative:
- Con l’introduzione del General Data Protection Regulation (GDPR) in Europa e di altre normative simili in varie giurisdizioni, l’uso dei cookie è diventato significativamente più complesso. Queste normative richiedono che le aziende ottengano il consenso esplicito degli utenti prima di poter tracciare la loro attività online con i cookie, limitando ulteriormente la loro utilità.
- Le pesanti sanzioni per la non conformità hanno spinto le aziende a cercare metodi alternativi per l’identificazione degli utenti, che non solo rispettino le normative sulla privacy, ma che siano anche più efficaci e sicuri.
All’emergere di questi limiti, il mercato ha iniziato a chiedere con sempre maggiore insistenza soluzioni più resilienti e conformi alla privacy.
Le aziende stanno esigendo metodi di tracciamento più trasparenti, sicuri e basati sul consenso. Sono alla ricerca di soluzioni di identificazione degli utenti che siano non solo conformi alle normative, ma che offrano anche una visione più accurata e unificata dell’utente attraverso vari punti di contatto e dispositivi.
Questa richiesta ha spinto l’innovazione in tecnologie come l’User ID Persistente, il Fingerprinting Probabilistico e l’Identity Resolution, che promettono di superare i limiti dei cookie.
Tali soluzioni offrono nuove opportunità per un coinvolgimento utente più sofisticato e personalizzato e rappresentano un passo avanti verso un futuro digitale più sicuro e trasparente.
User ID Persistente
Focalizziamoci ora sulle tecnologie e gli approcci sopra citati, partendo dall’User-ID persistente, una tecnica di identificazione dell’utente che rappresenta un vero cambio di paradigma.
I vantaggi dell’utilizzo di questo tipo di tecnologia sono molteplici. Primo fra tutti, la possibilità di avere una profilazione e un targeting molto accurati, grazie a una visione coerente dell’utente attraverso diversi dispositivi e piattaforme.
Poiché l’assegnazione dell’User ID Persistente avviene spesso con il consenso dell’utente (es. durante il login), questo metodo è generalmente più conforme alle normative sulla privacy rispetto ai cookie tradizionali.
L’implementazione di User ID Persistenti richiede una strategia avanzata di scelta dell’ID e una piattaforma robusta di gestione delle identità, in grado di raccogliere, archiviare e processare gli identificatori in modo sicuro e conforme alle normative.
Dobbiamo partire dalla scelta dell’elemento che fungerà da ID persistente, che abbia caratteristiche sia di riconoscibilità che di unicità e al contempo tuteli la privacy dell’utente.
Una delle tecniche più utilizzate è l’utilizzo dell’email hashata con l’algoritmo SHA256. L’hash permette, infatti, grande sicurezza nella tutela della privacy e al contempo offre molte possibilità di sincronizzazione con piattaforme sia interne che esterne.
Dobbiamo essere in grado di generare in maniera rapida, sicura ed efficiente l’email crittografata e gestire al meglio l’esposizione in tutti i touchpoint degli utenti per poter raccogliere in maniera consistente il dato.
La piattaforma scelta deve essere solida e flessibile e la strategia di impostazione deve riuscire a esporre con efficacia l’identificativo su CRM, DataLayer, e Customer Data Platform. L’esposizione è spesso il momento di massima criticità dello UserID persistente e la sua mancanza rende vana tutta l’impostazione della visione a 360° dell’utente.
Fingerprinting Probabilistico
Il Fingerprinting Probabilistico emerge come una tecnica sofisticata e innovativa per l’identificazione degli utenti. Questo metodo si distingue per la sua capacità di dedurre l’identità analizzando una combinazione di attributi del dispositivo o del browser per creare un’impronta digitale” unica.
Il Fingerprinting Probabilistico si distingue per il suo approccio basato sulla probabilità. Invece di affidarsi a un singolo identificativo, come nel caso dell’User ID Persistente, il Fingerprinting Probabilistico analizza un insieme di attributi per calcolare la probabilità che una determinata attività di navigazione appartenga a un specifico utente.
Le principali differenze tra un approccio deterministico e uno probabilistico sono le seguenti:
- Il Fingerprinting Deterministico si basa su identificatori univoci e chiari, come l’indirizzo email o il numero di telefono, per tracciare gli utenti. La sua accuratezza è elevata, ma richiede dati personali espliciti, sollevando preoccupazioni sulla privacy;
- Il Fingerprinting Probabilistico, invece, si basa sull’analisi di pattern comportamentali e attributi del dispositivo, evitando così la raccolta diretta di dati personali. Sebbene questo approccio sia meno accurato rispetto al metodo deterministico, offre un equilibrio migliore tra personalizzazione e rispetto della privacy.
Il Fingerprinting Probabilistico utilizza attributi del dispositivo quali informazioni hardware la risoluzione dello schermo, la CPU e la memoria assieme ad attributi del browser come l’agente utente, le impostazioni della lingua, i plugin installati e le impostazioni dei cookie, attributi di Rete quali Indirizzi IP, header HTTP e impostazioni di timezone ed infine comportamento dell’Utente quali Pattern di digitazione, movimenti del mouse e velocità di scroll.
Ci sono alcuni vantaggi oggettivi nell’utilizzo di un fingerprinting probabilistico:
- Rispetto della Privacy: riducendo la necessità di raccogliere dati personali diretti, si allinea meglio con le normative sulla privacy;
- Resistenza alla Cancellazione: a differenza dei cookie, le impronte digitali non possono essere facilmente cancellate o bloccate;
- Cross-Device Tracking: possibilità di tracciare gli utenti attraverso diversi dispositivi e browser senza la necessità di login o identificatori persistenti.
Non mancano le sfide in questo approccio, che proprio per la sua natura probabilistica implica un certo livello di errore.
Possiamo menzionare:
- Accuratezza Variabile: la precisione del Fingerprinting Probabilistico può variare in base alla quantità e alla qualità degli attributi analizzati;
- Complessità Tecnica: implementare un sistema robusto di Fingerprinting Probabilistico richiede competenze tecniche avanzate e risorse significative.
Retrospective User ID
Il Retrospective User ID consente di riconciliare i dati precedentemente raccolti in forma anonima con un identificativo unico, non appena l’utente fornisce un dato personale e acconsente al tracciamento.
Questo metodo rappresenta un ponte tra l’anonimato e l’identificazione personalizzata, preservando la privacy dell’utente fino al momento in cui questo decide di rivelare la propria identità.
Nel dettaglio, quando un utente interagisce con un servizio online senza fornire dati personali, le sue attività vengono tracciate e memorizzate in maniera anonima, associandole a un fingerprint probabilistico unico basato su vari attributi come impostazioni del dispositivo, comportamento di navigazione e altri segnali digitali. Questo processo garantisce un livello base di personalizzazione e analisi comportamentale senza compromettere l’identità dell’utente.
Il vero potenziale del Retrospective User ID si manifesta nel momento in cui l’utente decide di condividere un dato personale, come un indirizzo email o un numero di telefono, insieme al consenso per il tracciamento. In questo istante, tutti i dati raccolti in precedenza e associati al fingerprint probabilistico possono essere retrospettivamente collegati all’identità dell’utente. Ciò permette di creare una vista unificata del percorso dell’utente, arricchendo l’analisi dei dati e offrendo opportunità di personalizzazione molto più mirate ed efficaci.
Questa tecnologia non solo rispetta la privacy degli utenti, ma offre anche vantaggi significativi alle aziende. Permette di mantenere una comprensione approfondita del comportamento degli utenti senza necessitare di dati personali fin dall’inizio, consentendo di costruire un rapporto basato sulla fiducia e sull’accettazione consapevole del tracciamento da parte dell’utente. Inoltre, il Retrospective User ID apre nuove strade per strategie di marketing sofisticate, come la personalizzazione avanzata e l’analisi predittiva, basandosi su un quadro completo e accurato del comportamento dell’utente lungo l’intero suo percorso digitale.
Integrazione e Sincronizzazione delle Identità
Tutti gli elementi tecnologici sopra citati hanno lo scopo di permettere una riconciliazione efficace dell’utente. L’identity resolution è il momento in cui riconosciamo l’utente nei nostri sistemi e iniziamo il processo di reale attivazione di business dell’utente. Questa metodologia mira a unificare e rendere coerenti le diverse identità degli utenti, trasformando frammenti di dati in profili utente completi e accurati.
Nel contesto del marketing digitale, l’Identity Resolution è fondamentale per garantire che le strategie di targeting e personalizzazione siano basate su una comprensione completa e precisa dell’utente.
Fornisce le basi per una personalizzazione avanzata, consentendo ai marketer di consegnare messaggi pertinenti e coerenti attraverso tutti i punti di contatto con l’utente.
L’accuratezza nell’Identity Resolution è cruciale per garantire che le comunicazioni e le offerte siano pertinenti. Errori o inesattezze possono portare a un targeting scadente, danneggiando la reputazione del brand e l’efficacia delle campagne.
Una volta risolta l’identità dell’utente mediante fingerprinting o identificatori univoci, possiamo integrare gli eventi online e offline unendo i dati che provengono da interazioni su siti web o app mobili con quelli originati da interazioni all’interno dei punti vendita fisici, con i call center eccetera.
Grazie alla risoluzione dell’identità, quindi, possiamo utilizzare tecniche di data matching per combinare, confrontare e unificare dati da diverse fonti.
Abbiamo diverse strategie per risolvere l’identità dell’utente. Possiamo fare affidamente all’automazione e al Machine Learning, grazie all’utilizzo di algoritmi in grado di automatizzare l’integrazione e la pulizia dei dati, migliorando l’accuratezza e riducendo l’effort.
A valle di una strategia focalizzata sull’utente, possiamo realmente apprezzare il valore di soluzioni customer-centriche come le Customer Data Platform.
Queste soluzioni tecnologiche stanno prendendo sempre maggior piede nelle aziende, perché abilitano strategie avanzate messe in forte crisi dalla fine delle cookies di terza parte e dalle nuove restrizioni della privacy.
Oggi si preferisce un approccio agile e headless, che invece di prevedere l’installazione completa di una CDP, costruisce la Customer Data Platform on top sul database aziendale in cloud presente, evitando duplicazione del dato, inefficienza nell’identity resolution e complessità di manutenzione.
All’interno di una piattaforma agile e componibile, possiamo scegliere le tecniche di User-ID, Fingerprinting e Retrospective User ID che preferiamo, invece di essere forzati a utilizzare i sistemi nativi della soluzione integrata, spesso eccellenti su un punto e potenzialmente carenti sugli altri.
L’User ID rappresenta un tassello fondamentale per un’analisi dati efficace in una piattaforma Analytics. Tracciando gli utenti su diversi dispositivi e sessioni, permette di ottenere una visione olistica del loro comportamento e di attivare strategie di marketing personalizzate e mirate.Grazie alla configurazione di un sistema avanzato di riconoscimento e riconciliazione del dato dell’utente possiamo attivare diversi use cases:
- Personalizzazione dell’Esperienza Utente: Piattaforme di e-commerce possono sfruttare le informazioni dell’utente per offrire raccomandazioni di prodotti basate sulle precedenti interazioni e preferenze, indipendentemente dal dispositivo utilizzato, grazie ai dati raccolti o alla prediction tramite intelligenza artificiale.
- Pubblicità Mirata: Gli inserzionisti possono sfruttare l’ID per costruire campagne pubblicitarie che raggiungano lo stesso utente su diversi dispositivi, aumentando così la coerenza e l’efficacia della comunicazione. Al contempo la segmentazione avanzata permette di creare segmenti statisticamente rappresentativi dei migliori clienti, per strategie di Audience Seeding degli algoritmi di Look-Alike, sorpassando il problema sempre più evidente della difficoltà di targeting su nuovi clienti.
- Analisi del Comportamento dell’Utente: Combinando dati di diverse sessioni e dispositivi, si ottengono insights più granulari e affidabili sugli utenti. Le piattaforme di analisi tracciano il loro percorso attraverso diversi touchpoint, offrendo una visione olistica del customer journey.
L’utilizzo di dimensioni custom arricchisce l’analisi con informazioni extra, consentendo di:- Comprendere il customer journey: identificare punti di forza e di debolezza per ottimizzare l’esperienza utente e aumentare le conversioni.
- Personalizzare l’esperienza utente: creare campagne di marketing e offerte mirate, aumentando la pertinenza e l’engagement.
- Identificare nuove opportunità di business: individuare nuove tendenze e segmenti di mercato potenzialmente interessanti.
