Identitätsauflösung: Der Schlüssel zu präzisen, einheitlichen Benutzerprofilen

Kurzfassung

Identity Resolution verknüpft Benutzerdaten über digitale und physische Kontaktpunkte hinweg zu einem einzigen, einheitlichen Profil – und ermöglicht es Organisationen so, personalisierte Erlebnisse bereitzustellen, die Sicherheit zu stärken und intelligentere, datengesteuerte Entscheidungen zu treffen. Es basiert auf deterministischen und probabilistischen Abgleichsmethoden, die in einem Identitätsgraphen organisiert sind. Da Third-Party-Cookies auslaufen, werden Strategien für First-Party-Daten und datenschutzfördernde Technologien für eine effektive Identity Resolution von zentraler Bedeutung. KI beschleunigt die Entwicklung in diesem Bereich, wobei Echtzeitverarbeitung und dezentrale Identitätslösungen in Sicht sind.

Was ist Identity Resolution?

Identitätsauflösung ist der Prozess der Identifizierung einzelner Nutzer:innen über digitale Touchpoints hinweg, um ein einheitliches, präzises Profil zu erstellen.

Es ermöglicht Organisationen, eine einheitliche Sicht auf ihre Nutzer:innen über verschiedene Online- und Offline-Touchpoints hinweg zu schaffen. 

Kundenorientierte Beispiele umfassen: 

• Einzelhandel: Eine Einzelhandelsmarke könnte Identity Resolution nutzen, um die Einkäufe von Kund:innen im Geschäft mit deren Online-Surfverhalten und E-Mail-Interaktionen zu verknüpfen. Dadurch entsteht ein umfassendes Kundenprofil, das als Grundlage für personalisierte Marketingmaßnahmen dient und den Kundenservice verbessert. 
• Finanzinstitute: Ein Finanzinstitut könnte Identitätsauflösung nutzen, um die Online-Banking-Aktivitäten, die Nutzung der Mobile App, Transaktionen an Geldautomaten (ATM) und Filialbesuche einer Kund:in zu verknüpfen. Dadurch kann es eine individuellere Finanzberatung anbieten und potenziell betrügerische Aktivitäten effektiver erkennen.

Die Identitätsauflösung geht über die Kundenidentifikation hinaus und umfasst weitere Entitätstypen, darunter:

• Mitarbeiter:innen: Organisationen können Identitätsauflösung nutzen, um Mitarbeiterdaten über interne Systeme wie HR-, Gehaltsabrechnungs- und Projektmanagement-Tools hinweg zu vereinheitlichen.
• Bürger:innen: Regierungen könnten Identity Resolution einsetzen, um Bürgerdaten über verschiedene Behörden und Dienste hinweg zu konsolidieren.
• Patient:innen: Gesundheitssysteme können Identity Resolution nutzen, um umfassende Patientenprofile über verschiedene Gesundheitsdienstleister und -dienste hinweg zu erstellen.
• Student:innen: Bildungseinrichtungen könnten es nutzen, um den Fortschritt und die Interaktionen von Student:innen über verschiedene akademische und administrative Systeme hinweg nachzuverfolgen.
• Verdächtige oder Personen von polizeilichem Interesse: Strafverfolgungsbehörden könnten Techniken zur Identitätsauflösung nutzen, um Informationen über Personen über verschiedene Fälle oder Datenbanken hinweg zu verknüpfen.
• Proband:innen: In wissenschaftlichen Studien kann die Identitätsauflösung Daten von Teilnehmer:innen aus verschiedenen Experimenten oder Datenerfassungspunkten miteinander verknüpfen, während die Anonymität gewahrt bleibt.

Wie hängt die Identitätsprüfung mit der Identitätsauflösung zusammen?

Als Kernkomponente der Identitätsprüfung konzentriert sich die Identitätsauflösung speziell darauf, eine Person innerhalb eines Systems oder einer Population zu unterscheiden, und arbeitet dabei mit der Identitätsvalidierung und der Identitätsverifizierung zusammen, um ein umfassendes Identitätsprofil zu erstellen. Das National Institute of Standards and Technology (NIST) definiert diese Begriffe als drei unterschiedliche Prozesse, obwohl viele sie synonym verwenden:

• Identitätsauflösung: Unterscheidung der eindeutigen Identität einer Person
• Identitätsvalidierung: Erfassen und Überprüfen von Identitätsnachweisen
• Identitätsprüfung: Bestätigung der behaupteten Identität einer Person

Die Gründlichkeit dieser Prozesse variiert je nach dem erforderlichen Identity Assurance Level (IAL):

• IAL 1: Gewisses Vertrauen
• IAL 2: Hohes Vertrauensniveau
• IAL 3: Sehr hohes Vertrauensniveau

Wie funktioniert Identity Resolution im Kern?

Die Identitätsauflösung umfasst die Analyse und Auflösung von Daten aus verschiedenen Quellen, Attributen und Systemen. Dieser Ansatz verwendet einen Identity Graph oder ID-Graph, um das Profil von Benutzer:innen mit allen bekannten personenbezogenen Daten (PII) zu verknüpfen. Ein Identity Graph ist eine Datenbank, die bekannte und gesammelte Informationen über eine Person enthält. Identitätsattribute können anonyme und personenbezogene Daten enthalten. Beispiele für Identitätsdaten von Benutzer:innen umfassen:

• E-Mail-Adressen
• Physische Adressen
• Telefonnummern
• Account-Benutzernamen
• Social-Media-Accounts
• Cookie-Kennungen
• Geräte-IDs

Benutzer-Identitätsdaten werden mit Benutzer-Verhaltensdaten (z. B. Online-Einkaufshistorie) verknüpft und zur Auflösung im Identity-Graph gespeichert.

Was ist der Unterschied zwischen deterministischer und probabilistischer Identitätsauflösung?

Es gibt zwei Hauptmethoden zur Identitätsauflösung:

Durch die Kombination dieser Methoden können Organisationen eine hybride Ansicht und ein vollständigeres, präziseres Benutzerprofil erstellen. Dies ermöglicht es ihnen, das Verhalten einer Person über verschiedene Touchpoints und Interaktionen hinweg zu erkennen und zu verstehen.

Warum ist Identitätsauflösung wichtig?

Identitätsauflösung ermöglicht es Organisationen, Benutzer:innen über alle Kanäle hinweg zu erkennen und anzusprechen, was erhebliche Vorteile bietet:

• Verbesserte datengesteuerte Entscheidungsfindung: Eine einheitliche Kundensicht ermöglicht eine genauere Analyse und deckt Muster und Erkenntnisse auf, die in fragmentierten Daten verborgen sind.
• Verbesserte User Experience (UX): Das Verständnis der Historie und der Präferenzen einer Person über verschiedene Touchpoints hinweg ermöglicht personalisierte Interaktionen, was zu höherer Zufriedenheit und Loyalität führt.
• Gesteigerte operative Effizienz: Konsolidierte Kundendaten optimieren Prozesse, reduzieren Redundanzen und ermöglichen eine effizientere Ressourcenzuweisung.
• Besseres Risikomanagement und höhere Sicherheit: Umfassende Identitätsprofile unterstützen eine genauere Betrugserkennung und Risikobewertung.
• Einhaltung gesetzlicher Vorschriften: Eine ordnungsgemäße Identitätsauflösung hilft Unternehmen dabei, Datenschutzbestimmungen wie die Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) und den California Consumer Privacy Act (CCPA) einzuhalten, und stellt die ethische Nutzung personenbezogener Daten sicher.
• Verbesserte Marketing-Rendite (ROI): Zielgerichtetere und personalisiertere Marketingkampagnen, die auf einem ganzheitlichen Verständnis der Kund:innen basieren, führen zu höheren Konversionsraten und einer verbesserten Optimierung der Customer Journey.
• Prädiktive Fähigkeiten: Mit vollständigeren Datensätzen werden prädiktive Modelle genauer, was eine bessere Prognose zukünftiger Verhaltensweisen und Bedürfnisse ermöglicht.

Wie funktioniert der Prozess der Identitätsauflösung?

Identitätsauflösung kann eine 360-Grad-Sicht über alle Touchpoints und Kanäle hinweg bieten. Typische Schritte umfassen:

1. Datenerfassung: Erfassen Sie Kennungen und Verhaltensdaten aus verschiedenen Quellen.
   Beispiel: Erfassung von E-Mail-Adressen, Kaufhistorie und Website-Interaktionen.
    
2. Datenbereinigung und -normalisierung: Datenformate standardisieren und Duplikate entfernen.
   Beispiel: Sicherstellen, dass alle Telefonnummern im selben Format vorliegen (z. B. +1-xxx-xxx-xxxx).
    
3. Identifizierung potenzieller Übereinstimmungen: Vergleichen Sie Datenpunkte, um Ähnlichkeiten zu finden.
   Beispiel: Abgleich von Datensätzen mit derselben E-Mail-Adresse, aber unterschiedlichen Telefonnummern.
    
4. Match-Scoring: Weisen Sie potenziellen Übereinstimmungen Konfidenzwerte zu.
   Beispiel: Eine Übereinstimmung mit derselben E-Mail-Adresse und Telefonnummer erhält möglicherweise eine höhere Punktzahl als eine, bei der nur die E-Mail-Adresse übereinstimmt.
    
5. Profilzusammenführung: Erstellen Sie ein einheitliches Kundenprofil.
   Beispiel: Zusammenführung der Online- und Offline-Kaufhistorie in einem einzigen Kundendatensatz.
    
6. Laufende Wartung: Profile kontinuierlich aktualisieren und verfeinern.
   Beispiel: Aktualisieren der Adresse von Kund:innen, wenn diese eine Änderung auf der Website vornehmen.

Welche Technologie ermöglicht die Identitätsauflösung?

Die Identitätsauflösung basiert auf einer Kombination aus fortschrittlichen Technologien, darunter:

• Kundendatenplattformen (CDPs)
• Datenmanagement-Plattformen (DMPs)
• Machine-Learning-Algorithmen
• Big-Data-Verarbeitungstools
• Datenschutzfördernde Technologien (PETs)

Wie transformiert KI die Identitätsauflösung?

Künstliche Intelligenz (KI) revolutioniert die Identitätsauflösung. Laut dem „State of Marketing“-Bericht von Salesforce haben fast 90 % der Marketer:innen, die 2022 KI nutzten, diese zur Lösung von Problemen mit der Kundenidentität eingesetzt – ein Anstieg von 22 % gegenüber dem Vorjahr.

KI verbessert die Identitätsauflösung durch:

• Verbesserung der Treffergenauigkeit durch fortschrittliche Mustererkennung
• Automatisierung des Prozesses zur Verknüpfung unterschiedlicher Datenpunkte
• Vorhersage des Kundenverhaltens auf Basis einheitlicher Profile
• Ermöglichung der Echtzeit-Identitätsauflösung für sofortige Personalisierung

Wie stärkt Identity Resolution die Cybersicherheit?

Eine effektive Identitätsauflösung kann die Sicherheitslage einer Organisation erheblich verbessern durch:

• Verbesserung der Betrugserkennung: verdächtige Muster über mehrere Kontaktpunkte hinweg erkennen
• Verbesserung der Authentifizierungsprozesse: Aktivieren Sie die risikobasierte Authentifizierung basierend auf umfassenden Benutzerprofilen
• Unterstützung von Compliance-Maßnahmen: Sicherstellung genauer und aktueller Informationen von Kund:innen oder Mitarbeiter:innen für die behördliche Berichterstattung und Audits
• Bereitstellung sicherer, personalisierter Erlebnisse: Bringen Sie Sicherheit und Benutzerkomfort durch präzise und passive Identifizierung in Einklang

Welche Herausforderungen sollten Organisationen berücksichtigen?

Obwohl die Identity Resolution erhebliche Vorteile bietet, darunter eine verbesserte UX und eine optimierte datengesteuerte Entscheidungsfindung, müssen Unternehmen die Herausforderungen für eine erfolgreiche Implementierung und laufende Verwaltung sorgfältig bewältigen.

Datenintegration im Einklang mit Datenschutzbestimmungen

• Herausforderung: die Balance zwischen effektiver Identitätsauflösung und der Einhaltung von Vorschriften wie DSGVO und CCPA.
• Ansatz: Implementieren Sie Privacy-by-Design-Prinzipien, nutzen Sie Consent-Management-Plattformen und führen Sie regelmäßig Audits der Datenpraktiken durch, um die Compliance sicherzustellen.

Umweltauswirkungen angehen

• Herausforderung: Bewältigung der Umweltauswirkungen umfangreicher Datenverarbeitung und -speicherung.
• Ansatz: Optimieren Sie Rechenzentren im Hinblick auf Energieeffizienz, ziehen Sie Cloud-Lösungen mit starken Nachhaltigkeitspraktiken in Betracht und überprüfen Sie regelmäßig die Richtlinien zur Datenaufbewahrung.

Anpassung an die Ausmusterung von Legacy-Identifikatoren

• Herausforderung: Anpassung von Strategien, da Drittanbieter-Cookies und mobile Identifikatoren abgeschafft werden.
• Ansatz: Konzentrieren Sie sich auf die Erfassung von First-Party-Daten, erkunden Sie kontextabhängiges Targeting und investieren Sie in Technologien, die eine datenschutzfreundliche Identitätsauflösung unterstützen.

Sicherstellung der Datenqualität und -konsistenz

• Herausforderung: Pflege genauer und konsistenter Daten über verschiedene Systeme und Touchpoints hinweg.
• Vorgehensweise: Implementieren Sie robuste Data-Governance-Praktiken, investieren Sie in Datenqualitätstools und etablieren Sie regelmäßige Prozesse zur Datenbereinigung und -validierung.

Bewältigung technologischer Komplexität

• Herausforderung: Integration verschiedener Tools und Plattformen, die für eine umfassende Identitätsauflösung erforderlich sind.
• Ansatz: Entwickeln Sie eine klare Technologie-Roadmap, ziehen Sie eine Partnerschaft mit Spezialist:innen für Identitätsauflösung in Betracht und priorisieren Sie Lösungen, die nahtlose Integrationsmöglichkeiten bieten.

Balance zwischen Personalisierung und Datenschutz

• Herausforderung: Die Erwartungen von Kund:innen an personalisierte Erlebnisse zu erfüllen, ohne dabei Datenschutzgrenzen zu überschreiten.
• Ansatz: Seien Sie transparent bei der Datennutzung, bieten Sie klare Opt-out-Mechanismen und konzentrieren Sie sich darauf, im Austausch für die Datenfreigabe einen Mehrwert zu liefern.

Was treibt das Wachstum von Identity Resolution an?

Faktoren, die zum steigenden Bedarf an Identity Resolution beitragen:

• Ausbau digitaler Kanäle
• Steigende Nachfrage nach First-Party-Datenbeziehungen
• Einführung von Technologien (z. B. Data Clean Rooms zur Bewältigung von Risiken bei der Datenkollaboration)

Wie sieht die Zukunft der Identity Resolution aus?

Trends, die die Zukunft der Identitätsauflösung prägen:

• Verlagerung hin zu First-Party-Daten: Da Third-Party-Cookies obsolet werden, nutzen Unternehmen zunehmend First-Party-Daten für eine zuverlässigere und datenschutzkonforme Identitätsauflösung.
• Aufkommen datenschutzfördernder Technologien: Fortschrittliche Techniken wie föderiertes Lernen und homomorphe Verschlüsselung ermöglichen eine sicherere Identitätsauflösung unter Wahrung der Privatsphäre der Benutzer:innen.
• Konvergenz von Offline- und Online-Daten: Identity-Resolution-Systeme schließen die Lücke zwischen digitalen und physischen Interaktionen und schaffen eine umfassende Omnichannel-Sicht auf das Kundenverhalten.
• Wachstum dezentraler Identitätslösungen: Blockchain-basierte Systeme entwickeln sich zu potenziellen Werkzeugen für die Verwaltung und Überprüfung von Identitäten und geben Nutzer:innen mehr Kontrolle über ihre personenbezogenen Daten.
• Fortschritte bei der Echtzeitverarbeitung: Kontinuierliche Verbesserungen bei KI und Rechenleistung ebnen den Weg für eine sofortige Identitätsauflösung, was eine unmittelbare Personalisierung und Entscheidungsfindung ermöglicht.

Häufig gestellte Fragen

Was ist ein Beispiel für Identitätsauflösung?

Im Einzelhandel könnte ein Online-Schuhhändler nach einigen Besuchen einer Kund:in eine hilfreiche Frage in den Anmeldevorgang integrieren, um nach deren Schuhgröße zu fragen. Auf diese Weise können sie das Erlebnis personalisieren und nur Schuhe anzeigen, die vorrätig sind und der Größe der Kund:innen entsprechen.

Was ist der Unterschied zwischen Identitätsüberprüfung und Identitätsauflösung?

Identitätsauflösung und Identitätsüberprüfung sind unterschiedliche, aber verwandte Prozesse beim Identity-Proofing. Die Identitätsauflösung zielt darauf ab, eine Person innerhalb einer bestimmten Personengruppe anhand verfügbarer Attribute eindeutig zu identifizieren. Die Identitätsprüfung bestätigt, dass eine Person diejenige ist, für die sie sich ausgibt, indem bereitgestellte Informationen anhand maßgeblicher Quellen validiert werden.

Ist Identity Resolution dasselbe wie Identity Stitching?

Identity Resolution und Identity Stitching sind eng verwandte Konzepte im Datenmanagement und in der Kundenanalyse. Identitätsauflösung ist der umfassendere Prozess der Identifizierung und Verknüpfung verschiedener Datenpunkte mit einer einzelnen Person über verschiedene Quellen oder Touchpoints hinweg. Identity Stitching bezeichnet eine spezifische Technik innerhalb der Identity Resolution, die mehrere digitale Kennungen (Cookies, Geräte-IDs, E-Mail-Adressen) mit einem einzigen Benutzerprofil verknüpft. Die Identitätsauflösung kann Offline- und Online-Daten umfassen, während die Identitätsverknüpfung digitale Kennungen und Online-Verhalten einbezieht.

Entitätsauflösung vs. Identitätsauflösung?

Die Entitätsauflösung ist die umfassende Funktion der Identifizierung und Verknüpfung von Datensätzen für Personen, Produkte oder andere Daten zu einer einzigen aufgelösten Entität. Die Identitätsauflösung konzentriert sich nur auf einzelne Benutzer:innen.

Welche Hauptmethoden werden bei der Identitätsauflösung verwendet?

Die Identitätsauflösung verwendet hauptsächlich zwei Abgleichmethoden: den deterministischen Abgleich, der sich für eine hohe Genauigkeit auf tatsächliche First-Party-Daten wie E-Mail-Adressen stützt, und den probabilistischen Abgleich, der prädiktive Schlussfolgerungen aus Verhaltensmustern nutzt und leichter zu skalieren ist. Viele Organisationen kombinieren beides in einem hybriden Ansatz für ein vollständigeres Benutzerprofil.

Wie verbessert KI die Identitätsauflösung?

KI verbessert die Identitätsauflösung, indem sie die Abgleichgenauigkeit durch fortschrittliche Mustererkennung erhöht, die Verknüpfung unterschiedlicher Datenpunkte automatisiert, das Kundenverhalten anhand vereinheitlichter Profile vorhersagt und eine Echtzeit-Auflösung für eine sofortige Personalisierung ermöglicht.

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