アイデンティティ Resolution: Unifying ユーザープロファイル

トピック

Security

重要なポイント

デジタルインタラクションが増加し、業界がサードパーティCookieなどのレガシー識別子を段階的に廃止するにつれて、組織はアイデンティティ解決にますます依存しています。
このプロセスでは、決定論的マッチング方法と確率的マッチング方法を使用して、さまざまなソースからのデータを分析および解決します。
効果的なアイデンティティ解決により、組織はすべてのチャネルでユーザーを認識して関与させることができ、カスタマーエクスペリエンスの向上、セキュリティの強化、マーケティングの効率化につながります。
人工知能 (AI) と機械学習テクノロジーが進歩するにつれて、より高度なアイデンティティ解決機能が進化し、プライバシー保護テクノロジーがますます重要視されるようになる可能性があります。

アイデンティティ解決の理解

アイデンティティ解決により、組織はオンラインとオフラインのさまざまなタッチポイントでユーザーの統一されたビューを作成できます。

お客様向けの例には、次のようなものがあります。

小売： 小売ブランドは、アイデンティティ解決を使用して、顧客の店舗での購入をオンライン閲覧行動やE メールインタラクションと結び付け、パーソナライズされたマーケティング活動に情報を提供し、顧客サービスを向上させる包括的な顧客プロファイルを作成する場合があります。
金融機関： 金融機関は、アイデンティティ解決を使用して、顧客のオンラインバンキング活動、モバイルアプリの使用、ATM取引、支店訪問をリンクさせることで、よりカスタマイズされた財務アドバイスを提供し、不正の可能性のある活動をより効果的に検出することができます。

アイデンティティ解決は、顧客の識別にとどまらず、次のような追加のエンティティタイプを包含します。

従業員: 組織は、アイデンティティ解決を使用して、人事、給与計算、プロジェクト管理ツールなどの内部システム間で従業員データを統合できます。
市民: 政府は、さまざまな部門やサービス間で市民データを統合するために、ID 解決を採用する場合があります。
患者: ヘルスケアシステムでは、ID 解決を使用して、ヘルスケアプロバイダーとサービス全体で包括的な患者プロファイルを作成できます。
学生： 教育機関は、IT を使用して、さまざまな学術システムや管理システム間での学生の進捗状況と相互作用を追跡する場合があります。
容疑者または要注意人物: 法執行機関は、アイデンティティ解決手法を使用して、異なるケースやデータベース間で個人に関する情報をリンクする場合があります。
研究テーマ: 科学研究では、アイデンティティ解決により、匿名性を維持しながら、さまざまな実験やデータ収集ポイント間で参加者に関するデータをリンクできます。

ID プルーフィング

ID プルーフィングの中核的な要素であるアイデンティティ解決は、システムまたは集団内の個人を区別することに独自の焦点を当て、アイデンティティ検証およびアイデンティティ検証と連携して包括的なアイデンティティプロファイルを作成します。 National Institute of Standard and Technology (NIST) は、これらの用語を 3 つの異なるプロセスとして定義していますが、多くの場合、同じ意味で使用されています。

アイデンティティの解決方法: 人のユニークなアイデンティティを区別する
アイデンティティの検証: アイデンティティの証拠の収集と検証
アイデンティティ検証: 個人のクレーム ID の確認

これらのプロセスの徹底度は、必要なアイデンティティ Assurance Level (IAL) によって異なり、IAL 1 (ある程度の信頼度)、IAL 2 (高い信頼度)、IAL 3 (非常に高い信頼度) の範囲です。

アイデンティティ解決の本質

アイデンティティの解決には、さまざまなソース、属性、およびシステムからのデータの分析と解決が含まれます。このアプローチでは、アイデンティティグラフ(IDグラフ)を使用して、ユーザーのプロファイルを既知のすべての個人を特定できる情報(PII)に接続します。アイデンティティグラフは、個人について既知で収集された情報を含むデータベースです。アイデンティティ属性には、匿名データと PII を含めることができます。ユーザーアイデンティティデータの例を次に示します。

E メールアドレス
物理アドレス
電話番号
アカウントのユーザー名
ソーシャルメディアアカウント
Cookie識別子
デバイス ID

ユーザーアイデンティティデータは、ユーザーの行動データ (オンラインショッピング履歴など) とペアになり、解決のためにアイデンティティグラフ内に格納されます。

決定論的 vs. 確率的アイデンティティ解決

アイデンティティ解決を実現するには、主に 2 つの方法があります。

決定論的マッチング:

実際に収集されたユーザーデータ(ファーストパーティデータ)に基づく
高精度ですが、スケーリングが困難な場合があります
例: ユーザーのメールアドレス E を異なるプラットフォーム間で一致させる

確率的マッチング:

収集されたデータからの仮定に基づく予測的
スケーリングは簡単ですが、決定論的マッチングよりも精度が低くなります
例: 類似した使用パターンと場所に基づいて、2 つのデバイスが同じユーザーに属していると推測する

これらの方法を組み合わせることで、組織はハイブリッドビューとより完全で正確なユーザープロファイルを作成でき、さまざまなタッチポイントやインタラクションでの個人の行動を認識して理解することができます。

アイデンティティ解決の重要性

アイデンティティ解決により、組織はすべてのチャネルでユーザーを認識し、関与させることができ、次のような大きなメリットが得られます。

データドリブンな意思決定の強化: 統一された顧客ビューにより、より正確な分析が可能になり、断片化されたデータに隠されたパターンとインサイトが明らかになります。
UXの改善: タッチポイント全体で個人の履歴や好みを理解することで、パーソナライズされたインタラクションが可能になり、満足度とロイヤルティの向上につながります。
運用効率の向上: 統合された顧客データにより、プロセスが合理化され、冗長性が削減され、より効率的なリソース割り当てが可能になります。
リスク管理とセキュリティの向上: 包括的なアイデンティティプロファイルは、より正確な不正検出とリスク評価をサポートします。
規制コンプライアンス: 適切なアイデンティティ解決は、組織がGDPRやCCPAなどのデータ保護規制を遵守するのに役立ち、個人情報の倫理的な使用を確保します。
Enhanced Marketing ROI が上昇: 顧客を総合的に理解した上で、よりターゲットを絞ったパーソナライズされたマーケティングキャンペーンを行うことで、コンバージョン率の向上とカスタマージャーニーの最適化の向上につながります。
予測機能: データセットが完全になると、予測モデルの精度が向上し、将来の行動やニーズをより適切に予測できるようになります。

アイデンティティ解決プロセス

アイデンティティ解決は、タッチポイントやチャネル全体で360度のビューを提供できます。一般的な手順は次のとおりです。

データ収集： さまざまなソースから識別子と行動データを収集します。
例： E メールアドレス、購入履歴、Web サイトのインタラクションを収集します。
データのクリーニングと正規化: データ形式を標準化し、重複を削除します。
例：すべての電話番号が同じ形式(+1-xxx-xxx-xxxxなど)であることを確認します。
一致する可能性のあるものの特定: データポイントを比較して類似点を見つけます。
例： E メールアドレスが同じで電話番号が異なるレコードを照合します。
試合の得点: 潜在的な一致に信頼スコアを割り当てます。
例：同じ E メールと電話番号の一致は、一致する E メールのみの一致よりも高いスコアを受け取る可能性があります。
プロファイルの統合: 統一された顧客プロファイルを作成します。
例：オンラインとオフラインの購入履歴を 1 つの顧客レコードに結合します。
継続的なメンテナンス: プロファイルを継続的に更新および調整します。
例：顧客がウェブサイトで変更を加えたときに、顧客の住所を更新する。

アイデンティティ resolution テクノロジー

アイデンティティの解決は、次のような高度なテクノロジーの組み合わせに依存しています。

カスタマーデータプラットフォーム(CDP)
データ管理プラットフォーム(DMP)
機械学習アルゴリズム
ビックデータプロセッシングツール

プライバシー強化テクノロジー (PET)

AI in アイデンティティ解決

人工知能(AI)は、アイデンティティの解決に革命をもたらしています。 Salesforce の「State of Marketing」レポートによると、 2022 年に AI を使用したマーケティング担当者の約 90% が IT 部門を利用して顧客の ID の問題を解決しており、これは前年比で 22% 増加しています。

AI は、次の方法でアイデンティティの解決を強化します。

高度なパターン認識による一致精度の向上
異なるデータポイントをリンクするプロセスの自動化
統合プロファイルに基づく顧客行動の予測
リアルタイムのアイデンティティ解決を可能にし、即時のパーソナライゼーションを実現

サイバーセキュリティにおけるアイデンティティの解決

効果的なアイデンティティ解決は、次の方法で組織のセキュリティ態勢を大幅に改善できます。

不正検出の強化: 複数のタッチポイントで不審なパターンを特定する
認証プロセスの改善: 包括的なユーザープロファイルに基づくリスクベース認証を実現
コンプライアンスの取り組みのサポート: 規制レポート機能と監査のための正確で最新の顧客または従業員情報の確保
安全でパーソナライズされたエクスペリエンスの実現: 正確で受動的な識別を通じて、セキュリティとユーザーの利便性のバランスを取ります

課題と考慮事項

アイデンティティ解決には、UXの向上やデータドリブンな意思決定の向上など、大きなメリットがありますが、組織は実装を成功させ、継続的な管理を行うためには、課題を慎重にナビゲートする必要があります。

プライバシー規制とのデータ統合:

課題: 効果的なアイデンティティの解決と、GDPRやCCPAなどの規制へのコンプライアンスのバランスを取る。
接近： プライバシー・バイ・デザインの原則を実践し、同意管理プラットフォームを使用し、データ慣行を定期的に監査してコンプライアンスを確保します。

環境への影響への対処:

課題: 大規模なデータ処理とストレージによる環境への影響を管理します。
接近： データセンターのエネルギー効率を最適化し、強力なサステナビリティ・プラクティスを備えたクラウド・ソリューションを検討し、データ保持ポリシーを定期的に見直します。

レガシー識別子の段階的廃止への適応:

課題: サードパーティ Cookie とモバイル識別子としての戦略の調整は非推奨になりました。
接近： ファーストパーティデータコレクションに注目し、コンテキストターゲティングを探索し、プライバシーを保護するアイデンティティ解決をサポートするテクノロジーに投資します。

データの品質と一貫性の確保:

課題: さまざまなシステムやタッチポイントで正確で一貫性のあるデータを維持します。
接近： 堅牢なデータガバナンスプラクティスを実装し、データ品質ツールに投資し、定期的なデータクレンジングと検証プロセスを確立します。

技術的な複雑さの管理:

課題: 包括的なID解決に必要なさまざまなツールとプラットフォームを統合します。
接近： 明確なテクノロジーロードマップを作成し、アイデンティティ解決スペシャリストとの提携を検討し、シームレスな統合機能を提供するソリューションを優先します。

パーソナライゼーションとプライバシーのバランス:

課題: プライバシーの境界を越えることなく、パーソナライズされたエクスペリエンスに対する顧客の期待に応えます。
接近： データの使用について透明性を確保し、明確なオプトアウトメカニズムを提供し、データ共有と引き換えに価値を提供することに焦点を当てます。

アイデンティティ解決の成長を支える要因

アイデンティティ解決の必要性の高まりに寄与する要因:

デジタルチャネルの拡張
ファーストパーティデータの関係性に対する需要の高まり
テクノロジーの採用(データコラボレーションリスクに対処するためのデータクリーンルームなど)

アイデンティティ解決の未来

アイデンティティ解決の未来を形作るトレンド:

ファーストパーティデータへの移行: サードパーティCookieが時代遅れになるにつれて、組織はファーストパーティデータを活用して、より信頼性が高く、プライバシーに準拠したアイデンティティ解決を行うようになっています。
プライバシーを強化するテクノロジーの出現: 連携された学習や準同型暗号化などの高度な技術により、ユーザーのプライバシーを維持しながら、より安全なアイデンティティ解決が可能になります。
オフラインとオンラインのデータのコンバージェンス: アイデンティティ解決システムは、デジタルと物理的なインタラクションの間のギャップを埋め、顧客行動の包括的なオムニチャネルビューを作成しています。
分散型アイデンティティソリューションの成長: ブロックチェーンベースのシステムは、アイデンティティを管理および検証するための潜在的なツールとして浮上しており、ユーザーは自分の個人データをより細かく制御できるようになります。
リアルタイム処理の進歩:AIと演算能力の継続的な改善により、即時のアイデンティティ解決への道が開かれ、即時のパーソナライゼーションと意思決定が可能になります。

FAQ

Q: アイデンティティ解決の例は何ですか?

ある： 小売業では、オンラインの靴販売業者は、顧客が数回訪れた後、ログインの進行状況に便利な質問を組み込んで、靴のサイズを共有するように依頼する場合があります。このようにして、エクスペリエンスをパーソナライズし、在庫のある靴と顧客のサイズのみを表示できます。

Q: アイデンティティの検証と解決の違いは何ですか?

A: アイデンティティ解決とアイデンティティ検証は別個のものですが、ID プルーフィングでは関連するプロセスです。アイデンティティ解決は、利用可能な属性を使用して、特定の母集団内の個人を一意に識別することを目的としています。アイデンティティ検証は、提供された情報を信頼できる情報源と照合することにより、個人が主張した人物であることを確認します。

Q: アイデンティティの解決はアイデンティティのステッチと同じですか?

A: アイデンティティの解決とアイデンティティのスティッチングは、データ管理と顧客分析において密接に関連する概念です。アイデンティティ解決とは、さまざまなデータポイントを特定し、さまざまなソースやタッチポイントで1人の個人にリンクする広範なプロセスです。アイデンティティスティッチングとは、複数のデジタル識別子(Cookie、デバイスID、Eメールアドレス)を1つのユーザープロファイルに接続する、アイデンティティ解決内の特定の手法を指します。アイデンティティの解決にはオフラインデータとオンラインデータが含まれますが、アイデンティティスティッチングにはデジタル識別子とオンライン行動が含まれます。

Q: エンティティの解決とアイデンティティの解決の違いを教えてください。

ある： エンティティの解決とは、個人、製品、またはその他のデータのレコードを識別し、1つの解決済みエンティティにリンクする広範な機能です。アイデンティティの解決は、個々のユーザーにのみ焦点を当てています。

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