Ein Identity Graph ist eine Datenbank, die alle unterschiedlichen Kennungen, die mit einer*m einzelnen Kund*in verknüpft sind (z. B. E-Mail-Adressen, Telefonnummern, Geräte-IDs und Cookies), in einem einheitlichen Profil zusammenführt. Er hilft dir zu erkennen, dass die Person, die letzte Woche in deiner E-Mail geklickt hat, ein Keyword gesendet hat, um deiner SMS-Liste beizutreten, und gerade einen Warenkorb in deiner mobilen App abgebrochen hat, tatsächlich dieselbe Kund*in ist.
Ohne einen Identity Graph kann es leicht passieren, dass du jede dieser Interaktionen als Handlungen separater Personen behandelst. Ein Identity Graph hilft dabei, diese Punkte zu verbinden, und gibt dir einen vollständigeren Blick auf die Journey jeder*jedes Kund*in über Kanäle und Geräte hinweg.
Funktionsweise eines Identitätsgraphen
Ein Identity Graph verknüpft Kundenkennungen aus jedem Touchpoint mit deiner Marke, z. B. E-Mail-Adressen, Telefonnummern, Browser-Cookies und Mobile-App-IDs. Er ist die Grundlage der Identity Resolution: der Prozess, der bestimmt, ob verschiedene Kennungen zur selben Person gehören.
Zum Beispiel: Jemand abonniert deine E-Mail-Liste und sendet später ein Keyword per SMS, um deiner SMS-Liste beizutreten. Zunächst sieht das nach zwei verschiedenen Personen aus. Wenn diese*r Kund*in jedoch einen Kauf tätigt und beim Checkout sowohl die E-Mail-Adresse als auch die Telefonnummer angibt, verknüpft der Prozess zur Identitätsauflösung die Datensätze und fasst sie anhand der Verbindungen in deinem Identitätsgraphen in einem einzigen Profil zusammen.
Dieser Prozess folgt typischerweise einer Hierarchie der Identifikatorstärke. Eine Profil-ID oder E-Mail-Adresse wird im Allgemeinen als zuverlässiger behandelt als eine Telefonnummer, die typischerweise als zuverlässiger behandelt wird als ein anonymer Cookie. Wenn ein Identitätsgraph miteinander verknüpfte Identifikatoren erkennt, konsolidiert er Aktivitäten unter dem stärksten verfügbaren Identifikator.
Wichtige Funktionen eines Identitätsgraphen
Ein Identity Graph vereint mehrere Funktionen, um genaue, einheitliche Kund*innen-Profile zu erhalten. Zu den Kernelementen gehören:
- Deterministischer Abgleich: Das System führt Profile anhand exakt übereinstimmender Kennungen zusammen, z. B. wenn dieselbe E-Mail-Adresse und Telefonnummer gemeinsam vorkommen. Dieser Ansatz priorisiert Genauigkeit gegenüber Vermutungen.
- Cross-Device-Tracking: Kund*innen wechseln häufig zwischen Smartphones, Tablets und Computern. Ein Identity Graph verbindet Aktivitäten über diese Geräte hinweg, damit du eine Customer Journey in demselben Profil siehst, nicht fragmentierte Touchpoints.
- Nachtragen anonymer Aktivitäten: Bevor jemand seine E-Mail-Adresse angibt, ist diese Person nur ein Cookie. Ein Identitätsgraph kann diese anonymen Browser-Aktivitäten erfassen und sie dem Profil nachträglich zuordnen, sobald sich jemand identifiziert, indem die Person sich zum Beispiel einloggt oder sich für deine Marketing-Listen registriert.
- Echtzeit-Updates: Sobald neue Daten eingehen – eine Formularübermittlung, ein Kauf, eine Support-Interaktion –, aktualisiert der Identitätsgraph Profile sofort, damit Teams mit aktuellen Informationen arbeiten können.
Vorteile eines Identitätsgraphen
Ein Identity Graph kann deinem Marketingteam und dem Kund*innenerlebnis mehrere praktische Vorteile bieten:
- Genauere Personalisierung: Wenn du die vollständige Historie einer Kund*in über alle Kanäle hinweg kennst, kannst du Nachrichten basierend auf ihrem tatsächlichen Verhalten personalisieren, nicht nur auf dem, was in einem Kanal passiert ist.
- Weniger doppelte Ansprache: Identitätsauflösung hilft zu verhindern, dass dieselbe Nachricht an eine Person über mehrere Kanäle hinweg gesendet wird oder dass Akquise-Anzeigen bestehenden Kund*innen gezeigt werden, was zu klarerer, rücksichtsvollerer Kommunikation führt.
- Bereinigte Daten: Doppelte Profile verursachen Rauschen in deinen Analysen und Segmenten. Wenn du sie zusammenführst, erhältst du genauere Kund*innenanzahlen und ein zuverlässigeres Reporting.
- Bessere Kund*innenerlebnisse: Wenn das Support-Team die vollständige Historie einer*s Kund*in sehen kann – Käufe, E-Mail-Öffnungen, aktuelles Browsing –, kann es schneller und relevanter helfen, ohne Kund*innen zu bitten, sich zu wiederholen.
- Intelligentere Segmentierung: Mit genaueren Daten kannst du Kund*innen-Segmente auf Basis des kanalübergreifenden Verhaltens erstellen, z. B. Kund*innen, die sowohl E-Mails als auch SMS abonnieren, aber nur mit SMS interagieren.
Ein Identitätsgraph verwandelt verstreute Interaktionen mit Kund*innen in ein stimmiges Gesamtbild und hilft dir dabei, konsistente, personalisierte Erlebnisse bereitzustellen.
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