Probabilistischer Abgleich ist eine Methode, um Kund*innendaten geräte- und touchpointübergreifend mithilfe von Vorhersagealgorithmen statt exakter Kennungen zu verknüpfen. Dabei werden Signale wie IP-Adresse, Betriebssystem, Standort, WLAN-Netzwerk und Verhaltensmuster analysiert, um abzuleiten, dass mehrere Interaktionen wahrscheinlich zu derselben Person gehören – selbst wenn diese Interaktionen keine gemeinsame E-Mail-Adresse oder Telefonnummer haben.
Dieser Ansatz unterscheidet sich vom deterministischen Abgleich, der Kund*innendatensätze nur zusammenführt, wenn es eine bestätigte Verknüpfung zwischen Kennungen gibt. Deterministischer Abgleich erfordert First-Party-Daten, die Kund*innen direkt bereitstellen, z. B. indem sie in demselben Formular sowohl eine E-Mail-Adresse als auch eine Telefonnummer angeben. Probabilistischer Abgleich schließt Lücken, wo deterministische Methoden nicht ausreichen, tauscht dafür aber Sicherheit gegen Abdeckung.
Probabilistischer Abgleich vs. deterministischer Abgleich
Der entscheidende Unterschied zwischen probabilistischem und deterministischem Abgleich liegt in Reichweite vs. Genauigkeit.
Beim probabilistischen Matching wird statistische Inferenz genutzt, um Datensätze zu verknüpfen, die ähnliche Attribute teilen, aber keine direkte Verbindung haben. Eine Kund*in, die zu Hause auf dem Smartphone stöbert und später am Arbeitsplatz auf dem Laptop einkauft, könnte auf Basis gemeinsamer Verhaltensmuster probabilistisch abgeglichen werden, selbst wenn sie sich auf beiden Geräten nie auf deiner Website angemeldet hat.
Deterministisches Matching hingegen verknüpft Kund*innendatensätze nur dann, wenn Kennungen ausdrücklich miteinander verknüpft sind – zum Beispiel, wenn beim Checkout mehrere Kennungen zusammen angegeben werden.
Das Risiko ist beim wahrscheinlichkeitsbasierten Abgleich höher als beim deterministischen. Wenn der Algorithmus falsch liegt, werden unter Umständen die Datensätze zweier verschiedener Personen zusammengeführt oder eine Person erhält aufgrund des Verhaltens einer anderen Person irrelevante Nachrichten.
Für Eins-zu-eins-Marketing und Personalisierung wird in der Regel deterministischer Abgleich bevorzugt, weil er die Profilgenauigkeit priorisiert. Mit größerer Sicherheit, dass zwei Datensätze wahrscheinlich zu derselben Person gehören, kannst du dein Marketing und deine Kund*innennachrichten mit Abonnent*innen besser personalisieren.
Wann probabilistischer Abgleich sinnvoll ist
Probabilistisches Matching ist am nützlichsten, wenn du eine größere Reichweite brauchst und eine gewisse Unsicherheit tolerieren kannst. Hier sind einige Szenarien, in denen das passt:
- Werbung und Retargeting: Wenn du Zielgruppen in großem Umfang über Werbenetzwerke hinweg ansprichst, kann probabilistischer Abgleich helfen, deine Reichweite auf Nutzer*innen auszuweiten, die sich nicht direkt identifiziert haben.
- Geräteübergreifendes Tracking für Analysen: Wenn du allgemeine Browsing-Muster geräteübergreifend verstehst, kann das die Strategie auf hoher Ebene unterstützen – auch wenn die Genauigkeit auf individueller Ebene nicht perfekt ist.
- Kund*innenidentifikation in der Frühphase: Bevor Besucher*innen ihre E-Mail-Adresse oder Telefonnummer angeben, können probabilistische Signale dir helfen, wiederkehrende Browser zu erkennen.
Für Direktmarketing-Kanäle wie E-Mail und Textnachrichten ist deterministischer Abgleich oft die sicherere Wahl. Bei solchen Kanälen, bei denen das Senden der falschen Nachricht an die falsche Person Vertrauen untergraben kann, sind genaue Kund*innenprofile entscheidend, um relevante, personalisierte Nachrichten zuzustellen.
Vorteile des deterministischen Abgleichs für B2C-Marketing
Wenn dein Ziel darin besteht, durch personalisiertes Marketing dauerhafte Kund*innenbeziehungen aufzubauen, kann dir deterministischer Abgleich klare Vorteile bieten. Hier sind ein paar Möglichkeiten, wie es helfen kann:
- Profilgenauigkeit, auf die du dich verlassen kannst: Deterministisches Matching führt Profile nur zusammen, wenn Kennungen explizit verknüpft sind. So wird Personalisierung unterstützt, ohne Kund*innen zu verwechseln.
- Vereinheitlichte Kund*innenansicht: Nehmen wir an, ein*e bestehende*r E-Mail-Abonnent*in meldet sich später über ein Keyword-Opt-in für Textnachrichten an. Dadurch würde ein neues Profil erstellt, aber wenn der*die Abonnent*in später einen Kauf mit sowohl der Telefonnummer als auch der E-Mail-Adresse tätigt, führt der deterministische Abgleich die Profile zu einem zusammen.
- Bessere Personalisierung: Genaue Profile sorgen dafür, dass deine Produktempfehlungen, Erinnerungen an Warenkorbabbruch und Treuenachrichten widerspiegeln, was jede*r Kund*in getan hat – und nicht das Verhalten von jemand anderem.
- Compliance-freundliche Datenpraktiken: Deterministischer Abgleich basiert auf Zero-Party-Daten [EN], die Kund*innen direkt bereitstellen, und First-Party-Daten [EN], die du in deinen eigenen Kanälen beobachtest – und unterstützt so deine Datenschutz- und Einwilligungspraktiken.
So funktioniert das deterministische Zusammenführen von Profilen
Deterministischer Abgleich folgt einer Hierarchie von Identifikatoren, um die Kund*innenidentität aufzulösen. Wenn mehrere Kennungen zusammen auftreten, z. B. eine E-Mail-Adresse und eine Telefonnummer, die im selben Checkout übermittelt werden, wird geprüft, ob für jede Kennung separate Profile vorhanden sind. Wenn das der Fall ist und diese Identifikatoren nun als verknüpft erscheinen, werden die Profile unter dem stärkeren Identifikator zusammengeführt.
Dieser Prozess findet typischerweise statt, wenn Kund*innen Aktionen ausführen, die ihre Identität kanalübergreifend offenlegen. Wenn beispielsweise jemand in einer E-Mail auf einen Link klickt, kann ein Cookie gesetzt werden, sodass die anschließende Browsing-Aktivität mit dem Kund*innenprofil verknüpft wird, das an diese E-Mail-Adresse gebunden ist. Wenn diese Person später ein Formular einreicht, das nur eine Telefonnummer erfasst, während dieses Cookie vorhanden ist, wird die Telefonnummer an ihr bestehendes Profil angehängt, statt ein Duplikat zu erstellen.
Das Ergebnis ist ein einzelner Kund*innendatensatz, der alle Interaktionen einer Person mit deiner Marke abbildet – unabhängig davon, welchen Kanal oder welches Gerät sie verwendet hat.
Genaue Kund*innenprofile sind eine starke Grundlage für eine effektive Personalisierung. Klaviyo Data Platform verwendet deterministisches Zusammenführen von Profilen, um Kund*inneninteraktionen über E-Mail, SMS und deine Website hinweg zu einem einzelnen Datensatz zu vereinheitlichen, dem du vertrauen kannst.
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