La coincidencia probabilística es un método para vincular los datos de los clientes entre dispositivos y puntos de contacto mediante algoritmos predictivos, en lugar de identificadores exactos. Analiza señales como la dirección IP, el sistema operativo, la ubicación, la red wifi y los patrones de comportamiento para inferir que varias interacciones probablemente pertenezcan a la misma persona, incluso cuando esas interacciones no comparten una dirección de email o un número de teléfono comunes.
Este enfoque difiere de la coincidencia determinista, que solo combina los registros de clientes cuando hay un vínculo confirmado entre identificadores. La coincidencia determinista requiere datos de primera parte que los clientes proporcionan directamente, como enviar tanto un email como un número de teléfono en el mismo formulario. La coincidencia probabilística cubre las lagunas donde los métodos deterministas no llegan, pero cambia certeza por cobertura.
Correspondencia probabilística frente a correspondencia determinista
La diferencia clave entre la correspondencia probabilística y la correspondencia determinista se reduce a alcance frente a precisión.
La coincidencia probabilística utiliza la inferencia estadística para conectar registros que comparten atributos similares, pero carecen de un vínculo directo. Un cliente que navega en el móvil en casa y más tarde compra en el portátil en el trabajo podría vincularse mediante coincidencia probabilística en función de patrones de comportamiento compartidos, aunque nunca haya iniciado sesión en el sitio web desde ambos dispositivos.
La coincidencia determinista, por otro lado, solo conecta los registros de clientes cuando los identificadores están vinculados explícitamente (por ejemplo, cuando un proceso de finalización de compra incluye varios identificadores juntos).
En comparación con la coincidencia determinista, la coincidencia probabilística conlleva más riesgo. Si el algoritmo se equivoca, podrías fusionar registros de dos personas distintas o enviar mensajes inoportunos basados en el comportamiento de otra persona.
Para el marketing y la personalización uno a uno, normalmente se prefiere la coincidencia determinista porque prioriza la precisión del perfil. Con una mayor confianza en que dos registros probablemente pertenezcan a la misma persona, puedes personalizar mejor el marketing y los mensajes al cliente con los suscriptores.
Cuándo tiene sentido la correspondencia probabilística
La correspondencia probabilística es más útil cuando necesitas un mayor alcance y puedes tolerar cierto grado de incertidumbre. Estos son algunos casos en los que encaja:
- Publicidad y retargeting: Cuando segmentas audiencias a gran escala en redes publicitarias, la coincidencia probabilística puede ayudar a ampliar tu alcance a usuarios que no se han identificado directamente.
- Seguimiento entre dispositivos para analíticas: Comprender los patrones generales de navegación en distintos dispositivos puede servir de base para una estrategia de alto nivel, incluso si la precisión a nivel individual no es perfecta.
- Identificación de clientes en fases iniciales: antes de que un visitante facilite su email o número de teléfono, las señales probabilísticas pueden ayudarte a reconocer a quienes vuelven a navegar.
Para canales de marketing directo como el email y la mensajería de texto, la coincidencia determinística suele ser la opción más segura. En canales como estos, donde enviar el mensaje equivocado a la persona equivocada puede erosionar la confianza, los perfiles de cliente precisos son esenciales para ofrecer mensajes relevantes y personalizados.
Ventajas de la coincidencia determinística para el marketing B2C
Cuando tu objetivo es crear relaciones duraderas con los clientes mediante marketing personalizado, el emparejamiento determinista puede ofrecer ventajas claras. Estas son algunas formas en las que puede ayudar:
- Precisión del perfil en la que puedes confiar: la correspondencia determinista solo fusiona perfiles cuando los identificadores están vinculados explícitamente, lo que permite la personalización sin confundir a los clientes.
- Vista unificada del cliente: Imagina que un suscriptor de email existente más tarde se registra para recibir mensaje de texto mediante una suscripción con palabra clave. Esto crearía un nuevo perfil, pero si el suscriptor más tarde realiza una compra con su número de teléfono y su dirección de email, la coincidencia determinista fusionará los perfiles en uno.
- Mejor personalización: Unos perfiles precisos hacen que las recomendaciones de productos, los recordatorios de carrito abandonado y los mensajes de fidelización reflejen lo que ha hecho cada cliente, no el comportamiento de otra persona.
- Prácticas de datos compatibles con el cumplimiento: la correspondencia determinista se basa en datos de parte cero [EN] que los clientes proporcionan directamente y en datos de primera parte [EN] que observas en tus propios canales, lo que respalda tus prácticas de privacidad y consentimiento.
Cómo funciona la fusión determinista de perfiles
La correspondencia determinista sigue una jerarquía de identificadores para resolver la identidad del cliente. Cuando aparecen varios identificadores juntos, como un email y un número de teléfono enviados en el mismo proceso de pago, comprueba si existen perfiles separados para cada identificador. Si es así, y esos identificadores ahora aparecen vinculados, los perfiles se fusionan bajo el identificador más sólido.
Este proceso suele producirse cuando los clientes realizan acciones que revelan su identidad en distintos canales. Por ejemplo, si alguien hace clic en un email, puede recibir una cookie, de modo que su actividad de navegación posterior se conecta con el perfil del cliente asociado a esa dirección de email. Si más adelante envía un formulario solo con un número de teléfono mientras esa cookie está presente, el número de teléfono se añade a su perfil existente en lugar de crear un duplicado.
El resultado es un único registro del cliente que refleja todas las interacciones de una persona con tu marca, independientemente del canal o el dispositivo que haya usado.
Los perfiles de clientes precisos son una base sólida para una personalización eficaz. Klaviyo Data Platform utiliza una combinación determinista de perfiles para unificar las interacciones de clientes a través de email, SMS y el sitio web en un único registro en el que se puede confiar.
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