Алгоритм омниканальной идентификации пользователя R46 Identifier

Главная проблема в омниканальном маркетинге — идентификация пользователя во всех каналах в режиме реального времени. Чаще всего задачу идентификации решают дедупликацией — складывают в хранилище данных все, что есть на момент взаимодействия, и уже потом, в процессе подготовки рассылки или формирования отчетов, пытаются определить, какому пользователю какие данные принадлежат.

Очевидно, что такой подход неэффективен. Ключевые проблемы:

  • Поиск профиля пользователя происходит «потом», когда сессия взаимодействия уже завершена. Соответственно, нет возможности использовать данные из других каналов в ходе взаимодействия с пользователем. Не real-time.
  • Медленный процесс объединения данных — получение динамического сегмента или ROPO-отчета из мультиканальных данных занимает очень много времени и ресурсов. А настраивать правила в режиме реального времени — совсем невозможно.

Чтобы использовать омниканальные данные на 100% в режиме реального времени, нужно идентифицировать пользователей во всех каналах также в режиме реального времени. Казалось бы, решение простое, но на самом деле нет. Поэтому дедупликация до сих пор существует.

Сложности матчинга пользователей

Матчинг юзеров сначала кажется довольно простой задачей. Казалось бы, в чем проблема? К тебе пришел запрос, котором фигурирует номер телефона? Найди пользователя с таким телефоном и свяжи с ним входящие данные.

Но это легко, если ваша система работает только с одним идентификатором пользователя — только email или только номером телефона. А это возможно в случае, если 100% ваших посетителей/пользователей имеют идентификатор. Если же, скажем, 30% пользователей имеют только номер телефона, 30% имеют только емейл, 20% имеют и телефон и емейл, а остальные вообще ничего не имеют (только что зашли на ваш сайт), сложность возрастает в геометрической прогрессии.

Примеры:

  1. У вас в базе есть пользователь с 1@example.com. А в запросе от пользователя, про которого вы думали, что у него такой емейл, пришел другой email 2@example.com. Это ситуация, когда одним компьютером пользуются больше одного человека. Что делать?
  2. У вас в базе есть пользователь А с 1@example.com и пользователь Б с телефоном +71111111111. А в запросе пришли одновременно 1@example.com и +71111111111. Что делать? Объединить два профиля в один?
  3. У вас в базе есть пользователь А с 1@example.com и телефоном +71111111111. И пользователь Б с телефоном +72222222222. В запросе пришли одновременно 1@example.com и +72222222222. Что делать?

Мы решили эту проблему, разработав алгоритм идентификации пользователя по двум идентификаторам. Выглядит он так (в конце статьи будет полная схема, доступная для скачивания):

Схема для одного идентификатора выглядит попроще:

Выглядит запутанно, но мы разберемся. Для начала нужно ознакомиться с терминологией и действующими элементами.

Терминология и действующие лица/предметы

Главная ошибка, которую допускают почти все сервисы: считают cookie идентификатором пользователя. Cookie не может идентифицировать человека. Cookie идентифицирует устройство. Поэтому мы разделяем людей и устройства.

did — идентификатор устройства: cookie, которая ставится на домен клиента и домен нашего API и восстанавливается даже после очистки кук.

client — пользователь, клиент, человек. Идентификатор, который обозначает конкретного живого человека, который в данный момент пользуется устройством.

sid или seance — идентификатор сессии, в ходе которой client на устройстве did взаимодействует с сайтом или мобильным приложением компании. Сессия, как и в Google Analytics, сбрасывается через 40 минут неактивности.

token — токен мобильного или веб-пуша. Ошибочно считается, что токен принадлежит пользователю. Но это не так: токен принадлежит устройству и привязан напрямую к did.

many to many — важный концепт, который должен понимать разработчик CDP и системы матчинга:

  1. У одного пользователя может быть несколько устройств.
  2. У одного устройства может быть несколько пользователей.
  3. У одного устройства может быть только один пользователь в конкретный момент времени.

Идентификатор — идентификатор, по которому можно однозначно определить человека: номер телефона или email. Идентификатором также можно считать номер карты лояльности, но часто бывает, что на одну карту лояльности завязано несколько номеров телефонов, а значит все, что может пойти не так, пойдет не так.

Главный идентификатор — идентификатор, с которого алгоритм начинает поиск пользователя. По умолчанию email.

Второстепенный идентификатор — идентификатор, по которому мы дополнительно ищем либо проверяем пользователя. По умолчанию phone.

Дополнительный контакт — номер телефона или емейл, который является идентификатором у одного пользователя, но имеет отношение и к другому пользователю. Поэтому мы добавляем его в секцию дополнительных контактов.

Источники данных

В зависимости от типа источника данных, они могут прийти как от конкретного устройства (realtime трекинг событий с сайта или мобильного приложения) так и без него (импорт заказов, загрузка аудитории).

Поэтому данные могут приходить как с идентификатором устройства did, так и без него.

Алгоритм

Ниже представлена графическая схема алгоритма склейки по двум идентификаторам.

Пояснения по элементам:

  • req — данные запроса
  • did — идентификатор устройства
  • ...? — проверка наличия объекта. Например req.did? — проверить, есть ли в запросе свойство did
  • UserA — пользователь, которому прямо сейчас принадлежит устройство с did либо основной пользователь, найденный на начальных этапах алгоритма
  • UserB и UserC — дополнительные пользователи, найденные по email или phone. В самых сложных ситуациях могут быть найдены UserB и UserC с конфликтующими контактными данными (смотрите красные ветки алгоритма AAAH и AAAI)
  • AAAHAB — именованные ветки условий в алгоритмах, чтобы проще понимать, по какой ветке пошел алгоритм в конкретной ситуации.
  • UserA.secondary(email) — добавить пользователю A указанный email в дополнительные контакты.
  • UserA.add(email) — добавить пользователю A указанный email как основной контакт.
  • UserA.add(req.data) — добавить пользователю A данные из запроса (событие, покупка, запрос рекомендаций и так далее).
  • UserB.add(UserA.session) — перенести пользователю B данные из текущей сессии пользователя A (происходит при смене владельца устройства).
  • UserB.add(UserA.tokens) — перенести пользователю B токены пушей пользователя A текущего устройства (происходит при смене владельца устройства).

Схемы представлены в виде PDF файлов:

Вопросы и замечания?

Если в схеме есть непонятные или конфликтующие моменты, пишите нам.

Подпишитесь на рассылку

Мы отправляем ее не чаще раза в неделю. Внутри — главные обновления продукта, полезные руководства и крутые статьи о e-commerce.

LTV в ecommerce

Roman
18 секунд на чтение