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ID Bridging : Unification des identités inter-sites pour un marketing axé sur les données

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Plateforme de prédiction Bytek
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L’ID Bridging, ou pontage d’identités, fait référence au processus de liaison d’identités d’utilisateurs distinctes générées dans différents environnements numériques – tels que plusieurs domaines, appareils, systèmes d’authentification ou plateformes de suivi – afin de construire une vue cohérente, persistante et exploitable de l’utilisateur tout au long de son parcours client.

Dans le paysage actuel – marqué par l’abandon progressif des cookies tiers et la multiplication des points de contact fragmentés (sites web, applications mobiles, connexions sociales, e-commerce, interactions en magasin) – chaque session utilisateur peut générer un identifiant différent : ID de cookie, ID d’appareil, e-mail haché, ID CRM, ID utilisateur mobile ou web, entre autres. Sans un système pour les connecter, chaque interaction risque d’être traitée comme un utilisateur distinct, entraînant une duplication des données, des campagnes fragmentées et des mesures imprécises.

L’objectif de l’ID Bridging est de combler ces lacunes d’identification en faisant correspondre divers identifiants et en reconnaissant le même utilisateur à travers les appareils, les plateformes et les modes d’accès.

En appliquant des techniques déterministes (par exemple, la correspondance d’e-mails hachés entre les sessions) et probabilistes (par exemple, l’analyse des comportements ou des signaux techniques agrégés), il devient possible de connecter de manière fiable les identités fragmentées et de permettre :

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  • La reconnaissance inter-appareils et inter-domaines, même sans connexion explicite ;
  • La réconciliation entre les environnements anonymes et authentifiés, en pleine conformité avec la vie privée ;
  • La création d’une Vue Client Unique persistante, enrichie et continuellement mise à jour ;
  • L’activation cohérente sur plusieurs canaux : e-mail, SMS, médias, CRM, plateformes publicitaires ;

Le succès d’une initiative d’ID Bridging dépend de la disponibilité de données first-party consenties, d’une base de données unifiée (telle qu’un entrepôt de données axé sur le marketing) et d’une plateforme capable de gérer la résolution d’identité, le mappage et l’activation opérationnelle.

L’ID Bridging dans la Plateforme de Prédiction Bytek

La Plateforme de Prédiction Bytek intègre une solution avancée d’ID Bridging inter-sites, conçue pour permettre une reconnaissance continue des utilisateurs à travers divers environnements numériques, tout en assurant une conformité totale avec les réglementations en matière de confidentialité.

Comment ça marche

Le processus se déroule en trois étapes principales :

  • Collecte et normalisation des identifiants
    La plateforme ingère des données provenant de multiples sources (CRM, sites web, applications, systèmes e-commerce) et associe chaque événement aux identifiants disponibles tels que l’e-mail haché (HEM), l’ID persistant, l’ID de cookie ou l’ID utilisateur.
  • Résolution d’identité via le mappage logique
    Grâce à son module de résolution d’identité, la plateforme construit des cartes d’équivalence entre les identifiants et sélectionne un ID principal pour chaque utilisateur. Cela garantit un suivi cohérent même en l’absence de connexions explicites ou de cookies tiers.
  • Unification et enrichissement du profil utilisateur
    Les événements réconciliés sont unifiés dans un profil unique, lié à une Vue Client Unique persistante. À ce stade, des modèles prédictifs (tels que la propension à l’achat ou la CLTV) peuvent être appliqués, et des segments activés sur les plateformes publicitaires, les outils d’automatisation marketing et les systèmes CRM.

Pourquoi choisir la solution d’ID Bridging de Bytek

Le module d’ID Bridging de Bytek Prediction offre les avantages suivants :

  • Surmonte les limites du ciblage basé sur les cookies ;
  • Permet le reciblage et la personnalisation cross-canal même dans les environnements sans cookies ;
  • Améliore la qualité des profils et la précision des modèles prédictifs ;
  • Prend en charge l’activation basée sur des données réelles, fiables et consenties ;
  • Réduit le gaspillage et améliore l’efficacité des campagnes payantes.