AI如何提升身份识别平台的效果

消费者对个性化营销体验的要求已达到巅峰。根据 Salesforce 的“连接客户状态”报告，“80%的企业提供的体验与产品和服务一样重要，73%的消费者认为随着技术的发展，个性化会越来越好，65%的消费者预计企业会根据自己的 changing needs 和 preferences 来适应他们的需求。”与此同时，谷歌的研究显示，90%的营销人员表示个性化对业务盈利能力有显著贡献。这合情合理，因为 Twilio 的一项调查显示，消费者平均为品牌个性化体验花费 21%更多。

然而，如今消费者使用各种设备和线上线下触点，这让营销人员陷入困惑：他们需要理解哪些在线设备和线下行为属于同一个消费者，以及如何识别这个消费者。与此同时，随着科技公司和监管机构限制第三方数据的可用性，第三方数据即将成为历史。

因此，身份识别对营销的成功至关重要，并且对于遵守数据隐私法律不可或缺。每次消费者与品牌互动时——无论通过哪种渠道——身份识别系统都会赋予该个体不同的标识符。这些标识符可以是邮箱、IP地址或物理地址，也可以是手机号码、数字标签或 cookie。然后，这些标识符“拼接”在一起，并附加到一个通用的或专有的一体化标识符上。

人工智能出手相助

身份识别平台管理这个过程以及维护数据库（即身份图谱）——基于多个第一方、第二方和第三方数据源。这些平台已成为品牌实施以人为中心的营销策略的重要工具，尤其是如今在人工智能时代，因为这些技术依赖于坚实的数据基础来提供见解并生成内容。

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尽管人工智能和机器学习在身份识别平台上看不到像其他 martech 工具那样显著的影响，但这些革命性技术在幕后发挥着重要作用。

一种 AI 和 ML 增强身份识别平台功能的方式是通过提高从各种来源识别和匹配客户数据的准确性。例如，使用机器学习算法分析大量数据集以识别模式，从而提高当不同平台上数据不完全相同时匹配的效果（例如 Michael Smith vs. Mike Smith）。这些技术还用于自动清洗和标准化数据、纠正错误并发现异常值。基于历史数据的预测建模可以利用未来行为预测数据的可能性，使系统能够预测不同数据点属于同一人的可能性。

数据结构

此外，ML 算法还可以用于处理结构化数据——例如社交媒体帖子、电子邮件等——并将这些信息转化为可用于身份识别的结构化数据。同时，自然语言处理（NLP）使文本数据得以分析，并提取出有意义的信息。

生成式 AI 方法论的潜在进展，如生成对抗网络（GANs），可能有助于增强不完整或密度不足的数据集。在一个 GAN 中，一个元素利用现有数据制造补充数据以完善个人资料，使其难以与真实数据区分；另一个元素评估制造数据的准确性。由于这种配置，每个元素可以从对方那里学习，理论上随着时间的推移其预测能力和准确性会不断提高。

这些技术进展还有其他非立竿见影的效果，但同样重要。这些效果包括更快的数据处理速度，使营销人员能够几乎瞬间响应变化。此外，生成式 AI 系统利用身份识别平台创建的一致性客户资料库来定制个性化消息。这种使用增强了身份识别对营销人员的价值。

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