Qu’est-ce que la résolution d’identité ? – Experian Royaume-Uni

Toutes les organisations ont une obsession

Pour les entreprises commerciales, c’est le seul et unique endroit où elles peuvent obtenir de l’argent. Pour le gouvernement et les organismes sans but lucratif, c’est leur raison d’être. Nous parlons bien sûr des clients. Et pour « client », lire consommateur et entreprise, lire donateur et bénéficiaire, citoyen et étudiant. Lisez les joueurs, les joueurs, les passagers et les prisonniers.

Des grandes publications stratégiques de Porter et Hamel, en passant par les Logique de service dominant, le nirvana promis de la gestion de la relation client (CRM) et l’évolution de l’analyse client et du Machine Learning (ML), nous avons mis le microscope sur les clients pour essayer de les segmenter, découvrir ce qu’ils pensent et prédire ce qu’ils pourraient vouloir ensuite. Il a toujours été vrai que si vous souhaitez attirer l’attention sur un nouveau projet, assurez-vous que le mot « client » est dans le titre.

La ruée actuelle vers la transformation numérique en est une manifestation importante – alors que nous essayons d’optimiser l’expérience client à travers les manifestations numériques de nos processus commerciaux avec une manifestation numérique du client lui-même présenté dans son identité en ligne. Et ceux qui ont mené ces initiatives semblent gagner l’avantage des premiers Deloitte.

Mais… qui sont mes « clients » ?

La numérisation de l’expérience client et ses implications inhérentes pour la fraude et les atteintes à la sécurité amènent les organisations à jeter un nouveau regard sur ce qu’elles entendent par « client ». Au niveau des données. Ce ne sont plus des parties pour lesquelles nous détenions des détails partiels de la situation où la plupart des entreprises B2C ne pouvaient même pas vous dire les noms de leurs clients, s’estompe rapidement. Afin d’alimenter le feu de la transformation numérique – et les avantages et les protections qu’elle peut nous offrir, les organisations ont commencé à examiner à un niveau fondamental les données qu’elles détiennent sur les clients et ont décidé qu’elles ne sont pas adaptées à leur objectif. Pourquoi est-ce?

Malheureusement, il n’y a pas une seule grande cause, mais une multitude de problèmes que nous connaissons depuis longtemps. Chacun individuellement n’a jamais été aussi important à corriger, mais ajoutez-les ensemble et la transformation numérique commence à sembler difficile. Il y a trop d’enregistrements partiels et un problème de silos de données : plusieurs systèmes contenant les détails des clients avec des schémas différents. Les données vieillissent constamment sans méthode de résolution durable, il y a beaucoup trop de doublons et de nouvelles données non vérifiées arrivent en temps réel, tout le temps.

Bien sûr, il y a eu beaucoup d’investissements dans des « systèmes d’enregistrement » tels que les CRM susmentionnés, ainsi que dans les entrepôts de données, la gouvernance des données, le MDM et les ODS et les CDP où nous pourrions avoir une « vue client unique ». Mais la confiance dans la fidélité de ces systèmes en tant que base pour l’analyse ou les opérations sera toujours remise en question car ils ne traitent pas de manière holistique de la réponse à la question « qui sont mes clients ? ». Ce sont toutes d’excellentes destinations pour la réponse à cette question, mais la discipline de la résolution d’identité se développe pour fournir un cadre pour la construction de processus robustes qui répondent réellement à la question en premier.

Qu’est-ce que la résolution d’identité ?

La résolution d’identité est un processus de gestion des données qui vérifie, valide et ajoute des informations sur les appareils et les empreintes numériques à l’aide d’un processus de correspondance unique pour créer un profil unique et riche en données pour une personne ou une entreprise. Il résout les duplications et les incohérences des données client en utilisant simultanément des techniques de gestion des données et des données de référence fiables. Identity Resolution aide les entreprises à préparer, nettoyer, fusionner ou migrer des données ; identifier les cibles marketing; améliorer les analyses ; prévenir les fraudes et assurer le respect des données ou des réglementations sectorielles.

Avec une référence particulière à la prévention de la fraude, la résolution d’identité est une pierre angulaire d’autres processus d’identité tels que la validation, la vérification et l’authentification. Lire notre blog « Quelle est la différence entre la validation, la vérification et l’authentification ? » pour en savoir plus.

Téléchargez notre infographie « Résolution d’identité d’Experian »

Aujourd’hui, les entreprises collectent des données sur les individus à partir de nombreuses sources différentes. Ces données peuvent inclure :

• Historique du navigateur Web
• applications
• Gestion de la relation client (CRM)
• Historique d’achat
• Transactions électroniques
• Antécédents médicaux
• Adresses et numéros de téléphone précédents
• Achats en ligne et hors ligne
• Interactions sur les réseaux sociaux

Toutes ces données brossent un tableau de la personnalité d’une personne ou d’une entreprise et peuvent être liées à des identifiants tels qu’une adresse e-mail, un numéro de téléphone, une adresse postale et d’autres informations de contact. Il s’agit de l’empreinte numérique d’une personne ou d’une entreprise, et tout comme une empreinte physique, toutes ces données peuvent être retracées jusqu’à la personne ou l’entreprise.

L’utilisation précoce du terme résolution d’identité s’est concentrée presque exclusivement sur le processus d’appariement et sur la supériorité de l’appariement probabiliste ou déterministe dans des circonstances différentes.¹. La correspondance est, bien sûr, importante pour identifier les doublons, mais ce n’est qu’une partie de la chaîne de processus que nous voyons aujourd’hui.

Le processus robuste de résolution d’identité est le suivant :

1. Connectez, profilez et cartographiez les sources de données : L’assimilation des informations internes dans un schéma commun, avec des règles de données gouvernées, est un élément important avant de tenter de nous lancer dans une correspondance probabiliste. Le profilage précis de ce que vous avez révélera les risques potentiels plus tard. Et ne tenez pas pour acquis la connectivité : nous aimons tous nos magasins de données modernes, mais il y a encore beaucoup de mainframe / COBOL là-bas.

2. Valider et standardiser les données : Une fois les données mappées, vous pouvez utiliser des contrôles simples pour vous assurer qu’elles sont standardisées (nombres et nombres, les oses sont des dates et tout dans la colonne de droite et déconcaténés si nécessaire), correctement formatées à l’aide d’un type d’expression régulière (regex) masquant l’annonce puis validé par rapport à des sources externes pour garantir l’exactitude et l’existence d’éléments tels que les adresses, les numéros de téléphone et les e-mails.

3. Ajouter des sources de données épinglées : Nous devons ensuite réfléchir à la manière dont nous pouvons également utiliser des sources externes pour enrichir ou augmenter les données dont nous disposons. J’ai repris l’exemple d’épinglage ci-dessus, mais on pourrait aussi penser ici à ajouter des sources de données géolocalisation, démographiques et autres. Le faire ici, plutôt que dans chaque système source, a beaucoup de sens, car nous obtiendrons des résultats cohérents.

4. Créer, surveiller et appliquer des règles de correspondance : Nous discuterons de l’appariement en détail ailleurs. Juste quelques points.
   • Pourquoi remplacer une solution de correspondance de boîte noire d’un bureau d’épinglage par une solution de boîte noire de votre choix ? Vous n’avez pas accès aux enregistrements de données du bureau, vous devez donc prendre les correspondances en toute confiance. Mais vous connaissez vos propres données, alors pourquoi ne pas rendre les règles de correspondance transparentes et facilement compréhensibles par les utilisateurs professionnels ? Cela engendrera la confiance.
   • Vous aurez presque certainement besoin de plus d’un ensemble de règles. Vous souhaiterez peut-être une résolution d’identité pour le ciblage et les listes de suppression de campagnes, la gestion de la fréquence, la mesure des informations, la personnalisation du contenu et des offres, le partage de données, etc. Autorisez des variations en fonction du montant que vous souhaitez échanger entre la précision de la correspondance et le volume de correspondances souhaité.
   • Sources de données épinglées (numéros de sécurité sociale, numéros de passeport, ExPin, numéro d’enregistrement de la société, etc.) fournissent une correspondance déterministe utile, mais les enregistrements incomplets, les « enregistrements étrangers » et les détails incomplets des enregistrements source signifient qu’ils ne sont qu’une entrée dans un modèle d’appariement probabiliste.

5. Résoudre les doublons : La résolution des doublons n’est pas obligatoire, mais un disque d’or peut présenter des avantages distincts pour l’analyse et la maîtrise. Mais ne jetez pas les autres enregistrements du cluster – ils peuvent également être utiles – en particulier lorsque les clients varient continuellement la façon dont ils se réfèrent à eux-mêmes – les surnoms, les salutations, les noms mariés et non mariés font partie des complexités que vous devez saisir lorsque un client se présente à votre porte virtuelle. « Est-ce que je connais cette personne/entreprise ? » est une question à laquelle il est possible de ne pas répondre simplement en leur demandant de s’identifier.

6. Soutenir: Comme mentionné, il s’agit d’un processus et nous devons prendre des décisions sur la fréquence à laquelle ce processus s’exécute en harmonie avec le rythme des sorties qu’il alimente. Dans l’ensemble, il est assez sûr de dire que la construction annuelle ou trimestrielle des vues des clients est révolue depuis longtemps. L’evergreening englobe également la façon dont nous gérons les deltas – qu’est-ce qui a changé depuis la dernière fois que le processus a été exécuté ? Comment pouvons-nous apporter des changements programmatiques dans les règles que nous avons construites ?

Qui a besoin et fait de la résolution d’identité ?

La réponse simple ici pourrait être que plus vous avez de clients, plus cela devient important. Mais la réalité est un peu plus subtile. Ce qui est vraiment important, c’est la valeur du cas d’usage qui sous-tend la volonté de se lancer Résolution d’identité. Chez Experian, nous avons constaté que certains des pionniers dans ce domaine sont venus, peut-être de façon surprenante, du gouvernement. Comme vous pouvez le lire dans les forces de police telles que Cleveland et West Yorkshire la criticité est élevée. Au-delà de cela, la plus grande participation a été dans les services financiers – où la législation Connaissez votre client ou Connaissez votre client (KYC) occupe une place importante – et ensuite les détaillants, qui sont devenus beaucoup plus dépendants de leur présence en ligne. Avec les détaillants, mais aussi les organisations de jeux et les compagnies aériennes, nous avons trouvé des études de cas intéressantes sur la fraude, les programmes de fidélisation et le marketing.

Conclusion

Résolution d’identité est la clé pour savoir qui sont vos clients d’une manière plus complète et plus holistique que les approches précédentes. Au fur et à mesure que votre CRM se remplit de doublons, vos clients vous trompent ou vous informent mal lorsqu’ils remplissent vos formulaires en ligne, les données de vos bases de données se détériorent à mesure qu’ils déménagent, changent de nom, se marient et meurent. De plus, vous pouvez prendre en charge plus de systèmes et plus de données de clients identiques ou supplémentaires par le biais d’initiatives de fusions et acquisitions, ou lorsque vous essayez d’assimiler les flux de données de vos partenaires commerciaux. Lorsque vous essayez de faire toutes ces choses, Identity Resolution peut fonctionner de manière silencieuse, cohérente et régulière en arrière-plan pour vous aider à comprendre tout cela. Avec une planification minutieuse et un œil toujours fixé sur les cas d’utilisation à résoudre, il peut aider à offrir Clarté, Transparence et Confiance en créant une vue unique de tous ceux avec qui vous faites affaire.

^{1 Correspondance déterministe versus correspondance probabiliste}