识别网站访客并非易事。大部分电商流量都是匿名的，有研究指出这一比例甚至高达 90%。许多购物者在完成购买前会在不同设备间切换，只留下零散的行为信号。
这种割裂的行为模式，让品牌难以串联起用户路径，提供一致的体验。若无法识别匿名访客并整合其行为，电商个性化就会变得支离破碎。最终导致错失机会、营销效率低下，以及糟糕的客户体验。
Identity resolution 正是应对这一挑战的利器。它通过将匿名访客识别与行为信号相结合，打造出更具个性、更贴合时机的客户体验。
PART 1
什么是 Identity Resolution？
Identity Resolution 是指将购物者在不同设备和会话中的数据点进行连接，从而创建一个统一、完整的用户身份的过程。通过整合浏览行为、加购操作、表单填写等零散信号，品牌方可以在每一个触点，提供始终如一的个性化客户体验。
它常与 Customer Profiling（用户画像） 混淆，但 Identity Resolution 在电商个性化中扮演着独特角色。以下是二者的区别：
Customer Profiling（用户画像）：关注的是画像里的内容，例如人口统计信息、行为和偏好。
Identity Resolution（身份解析）：关注的是如何将这些碎片信息，在不同设备和会话中，拼接成同一个身份。
举个例子，Customer Profiling 告诉你一位购物者买了什么。而 Identity Resolution 则能让你确认，昨天在手机上浏览、今天又在电脑上完成购买的是同一个人。
除了与用户画像不同，Identity Resolution 也区别于 Analytics（数据分析）。Analytics 是在用户交互发生后对数据进行衡量，而 Identity Resolution 则支持实时行动。这能帮助品牌在用户旅程中实时识别匿名访客，并在恰当时机提供最合适的体验。
通过跨会话、跨设备地进行身份解析，品牌方能够串联起用户行为，并根据其行为、偏好和兴趣来定制营销活动，而且整个过程无需依赖第三方 cookies。
PART 2
对电商个性化至关重要
如今的购物者期望品牌在每一次访问中都能提供个性化的体验。即便访客是匿名浏览、切换设备，或是中途放弃购物车，**Identity Resolution（身份解析）**都能将每一次互动串联起来，满足这些期望，从而提供一种始终如一、无缝衔接的体验。
我们来拆解一下 Identity Resolution 为何如此重要：
Rising anonymity（匿名访客增多）：匿名购物者往往代表着未被发掘的潜在收入，但在其旅程早期就识别出他们，能确保这些机会不会流失。
Cross-device behavior（跨设备行为）：购物者会在不同设备间流畅切换，如果没有跨设备识别，每一次访问都会被看作是一个“新访客”。
Cookieless future（无 Cookie 未来）：随着第三方 Cookie 的逐渐淘汰，依赖第一方数据成为一种既保护用户隐私又能追踪用户行为的方式。
Personalization（个性化体验）：购物者看重与其相关的体验，而将不同会话中的行为连接起来，才能大规模地实现这种个性化。
Impact on conversions（对转化的影响）：用户识别能提升相关性，并为数据驱动的个性化提供动力，从而优化优惠推送的时机，并加强购物车挽回的效果。
通过统一购物者的整个旅程，Identity Resolution 为全渠道客户体验奠定了基础。它确保了每一个触点都感觉是相互关联的，并让品牌能够随着时间的推移，建立起更牢固的客户忠诚度。
PART 3
它是如何实现的
Identity Resolution 主要包含两种方法：Deterministic Matching（确定性匹配）和 Probabilistic Matching（概率性匹配）。这两种方法在识别匿名访客方面都扮演着关键角色，但它们依赖不同的信号来识别购物者。
Deterministic Matching（确定性匹配）
确定性匹配使用精确的标识符，例如电子邮箱、电话号码或账户登录信息，来准确地识别一位购物者。举例来说，如果一位购物者在表单中输入了他们的邮箱，或通过短信兑换了一张优惠券，这种方法就能有把握地将该购物者在不同会话中的访问行为关联起来。其权衡之处在于，确定性匹配依赖于购物者主动提供的数据。
Probabilistic Matching（概率性匹配）
概率性匹配则依赖于那些只能“暗示”而非“确认”购物者身份的信号。这些信号可以包括 IP 地址、设备类型、浏览器设置或行为模式。例如，一个来自同一 IP 地址的移动端会话和桌面端会话，如果都在查看同一款男款 10 码鞋，那么就有很高的概率可以判定它们属于同一位购物者。其权衡之处在于，概率性匹配依赖于“可能性”而非“确定性”。
PART 4
将匿名访客识别转化为个性化客户体验
识别匿名访客仅仅是个开始。Identity Resolution（身份解析）的真正威力在于，当这些匿名访客能够获得统一、连贯且高度相关的体验时，这种体验贯穿于每一个触点。
以下是您的品牌可以利用购物者数据来提升用户参与度和转化率的三大方法。
实时捕获客户标识符
即便是一些微小的信号，比如在表单中输入的电子邮箱，也能将未来的会话关联到同一位购物者。尽早捕获这些标识符，是实现更精准识别和更强大的客户旅程个性化的基础。
利用预提交数据：在用户输入联系信息后立即收集，即便表单尚未提交。
扩大再营销覆盖面：利用早期捕获的标识符，重新触达那些本可能保持匿名的购物者。
构建更丰富的购物者画像：将捕获的详细信息（如邮箱）与行为数据（如浏览页面、加购商品）相结合，形成更完整的用户视图。
DC 正是通过其 PreCapture 技术来应用这一策略的，该技术能在用户输入邮箱的瞬间就实时捕获。这些宝贵的 First-party data（第一方数据）让品牌能够更早地识别访客，并通过相关的再营销信息重新吸引他们。
PART 5
借助跨设备映射识别匿名访客
同一位购物者可能会在手机上浏览，在电脑上回访，最后在平板上完成结账。如果没有跨设备映射，这些会话看起来就像是毫无关联的独立事件，而不是同一段购物旅程的一部分。
追踪连续性：识别出购物者在不同设备上的多次访问行为。
保留购物车与偏好：确保用户保存的商品信息可以跨设备同步，无论他们从哪个设备回来，都能看到之前的选择。
保持体验一致性：避免发送不相关的营销信息，例如在用户已经完成购买后，仍向其推送“遗弃购物车”提醒。
DC 通过结合使用 First-party cookies（第一方 Cookie）和 Digital fingerprints（数字指纹）来支持这一策略，从而以超过 90% 的准确率识别匿名购物者。为了进一步确保体验的连续性，DC 还利用跨设备映射技术，为回访的访客打造了一个完整的全渠道再营销体验。
PART 6
打造个性化客户体验
识别本身并无意义，只有当它能带来购物者真正能感受到的体验时，才彰显其价值。通过将身份标识与行为洞察相结合，品牌可以提供无缝且高度相关的互动，从而有效提升用户参与度和转化率。
按意图细分：识别出高意向购物者，例如那些多次回访或购物车中有活跃商品的用户，并触发与其购买意图相匹配的营销活动。
提供定制化优惠：根据每位购物者的行为，为其推送个性化的促销活动或产品推荐。
DC 通过利用行为数据来为这一策略提供支持，驱动诸如个性化激励、购物车挽回以及智能产品推荐等策略的落地。
PART 7
实现规模化个性化的关键
购物者期望在每一个触点都能获得一致的体验。Identity Resolution 通过连接跨设备和跨会话的用户行为，让这一切成为可能。它不仅能实现实时的客户旅程个性化，还能帮助品牌更好地适应无 Cookie 的未来。
DC 通过其 Anonymous Visitor ID（匿名访客识别）技术将这一理念付诸实践，将匿名流量转化为用户参与和转化的机会。