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全域、实时、可配置,GrowingIO推出OneID融合产品

来源:GrowingIO微信公众号    2023-04-21

 

互联网技术的发展催生了更多用户消费渠道,每个消费渠道里的用户都会有自己的专属ID,同一用户在不同渠道里的ID也不一样。

OneID技术可以跨越多个渠道和平台对用户ID(经过告知同意后)进行整合和管理,从而形成用户的唯一标识。它的出现可以帮助企业更好地了解用户的需求和行为,提供更好的个性化服务和体验,因此成为不少高用户量的企业构建数字化能力时的必选项。

采集云平台后,GrowingIO近日还推出了满足客户对OneID多维需求的新产品——OneID融合,即客户数据平台(CDP)纯净版,只做OneID融合,更加轻量级。


在客户调研中,GrowingIO发现目前企业对OneID产品的需求主要集中在以下几方面:

01 OneID体系打通

多业态多品牌的集团型企业往往有多个用户互动渠道(如多套APP、小程序等),各品牌有独立的会员体系,即存在多套用户ID,会员之间以及各触点终端之间数据没有打通,无法快速建立企业内统一的用户ID体系,业务上也就无法拉通会员权益。


02 降低开发难度

企业的业务不会一成不变,业务调整时各品牌或不同类别的商品所占权重会有所不同,会员权益也需要同步改变,因此OneID的规则也需要调整。传统的调整过程需要开发人员写很多代码,开发工作量大、规则维护困难,且复用性差,调整周期长的同时数据准确性也很难保障。


03 要实时、高性能

目前大部分数据服务商的OneID技术最高只能实现T+1离线计算,导致客户进行用户分析的周期长,不能及时优化用户运营策略,业务增长效率低。

另一方面,需要构建OneID能力的企业一般用户量较大,比如一些老牌零售行业,在数十年经营中积累了数千万甚至上亿用户,并且应用众多,这类企业对系统性能也有很高要求。


04管理OneID资产

部署OneID融合相关产品后,企业需要及时了解OneID规则设置的正确与否、生成数量是多少、变化趋势、质量是否稳定等,希望能有简单可视化的方式管理OneID资产。


对此,GrowingIO的OneID融合产品在可靠性、可用性、可服务性上进行了细节升级,使其达到企业级标准,能够充分满足客户在复杂业务场景上的产品应用需求。

01整合全域OneID,360度了解消费者,实现品效合一

 

在安全合规前提下,GrowingIO的OneID融合产品可接入企业全域全渠道的消费者行为数据、业务数据、线下数据、公域数据,将多来源用户ID实时识别并融合为一套OneID,统一管理消费者身份,实现身份、权益打通,提升客户全生命周期价值的同时节约各渠道重复拉新资源。

 

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整合全域数据,实现全域OneID

 

构建全域OneID后,企业可以360度了解消费者,比如可以形成消费者在企业生态的行为时间轴,持续丰满消费者的属性及标签体系、评定消费者价值与阶段,形成消费者360画像,赋能消费者精细化运营和新品开发。

此外,融合后的OneID可以为企业输出高价值消费者生态ID,在广告投放中帮助企业提高广告效果,实现品效合一。

02准确、实时、轻量配置,OneID建设灵活高效

 

GrowingIO的OneID融合产品基于流批图一体技术,保证实时性的同时支持身份优先级、动态置信度、多种归因逻辑的用户属性合并、ID解绑,可灵活部署。

 

在配置上,GrowingIO也为企业客户提供了便利性,只需通过简单的界面配置,企业即可完成OneID多逻辑归因配置,构建属于企业自己个性化OneID匹配规则,并可随时调整,满足变化的业务需求。


03可进行OneID资产管理,及时优化运营策略

 

企业通过看板图表可管理OneID数据资产,监测每日融合概览、及时发现问题不断优化迭代用户运营策略。

04高性能服务,满足集团型企业数据管理需求

 

GrowingIO的OneID融合产品支持亿级体量的OnelD实时融合,支持秒级、百万级QPS性能,可以满足集团企业的高性能调用需求。

在落地实践中,GrowingIO曾帮助一家玩具公司整合线下门店数据、京东商城、CRM等全域数据资产,并融合成一套OneID,最终整体会员打通率在70%以上

GrowingIO也帮助某保险集团整合了100多个APP和小程序的渠道数据,打通全渠道客户行为数据和权益,形成完整的用户旅程和画像,目前该客户的测试用例通过率已达100%,同时相比传统方案,计算时间至少节省了50%

数据价值正在被越来越多的企业和行业看到并认可,随着平台型公司尤其是大厂的数据闭环趋势加深,更要求企业具备一方数据能力,也对服务商们提出新挑战。

未来,GrowingIO将继续做深技术,为企业客户提供更灵活、简单易用的企业级OneID融合产品,帮助企业高效整合自己的数据资产、发挥数据价值。

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