Eine Website mit höherer Relevanz schaffen

Durch den Einsatz bewährter proprietärer Modelle zur Optimierung von Website-Angeboten konnte eine große Firma aus dem Finanzdienstleistungsbereich einen deutlichen Anstieg der Neukundenakquise verzeichnen. Um dies zu erreichen, verknüpfte das Unternehmen Daten auf individueller Ebene für nicht authentifizierte Website-Besucher mit First-Party, Second-Party und Third Party Daten, um basierend darauf und analytischer Modellierung die Neukundengewinnung zu verbessern . Durch verschiedene Initiativen zur Gewinnung von mehr Besuchern, hat das Unternehmen von einer exponentiellen Leistung der analytischen Modelle profitiert.

Herausforderung

Der traditionelle Ansatz zur Erfassung von Website-Besuchern sind 3rd Party Cookies und die nehmen im Laufe der Zeit immer mehr ab, was sich somit auf ihre Fähigkeit auswirkt, eine Verbindung zu den Daten herzustellen.

Lösung

Die Finanzmarke implementierte einen First-Party Identity Graph über alle digitalen Quellen und Bereiche hinweg. Außerdem wurden digitale Identitätsdaten mithilfe von Algorithmen für maschinelles Lernen miteinander verbunden. Durch die Einbindung des Identity Graphen in die Website stiegen die Match Rates um mehr als 20 Prozentpunkte an.

Ergebnisse

• Ein großer Verlust der persönlichen Identität durch die Einschränkung von Third-Party Cookies wurde somit ausgeschlossen
• Leistung des Modells
• Höhere Erkennungsrate der Besucher mit den Browsern Safari und Firefox
• Umsetzung einer erfolgreichen Identitäts-Roadmap, die die Lösung auch nach der Abschaffung von Third-Party Cookies zukunftssicher macht