동일 사용자 식별 기술

옴니(Omni) 채널 세상에서의 사용자 여정은 여러 플랫폼, 디바이스에 걸쳐 일어나기 때문에 사용자 정보의 파편화를 야기합니다. 이는 고객 행동 트래킹과 정확한 캠페인 분석을 어렵게 만드는 요인으로, 파편화된 사용자 정보를 모아 하나의 사용자로 식별하는 것은 성공적인 마케팅을 위해 필수적입니다.

 

Airbridge의 동일 사용자 식별 기술

Airbridge에서는 동일한 사용자를 식별하기 위해 확정적 방법과 확률적 방법을 모두 사용합니다.

디바이스 매칭 (확정적 방법)

  • Market Install Referrer (Android Only)
    • Android SDK에 플레이스토어 혹은 원스토어 설치 레퍼러 정보 수집이 설정되어 있다면, 사용자가 광고를 클릭하여 앱을 설치했을 때 레퍼러 정보를 각 마켓으로부터 받아 올 수 있습니다. Airbridge는 이 레퍼러 정보를 활용하여 광고를 클릭한 사용자와 앱을 설치한 사용자가 동일한 사용자임을 식별합니다.
  • ID Matching
    • 인앱 광고로부터 발생한 터치포인트 이벤트에는 디바이스의 고유 식별자(GAID, IFA 등)가 포함되어 있습니다. Airbridge는 이 디바이스의 고유 식별자와 브라우저의 쿠키를 매칭하여, 웹과 앱에 파편화 되어 있는 식별자가 동일한 사용자의 정보인지 확인합니다.
  • Deeplink Matching
    • 사용자가 광고를 클릭하여 딥링킹에 성공하게 되면, 딥링크 파라미터에 심어져 있는 쿠키와 딥링크 이벤트가 일어난 디바이스의 고유 식별자를 매칭하여, 웹과 앱에 파편화 되어 있는 식별자가 동일한 사용자의 정보인지 확인합니다.
  • Platform Matching
    • Google Ads, Apple Search Ads와 같은 SAN(Self-Attributing Network)을 사용하는 경우 SAN으로부터 발생한 전환 이벤트의 터치포인트를 받아와, 전환을 발생시킨 사용자와 터치포인트를 발생시킨 사용자가 동일한 사용자인지 확인합니다.

핑거프린팅 (확률적 방법)

  • Fingerprinting
    • 디바이스 모델명, OS, IP 주소와 같은 고유하지 않은 정보를 조합하여 전환 이벤트를 발생시킨 사용자와 터치포인트를 발생시킨 사용자가 동일한 사용자인지 확인합니다.
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