当谈到专注于 身份解析 过程的解决方案时，最常见的风险通常是找到基于 身份匹配过程 而不是 身份解析的平台。
当活动和策略涉及第一方数据和自有品牌渠道时，这可能被视为一个问题，但当活动和策略涉及付费渠道时，这可能成为一个问题。
让我们来找出原因。
身份匹配过程通常涉及将设备、电子邮件地址 伊拉克 whatsapp 号码数据 或其他数字标识符与已知用户/客户关联。 另一方面， 身份解析过程 不仅基于组合的可能性，而且最重要的是基于将同一用户在与不同设备的不同交互中归属的不同标识符解析为单个标识符。所有这些都允许进行 更详细的分析活动 ，这些活动肯定与支付媒体活动相关。
统一的客户愿景
Blendee 的营销操作系统能够通过身份解析流程创建完整、实时、统一的客户视图 。
该过程的核心是构建身份图来收集和统一以下内容：
设备生成的标识符（MAID、TVID）；
应用程序上下文生成的ID（基于自身和第三方数据的PPID、WEBID）；
用户在注册和验证时发出的强标识符（电子邮件、电话号码）。
收集到的各种标识符是相互关联的，并允许定义 个人和设备标识符之间的关联，当用户连接时， 来自 AdTech 平台的设备关联 （ID 匹配）， 设备之间的关联考虑到上下文属性， 例如连接、地理位置，这些属性为 分析提供了有趣的数据。
具体来说， Blendee 的营销操作系统：
提供 数据协作引擎 来捕获和组合数据，以提高 尊重隐私的环境中的目标定位准确性；
允许通过 数据洁净室与其他识别系统进行交互；
允许使用 电子邮件等 强 ID 在亚马逊、谷歌、Meta 等封闭生态系统中重新定位 用户；
支持使用 隐私增强技术 （例如 Google 的隐私沙盒、 分析 和群组测量），这些技术被宣传为消除第三方 cookie 的解决方案。
在越来越多的用户寻求和要求个性化和相关体验的时代，身份识别解决方案是提高收入和保留率的制胜策略的关键。