您是否错失了未经身份验证的用户带来的收入？答案几乎肯定是“是”。
想想看——在您准备购买之前，您登录零售商网站的频率是多少？如果您没有登录，品牌很可能不知道您是谁。
您可以浏览他们的美利奴羊毛内衣，也许还可以将一些顶级滑雪手套添加到您的购物车中。但如果您不结账（或以其他方式输入您的电子邮件），该品牌与您联系的选项有限。
当大约 70% 的
购物者放弃购物车时，这是一个大问题。
当然，您可以努力减少购物车放弃，并且您可能会发送大量的恢复电子邮件。
但您可能忽略了恢复这笔收入的最有效方法——识别未经身份验证的购物者。
CDP 身份差距
您的客户数据平台是集成第一方数据和统一您自有渠道中的客户身份的绝佳工具。例如，它可能能够帮助您将营销自动化中的电子邮件地址与客户支持的电话号码联系起来——但前提是您拥有某种通用标识符（如忠诚度编号）。
典型的 CDP 无法帮助您识别未经身份验证的网站访问者。
因此，当您执行废弃购物车活动时，您只能联系到实际登录的已知客户。这只是在您网站上购物的一小部分人。这意味着您错过了接触以下客户的机会：
尚未经过身份验证的已知客户
不在您的联系人文件中的未知客户
如果您无法联系到他们，他们就不太可能从您这里购买。这就是收入损失。
假设有 10,000 人在您的网站上购物，但没有购买任 WhatsApp 数据 何东西就离开了。
其中四分
之一（2,500 人）已登录（您知道他们是谁）。
另一季度（2,500 人）曾在您这里购物，但他们没有经过身份验证（您不知道他们是谁）。
其余 5,000 人不是已知客户。
如果不进行身份识别，您只能联系到其中的 2,500 人。其余 7,500 人仍是未 客户参与 – 3 种制胜策略| 了解更多来自第一保险客户管理软件的信息 知客户（随着 Cookie 弃用，您重新定位他们的能力也随之消失）。
信息图表中不同颜色的圆圈代表 10,000 名网站购物者：其中 2,500 人是经过身份验证的已知联系人，2,500 人是未经身份验证的已知联系人，5,000 人是未知联系人。
识别 50% 以上的未经身份验证的网站流量
解决方案是将这些未经身份验证的网站访问者与身份图进行对比，以将他 BE 号码 们与真实的人进行匹配。
身份图包含数十亿个唯一的客户标识符，它们都与真实的人相匹配。您所要做的就是确保识别 javascript 正在您的网站上运行，然后该图就可以找出它是谁。然后，图表会为您提供一个受隐私保护的 PersonID，以便跟踪此购物者（不涉及 PII）。
身份解析可以帮助营销人员识别多达 50% 的未经身份验证的网站访问者。这会自动增加数字营销工作（如放弃活动）的奖励金额。
您能识别的人越多，您能接触到的人就越多，您能让更多人回到网站购买。
现在，如果同样的 10,000 人正在您的网站上购物，您可以识别这 7,500 名未知访问者中的 3,750 名。
如果您的平均
订单价值为 50 美元，那么这又将带来 187,500 美元的额外风险。
信息图表中不同颜色的圆圈代表 10,000 名网站购物者和 50% 的已识别流量增长：其中 6,250 人是已识别的人，750 人是未经身份验证的已知联系人，3,000 人是未知联系人。
将您的弃购活动覆盖范围扩大 3 倍
身份解析不仅可以帮助您识别这些未经身份验证的访问者，还可以帮助您在更多地方联系到他们。虽然购物车弃购电子邮件可能是您的首选，但人们不仅仅生活在他们的电子邮件收件箱中。
一旦您知道了购物者是谁，身份图还可以提供散列电子邮件、移动广告 ID (MAID)。这允许您在他们经常使用的所有渠道中联系到每个人。
通过他们最喜欢的应用中的展示广告提醒他们他们的购物车正在等待。
在他们访问的网站上重新定位他们（不使用 Cookie）。
通过与散列电子邮件匹配，在社交媒体上重新定位他们。
事实上，FullContact 保证通过这些额外的标识符将覆盖范围提高 300%。这适用于您的所有联系人，包括您联系人文件中已有的已知客户。
突然间，您的弃购活动变成了全渠道活动。
Simon Data 与 FullContact 合作进行身份识别
领先的客户数据平台 Simon Data 认识到身份识别的强大功能，并决定通过与 FullContact 合作来充分利用它。
Simon Data 的客户现在可以访问更丰富的第一方数据基础，以构建更完整的客户资料，并创建更强大的弃购活动
