Deterministik dan probabilistik adalah dua istilah yang berlawanan yang digunakan untuk menggambarkan data pelanggan dan cara pengumpulannya. Data deterministik, yang juga dikenal sebagai data pihak pertama, adalah informasi yang diketahui kebenarannya; data ini berbasis pada pengidentifikasi unik yang menghubungkan satu pengguna dengan satu set data. Contohnya termasuk alamat email, nomor telepon, nomor kartu kredit, nama pengguna, dan ID pelanggan. Sementara itu, data probabilistik adalah informasi yang didasarkan pada pola hubungan dan kemungkinan suatu hasil. Contoh umum penggunaan data probabilistik adalah dalam prakiraan cuaca, di mana nilai ditentukan berdasarkan kondisi sebelumnya dan probabilitas.
Data deterministik lebih konsisten, akurat, dan selalu benar, tetapi sulit untuk diskalakan. Sebaliknya, data probabilistik dapat menyelesaikan masalah skala, tetapi kurang presisi. Oleh karena itu, sebagian besar profesional manajemen data dan pemasaran mengombinasikan kedua jenis data ini untuk mendapatkan wawasan yang lebih berharga.
Cara Pengumpulan Data Deterministik dan Probabilistik
Data deterministik dan probabilistik dikumpulkan dengan dua cara berbeda:
- Data deterministik biasanya dikumpulkan saat pengguna memasukkan informasi mereka sendiri, misalnya saat mendaftar layanan. Saluran umum untuk mengumpulkan data deterministik termasuk survei online, platform media sosial, perangkat lunak point of sale (POS), dan buletin email. Perusahaan kemudian dapat menggunakan pencocokan deterministik untuk mengenkripsi informasi yang dapat diidentifikasi secara pribadi (PII) dan mengenali profil pengguna untuk login di masa depan.
- Data probabilistik biasanya dikumpulkan secara anonim berdasarkan perilaku browsing pengguna, seperti pengumpulan cookie atau pelacakan klik situs web. Informasi ini kemudian dikumpulkan untuk membuat model pelanggan, yang kemudian dapat dibandingkan dengan titik data deterministik. Pencocokan probabilistik dilakukan ketika data perilaku pengguna diidentifikasi sebagai pengguna yang terdaftar. Teknik ini juga digunakan dalam identitas resolusi untuk mengenali pengguna yang sama di berbagai perangkat dan aplikasi.
Memilih Antara Data Deterministik dan Probabilistik
Keputusan tentang metode mana yang terbaik tergantung pada tujuan bisnis yang ingin dicapai. Jika tujuannya adalah mengidentifikasi pembeli sebenarnya untuk keperluan pemasaran atau penjangkauan, maka data deterministik adalah pilihan terbaik. Namun, jika tujuan bisnis adalah mengonversi pelanggan baru yang mungkin tertarik dengan produk, data probabilistik bisa membantu.
Kebanyakan proses manajemen data menggunakan kedua metode ini secara bersamaan. Misalnya, data probabilistik dapat menambah nilai pada data deterministik dengan memperluas cakupan jangkauan. Ketika ada sesuatu yang tidak diketahui dalam dataset deterministik, data probabilistik dapat memberikan perkiraan terbaik. Selain itu, data probabilistik juga dapat digunakan untuk memahami lebih dalam data deterministik, misalnya mengetahui pelanggan mana yang mungkin tertarik dengan produk lain atau memahami pola perilaku browsing mereka.
Di sisi lain, data deterministik juga bisa digunakan untuk melatih model probabilistik. Saat model probabilistik dibuat, hasilnya dapat dibandingkan dengan data deterministik untuk validasi. Tanpa dasar data deterministik yang kuat, data probabilistik tidak akan akurat.
Aplikasi Data Deterministik dan Probabilistik
Kombinasi data deterministik dan probabilistik dapat digunakan untuk:
- Melacak dan mengatribusi pengguna lintas perangkat secara lebih akurat.
- Memvalidasi keberhasilan kampanye pemasaran terhadap audiens baru.
- Meningkatkan data deterministik dengan informasi probabilistik, seperti memprofilkan beberapa anggota keluarga yang berbagi akun yang sama.
- Membuat persona pembeli untuk keperluan segmentasi pelanggan.
- Meluncurkan kampanye pembelian programatis, seperti memberikan rekomendasi produk.
- Memetakan profil pelanggan dalam grafik identitas real-time yang akurat.
- Memperluas jangkauan iklan ke berbagai audiens.