Acessamos a internet por meio de diferentes dispositivos: computador do escritório, notebook pessoal, tablet, smartphone, televisão, relógio e etc. Só no Brasil, 38% da população se conecta com mais de um dispositivo e cada um deles reflete uma parte do comportamento do internauta. Isso porque as pessoas navegam de forma diferente no escritório, no celular e assim por diante. O cross device une essas diferentes partes a fim de construir um perfil único de cada pessoa.
Fonte: The Connected Consumer Survey 2014 / 2015
Diferentes tipos de cross-device
Um usuário visitou a página detalhe de um tênis no seu notebook mas não concluiu a compra. Quando ele acessar o Facebook no seu smartphone, verá um anúncio sobre aquele tênis. Isso é possível pois o anunciante deixa um pixel de Facebook em sua página e, quando um usuário logado no Facebook acessá-la, ele saberá quem é essa pessoa e poderá impactá-la em outros dispositivos. Esse modelo de cross device é chamado de deterministic method e, como precisa de informações identificáveis fornecidas em login, é usada por empresas como Facebook, Google e Twitter.
Outra forma de ativar essa tecnologia é o probabilistic method, que analisa algorítimicamente milhares de data points (como hora, local de acesso e wi-fi utilizada) e associa probabilisticamente que determinados dispositivos pertencem a mesma pessoa. Por exemplo, se um notebook e um smartphone são conectados em determinados pontos de wi-fi nos mesmos dias da semana, é possível inferir que eles pertençam a um mesmo internauta.
Privacidade
Deterministic method é a forma mais precisa e também a mais delicada em termos de privacidade. Isso porque é uma prática aceitável e usada por empresas que possuem os dados first-party. Elas usam identificadores hash anônimos, mas não solicitam ao usuário permissão para usar essa informação nem dão a opção de opt-out, ou seja, do que o internauta deve fazer para não compartilhar suas informações.
Aplicação comercial
A aplicação comercial do cross-device é impactar o internauta num dispositivo por causa de uma ação que realizou em outro. Além disso, é possível criar um funil de conversão que contemple as ações feitas em todos os dispositivos e também identificar se uma pessoa está sendo demasiadamente impactada nos seus diferentes dispositivos, o que significaria um incômodo para o internauta.
