El análisis de comportamiento es un avance reciente en el análisis de negocios que revela nuevos conocimientos sobre el comportamiento de los consumidores en plataformas de comercio electrónico, juegos en línea, aplicaciones web y móviles e IoT . El rápido aumento en el volumen de datos de eventos sin procesar generados por el mundo digital permite métodos que van más allá del análisis típico [ lenguaje promocional ]por datos demográficos y otras métricas tradicionales que nos dicen qué tipo de personas realizaron qué acciones en el pasado. El análisis del comportamiento se centra en comprender cómo actúan los consumidores y por qué, lo que permite predicciones precisas sobre cómo es probable que actúen en el futuro. Permite a los especialistas en marketing hacer las ofertas adecuadas a los segmentos de consumidores adecuados en el momento adecuado.
El análisis de comportamiento puede ser útil tanto para la autenticación como para fines de seguridad. Utiliza factores no identificables pero únicos individualmente para confirmar quién es el usuario. La identidad del usuario se autentica en segundo plano utilizando factores como el movimiento del mouse para escribir la velocidad y los hábitos , detalles de la red del historial de inicio de sesión como la dirección IP, el navegador utilizado, etc.
El análisis de comportamiento utiliza los volúmenes masivos de datos de eventos de usuario sin procesar capturados durante las sesiones en las que los consumidores usan aplicaciones, juegos o sitios web, incluidos datos de tráfico como ruta de navegación, clics, interacciones de redes sociales, decisiones de compra y capacidad de respuesta de marketing. Además, los datos del evento pueden incluir métricas publicitarias como el tiempo de conversión del clic, así como comparaciones entre otras métricas, como el valor monetario de un pedido y la cantidad de tiempo que se pasa en el sitio. [1] Estos puntos de datos luego se compilan y analizan, ya sea observando la progresión de la sesión desde que un usuario ingresó por primera vez a la plataforma hasta que se realizó una venta, o qué otros productos compró o miró un usuario antes de esta compra. El análisis de comportamiento permite predecir las acciones y tendencias futuras en función de la recopilación de dichos datos.
Dado que el análisis requiere la recopilación y agregación de grandes cantidades de datos personales, incluido uno altamente sensible (como orientación sexual o preferencias sexuales, problemas de salud, ubicación) que luego se intercambian entre cientos de partes involucradas en publicidad dirigida , el análisis de comportamiento está causando importantes preocupaciones sobre violaciones a la privacidad. [2] [3]
Si bien la analítica empresarial tiene un enfoque más amplio en el quién, qué, dónde y cuándo de la inteligencia empresarial , la analítica del comportamiento reduce ese alcance, lo que permite tomar puntos de datos aparentemente no relacionados para extrapolar, predecir y determinar errores y tendencias futuras. Se necesita una visión más holística y humana de los datos, conectando puntos de datos individuales para decirnos no solo qué está sucediendo, sino también cómo y por qué está sucediendo.
Ejemplos y aplicaciones del mundo real
Los datos muestran que un gran porcentaje de usuarios que utilizan una determinada plataforma de comercio electrónico la encontraron al buscar "comida tailandesa" en Google. Después de llegar a la página de inicio, la mayoría de la gente pasó algún tiempo en la página "Comida asiática" y luego se desconectó sin realizar un pedido. Ver cada uno de estos eventos como puntos de datos separados no representa lo que realmente está sucediendo y por qué las personas no realizaron una compra. Sin embargo, ver estos puntos de datos como una representación del comportamiento general del usuario permite interpolar cómo y por qué actuaron los usuarios en este caso particular.
El análisis de comportamiento analiza todo el tráfico del sitio y las visitas a las páginas como una línea de tiempo de eventos conectados que no generaron pedidos. Dado que la mayoría de los usuarios se fueron después de ver la página "Comida asiática", podría haber una desconexión entre lo que están buscando en Google y lo que muestra la página "Comida asiática". Sabiendo esto, un vistazo rápido a la página "Comida asiática" revela que no muestra comida tailandesa de manera prominente y, por lo tanto, la gente no cree que realmente se ofrezca, a pesar de que lo es.
La analítica del comportamiento se está volviendo cada vez más popular en entornos comerciales. Amazon.com es líder en el uso de análisis de comportamiento para recomendar productos adicionales que es probable que los clientes compren en función de sus patrones de compra anteriores en el sitio. [4] Target también utiliza el análisis de comportamiento para sugerir productos a los clientes en sus tiendas minoristas, mientras que las campañas políticas lo utilizan para determinar cómo se debe abordar a los votantes potenciales. Además de las aplicaciones minoristas y políticas, los bancos y las empresas manufactureras también utilizan el análisis de comportamiento para priorizar los clientes potenciales generados por sus sitios web. El análisis de comportamiento también permite a los desarrolladores administrar usuarios en aplicaciones web y de juegos en línea. [4]
IBM e Intel están creando ecosistemas de soluciones conectadas y análisis avanzado. En el comercio minorista, este es el Internet de las cosas (IoT) para rastrear los comportamientos de compra.
Tipos
- Comercio electrónico y venta minorista: recomendaciones de productos y predicción de tendencias de ventas futuras
- Juegos en línea: predicción de tendencias de uso, carga y preferencias del usuario en versiones futuras
- Desarrollo de aplicaciones: determinar cómo los usuarios usan una aplicación para predecir el uso y las preferencias futuras.
- Análisis de cohortes : dividir a los usuarios en grupos similares para obtener una comprensión más centrada de su comportamiento.
- Seguridad: detección de credenciales comprometidas y amenazas internas mediante la localización de comportamientos anómalos.
- Sugerencias - A las personas a las que les gustó esto también les gustó ...
- Presentación de contenido relevante (preferencias, grupos de usuarios, etc.) en función del comportamiento del usuario. [5]
Componentes
Una solución ideal de análisis del comportamiento incluiría:
- Captura en tiempo real de grandes volúmenes de datos de eventos sin procesar en todos los dispositivos y aplicaciones digitales relevantes utilizados durante las sesiones.
- Agregación automática de datos de eventos sin procesar en conjuntos de datos relevantes para un acceso, filtrado y análisis rápidos
- Capacidad para consultar datos en un número ilimitado de formas, lo que permite a los usuarios hacer cualquier pregunta comercial.
- Amplia biblioteca de funciones de análisis integradas, como análisis de cohorte, ruta y embudo
- Un componente de visualización
Ver también
Referencias
- ↑ Yamaguchi, Kohki. "Aprovechamiento de datos publicitarios para información conductual" . Columna de análisis y marketing . Comercialización de tierras.
- ^ Biddle, Sam (20 de mayo de 2019). "Gracias a Facebook, su compañía de telefonía celular lo está observando más de cerca que nunca" . La intercepción . Consultado el 1 de julio de 2019 .
- ^ "Adiós, Chrome: el navegador web de Google se ha convertido en un software espía" .
- ^ a b "¡Oh, compórtate! Cómo la analítica del comportamiento impulsa un marketing más personalizado" (PDF) . Archivado desde el original (PDF) el 14 de julio de 2014.
- ^ Behrooz Omidvar-Tehrani; Sihem Amer-Yahia; Alexandre Termier. Análisis interactivo de grupos de usuarios . Congreso Internacional de Gestión de la Información y el Conocimiento (CIKM) 2015.
Otras lecturas
- Nagaitis, Mark. "Análisis de comportamiento: el por qué y el cómo de las compras electrónicas" . Tiempos de comercio electrónico.
- Jack, Smith. "Las mejores tecnologías para rastrear el comportamiento del cliente en el sector minorista" . Tecnología V-Count.
- LeClaire, Jennifer. Rushin, Jason. "Análisis de comportamiento para tontos" . Biblioteca Z.