Los datos de comportamiento describen lo que hacen las personas (y las máquinas). Con el nacimiento de los teléfonos inteligentes hace más de una década y el posterior desarrollo de dispositivos conectados como dispositivos portátiles y electrodomésticos, ahora tenemos la oportunidad de recopilar datos de comportamiento detallados y detallados que describen cómo las personas realizan una gama cada vez mayor de actividades, segundo a segundo y minuto a minuto. Estas actividades incluyen cómo trabajaron en colaboración con nuestros compañeros de trabajo (en aplicaciones de productividad como Microsoft Teams , Atlassian ‘s Jira y Slack ), cómo nos conocemos y nos enamoramos (en aplicaciones de citas como Tinder y Bumble ) y cómo gestionamos nuestra salud. y fitness (en aplicaciones como Strava y MyFitnessPal ), por poner solo tres ejemplos.
Para las empresas, el aumento de los datos de comportamiento presenta una gran oportunidad. Las organizaciones ahora no solo pueden recopilar datos que describen cómo sus clientes, empleados y socios interactúan con ellos a través de diferentes plataformas digitales, sino que también pueden usar esto para mejorar los servicios, como proporcionar personalización o informar el desarrollo de productos.
Por ejemplo, los minoristas pueden comprender cómo los clientes toman decisiones de compra: qué información necesitan, cómo la consumen, qué opciones identifican y cómo comparan esas opciones entre sí para tomar una decisión final. Las empresas de medios pueden crear imágenes detalladas de cómo los usuarios interactúan con diferentes tipos de contenido en diferentes momentos de su día, qué les interesa más y qué no. Mientras tanto, las empresas B2B SaaS pueden crear una imagen de cómo las diferentes personas en las organizaciones podrían aprender sobre su tecnología, cómo la prueban y cómo deciden continuar usándola y aumentar su adopción con el tiempo. Esos datos son increíblemente valiosos.
Combinando datos de comportamiento con inteligencia artificial
Los datos de comportamiento son el mejor tipo de datos para impulsar aplicaciones de inteligencia artificial (IA), porque describen cómo las personas toman decisiones y capturan los diferentes factores que influyen en esas decisiones. La tecnología de inteligencia artificial se puede usar para identificar qué factores realmente impulsaron esas decisiones, de modo que se pueden entender e influir de manera efectiva en el futuro. Los datos de comportamiento se pueden usar con IA para optimizar la experiencia del cliente, potenciar precios dinámicos, impulsar promociones efectivas y detectar y prevenir la rotación. Se puede utilizar para maximizar el valor de la cesta y el valor de por vida. Puede potenciar la puntuación de clientes potenciales, optimizar el rendimiento de los anuncios e identificar y prevenir el fraude .
Este conjunto único de datos puede impulsar una cantidad infinita de casos de uso que generan valor para los clientes, cuyas necesidades se entienden y satisfacen mejor, y las empresas, que pueden usar para cumplir objetivos clave, como la adquisición de clientes, la retención y el valor de por vida. Sin embargo, a pesar de los beneficios que pueden brindar, la mayoría de las organizaciones no recopilan ni utilizan los datos de comportamiento de manera efectiva. Entonces, ¿por qué es eso?
Usar datos de comportamiento de manera efectiva
Actualmente, la mayoría de las organizaciones utilizan datos de comportamiento para impulsar un conjunto limitado de casos de uso a través de soluciones empaquetadas. El problema es que estas soluciones se centran en casos de uso específicos para un conjunto específico de industrias. Como resultado, hacen suposiciones específicas sobre lo que describen los datos de comportamiento y cómo deben estructurarse y procesarse, una tarea difícil dada la enorme variedad de datos de comportamiento que las diferentes organizaciones pueden recopilar y usar.
Del mismo modo, si bien estas herramientas son excelentes para facilitar la generación de informes, a menudo no están diseñadas para permitir la integración de fuentes de datos, lo que hace que las organizaciones no pueden ver la imagen completa y generar un impacto significativo en sus ingresos y ganancias generales. Si las empresas quieren utilizar datos de comportamiento e inteligencia artificial para impulsar una adquisición de clientes, un valor de por vida del cliente, un precio, una promoción y una personalización más efectivos, deben comenzar por recopilar datos de comportamiento que sean adecuados para su propósito . Y la única forma de hacerlo es a través de soluciones de entrega de datos que brinden flexibilidad y control sobre cómo se recopilan los datos, como plataformas de datos de comportamiento,
Los beneficios de las plataformas de datos de comportamiento
Las plataformas de datos de comportamiento permiten a las organizaciones generar, validar y entregar datos de comportamiento de alta calidad en tiempo real . Más importante aún, brindan flexibilidad, lo que permite a las organizaciones evolucionar los datos de comportamiento subyacentes a medida que crecen en sofisticación de datos, utilizando los datos para impulsar más casos de uso e iterar en cada uno de ellos en torno a la evolución de las experiencias del cliente.
Las plataformas de datos de comportamiento también brindan altos niveles de seguridad en la calidad de los datos, garantizan que los datos sean precisos y completos. El acceso a datos de comportamiento de alta calidad es esencial si los datos se van a utilizar para impulsar los modelos de IA y una plataforma de datos de comportamiento permite la generación de datos mucho más ricos y mejor estructurados, con más poder predictivo que el que pueden admitir las herramientas empaquetadas.
Las empresas suelen comenzar a usar datos de comportamiento para ejecutar un conjunto simple de casos de uso y luego evolucionan con el tiempo para adoptar enfoques más sofisticados para impulsar un mejor rendimiento. A medida que pasan de enfoques más simples a más sofisticados, las soluciones empaquetadas comienzan a ser mucho menos efectivas y los beneficios de una plataforma de datos de comportamiento se vuelven más pronunciados.
Tomemos el ejemplo de la atribución de marketing. Las organizaciones a menudo comienzan con enfoques simples (último toque, primer toque, lineal) basados en datos de soluciones empaquetadas como Google Analytics. Con el tiempo, las organizaciones quieren comenzar a comprender cómo las diferentes campañas en diferentes canales funcionan juntas para aumentar la probabilidad de compra. Esto requiere moverse para construir un viaje completo del cliente a través de diferentes canales, incluidos los canales en línea y fuera de línea, comprender la exposición de anuncios y la interacción en esos canales para cada cliente potencial, y luego enfoques algorítmicos para comprender cómo funcionan esas campañas colectivamente para cada cliente potencial en la base de usuarios. Una plataforma de datos de comportamiento proporciona el marco sólido necesario para crear una imagen precisa del cliente en todos los canales en una estructura y un formato coherentes. adecuado para ser alimentado en diferentes modelos para hacer este tipo de análisis, lo que permite a las organizaciones lograr un retorno de la inversión publicitaria mucho mayor. Las soluciones empaquetadas no.
Otro ejemplo es la segmentación y focalización de clientes. Las organizaciones a menudo comienzan con enfoques basados en reglas para usuarios objetivo con diferentes características y campañas (por ejemplo, usuarios objetivo que compraron productos en esta categoría con este correo electrónico) y luego pasan a enfoques basados en aprendizaje automático (ML) para segmentar la audiencia en función de sus necesidades más específicas. intereses. Las plataformas de datos de comportamiento proporcionan datos ricos y granulares a nivel de usuario que describen con detalles intrincados no solo con qué contenido y productos se han involucrado los usuarios, sino también qué tan profundo es ese compromiso y en qué contexto. Esto permite a las empresas alimentar sus modelos ML con datos de entrada mucho mejores para hacer predicciones mucho más precisas sobre qué producto, contenido y promociones es probable que esos mismos clientes estén interesados en este momento. De aquí,
Cosechando las recompensas
En el viejo mundo, las organizaciones competían por producto, y aquellas organizaciones que tenían el mejor producto ganaban. Sin embargo, en la economía digital actual, las organizaciones compiten en la comprensión del cliente, y serán aquellas que mejor entiendan y sirvan a cada uno de sus clientes las que saldrán ganando.
Los datos de comportamiento y la IA pueden brindar a las organizaciones oportunidades incomparables para desarrollar un conocimiento profundo del cliente y las empresas progresistas ya están implementando soluciones que les permitan aprovechar esto para obtener una ventaja competitiva.
Al invertir en una plataforma de datos de comportamiento para crear los mejores datos de comportamiento, las empresas pueden utilizar los datos para impulsar mejoras radicales en la experiencia del cliente, la adquisición, la retención y el valor de por vida, en cada etapa del viaje del cliente.
Fuente:
Selección del editor. (2022d, 20 de enero). Datos de comportamiento: qué son y por qué las empresas deberían preocuparse . Edad de información. https://www.information-age.com/behavioural-data-what-it-is-why-businesses-should-care-123498542/