{"id":25961,"date":"2022-01-20T09:57:03","date_gmt":"2022-01-20T15:57:03","guid":{"rendered":"https:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/?p=25961"},"modified":"2022-01-20T09:57:35","modified_gmt":"2022-01-20T15:57:35","slug":"datos-de-comportamiento-que-son-y-por-que-las-empresas-deberian-preocuparse","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/big-data\/datos-de-comportamiento-que-son-y-por-que-las-empresas-deberian-preocuparse\/","title":{"rendered":"Datos de comportamiento: qu\u00e9 son y por qu\u00e9 las empresas deber\u00edan preocuparse"},"content":{"rendered":"

Los datos de comportamiento describen lo que hacen las personas (y las m\u00e1quinas). <\/span>Con el nacimiento de los tel\u00e9fonos inteligentes hace m\u00e1s de una d\u00e9cada y el posterior desarrollo de dispositivos conectados como dispositivos port\u00e1tiles y electrodom\u00e9sticos, ahora tenemos la oportunidad de recopilar datos de comportamiento detallados y detallados que describen c\u00f3mo las personas realizan una gama cada vez mayor de actividades, segundo a segundo y minuto a minuto. <\/span>Estas actividades incluyen c\u00f3mo trabajaron en colaboraci\u00f3n con nuestros compa\u00f1eros de trabajo (en aplicaciones de productividad como\u00a0 <\/span><\/span>Microsoft Teams<\/span><\/span><\/a> \u00a0,\u00a0 <\/span><\/span>Atlassian<\/span><\/span><\/a> \u00a0‘s Jira y\u00a0 <\/span><\/span>Slack<\/span><\/span><\/a> \u00a0), c\u00f3mo nos conocemos y nos enamoramos (en aplicaciones de citas como\u00a0 <\/span><\/span>Tinder<\/span><\/span><\/a> \u00a0y\u00a0<\/span><\/span>Bumble<\/span><\/span><\/a> \u00a0) y c\u00f3mo gestionamos nuestra salud. <\/span>y fitness (en aplicaciones como\u00a0 <\/span><\/span>Strava<\/span><\/span><\/a> \u00a0y <\/span><\/span>MyFitnessPal<\/span><\/span><\/a> \u00a0), por poner solo tres ejemplos.<\/span><\/span><\/span><\/p>\n

Para las empresas, el aumento de los datos de comportamiento presenta una gran oportunidad. <\/span>Las organizaciones ahora no solo pueden recopilar datos que describen c\u00f3mo sus clientes, empleados y socios interact\u00faan con ellos a trav\u00e9s de diferentes plataformas digitales, sino que tambi\u00e9n pueden usar esto para mejorar los servicios, como proporcionar\u00a0 <\/span><\/span>personalizaci\u00f3n<\/span><\/span><\/a> \u00a0o informar el desarrollo de productos.<\/span><\/span><\/span><\/p>\n

Por ejemplo, los minoristas pueden comprender c\u00f3mo los clientes toman decisiones de compra: qu\u00e9 informaci\u00f3n necesitan, c\u00f3mo la consumen, qu\u00e9 opciones identifican y c\u00f3mo comparan esas opciones entre s\u00ed para tomar una decisi\u00f3n final. <\/span>Las empresas de medios pueden crear im\u00e1genes detalladas de c\u00f3mo los usuarios interact\u00faan con diferentes tipos de contenido en diferentes momentos de su d\u00eda, qu\u00e9 les interesa m\u00e1s y qu\u00e9 no. <\/span>Mientras tanto, las empresas B2B SaaS pueden crear una imagen de c\u00f3mo las diferentes personas en las organizaciones podr\u00edan aprender sobre su tecnolog\u00eda, c\u00f3mo la prueban y c\u00f3mo deciden continuar us\u00e1ndola y aumentar su adopci\u00f3n con el tiempo. <\/span>Esos datos son incre\u00edblemente valiosos.<\/span><\/span><\/span><\/p>\n

Combinando datos de comportamiento con inteligencia artificial<\/span><\/span><\/span><\/h3>\n

Los datos de comportamiento son el mejor tipo de datos para impulsar aplicaciones de inteligencia artificial (IA), porque describen c\u00f3mo las personas toman decisiones y capturan los diferentes factores que influyen en esas decisiones. <\/span>La tecnolog\u00eda de inteligencia artificial se puede usar para identificar qu\u00e9 factores realmente impulsaron esas decisiones, de modo que se pueden entender e influir de manera efectiva en el futuro. <\/span>Los datos de comportamiento se pueden usar con IA para optimizar la experiencia del cliente, potenciar precios din\u00e1micos, impulsar promociones efectivas y detectar y prevenir la rotaci\u00f3n. <\/span>Se puede utilizar para maximizar el valor de la cesta y el valor de por vida. <\/span>Puede potenciar la puntuaci\u00f3n de clientes potenciales, optimizar el rendimiento de los anuncios e identificar y\u00a0 <\/span><\/span>prevenir el fraude<\/span><\/span><\/a>\u00a0.<\/span><\/span><\/span><\/p>\n

Este conjunto \u00fanico 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 adquisici\u00f3n de clientes, la retenci\u00f3n y el valor de por vida. <\/span>Sin embargo, a pesar de los beneficios que pueden brindar, la mayor\u00eda de las organizaciones no recopilan ni utilizan los datos de comportamiento de manera efectiva. <\/span>Entonces, \u00bfpor qu\u00e9 es eso?<\/span><\/span><\/span><\/p>\n

Usar datos de comportamiento de manera efectiva<\/span><\/span><\/span><\/h3>\n

Actualmente, la mayor\u00eda de las organizaciones utilizan datos de comportamiento para impulsar un conjunto limitado de casos de uso a trav\u00e9s de soluciones empaquetadas. <\/span>El problema es que estas soluciones se centran en casos de uso espec\u00edficos para un conjunto espec\u00edfico de industrias. <\/span>Como resultado, hacen suposiciones espec\u00edficas sobre lo que describen los datos de comportamiento y c\u00f3mo deben estructurarse y procesarse, una tarea dif\u00edcil dada la enorme variedad de datos de comportamiento que las diferentes organizaciones pueden recopilar y usar.<\/span><\/span><\/span><\/p>\n

Del mismo modo, si bien estas herramientas son excelentes para facilitar la generaci\u00f3n de informes, a menudo no est\u00e1n dise\u00f1adas para permitir la integraci\u00f3n 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. <\/span>Si las empresas quieren utilizar datos de comportamiento e inteligencia artificial para impulsar una adquisici\u00f3n de clientes, un valor de por vida del cliente, un precio, una promoci\u00f3n y una personalizaci\u00f3n m\u00e1s efectivos, deben comenzar por recopilar datos de comportamiento que sean adecuados para su prop\u00f3sito . <\/span>Y la \u00fanica forma de hacerlo es a trav\u00e9s de soluciones de entrega de datos que brinden flexibilidad y control sobre c\u00f3mo se recopilan los datos, como plataformas de datos de comportamiento,<\/span><\/span><\/span><\/p>\n

Los beneficios de las plataformas de datos de comportamiento<\/span><\/h3>\n

Las plataformas de datos de comportamiento permiten a las organizaciones generar, validar y entregar datos de comportamiento de alta calidad en\u00a0tiempo real<\/a>\u00a0.\u00a0M\u00e1s importante a\u00fan, brindan flexibilidad, lo que permite a las organizaciones evolucionar los datos de comportamiento subyacentes a medida que crecen en sofisticaci\u00f3n de datos, utilizando los datos para impulsar m\u00e1s casos de uso e iterar en cada uno de ellos en torno a la evoluci\u00f3n de las experiencias del cliente.<\/span><\/p>\n

Las plataformas de datos de comportamiento tambi\u00e9n brindan altos niveles de seguridad en la calidad de los datos, garantizan que los datos sean precisos y completos.\u00a0El 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 generaci\u00f3n de datos mucho m\u00e1s ricos y mejor estructurados, con m\u00e1s poder predictivo que el que pueden admitir las herramientas empaquetadas.<\/span><\/p>\n

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 m\u00e1s sofisticados para impulsar un mejor rendimiento.\u00a0A medida que pasan de enfoques m\u00e1s simples a m\u00e1s sofisticados, las soluciones empaquetadas comienzan a ser mucho menos efectivas y los beneficios de una plataforma de datos de comportamiento se vuelven m\u00e1s pronunciados.<\/span><\/p>\n

Tomemos el ejemplo de la atribuci\u00f3n de marketing.\u00a0Las organizaciones a menudo comienzan con enfoques simples (\u00faltimo toque, primer toque, lineal) basados \u200b\u200ben datos de soluciones empaquetadas como Google Analytics.\u00a0Con el tiempo, las organizaciones quieren comenzar a comprender c\u00f3mo las diferentes campa\u00f1as en diferentes canales funcionan juntas para aumentar la probabilidad de compra.\u00a0Esto requiere moverse para construir un viaje completo del cliente a trav\u00e9s de diferentes canales, incluidos los canales en l\u00ednea y fuera de l\u00ednea, comprender la exposici\u00f3n de anuncios y la interacci\u00f3n en esos canales para cada cliente potencial, y luego enfoques algor\u00edtmicos para comprender c\u00f3mo funcionan esas campa\u00f1as colectivamente para cada cliente potencial en la base de usuarios.\u00a0Una plataforma de datos de comportamiento proporciona el marco s\u00f3lido necesario para crear una imagen precisa del cliente en todos los canales en una estructura y un formato coherentes.\u00a0adecuado para ser alimentado en diferentes modelos para hacer este tipo de an\u00e1lisis, lo que permite a las organizaciones lograr un retorno de la inversi\u00f3n publicitaria mucho mayor.\u00a0Las soluciones empaquetadas no.<\/span><\/p>\n

Otro ejemplo es la segmentaci\u00f3n y focalizaci\u00f3n de clientes.\u00a0Las organizaciones a menudo comienzan con enfoques basados \u200b\u200ben reglas para usuarios objetivo con diferentes caracter\u00edsticas y campa\u00f1as (por ejemplo, usuarios objetivo que compraron productos en esta categor\u00eda con este correo electr\u00f3nico) y luego pasan a enfoques basados \u200b\u200ben aprendizaje autom\u00e1tico (ML) para segmentar la audiencia en funci\u00f3n de sus necesidades m\u00e1s espec\u00edficas. intereses.\u00a0Las plataformas de datos de comportamiento proporcionan datos ricos y granulares a nivel de usuario que describen con detalles intrincados no solo con qu\u00e9 contenido y productos se han involucrado los usuarios, sino tambi\u00e9n qu\u00e9 tan profundo es ese compromiso y en qu\u00e9 contexto.\u00a0Esto permite a las empresas alimentar sus modelos ML con datos de entrada mucho mejores para hacer predicciones mucho m\u00e1s precisas sobre qu\u00e9 producto, contenido y promociones es probable que esos mismos clientes est\u00e9n interesados \u200b\u200ben este momento.\u00a0De aqu\u00ed,<\/span><\/p>\n

Cosechando las recompensas<\/span><\/h3>\n

En el viejo mundo, las organizaciones compet\u00edan por producto, y aquellas organizaciones que ten\u00edan el mejor producto ganaban.\u00a0Sin embargo, en la econom\u00eda digital actual, las organizaciones compiten en la comprensi\u00f3n del cliente, y ser\u00e1n aquellas que mejor entiendan y sirvan a cada uno de sus clientes las que saldr\u00e1n ganando.<\/span><\/p>\n

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 est\u00e1n implementando soluciones que les permitan aprovechar esto para obtener una ventaja competitiva.<\/span><\/p>\n

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 adquisici\u00f3n, la retenci\u00f3n y el valor de por vida, en cada etapa del viaje del cliente.<\/span><\/span><\/span><\/p>\n

Fuente:\u00a0<\/span><\/span><\/span><\/p>\n

Selecci\u00f3n del editor. <\/span>(2022d, 20 de enero). <\/span><\/span>Datos de comportamiento: qu\u00e9 son y por qu\u00e9 las empresas deber\u00edan preocuparse<\/span><\/span><\/i> . <\/span>Edad de informaci\u00f3n. <\/span>https:\/\/www.information-age.com\/behavioural-data-what-it-is-why-businesses-should-care-123498542\/<\/span><\/span><\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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