Données implicites : de quoi s'agit-il et comment les collecter

Les données implicites sont des informations qui ne sont pas explicitement mentionnées mais qui peuvent être déduites des informations explicitement fournies. Les données explicites sont parfois considérées comme l'antithèse des données implicites.

Supposons que votre collègue vous informe, La veille, Tintin s'est fait mal à la jambe en jouant au ballon. Je dois l'emmener chez le médecin cet après-midi. Selon les informations précises fournies, Tintin a été blessé et est actuellement soigné par un vétérinaire. Les données implicites sont que Tintin est un chat.

La collecte de données implicite dans l'interaction homme-ordinateur rassemble des données utilisateur non invasives. L'interaction homme-machine collecte les données de l'utilisateur pour personnaliser l'interface de l'ordinateur. Ce type de données est utilisé pour développer un modèle utilisateur.

Pour savoir ce que sont les données implicites et comment ce type de données peut être collecté est décrit dans ce blog.

Qu'est-ce qu'une donnée implicite ?

Le terme « données implicites » fait référence à des informations qui n'ont pas été fournies à dessein, mais qui ont plutôt été glanées à partir des nombreux flux de données facilement accessibles, soit directement, soit via l'analyse de données explicites.

Les informations soumises volontairement sont appelées « données explicites » et peuvent être collectées de différentes manières, telles que des questionnaires et des demandes d'adhésion.

Dans l'interaction homme-ordinateur, la collecte de données implicite est utilisée pour collecter passivement et discrètement des informations sur l'utilisateur.

Plus récemment, des informations importantes ont été extraites des données sur les plateformes de réseaux sociaux. Par exemple, une publication de statut ou un tweet peut souvent inclure des données explicites et implicites sur les plateformes de médias sociaux comme Twitter et Facebook.

Sources de données implicites : leurs avantages et leurs inconvénients

La personnalisation implicite repose sur des données détaillées car elle implique de réagir au comportement unique d'un utilisateur tout en utilisant un canal spécifique. L'utilisateur doit se sentir soutenu pendant que vous regardez et analysez les faits en temps réel en utilisant le raisonnement humain. Pourtant, tous les types de données ne sont pas créés égaux. Plusieurs formes différentes de données doivent fonctionner ensemble pour réaliser une personnalisation implicite efficace.

1. 1. Données de profil : les profils individuels sont remplis de données telles que les noms, les coordonnées, les numéros de compte, les adresses IP, les transactions précédentes et les modèles d'activité. Il peut être difficile de déterminer si ces données sont exactes, pertinentes et utiles. La personnalisation implicite inclut ce type d'informations car elle affecte la façon dont vous réagissez à un utilisateur en ce moment.

• Segments d'utilisateurs : les segments d'utilisateurs sont des ensembles de personnes ayant un âge, un sexe, une géographie, un secteur d'activité et d'autres caractéristiques démographiques similaires. Les réponses de chaque ensemble comparable de consommateurs sont spéculées et prédites par les spécialistes du marketing. La théorie sous-jacente est qu'une expérience utilisateur conçue pour les jeunes femmes qui réussissent devrait sembler différente de celle conçue pour les amateurs masculins à la retraite.

En tant que base de la personnalisation implicite, la segmentation est essentielle pour prendre en charge les os et les processus (ou la structure) du ciblage de contenu, des suggestions et d'un large éventail de demandes et d'objectifs des visiteurs.

• Données d'intention de l'utilisateur : Connaître l'intention de l'utilisateur peut ajouter de la précision à vos tentatives de personnalisation. Les sites montrent qu'ils connaissent l'emplacement d'un visiteur, sa dernière visite et son historique en ligne. La personnalisation concerne moins les désirs du visiteur que l'individu. Cela provoque une irritation des utilisateurs sans atteindre leurs objectifs. Se concentrer sur le visiteur, et non sur la visite, contribue au développement lent de la personnalisation et aux problèmes de confidentialité.

Les souhaits de chaque utilisateur doivent être demandés. Cela fonctionne lorsqu'un prospect téléphone ou visite un magasin, mais c'est plus difficile en ligne. Des données en temps réel telles que l'historique de navigation d'un visiteur, les requêtes de recherche et les clics publicitaires peuvent révéler l'intention. Parce que vous collectez et réagissez aux données sur votre site ou votre application, cela simule un contact en magasin ou par téléphone.

Façons de collecter des données implicites

Chaque consommateur est distinct et apporte son propre ensemble de goûts, d'intérêts et de personnalités à la table. De plus, plus vous disposez d'informations sur vos clients, mieux vous êtes équipé pour segmenter vos messages sur site et hors ligne, augmentant ainsi l'efficacité, la pertinence et la capacité de ciblage de votre marketing.

Cependant, cela peut sembler beaucoup demander à vos consommateurs, et nous comprenons cela.

Vous pouvez en savoir plus sur vos clients sans demander en recueillant des données implicites. Au lieu de demander des informations spécifiques aux clients, nous pouvons identifier ces données en arrière-plan, contrairement aux données explicites.

La collecte de données implicites peut se faire de plusieurs manières. Entrons dans les détails.

• Une méthode consiste à utiliser l'adresse IP ou les paramètres du navigateur de vos clients. Ceci est utile pour des choses comme leur emplacement ou leur langue préférée. Ceci est particulièrement utile si vous vendez à l'échelle mondiale ou si votre entreprise est située dans un pays comptant de nombreuses langues officielles, comme le Canada.
• Les cookies Internet sont une autre méthode de collecte de données. Cela inclut des données liées à l'engagement, telles que la fréquence à laquelle une personne visite votre site, la fréquence à laquelle elle voit une page ou même les campagnes qu'elle a déjà consultées ou rejointes. Vous pouvez ensuite segmenter des campagnes distinctes en fonction des différents degrés d'interaction à l'aide de ce type de données.
• Également utile pour collecter des données implicites dans des champs masqués. Vous pouvez ajouter ces champs de formulaire, mais l'utilisateur ne pourra pas les voir. Les données ne sont automatiquement collectées que lorsque les zones sont introduites.
• Le code promo est la dernière donnée implicite cruciale. Vous pouvez cibler les clients avec diverses offres ou formes de communication si vous savez précisément à quelles campagnes ou codes de réduction ils se sont inscrits.

Conclusion

Les données implicites sont des informations que les entreprises recueillent à partir du comportement de navigation d'un consommateur sur leur site Web, telles que les styles et les marques sur lesquels ils cliquent le plus et où ils survolent.

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