Data Implisit: Apa Itu & Bagaimana Cara Mengumpulkannya

Data implisit adalah informasi yang tidak disebutkan secara eksplisit tetapi dapat disimpulkan dari informasi yang diberikan secara eksplisit. Data eksplisit terkadang dilihat sebagai antitesis dari data implisit.

Misalkan rekan kerja Anda memberi tahu Anda, Sehari sebelumnya, Tintin melukai kakinya saat bermain bola. Aku harus membawanya ke dokter sore ini. Menurut informasi tepat yang diberikan, Tintin terluka dan saat ini sedang dirawat oleh dokter hewan. Data tersirat adalah bahwa Tintin adalah seekor kucing.

Pengumpulan data implisit dalam interaksi manusia-komputer mengumpulkan data pengguna non-invasif. Interaksi manusia-komputer mengumpulkan data pengguna untuk menyesuaikan antarmuka komputer. Jenis data ini digunakan untuk mengembangkan model pengguna.

Untuk mengetahui apa itu data implisit dan bagaimana data semacam ini dapat dikumpulkan, dijelaskan di blog ini.

Apa itu data implisit?

Istilah "data implisit" mengacu pada informasi yang tidak sengaja disediakan tetapi telah diperoleh dari banyak aliran data yang mudah diakses, baik secara langsung atau melalui analisis data eksplisit.

Informasi yang dikirimkan secara sukarela dikenal sebagai “data eksplisit”, dan dapat dikumpulkan dengan berbagai cara, seperti melalui kuesioner dan aplikasi keanggotaan.

Dalam interaksi manusia-komputer, pengumpulan data implisit digunakan untuk secara pasif dan diam-diam mengumpulkan informasi tentang pengguna.

Baru-baru ini, informasi penting telah diambil dari data di platform jejaring sosial. Misalnya, postingan status atau tweet sering kali menyertakan data eksplisit dan implisit di platform media sosial seperti Twitter dan Facebook.

Sumber Data Implisit: Kelebihan dan Kekurangannya

Penyesuaian implisit bergantung pada data terperinci karena melibatkan reaksi terhadap perilaku unik pengguna saat menggunakan saluran tertentu. Pengguna harus merasa didukung saat Anda menonton dan menganalisis fakta secara real-time menggunakan penalaran manusia. Namun, tidak semua jenis data diciptakan sama. Beberapa bentuk data yang berbeda harus bekerja sama untuk mencapai kustomisasi implisit yang efektif.

1. 1. Data Profil: Profil individu diisi dengan data seperti nama, detail kontak, nomor rekening, alamat IP, transaksi sebelumnya, dan pola aktivitas. Mungkin sulit untuk menentukan apakah data ini akurat, relevan, dan bermanfaat. Personalisasi implisit memang menyertakan informasi semacam ini karena memengaruhi cara Anda bereaksi terhadap pengguna saat ini.

• Segmen Pengguna: Segmen pengguna adalah kumpulan orang dengan usia, jenis kelamin, geografi, industri, dan ciri demografis yang sama. Tanggapan dari setiap kelompok konsumen yang sebanding dispekulasikan dan diprediksi oleh pemasar. Teori di balik ini adalah bahwa pengalaman pengguna yang ditujukan untuk wanita muda yang sukses harus tampak berbeda dari yang dibuat untuk pensiunan, penggemar pria.

Sebagai dasar untuk kustomisasi implisit, segmentasi sangat penting untuk mendukung tulang dan proses (atau struktur) penargetan konten, saran, dan berbagai permintaan dan tujuan pengunjung.

• Data Niat Pengguna: Mengetahui maksud pengguna dapat menambah akurasi pada upaya personalisasi Anda. Situs menunjukkan bahwa mereka mengetahui lokasi pengunjung, kunjungan terakhir, dan riwayat online. Personalisasi menjadi kurang tentang keinginan pengunjung dan lebih banyak tentang individu. Ini menyebabkan iritasi pengguna tanpa mencapai tujuan mereka. Berkonsentrasi pada pengunjung, bukan kunjungan, berkontribusi pada perkembangan lamban personalisasi dan masalah privasi.

Setiap keinginan pengguna harus diminta. Ini berfungsi ketika calon pelanggan menelepon atau mengunjungi toko, tetapi lebih sulit secara online. Data waktu nyata seperti riwayat browser pengunjung, kueri penelusuran, dan klik-tayang dapat mengungkapkan maksud. Karena Anda mengumpulkan dan bereaksi terhadap data di situs atau aplikasi Anda, ini mensimulasikan kontak di dalam toko atau telepon.

Cara mengumpulkan data implisit

Setiap konsumen berbeda dan membawa kumpulan suka, minat, dan kepribadian mereka sendiri ke meja. Lebih jauh lagi, semakin banyak informasi yang Anda miliki tentang klien Anda, semakin siap Anda untuk mengelompokkan pesan di tempat dan offline Anda kepada mereka, meningkatkan efektivitas, relevansi, dan kemampuan target pemasaran Anda.

Namun, mungkin tampak seperti banyak hal yang ditanyakan kepada konsumen Anda, dan kami mengerti.

Anda dapat menemukan lebih banyak tentang pelanggan Anda tanpa bertanya dengan mengumpulkan data implisit. Alih-alih meminta informasi spesifik dari klien, kami dapat mengidentifikasi data ini di latar belakang, tidak seperti data eksplisit.

Mengumpulkan data implisit dapat dilakukan dengan beberapa cara. Mari masuk ke detailnya.

• Salah satu caranya adalah melalui alamat IP atau pengaturan browser pelanggan Anda. Ini berguna untuk hal-hal seperti lokasi atau bahasa pilihan mereka. Ini sangat berguna jika Anda menjual secara global atau bisnis Anda berada di negara dengan banyak bahasa resmi, seperti Kanada.
• Cookie internet adalah metode pengumpulan data lainnya. Ini termasuk data terkait keterlibatan seperti seberapa sering seseorang mengunjungi situs Anda, seberapa sering mereka melihat halaman, atau bahkan kampanye mana yang sebelumnya mereka lihat atau ikuti. Anda kemudian dapat mengelompokkan kampanye terpisah menurut berbagai tingkat interaksi menggunakan jenis data ini.
• Selain itu membantu dalam mengumpulkan data implisit di bidang tersembunyi. Anda dapat menambahkan bidang formulir ini, tetapi pengguna tidak akan dapat melihatnya. Data hanya dikumpulkan secara otomatis ketika area diperkenalkan.
• Kode kupon adalah bagian penting terakhir dari data implisit. Anda dapat menargetkan pelanggan dengan berbagai penawaran atau bentuk komunikasi jika Anda tahu persis kampanye atau kode diskon mana yang mereka daftarkan.

Kesimpulan

Data implisit adalah informasi yang dikumpulkan bisnis dari perilaku penjelajahan konsumen di situs web mereka, seperti gaya dan merek apa yang paling sering mereka klik dan di mana mereka mengarahkan kursor.

Insights Hub QuestionPro digerakkan oleh pelanggan. Peneliti membutuhkan lokasi untuk menyimpan dan mengambil data penelitian dan wawasan. Untuk mendemokratisasi ide-ide penelitian, mereka membutuhkan pusat yang mudah diakses yang dapat digunakan oleh beragam domain dan fungsi. Tujuannya adalah untuk menyediakan prosedur penelitian dengan waktu, tenaga, dan bantuan penghematan biaya.

Mesin wawasan QuestionPro mendukung 50+ bahasa dan dapat diintegrasikan. Kami mematuhi GDPR, HIPAA, Fedramp, Bagian 508, CCPA, dll.

BELAJARLAH LAGI