Неявные данные: что это такое и как их собирать

Неявные данные — это информация, которая не упоминается явно, но может быть выведена из явно предоставленной информации. Явные данные иногда рассматриваются как антитеза неявным данным.

Предположим, ваш коллега сообщил вам, что накануне Тинтин повредила ногу, играя с мячом. Я должен отвезти ее к врачу сегодня днем. Согласно предоставленной точной информации, Тинтин получил травму и в настоящее время лечится у ветеринарного врача. Подразумеваемые данные таковы, что Тинтин — кот.

Неявный сбор данных при взаимодействии человека с компьютером собирает неинвазивные пользовательские данные. Взаимодействие человека с компьютером собирает пользовательские данные для настройки компьютерного интерфейса. Такие данные используются для разработки пользовательской модели.

Чтобы узнать, что такое неявные данные и как можно собирать такие данные, описано в этом блоге.

Что такое неявные данные?

Термин «неявные данные» относится к информации, которая не была предоставлена ​​целенаправленно, а вместо этого была получена из множества легкодоступных потоков данных либо напрямую, либо посредством анализа явных данных.

Добровольно предоставленная информация известна как «явные данные», и ее можно собирать различными способами, например, с помощью анкет и заявок на членство.

При взаимодействии человека с компьютером неявный сбор данных используется для пассивного и ненавязчивого сбора информации о пользователе.

Совсем недавно важная информация была извлечена из данных на платформах социальных сетей. Например, сообщение о статусе или твит часто могут включать как явные, так и неявные данные на платформах социальных сетей, таких как Twitter и Facebook.

Неявные источники данных: их преимущества и недостатки

Неявная настройка основывается на подробных данных, поскольку включает реакцию на уникальное поведение пользователя при использовании определенного канала. Пользователь должен чувствовать поддержку, пока вы смотрите и анализируете факты в режиме реального времени, используя человеческое мышление. Тем не менее, не все типы данных одинаковы. Несколько различных форм данных должны работать вместе, чтобы обеспечить эффективную неявную настройку.

1. 1. Данные профиля. Отдельные профили заполняются такими данными, как имена, контактные данные, номера счетов, IP-адреса, предыдущие транзакции и модели активности. Может быть сложно определить, являются ли эти данные точными, актуальными и полезными. Неявная персонализация включает такую ​​информацию, поскольку она влияет на то, как вы реагируете на пользователя в данный момент.

• Сегменты пользователей. Сегменты пользователей — это группы людей с одинаковым возрастом, полом, географией, отраслью и другими демографическими характеристиками. Реакция каждого сопоставимого набора потребителей размышляется и прогнозируется маркетологами. Теория, лежащая в основе этого, заключается в том, что пользовательский опыт, ориентированный на молодых, успешных женщин, должен отличаться от опыта, созданного для пенсионеров-любителей-мужчин.

Являясь основой неявной настройки, сегментация необходима для поддержки сути и процессов (или структуры) таргетинга контента, предложений и широкого спектра требований и целей посетителей.

• Данные о намерениях пользователя. Информация о намерениях пользователя может повысить точность ваших попыток персонализации. Сайты показывают, что они знают местонахождение посетителя, последнее посещение и онлайн-историю. Персонализация становится меньше связана с желаниями посетителя и больше с личностью. Это вызывает раздражение у пользователей, не достигая поставленных целей. Концентрация внимания на посетителе, а не на посещении, способствует медленному развитию персонализации и проблемам конфиденциальности.

Пожелания каждого пользователя должны быть запрошены. Это работает, когда потенциальный клиент звонит или посещает магазин, но в Интернете это сложнее. Данные в режиме реального времени, такие как история браузера посетителя, поисковые запросы и клики, могут выявить намерения. Поскольку вы собираете данные на своем сайте или в приложении и реагируете на них, они имитируют общение в магазине или по телефону.

Способы сбора неявных данных

Каждый потребитель уникален и приносит свой собственный набор симпатий, интересов и личностей. Кроме того, чем больше у вас информации о ваших клиентах, тем лучше вы подготовлены для сегментации своих сообщений им на месте и в автономном режиме, повышая эффективность, релевантность и целевую способность вашего маркетинга.

Однако может показаться, что вы слишком многого требуете от своих потребителей, и мы это понимаем.

Вы можете узнать больше о своих клиентах, не спрашивая, собирая неявные данные. Вместо того, чтобы запрашивать конкретную информацию у клиентов, мы можем идентифицировать эти данные в фоновом режиме, в отличие от явных данных.

Сбор неявных данных может осуществляться несколькими способами. Давайте углубимся в детали.

• Один из способов — через IP-адрес или настройки браузера ваших клиентов. Это полезно для таких вещей, как их местоположение или предпочитаемый язык. Это особенно полезно, если вы продаете по всему миру или ваш бизнес находится в стране со многими официальными языками, например в Канаде.
• Интернет-куки – это еще один метод сбора данных. Сюда входят данные, связанные с взаимодействием, например, как часто человек посещает ваш сайт, как часто он просматривает страницу или даже какие кампании он ранее просматривал или присоединялся. Затем вы можете сегментировать отдельные кампании в соответствии с различной степенью взаимодействия, используя такие данные.
• Кроме того, полезно собирать неявные данные в скрытых полях. Вы можете добавить эти поля формы, но пользователь не сможет их увидеть. Данные автоматически собираются только при вводе областей.
• Код купона — это последняя важная часть неявных данных. Вы можете ориентировать клиентов с помощью различных предложений или форм связи, если точно знаете, на какие кампании или коды скидок они подписались.

Вывод

Неявные данные — это информация, которую компании собирают о поведении потребителей на их веб-сайтах, например, какие стили и бренды они чаще всего нажимают и где они зависают.

Аналитический центр QuestionPro ориентирован на клиентов. Исследователям требовалось место для хранения и извлечения данных исследований и аналитических данных. Чтобы демократизировать исследовательские идеи, им нужен был легкодоступный центр, который можно было бы использовать для различных областей и функций. Цель состоит в том, чтобы предоставить исследовательским процедурам время, усилия и экономию средств.

Механизм анализа QuestionPro поддерживает более 50 языков и может быть интегрирован. Мы соблюдаем GDPR, HIPAA, Fedramp, Раздел 508, CCPA и т. д.

УЧИТЬ БОЛЬШЕ