ข้อมูลโดยนัย: มันคืออะไร & วิธีการรวบรวม

ข้อมูลโดยนัยคือข้อมูลที่ไม่ได้กล่าวถึงอย่างชัดเจน แต่อาจอนุมานได้จากข้อมูลที่ให้ไว้อย่างชัดเจน ข้อมูลที่โจ่งแจ้งบางครั้งถูกมองว่าเป็นสิ่งที่ตรงกันข้ามกับข้อมูลโดยนัย

สมมติว่าเพื่อนร่วมงานของคุณบอกคุณว่าวันก่อน ตินตินทำร้ายขาของเธอขณะเล่นกับลูกบอล ฉันต้องพาเธอไปหาหมอบ่ายนี้ ตามข้อมูลที่ให้มาอย่างแม่นยำ ตินตินได้รับบาดเจ็บและกำลังได้รับการรักษาโดยแพทย์สัตว์ ข้อมูลโดยนัยคือตินตินเป็นแมว

การรวบรวมข้อมูลโดยนัยในการโต้ตอบระหว่างมนุษย์กับคอมพิวเตอร์จะรวบรวมข้อมูลผู้ใช้ที่ไม่รุกราน การโต้ตอบระหว่างมนุษย์กับคอมพิวเตอร์จะรวบรวมข้อมูลผู้ใช้เพื่อปรับแต่งส่วนต่อประสานคอมพิวเตอร์ ข้อมูลประเภทนี้ใช้ในการพัฒนาโมเดลผู้ใช้

หากต้องการทราบว่าข้อมูลโดยนัยคืออะไรและสามารถรวบรวมข้อมูลประเภทนี้ได้อย่างไร ได้อธิบายไว้ในบล็อกนี้

ข้อมูลโดยนัยคืออะไร?

คำว่า "ข้อมูลโดยนัย" หมายถึงข้อมูลที่ไม่ได้รับการจัดหาโดยเจตนา แต่กลับถูกรวบรวมจากสตรีมข้อมูลจำนวนมากที่เข้าถึงได้ง่าย ทั้งโดยตรงหรือโดยผ่านการวิเคราะห์ข้อมูลที่ชัดเจน

ข้อมูลที่ส่งโดยสมัครใจเรียกว่า "ข้อมูลที่ชัดเจน" และอาจรวบรวมได้หลายวิธี เช่น ผ่านแบบสอบถามและการสมัครเป็นสมาชิก

ในการโต้ตอบระหว่างมนุษย์กับคอมพิวเตอร์ การรวบรวมข้อมูลโดยนัยใช้เพื่อรวบรวมข้อมูลเกี่ยวกับผู้ใช้อย่างเงียบๆ และไม่เป็นการรบกวน

ไม่นานมานี้ ข้อมูลสำคัญได้ถูกดึงออกมาจากข้อมูลบนแพลตฟอร์มเครือข่ายสังคมออนไลน์ ตัวอย่างเช่น โพสต์สถานะหรือทวีตอาจมีทั้งข้อมูลที่ชัดเจนและโดยนัยบนแพลตฟอร์มโซเชียลมีเดีย เช่น Twitter และ Facebook

แหล่งข้อมูลโดยนัย: ข้อดีและข้อเสีย

การปรับแต่งโดยนัยขึ้นอยู่กับข้อมูลโดยละเอียด เนื่องจากเกี่ยวข้องกับการตอบสนองต่อพฤติกรรมเฉพาะของผู้ใช้ในขณะที่ใช้ช่องทางเฉพาะ ผู้ใช้ต้องรู้สึกได้รับการสนับสนุนในขณะที่คุณดูและวิเคราะห์ข้อเท็จจริงในแบบเรียลไทม์โดยใช้เหตุผลของมนุษย์ อย่างไรก็ตาม ข้อมูลทุกประเภทไม่ได้ถูกสร้างขึ้นอย่างเท่าเทียมกัน ข้อมูลหลายรูปแบบต้องทำงานร่วมกันเพื่อบรรลุการปรับแต่งโดยนัยที่มีประสิทธิภาพ

1. 1. ข้อมูลโปรไฟล์: โปรไฟล์ส่วนบุคคลจะเต็มไปด้วยข้อมูล เช่น ชื่อ รายละเอียดการติดต่อ หมายเลขบัญชี ที่อยู่ IP ธุรกรรมก่อนหน้า และรูปแบบกิจกรรม การพิจารณาว่าข้อมูลนี้ถูกต้อง เกี่ยวข้อง และเป็นประโยชน์อาจเป็นเรื่องยาก การปรับเปลี่ยนในแบบของคุณโดยปริยายจะรวมข้อมูลประเภทนี้เนื่องจากจะส่งผลต่อวิธีการโต้ตอบของคุณกับผู้ใช้ในขณะนั้น

• กลุ่มผู้ใช้: กลุ่ม ผู้ใช้คือกลุ่มคนที่อายุ เพศ ภูมิศาสตร์ อุตสาหกรรม และลักษณะทางประชากรศาสตร์อื่นๆ ที่คล้ายคลึงกัน การตอบสนองของผู้บริโภคแต่ละกลุ่มที่เปรียบเทียบกันได้นั้นได้รับการคาดเดาและคาดการณ์โดยนักการตลาด ทฤษฎีเบื้องหลังคือประสบการณ์ของผู้ใช้ที่มุ่งเป้าไปที่หญิงสาวที่ประสบความสำเร็จควรดูแตกต่างไปจากประสบการณ์ที่ทำขึ้นสำหรับผู้เกษียณอายุที่เป็นงานอดิเรก

ในฐานะที่เป็นพื้นฐานสำหรับการปรับแต่งโดยปริยาย การแบ่งส่วนเป็นสิ่งสำคัญสำหรับการสนับสนุนกระดูกและกระบวนการ (หรือโครงสร้าง) ของการกำหนดเป้าหมายเนื้อหา คำแนะนำ และความต้องการและวัตถุประสงค์ของผู้เข้าชมที่หลากหลาย

• ข้อมูลความตั้งใจของผู้ใช้: การ ทราบเจตนาของผู้ใช้อาจเพิ่มความแม่นยำให้กับความพยายามในการปรับเปลี่ยนในแบบของคุณ ไซต์แสดงว่าพวกเขารู้ตำแหน่งของผู้เข้าชม การเยี่ยมชมครั้งล่าสุด และประวัติออนไลน์ การปรับเปลี่ยนในแบบของคุณน้อยลงเกี่ยวกับความต้องการของผู้เข้าชมและเกี่ยวกับตัวบุคคลมากขึ้น สิ่งนี้ทำให้ผู้ใช้ระคายเคืองโดยไม่บรรลุเป้าหมาย การมุ่งความสนใจไปที่ผู้เยี่ยมชม ไม่ใช่การเยี่ยมเยียน มีส่วนทำให้เกิดการพัฒนาที่เฉื่อยชาและความกังวลเรื่องความเป็นส่วนตัวของการปรับเปลี่ยนในแบบของคุณ

ต้องขอความปรารถนาของผู้ใช้แต่ละคน วิธีนี้ใช้ได้เมื่อผู้มีแนวโน้มจะเป็นลูกค้าทางโทรศัพท์หรือเยี่ยมชมร้านค้า แต่ทางออนไลน์จะยากกว่า ข้อมูลแบบเรียลไทม์ เช่น ประวัติเบราว์เซอร์ของผู้เข้าชม คำค้นหา และการคลิกผ่าน อาจเปิดเผยเจตนา เนื่องจากคุณรวบรวมและตอบสนองต่อข้อมูลบนเว็บไซต์หรือแอพของคุณ มันจึงจำลองการติดต่อในร้านค้าหรือทางโทรศัพท์

วิธีรวบรวมข้อมูลโดยปริยาย

ผู้บริโภคทุกคนมีความแตกต่างกันและนำความชอบ ความสนใจ และบุคลิกของตนเองมาแสดงบนโต๊ะอาหาร นอกจากนี้ ยิ่งคุณมีข้อมูลเกี่ยวกับลูกค้าของคุณมากเท่าใด คุณก็จะยิ่งมีความพร้อมในการแบ่งกลุ่มข้อความในสถานที่และออฟไลน์ไปยังพวกเขา เพิ่มประสิทธิภาพ ความเกี่ยวข้อง และความสามารถในการกำหนดเป้าหมายของการตลาดของคุณ

อย่างไรก็ตาม อาจดูเหมือนเป็นการถามผู้บริโภคของคุณมาก และเราก็เข้าใจ

คุณอาจค้นพบเพิ่มเติมเกี่ยวกับลูกค้าของคุณโดยไม่ต้องถามด้วยการรวบรวมข้อมูลโดยนัย แทนที่จะขอข้อมูลเฉพาะจากลูกค้า เราสามารถระบุข้อมูลนี้ได้ในเบื้องหลัง ซึ่งแตกต่างจากข้อมูลที่ชัดเจน

การรวบรวมข้อมูลโดยนัยอาจทำได้หลายวิธี มาดูรายละเอียดกันเลย

• วิธีหนึ่งคือผ่านที่อยู่ IP หรือการตั้งค่าเบราว์เซอร์ของลูกค้าของคุณ ซึ่งมีประโยชน์สำหรับสิ่งต่างๆ เช่น ตำแหน่งหรือภาษาที่ต้องการ สิ่งนี้มีประโยชน์อย่างยิ่งหากคุณขายทั่วโลกหรือธุรกิจของคุณตั้งอยู่ในประเทศที่มีภาษาราชการมากมาย เช่น แคนาดา
• คุกกี้อินเทอร์เน็ตเป็นวิธีการรวบรวมข้อมูลอีกวิธีหนึ่ง ซึ่งรวมถึงข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับการมีส่วนร่วม เช่น ความถี่ที่ผู้เยี่ยมชมไซต์ของคุณ ความถี่ที่พวกเขาเห็นหน้า หรือแม้แต่แคมเปญที่พวกเขาเคยดูหรือเข้าร่วมก่อนหน้านี้ จากนั้น คุณสามารถแบ่งกลุ่มแคมเปญแยกกันตามระดับการโต้ตอบต่างๆ โดยใช้ข้อมูลประเภทนี้
• ยังมีประโยชน์ในการรวบรวมข้อมูลโดยนัยในฟิลด์ที่ซ่อนอยู่ คุณสามารถเพิ่มช่องแบบฟอร์มเหล่านี้ได้ แต่ผู้ใช้จะมองไม่เห็น ข้อมูลจะถูกรวบรวมโดยอัตโนมัติเมื่อมีการแนะนำพื้นที่เท่านั้น
• รหัสคูปองเป็นข้อมูลสำคัญชิ้นสุดท้ายโดยนัย คุณสามารถกำหนดเป้าหมายลูกค้าด้วยข้อเสนอหรือรูปแบบการสื่อสารที่หลากหลาย หากคุณทราบอย่างชัดเจนว่าพวกเขาได้สมัครใช้แคมเปญหรือรหัสส่วนลดใด

บทสรุป

ข้อมูลโดยนัยคือข้อมูลที่ธุรกิจรวบรวมจากพฤติกรรมการท่องเว็บของผู้บริโภคบนเว็บไซต์ เช่น สไตล์และแบรนด์ที่พวกเขาคลิกมากที่สุดและที่ที่พวกเขาวางเมาส์ไว้

Insights Hub ของ QuestionPro ขับเคลื่อนโดยลูกค้า นักวิจัยต้องการสถานที่ในการจัดเก็บและดึงข้อมูลการวิจัยและข้อมูลเชิงลึก ในการทำให้แนวคิดการวิจัยเป็นประชาธิปไตย พวกเขาต้องการศูนย์ที่เข้าถึงได้ง่ายซึ่งโดเมนและหน้าที่ที่หลากหลายสามารถใช้ได้ มีวัตถุประสงค์เพื่อให้ขั้นตอนการวิจัยมีเวลา ความพยายาม และความช่วยเหลือในการประหยัดต้นทุน

เอ็นจิ้นข้อมูลเชิงลึกของ QuestionPro รองรับมากกว่า 50 ภาษาและสามารถรวมเข้าด้วยกันได้ เราปฏิบัติตาม GDPR, HIPAA, Fedramp, Section 508, CCPA เป็นต้น

เรียนรู้เพิ่มเติม