Örtük Veri: Nedir ve Nasıl Toplanır

Örtük veriler, açıkça belirtilmeyen ancak açıkça sağlanan bilgilerden çıkarsanabilen bilgilerdir. Açık veriler bazen örtük verilerin antitezi olarak görülür.

İş arkadaşınızın size haber verdiğini varsayalım, Bir gün önce Tenten topla oynarken bacağını incitmiş. Bu öğleden sonra onu doktora götürmeliyim. Sağlanan kesin bilgilere göre Tenten yaralandı ve şu anda bir hayvan doktoru tarafından tedavi ediliyor. Zımni veriler, Tenten'in bir kedi olduğudur.

İnsan-bilgisayar etkileşiminde örtük veri toplama, istilacı olmayan kullanıcı verilerini toplar. İnsan-bilgisayar etkileşimi, bilgisayar arayüzünü özelleştirmek için kullanıcı verilerini toplar. Bu tür veriler bir kullanıcı modeli geliştirmek için kullanılır.

Örtük verilerin ne olduğunu ve bu tür verilerin nasıl toplanabileceğini öğrenmek bu blogda açıklanmaktadır.

Örtük veri nedir?

"Örtülü veri" terimi, amaca yönelik olarak sağlanmayan, bunun yerine doğrudan veya açık verilerin analizi yoluyla kolayca erişilebilen birçok veri akışından toplanan bilgileri ifade eder.

Gönüllü olarak gönderilen bilgiler "açık veri" olarak bilinir ve anketler ve üyelik başvuruları gibi çeşitli yollarla toplanabilir.

İnsan-bilgisayar etkileşiminde, kullanıcı hakkında pasif ve göze batmayan bir şekilde bilgi toplamak için örtük veri toplama kullanılır.

Daha yakın zamanlarda, sosyal ağ platformlarındaki verilerden önemli bilgiler çıkarıldı. Örneğin, bir durum gönderisi veya tweet, genellikle Twitter ve Facebook gibi sosyal medya platformlarında hem açık hem de örtülü verileri içerebilir.

Örtülü Veri Kaynakları: Avantajları ve Dezavantajları

Örtülü özelleştirme, belirli bir kanalı kullanırken bir kullanıcının benzersiz davranışına tepki vermeyi içerdiğinden ayrıntılı verilere dayanır. Gerçekleri insan muhakemesini kullanarak gerçek zamanlı olarak izleyip analiz ederken, kullanıcı desteklendiğini hissetmelidir. Ancak, tüm veri türleri eşit olarak oluşturulmaz. Etkili örtük özelleştirmeyi gerçekleştirmek için birkaç farklı veri biçimi birlikte çalışmalıdır.

1. 1. Profil Verileri: Bireysel profiller, adlar, iletişim bilgileri, hesap numaraları, IP adresleri, önceki işlemler ve etkinlik kalıpları gibi verilerle doldurulur. Bu verilerin doğru, alakalı ve yararlı olup olmadığını belirlemek zor olabilir. Örtülü kişiselleştirme, o anda bir kullanıcıya nasıl tepki verdiğinizi etkilediği için bu tür bilgileri içerir.

• Kullanıcı Segmentleri: Kullanıcı segmentleri, benzer yaş, cinsiyet, coğrafya, sektör ve diğer demografik özelliklere sahip kişilerden oluşan topluluklardır. Her karşılaştırılabilir tüketici grubunun tepkileri, pazarlamacılar tarafından tahmin edilir ve tahmin edilir. Bunun arkasındaki teori, genç, başarılı kadınlara yönelik bir kullanıcı deneyiminin emekli, erkek hobiler için yapılandan farklı görünmesi gerektiğidir.

Örtük özelleştirmenin temeli olarak, içerik hedefleme, öneriler ve çok çeşitli ziyaretçi talepleri ve hedeflerinin kemiklerini ve süreçlerini (veya yapısını) desteklemek için segmentasyon esastır.

• Kullanıcı Amaç Verileri: Kullanıcı amacını bilmek, kişiselleştirme girişimlerinize doğruluk katabilir. Siteler, bir ziyaretçinin konumunu, son ziyaretini ve çevrimiçi geçmişini bildiklerini gösterir. Kişiselleştirme, ziyaretçinin istekleri hakkında daha az ve birey hakkında daha fazla hale gelir. Bu, kullanıcıların hedeflerine ulaşmadan tahriş olmasına neden olur. Ziyarete değil ziyaretçiye odaklanmak, kişiselleştirmenin yavaş gelişmesine ve mahremiyet kaygılarına katkıda bulunur.

Her kullanıcının istekleri sorulmalıdır. Bu, potansiyel bir müşteri bir mağazayı aradığında veya bir mağazayı ziyaret ettiğinde işe yarar, ancak çevrimiçi olarak daha zordur. Bir ziyaretçinin tarayıcı geçmişi, arama sorguları ve tıklamaları gibi gerçek zamanlı veriler amacı ortaya çıkarabilir. Sitenizdeki veya uygulamanızdaki verileri topladığınız ve bunlara tepki verdiğiniz için, mağaza içi veya telefonla iletişim simülasyonu yapar.

Örtük veri toplamanın yolları

Her tüketici farklıdır ve masaya kendi beğenilerini, ilgi alanlarını ve kişiliklerini getirir. Ayrıca, müşterileriniz hakkında ne kadar fazla bilgiye sahip olursanız, yerinde ve çevrimdışı mesajlarınızı onlara segmentlere ayırmak için o kadar donanımlı olursunuz, bu da pazarlamanızın etkinliğini, alaka düzeyini ve hedeflenebilirliğini artırır.

Bununla birlikte, müşterilerinizden çok şey istemek gibi görünebilir ve bunu anlıyoruz.

Örtük veriler toplayarak müşterileriniz hakkında sormadan daha fazlasını keşfedebilirsiniz. Müşterilerden belirli bilgiler istemek yerine, açık verilerden farklı olarak bu verileri arka planda tanımlayabiliriz.

Örtük verilerin toplanması birkaç yolla yapılabilir. Ayrıntılara girelim.

• Bir yöntem, müşterilerinizin IP adresi veya tarayıcı ayarlarıdır. Bu, konumları veya tercih edilen dil gibi şeyler için kullanışlıdır. Bu, özellikle küresel olarak satış yapıyorsanız veya işletmeniz Kanada gibi birçok resmi dili olan bir ülkede bulunuyorsa kullanışlıdır.
• İnternet çerezleri, başka bir veri toplama yöntemidir. Bu, bir kişinin sitenizi ne sıklıkta ziyaret ettiği, bir sayfayı ne sıklıkta gördüğü ve hatta daha önce hangi kampanyaları görüntülediği veya katıldıkları gibi etkileşimle ilgili verileri içerir. Ardından, bu tür verileri kullanarak çeşitli etkileşim derecelerine göre ayrı kampanyaları bölümlere ayırabilirsiniz.
• Ek olarak, gizli alanlardaki örtük verilerin toplanmasına yardımcı olur. Bu form alanlarını ekleyebilirsiniz, ancak kullanıcı bunları göremez. Veriler yalnızca alanlar tanıtıldığında otomatik olarak toplanır.
• Kupon kodu, örtük verilerin son önemli parçasıdır. Hangi kampanyalara veya indirim kodlarına kaydolduklarını tam olarak biliyorsanız, müşterileri çeşitli teklifler veya iletişim biçimleriyle hedefleyebilirsiniz.

Çözüm

Örtülü veriler, işletmelerin en çok hangi stilleri ve markaları tıkladıkları ve nerede gezindikleri gibi bir tüketicinin web sitelerinde gezinme davranışından topladıkları bilgilerdir.

QuestionPro'nun Insights Hub'ı müşteri odaklıdır. Araştırmacılar, araştırma ve içgörü verilerini depolamak ve almak için bir konuma ihtiyaç duydu. Araştırma fikirlerini demokratikleştirmek için, çeşitli alanların ve işlevlerin kullanabileceği, kolayca erişilebilir bir merkeze ihtiyaçları vardı. Amaç, araştırma prosedürlerine zaman, çaba ve maliyet tasarrufu sağlayan yardım sağlamaktır.

QuestionPro'nun içgörü motoru 50'den fazla dili destekler ve entegre edilebilir. GDPR, HIPAA, Fedramp, Bölüm 508, CCPA vb. ile uyumluyuz.

DAHA FAZLA BİLGİ EDİN