隱式數據：它是什麼以及如何收集它

已發表: 2022-09-13

隱含數據是沒有明確提及但可以從明確提供的信息中推導出來的信息。顯式數據有時被視為隱式數據的對立面。

假設你的同事告訴你，前一天，丁丁在玩球時弄傷了她的腿。 今天下午我得帶她去看醫生。 根據提供的確切信息，丁丁受了傷，目前正在接受動物醫生的治療。 隱含的數據是丁丁是一隻貓。

人機交互中的隱式數據收集收集非侵入性用戶數據。人機交互收集用戶數據以定制計算機界面。這類數據用於開髮用戶模型。

要了解什麼是隱式數據以及如何收集此類數據，請參閱此博客。

什麼是隱式數據？

術語“隱式數據”是指沒有故意提供的信息，而是從許多易於訪問的數據流中收集的信息，無論是直接訪問還是通過顯式數據分析。

自願提交的信息被稱為“顯性數據”，可以通過各種方式收集，例如通過問卷調查和會員申請。

在人機交互中，隱式數據收集用於被動地、不顯眼地收集有關用戶的信息。

最近，從社交網絡平台上的數據中提取了重要信息。例如，狀態帖子或推文通常可能包含 Twitter 和 Facebook 等社交媒體平台上的顯式和隱式數據。

隱式定制依賴於詳細的數據，因為它涉及在使用特定渠道時對用戶的獨特行為做出反應。當您使用人類推理實時觀察和分析事實時，用戶必須感到支持。然而，並非所有類型的數據都是平等的。幾種不同形式的數據必須協同工作才能實現有效的隱式定制。

1. 個人資料數據：個人資料中充滿了姓名、聯繫方式、帳號、IP 地址、以前的交易和活動模式等數據。 確定這些數據是否準確、相關和有用可能具有挑戰性。隱式個性化確實包括此類信息，因為它會影響您目前對用戶的反應。

用戶細分：用戶細分是具有相似年齡、性別、地理、行業和其他人口特徵的人的集合。 營銷人員推測和預測每組可比較消費者的反應。這背後的理論是，面向年輕、成功女性的用戶體驗應該不同於為退休的男性愛好者提供的用戶體驗。

作為隱式定制的基礎，細分對於支持內容定位、建議以及廣泛的訪問者需求和目標的骨骼和流程（或結構）至關重要。

用戶意圖數據：了解用戶意圖可能會增加您的個性化嘗試的準確性。 網站顯示他們知道訪問者的位置、上次訪問和在線歷史。個性化不再是關於訪問者的需求，而是更多地關於個人。這會導致用戶在沒有實現目標的情況下感到惱火。專注於訪問者，而不是訪問，會導致個性化發展緩慢和隱私問題。

必須詢問每個用戶的意願。這在潛在客戶打電話或訪問商店時有效，但在網上更難。訪問者的瀏覽器歷史記錄、搜索查詢和點擊等實時數據可能會揭示意圖。因為您收集網站或應用程序上的數據並對其做出反應，所以它模擬了店內或電話聯繫。

每個消費者都是不同的，都會帶來自己的喜好、興趣和個性。此外，您擁有的客戶信息越多，您就越有能力將您的現場和線下信息細分給他們，從而提高營銷的有效性、相關性和目標能力。

然而，向您的消費者提出的要求似乎很多，我們明白了。

通過收集隱含數據，您可以在不詢問的情況下發現更多關於您的客戶的信息。與顯式數據不同，我們可以在後台識別這些數據，而不是從客戶端請求特定信息。

可以通過多種方式收集隱式數據。讓我們進入細節。

一種方法是通過客戶的 IP 地址或瀏覽器設置。這對於他們的位置或首選語言等事情很有用。如果您在全球銷售或您的企業位於擁有多種官方語言的國家（如加拿大），這將特別有用。
Internet cookie 是另一種數據收集方法。這包括與參與度相關的數據，例如一個人訪問您網站的頻率、他們查看頁面的頻率，甚至他們之前查看或加入過哪些廣告系列。然後，您可以使用此類數據根據不同程度的交互對單獨的活動進行細分。
另外有助於在隱藏字段中收集隱式數據。您可以添加這些表單域，但用戶將無法看到它們。只有在引入區域時才會自動收集數據。
優惠券代碼是隱含數據的最後一個關鍵部分。如果您確切地知道他們註冊了哪些活動或折扣代碼，您可以通過各種優惠或溝通形式來定位客戶。

隱性數據是企業從消費者在其網站上的瀏覽行為收集的信息，例如他們最常點擊的樣式和品牌以及他們在哪裡停留。

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