تجزیه و تحلیل رفتاری چیست و چه زمانی اهمیت دارد؟

توانایی استخراج مقادیر زیادی از داده ها برای مطالعه نحوه عملکرد کاربران، مزایای تجاری طولانی مدت و فرصت های کاهش ریسک را ارائه می دهد.

شما در حال خرید ماشین هستید. شما از وب‌سایت سازنده بازدید می‌کنید تا درباره تریم‌های مدل اطلاعاتی کسب کنید، معاملات فهرست‌شده در وب‌سایت فروشنده محلی را بررسی کنید و سپس از نمایندگی بازدید کنید. نماینده فروش چه اطلاعاتی را می تواند بررسی کند تا از نیازهای خرید شما مطلع شود و بهترین گزینه ها را برای شما تعیین کند؟

مرکز عملیات امنیتی هشداری درباره فعالیت‌های یک کارمند در شبکه دریافت می‌کند. آیا کارمند در مورد حوزه های مختلف تجاری یاد می گیرد و فقط در ساعات غیر منتظره از یک مکان دور کار می کند؟ یا این رفتار مخرب است و SOC باید اقدام کند؟

اینها نمونه هایی از بینش هایی هستند که تجزیه و تحلیل رفتار کاربر می تواند ارائه دهد. موارد استفاده رایج شامل افزایش تجارت به کسب و کار و کسب و کار- فروش به مصرف کننده، بهبود تجربه مشتری، تشخیص ناهنجاری ها، هشدار در مورد خطرات، و استفاده از داده های دستگاه های اینترنت اشیا برای شناسایی شرایط خطرناک.

روزاریا سیلیپو، دانشمند اصلی داده و رئیس تبشیر در KNIME، این تعریف ساده از تجزیه و تحلیل رفتاری را ارائه می دهد. او می‌گوید: «تحلیل‌های رفتاری واکنش‌ها و الگوهای رفتاری افراد را در موقعیت‌های خاص مطالعه می‌کنند.

فرصت های تجاری در تجزیه و تحلیل رفتاری

تحلیل‌های رفتاری به‌ویژه هر زمانی که یک محصول یا خدمات افراد زیادی را در حال انجام کارهای متعددی می‌کند که هم فرصت‌هایی برای بهبود نتایج و هم برای کاهش خطرات وجود دارد، مهم است. به عنوان مثال می توان به عادات خرید مشتری در وب سایت های تجارت الکترونیک در مقیاس بزرگ، برنامه های کاربردی مراقبت های بهداشتی، پلت فرم های بازی و مدیریت ثروت در بانکداری اشاره کرد. سیلیپو بیشتر توضیح می دهد، “هدف مطالعه توده مردم است و کلید در دسترس بودن مقادیر زیادی داده است.”

کتی برونر، مدیر عامل Acumen Analytics، به تحقیق اشاره می کند که پیش‌بینی می‌شود که بازار جهانی تحلیل رفتار تا سال ۲۰۲۶ به ۲.۲ میلیارد دلار از ۴۲۷.۳ میلیون دلار با نرخ رشد مرکب سالانه ۳۲ درصد از سال ۲۰۲۲ تا ۲۰۲۶ برسد.

برونر این بینش ها را در مورد فرصت های تجاری به اشتراک می گذارد. تمرکز فعلی عمدتاً خرده فروشی است و چرا که نه؟ جایی که من تحول واقعی را می بینم ترکیب این قابلیت با AI/ML، سایر فناوری های مدل سازی پیشرفته و شواهد دنیای واقعی در داده های مراقبت های بهداشتی است. تصور کنید که چگونه می‌توان بیماران را به کارآزمایی‌های بالینی به بهترین نحو وارد کرد، کشف دارو را بهبود بخشید و نتایج بیمار را با دقت و پزشکی شخصی‌سازی‌شده پیش برد.»

بنابراین، اگرچه تجزیه و تحلیل رفتاری در صورت نقض هنجارهای حریم خصوصی یا مقررات انطباق می تواند مشکل ساز باشد، اما می تواند به نتایج بسیار مثبتی برای مصرف کنندگان و مشاغل منجر شود.

کاهش خطرات با تجزیه و تحلیل رفتاری

تحلیل‌های رفتاری اغلب برای فرصت‌های تجاری استفاده می‌شوند، اما این تکنیک‌ها به همان اندازه برای شناسایی و هشدار درباره خطرات قابل استفاده هستند. تجزیه و تحلیل رفتاری در بانکداری برای تشخیص کلاهبرداری، تعبیه شده در AIops استفاده می شود. ابزارهایی برای کمک به بهبود مدیریت حوادث و کمک به سیستم های بازی برای شناسایی متقلبان.

شرکت‌های بزرگ با تعداد زیادی کارمند، پیمانکار و تامین‌کننده جهانی نیز از تجزیه و تحلیل رفتاری برای شناسایی فعالیت‌های مشکوک استفاده می‌کنند. آیزاک کوهن، معاون تحقیق و توسعه در Teramind، می‌گوید: «تحلیل رفتار کاربر و نهاد می‌تواند سازمان را در مورد طیف وسیعی از رفتارهای غیرعادی شناسایی و هشدار دهد. تهدیدات بالقوه می تواند فعالیت های مخرب، سهوی یا به خطر افتاده توسط یک کارمند، کاربر یا نهاد شخص ثالث باشد. در بسیاری از صنایع برای جلوگیری از تهدیدات داخلی و تجزیه و تحلیل رفتارهای کاربر برای انطباق و الزامات نظارتی استفاده می‌شود.”

علم داده پشت تجزیه و تحلیل رفتاری اغلب برای افراد، مشتریان و کاربران اعمال می‌شود، اما می‌توان آن را برای نهادهایی که در سیستم‌های مقیاس بزرگ کار می‌کنند نیز اعمال کرد.

تاد موستاک، مدیر ارشد فناوری و یکی از بنیانگذاران Heavy.AI، این دیدگاه گسترده تر را به اشتراک می گذارد: “تحلیل رفتاری یک رویکرد داده‌محور برای ردیابی، پیش‌بینی و استفاده از داده‌های رفتاری برای تصمیم‌گیری آگاهانه. امروزه با تأخیرهای حمل و نقل و کمبود زنجیره تأمین، فناوری تجزیه و تحلیل رفتاری می تواند فعالیت میلیاردها کشتی را زیر نظر داشته باشد، بنادر را بررسی کند و الگوهای جهانی حمل و نقل را مطالعه کند تا به کارشناسان در حل این مسائل کمک کند.

علم داده پشت تجزیه و تحلیل رفتاری

تحلیل رفتار کاربرد گسترده ای از علم داده، یادگیری ماشین و تکنیک های هوش مصنوعی است. اسکات توبورگ، رئیس بخش علم داده و محصولات تجزیه و تحلیل Teradata، علم داده اساسی را توضیح می دهد. «تحلیل‌های رفتاری از داده‌های مشتری در مورد اینکه چه کسی هستند (جمعیت‌شناسی)، چه کاری انجام می‌دهند (رویدادها) و با چه کسی (ارتباطات) تعامل دارند، برای به دست آوردن بینش، پیش‌بینی و اقدامات بهتر استفاده می‌کند. این فرآیند شامل تقسیم‌بندی، مدل‌سازی پیش‌بینی‌کننده و اقدام تجویزی است.”

توبورگ پیشنهاد می‌کند که تجزیه و تحلیل رفتاری در بسیاری از فرصت‌های اهداف علم داده مشترک است، اما همچنین در توسعه و پشتیبانی از مدل‌های یادگیری ماشین با چالش‌هایی مواجه است. او ادامه می دهد: «وقتی تجزیه و تحلیل رفتاری به درستی اجرا شود، منجر به تجربیات بهتر مشتری، بازاریابی هدفمند دقیق تر و تعامل بیشتر می شود. با این حال، چالش‌هایی وجود دارد، از جمله حریم خصوصی، تعصب مدل، و کلیشه‌سازی.»

تکنیک ها و فناوری های مفید

تحلیل رفتار مجموعه‌ای از عملیات، داده‌ها و شیوه‌های فناوری است که در فرصت‌های تجاری خاص یا با هدف کاهش مجموعه‌ای از ریسک‌های قابل اندازه‌گیری است. راه های زیادی وجود دارد که سازمان ها می توانند تجزیه و تحلیل رفتار را پیاده سازی کنند. لیست زیر زیر مجموعه ای از راه حل های موجود است.

• پلتفرم‌هایی مانند مدیریت محتوا، تجارت الکترونیک و تجربه دیجیتال اغلب دارای قابلیت‌هایی برای پشتیبانی از تجزیه و تحلیل رفتاری هستند.
• سکوهای داده مشتری داده ها را متمرکز می کند در مورد مشتریان و اقدامات آنها در حین ارائه یکپارچه سازی برای انجام اقدامات در پلت فرم های اتوماسیون بازاریابی، سیستم های تبلیغاتی، تجارت الکترونیک و سایر پلت فرم ها.
• پلتفرم‌های تجزیه و تحلیل محصول و تجزیه و تحلیل تجربه دیجیتال مانند Adobe Analytics، Amplitude، Contentsquare، FullStory، Glassbox، Heap، Mixpanel و Userpilot معیارهای استفاده را جمع آوری کنید و قابلیت‌های تجزیه و تحلیل ارائه کنید.
• رسانه‌ها، تجارت الکترونیک و سایر وب‌سایت‌های غنی از محتوا باید را در نظر بگیرند پلتفرم های جستجوی هوشمند که شامل تجزیه و تحلیل رفتاری، موتورهای توصیه و قابلیت های شخصی سازی می شود.
• تکنیک‌های آزمایش و یادگیری از پاسخ‌های کاربر شامل تست A/B، ضبط فعالیت کاربر است. ، ابزارهای اندازه گیری فعالیت و شیوه های اندازه گیری بازخورد مشتری. هدف اینها بهینه سازی فعالیت ها بر اساس بخش ها و شخصیت های مشتری است.
• توسعه‌دهندگان برنامه می‌توانند از پرچم‌گذاری ویژگی برای پشتیبانی از آزمایش ویژگی A/B در مقیاس بزرگ هنگام اجرای قابلیت مشاهده میکرو سرویس برای شناسایی فعالیت های مخرب API.
• سازمان‌ها همچنین می‌توانند برای متمرکز کردن داده‌های رفتاری و ایجاد قابلیت‌های تحلیل رفتاری، تجزیه و تحلیل داده‌ها، اتوماسیون فرآیند تجزیه و تحلیل یا پلت‌فرم‌های یادگیری ماشین را در نظر بگیرند. برخی از پلتفرم های داده عبارتند از: Alteryx، Dataiku، Databricks، DataRobot، Informatica، KNIME، RapidMiner، SAS، Tableau، Talend، و بسیاری دیگر.
• اینترنت اشیا، پوشیدنی، واقعیت افزوده/واقعیت مجازی، دستگاه‌های دارای قابلیت صوتی، و دوربین‌های دارای قابلیت بینایی رایانه، همگی ورودی‌ها و منابع داده جدیدی را برای گرفتن داده‌های رفتاری نشان می‌دهند.

شکی وجود ندارد که سازمان‌های بیشتری استفاده از قابلیت‌های تجزیه و تحلیل رفتاری را برای افزایش درآمد، بهبود تجربیات و کاهش خطرات در نظر خواهند گرفت.