Поведенческая аналитика: примеры использования, методы и технологии

Представьте себе возможность точно различать, пытается ли подлинный владелец счета получить доступ к финансовым услугам — или преступник. С поведенческой аналитикой это не только вполне возможно, это всего лишь верхушка айсберга.

Прямо сейчас поведенческая аналитика переживает момент. Такие отрасли, как финансовые услуги, игры, электронная коммерция и здравоохранение, внедряют ее с удивительной скоростью для широкого спектра вариантов использования. В глобальном масштабе ожидается, что отметка для аналитики поведения пользователей и сущностей достигнет 4,2 млрд долларов к 2026 годучто на 1,2 млрд долларов больше, чем в этом году.

Цифровая эпоха открыла пропасть онлайн-активности, которая создает значительные новые возможности для персонализированных услуг и продуктов и удобных взаимодействий. Но она также создала ряд новых тенденций риска. Поведенческая аналитика может предоставить критически важные сведения о фактических действиях, привычках, взаимодействиях и использовании цифровых каналов пользователя, чтобы помочь организациям эффективно реагировать на эту динамику.

Новые варианты использования поведенческой аналитики

Организации используют методы и технологии поведенческой аналитики для различных вариантов использования. Анализируя закономерности поведения пользователей в определенных обстоятельствах, компании могут получить ценную информацию для конкурентного дифференцирования или решения уникальных задач.

Расширяя предыдущий пример использования в финансовых услугах, одно из самых больших применений поведенческой аналитики — снижение риска. Банк может использовать поведенческую аналитику и машинное обучение для борьба с киберпреступниками которые используют очень сложные методы для проникновения в их организацию, обычно используя украденные учетные данные и новые технологии для имитации действий настоящих клиентов. Поведенческая аналитика может помочь банкам понять и установить базовый уровень для обычного поведения клиентов, например, движения мыши и скорость набора текста. Это позволяет им распознавать поведенческие аномалии, которые могут характеризовать атаку, выполняемую преступником в режиме реального времени, и предотвращать ее.

Другие популярные варианты использования включают в себя:

• Персонализация клиентского опыта: поиск возможностей для улучшения сквозного пути клиента на основе понимания намерений и мотивов пользователя.

• Разработка продукта: чтобы лучше понять, как клиенты используют ваши продукты, а затем постоянно адаптировать и улучшать эти продукты на основе того, чего на самом деле хотят от них ваши клиенты.

• Оптимизация удержания игроков: помощь разработчикам видеоигр в более эффективном удержании внимания пользователей, выявлении мошенников для улучшения взаимодействия с сообществом, модификации функций игры, увеличения покупок пользователей, превращения игроков в платежеспособных клиентов и улучшения маркетинговых кампаний.

Технологии и методы поведенческой аналитики

Поведенческая аналитика — это ответвление бизнес-аналитики, которое использует смесь данных, технологий и методов, направленных на достижение определенных бизнес-результатов или снижение рисков. Сюда входят такие виды деятельности, как прогностическое моделирование, предписывающие действия и сегментация.

В отличие от бизнес-аналитики, которая анализирует исторические данные с использованием статистических методов и технологий, поведенческая аналитика сочетает в себе технологии мониторинга событий и сегментации пользователей для получения более точных выводов.

В поведенческой аналитике данные собираются и анализируются из взаимодействий пользователя на цифровых каналах, таких как веб-сайт, носимое устройство, голосовое устройство или мобильное приложение, во время их цифрового опыта. Эти данные могут обеспечить очень точный прогноз намерений пользователя и будущего поведения, и могут быть объединены с другими данными, такими как данные о прошлых транзакциях пользователя, для получения еще более глубокого понимания.

Есть много инструменты поведенческой аналитики и программное обеспечение, доступное для различных вариантов использования и бизнес-целей, будь то улучшение удержания клиентов или обнаружение рисков. В целом, организации ищут инструменты, которые могут определять и устранять ненужные трения клиентов, нацеливаться на определенное поведение, которое ведет к повышению ценности жизненного цикла клиента, информировать маркетинговые кампании, нацеливаться на потенциальный отток клиентов и оптимизировать путь клиента.

Многие платформы электронной коммерции, аналитики продуктов, предотвращения мошенничества, цифрового опыта и управления контентом включают возможности поведенческой аналитики или обеспечивают интеграцию. Централизованные поведенческие данные и возможности также являются функцией некоторых платформ искусственного интеллекта и машинного обучения, которые помогают организациям использовать возможности автоматизации и прогнозирования для расширения вариантов использования поведенческой аналитики.

Получите сертификацию от IBM и Carlson School of Management с нашей программой последипломного образования по бизнес-аналитике. Зарегистрируйтесь СЕГОДНЯ!

Заключительные мысли

Привычки клиентов и пользователей постоянно меняются, а цифровой мир расширяется. Поведенческая аналитика продолжит оставаться важным фактором, помогающим организациям оставаться в курсе тенденций, рыночных сдвигов и меняющихся требований клиентов.

Обязательно посетите Simplilearn для получения образовательной информации и информации о поведенческой аналитике. Однако, если вы хотите укрепить свои аналитические навыки и оставить след в области бизнес-аналитики, вам необходимо немедленно записаться на курс Simplilearn's UMN Post Graduate Program in Business Analytics.