Поведенческая аналитика: варианты использования, методы и технологии

Представьте себе возможность точно определить, пытается ли настоящий владелец счета получить доступ к финансовым услугам или преступник. С помощью поведенческой аналитики это не только вполне возможно, но и является лишь верхушкой айсберга.

Сейчас у поведенческой аналитики наступает момент. Такие отрасли, как финансовые услуги, игры, электронная коммерция и здравоохранение, внедряют его с поразительной скоростью для самых разных вариантов использования. Ожидается, что в глобальном масштабе уровень аналитики поведения пользователей и объектов будет достигнут. 4,2 миллиарда долларов к 2026 годупо сравнению с $1,2 млрд в этом году.

Цифровая эпоха открыла пропасть онлайн-активности, создав новые значительные возможности для персонализированных услуг и продуктов, а также для удобного взаимодействия. Но это также создало ряд новых тенденций в области риска. Поведенческий анализ может предоставить важную информацию о реальных действиях пользователей, привычках, взаимодействиях и использовании цифровых каналов, чтобы помочь организациям эффективно реагировать на эту динамику.

Новые варианты использования поведенческой аналитики

Организации используют методы и технологии поведенческой аналитики для различных случаев использования. Анализируя закономерности поведения пользователей в конкретных обстоятельствах, компании могут получить ценную информацию для конкурентной дифференциации или решения уникальных задач.

Развивая предыдущий пример использования финансовых услуг, можно сказать, что одним из крупнейших применений поведенческой аналитики является снижение рисков. Банк может использовать поведенческую аналитику и машинное обучение для бороться с киберпреступниками которые используют весьма сложные методы для проникновения в свою организацию, обычно используя украденные учетные данные и новые технологии для имитации действий подлинных клиентов. Поведенческий анализ может помочь банкам понять и установить базовые показатели нормального поведения клиентов, такого как движения мыши и скорость набора текста. Это позволяет им в режиме реального времени распознавать поведенческие аномалии, которые могут характеризовать атаку, совершаемую преступником, и предотвращать ее.

Другие популярные варианты использования включают в себя:

• Персонализация обслуживания клиентов: найти возможности для улучшения сквозного взаимодействия с клиентами на основе понимания намерений и мотиваций пользователей.

• Разработка продукта. Чтобы лучше понять, как клиенты используют ваши продукты, а затем постоянно адаптировать и улучшать эти продукты в зависимости от того, чего действительно хотят от них ваши клиенты.

• Оптимизация удержания игроков. Чтобы помочь разработчикам видеоигр лучше удерживать внимание пользователей, выявлять мошенников для улучшения взаимодействия с сообществом, изменять функции игры, увеличивать покупки пользователей, превращать игроков в платящих клиентов и улучшать маркетинговые кампании.

Технологии и методы поведенческой аналитики

Поведенческая аналитика — это ответвление бизнес-аналитики, которое использует смесь данных, технологий и методов, ориентированных на достижение определенных бизнес-результатов или снижение рисков. Сюда входят такие мероприятия, как прогнозное 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 более точных выводов.

В поведенческой аналитике данные собираются и анализируются в результате взаимодействия пользователей по цифровым каналам, таким как веб-сайт, носимое устройство, устройство с голосовой поддержкой или мобильное приложение, во время их цифрового опыта. Эти данные могут обеспечить очень точный прогноз намерений и будущего поведения пользователя 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 доступное программное обеспечение, адаптированное для различных вариантов использования и бизнес-целей, будь то улучшение удержания клиентов или обнаружение рисков. В целом, организации ищут инструменты, которые могут выявлять и устранять ненужные разногласия с клиентами, ориентироваться на конкретные модели поведения, которые приводят к повышению пожизненной ценности клиентов, информировать маркетинговые кампании, ориентироваться на потенциальный отток клиентов и оптимизировать путь клиента.

Многие платформы электронной коммерции, продуктовой аналитики, предотвращения мошенничества, цифрового опыта и управления контентом включают в себя возможности поведенческого анализа 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 сертификат IBM и Школы менеджмента Карлсона по нашей программе последипломного образования по бизнес-аналитике. Зарегистрируйтесь СЕГОДНЯ!

Заключительные мысли

Привычки клиентов и пользователей постоянно меняются, а цифровой мир расширяется. Поведенческая аналитика по-прежнему будет важным фактором, помогающим организациям оставаться в курсе тенденций, изменений на рынке и меняющихся требований клиентов.

Обязательно посетите Simplilearn, чтобы получить образовательную информацию и идеи поведенческой аналитики. Однако, если вы хотите укрепить свои аналитические навыки и добиться успеха в области бизнес-аналитики, вам необходимо сразу же записаться на курс последипломной программы UMN Simplilearn по бизнес-аналитике.