Независимо от того, в какой отрасли вы работаете, вы могли бы лучше обслуживать своих клиентов и зарабатывать больше, если бы понимали, как и почему люди ведут себя так, а не иначе. Интернет поведения (IoB) — первый шаг в этом направлении.

Gartner прогнозирует, что к 2025 году 50% населения мира будут подвержены по крайней мере одной программе, связанной с Интернетом поведения, будь то правительственная или коммерческая организация.

К настоящему времени компании, работающие в разных секторах, обращаются к консалтинговым фирмам IoT для внедрения этой технологии в свои рабочие процессы. А Globe Newswire прогнозирует, что рынок Internet of Behaviors достигнет 811 миллиардов долларов к 2032 году, увеличившись с 386 миллиардов долларов в 2022 году.

В этой статье вы найдете определение Интернета поведения, технологии, которые он включает, а также объяснение того, как он приносит пользу различным секторам и какие проблемы ожидаются при его внедрении.

Что такое Интернет поведения (IoB) и как он может поддержать ваш бизнес?

Платформы Internet of Behaviors собирают данные из различных источников, таких как датчики IoT, социальные сети, интернет-магазины и т. д. Эти данные анализируются в свете поведенческой психологии для выявления моделей поведения. Компании могут использовать их, чтобы влиять на поведение потребителей, создавать новые продукты и проводить более эффективные маркетинговые кампании.

Проще говоря, поле «Интернет поведения» направлено на то, чтобы понять, когда, почему и как люди выполняют определенную задачу. Проведем параллель с электронной коммерцией. По сути, IoB делает то же, что и инструменты веб-аналитики, такие как Google Analytics, Ahrefs и Lucky Orange, — то есть выясняет, какие страницы веб-сайта посещают пользователи, как долго они остаются на определенной странице и как они взаимодействуют с ее контентом.

Только Интернет поведений развивает эту концепцию еще дальше, собирая и обрабатывая данные из большего количества источников, таких как датчики движения, установленные на полках магазинов, интеллектуальные камеры видеонаблюдения, разбросанные по всему торговому центру, или фитнес-трекеры, которые ваши потенциальные клиенты носят во время утренней пробежки.

У вас может возникнуть вопрос, учитывая, что Интернет поведения использует данные из разных источников, идентична ли она концепции Интернета вещей (IoT) и, если нет, чем она отличается.

IoT можно рассматривать как основу для IoB, поскольку датчики IoT собирают данные, которые Интернет поведения обогащает и обрабатывает дальше.

Также будьте осторожны, чтобы не перепутать Интернет Поведений с другим понятием с такой же аббревиатурой — Интернет Тел. Вы можете узнать больше об этой концепции в нашем блоге.

Технологии, управляющие Интернетом поведения

Интернет поведения сочетает в себе различные технологии, такие как вышеупомянутый Интернет вещей, а также искусственный интеллект, анализ данных и облачные вычисления с наукой о поведении.

Интернет вещей (IoT)

McKinsey определяет Интернет вещей как сеть физических объектов, содержащих датчики и исполнительные механизмы. Они взаимодействуют друг с другом и/или с центральным процессором, а также с облачными или локальными серверами через проводное или беспроводное соединение, что позволяет центральному концентратору отслеживать и даже контролировать объекты в развертывании IoT.

Устройства IoT собирают и анализируют пользовательские данные и представляют их в удобном формате.

Таким образом, IoT предоставляет большую часть потребительских данных, в то время как IoB добавляет другие типы данных, такие как геотеги, транзакции покупок, действия в социальных сетях и т. д., и использует ИИ и аналитику данных для интерпретации и структурирования этой информации. Затем Интернет поведений опирается на науку о поведении и, опять же, на искусственный интеллект, чтобы понять, как действуют пользователи. Наконец, он использует эти знания, чтобы изменить поведение пользователя в нужном направлении.

Искусственный интеллект (ИИ)

ИИ относится к интеллектуальным алгоритмам, которые могут рассуждать, как люди, принимать решения и выполнять действия, которые, как считается, требуют человеческого уровня интеллекта.

Интернет поведений использует ИИ для выявления и анализа различных моделей поведения в потребительских данных. Например, в недавнем исследовании исследователи экспериментировали с IoT и объяснимым искусственным интеллектом, чтобы понять модели потребления электроэнергии среди пользователей и использовать эту информацию для снижения энергопотребления. Эта система позволила исследователям снизить потребление энергии на 522,2 кВт в течение 200 часов.

Аналитика больших данных

Эта технология незаменима, если вы хотите работать с большими объемами структурированных, полуструктурированных, неструктурированных и других сложных данных, когда традиционных подходов к обработке данных недостаточно.

IoT, который поставляет данные на платформы Internet of Behaviors, является основным источником больших данных. Итак, если вы хотите работать с IoT, вам понадобится аналитика больших данных для эффективного управления данными. Эти инструменты также включают информационные панели и другие решения для визуализации данных, представляющие информацию в визуально привлекательном и понятном формате.

Анализ данных Интернета поведения может быть интегрирован в корпоративное программное обеспечение, такое как ERP или CRM.

Облачные вычисления

Облачные вычисления означают доступ по запросу к вычислительным ресурсам через Интернет. Сюда входят аппаратные ресурсы, такие как серверы и блоки хранения данных, и программные активы, такие как приложения, инструменты разработки и т. д. Все они размещаются удаленно и управляются поставщиком облачных услуг.

Облачные вычисления позволяют компаниям получать доступ к ресурсам с оплатой по мере использования без необходимости покупать и локально устанавливать всю инфраструктуру. Это значительно сводит к минимуму первоначальные инвестиции и позволяет компаниям масштабироваться, не беспокоясь о приобретении дополнительного оборудования. Для получения дополнительной информации по этой теме ознакомьтесь с этой статьей облачные вычисления в здравоохранении.

При создании платформ Интернета поведения компаниям потребуются большие блоки хранения данных, мощные аналитические возможности и многое другое. Было бы довольно дорого устанавливать и поддерживать такую ​​инфраструктуру на месте. Использование облачных вычислений даст вам доступ к виртуальным ресурсам и позволит вам платить в зависимости от использования.

Поведенческая наука

Наука о поведении — это дисциплина, изучающая поведение человека посредством экспериментов и наблюдений. Она призвана объяснить, почему люди действуют определенным образом.

В контексте Интернета поведения эта область исследований помогает компаниям понять, почему люди покупают определенные продукты, как они взаимодействуют с веб-сайтами и многое другое. Поведенческая наука рассматривает множество факторов, таких как мотивация, привычки, социальное влияние и т. д., чтобы выяснить причину человеческих действий.

Преимущества внедрения Интернета поведения

Интернет поведения помогает компаниям анализировать большие объемы данных, собранных из разных источников, и монетизировать их или использовать для улучшения операций, услуг и продуктов.

Вот что компании могут получить от развертывания Интернета поведения:

  • Получите доступ к покупательскому поведению потребителей на разных платформах, не ограничиваясь их интернет-магазином.
  • Понимать, как покупатели взаимодействуют со своими устройствами (например, ноутбуками, смартфонами и т. д.), чтобы сделать покупки более удобными.
  • Протестируйте различные маркетинговые кампании, чтобы увидеть, как пользователи взаимодействуют с ними.
  • Следите за работой отдела продаж и предлагайте модификации для повышения коэффициента конверсии.
  • Создайте лучший пользовательский опыт на основе понимания потребностей людей
  • Измеряйте спрос на различные продукты, чтобы избежать затоваривания или исчерпания запасов
  • Предлагайте индивидуальные рекомендации по продуктам
  • Предоставляйте таргетированную рекламу в физических магазинах благодаря данным о местоположении

Примеры Интернета поведения в разных секторах

Исследования показывают, что Интернет поведений оказывает наибольшее влияние на маркетинг и розничную торговлю, за которыми следуют развлечения, финансы, здравоохранение и образование. Давайте посмотрим, как технология может преобразовать эти отрасли.

Обратите внимание, что маркетинг не включен ниже, поскольку он охватывает несколько секторов.

Интернет поведения в розничной торговле

Интернет поведений в сочетании с искусственным интеллектом может помочь понять, что нравится и что нужно каждому потребителю, из его истории просмотров, статистики из физических магазинов, поисковых запросов голосового помощника и многого другого, и рекомендовать только те продукты и услуги, которые имеют отношение к этому человеку. Эта информация также помогает разрабатывать индивидуальные маркетинговые кампании.

Вы также можете настроить параметры для получения отзывов клиентов из опросов Google. Например, когда пользователей просят оставить отзыв о конкретном ресторане, вы можете понять, какую еду любит этот человек и какую атмосферу он предпочитает.

Есть готовые решения, которые вы можете интегрировать в свой интернет-магазин для анализа покупательского поведения. Одним из примеров является Sweet Analytics. Этот лондонский стартап создал мощную платформу пользовательских данных, которая использует машинное обучение для оценки поведения клиентов, моделей взаимодействия и предпочтений. Он извлекает данные из разных источников, включая Google, Shopify и т. д., чтобы создать единое представление о каждом покупателе. Обладая этими знаниями, вы можете направить свои маркетинговые усилия на нужного человека в нужное время с нужным контентом.

Существуют инструменты IoB, которые также могут принести пользу физическим магазинам. Например, в магазинах Żabka Nano используются системы самообслуживания с камерами на базе искусственного интеллекта и специальным мобильным приложением. Чтобы делать покупки в этих магазинах, потребителям необходимо подключить банковскую карту к приложению Zabka, сгенерировать QR-код и сканировать его каждый раз, когда они входят в магазин Nano.

Вам не нужно стоять в очереди, чтобы заплатить за продукты. Камеры, расположенные на полках, идентифицируют продукты, которые вы взяли, и соответствующая сумма списывается с вашей карты. Через некоторое время приложение начинает предлагать индивидуальные предложения продуктов на основе истории покупок клиентов.

Интернет поведения в СМИ и развлечениях

Этот сектор использует Интернет поведения, чтобы понять аудиторию и удовлетворить ее потребности. Например, IoB может анализировать данные, собранные с гарнитур виртуальной реальности, что позволяет компаниям улучшить игровой процесс пользователей.

И, как и в случае с розничным сегментом, средства массовой информации также извлекают выгоду из Интернета поведения для целевой рекламы и рекомендаций, таких как предложение фильма, который соответствует вкусу пользователя.

Эстонский стартап Cookie3 использует поведенческую аналитику на блокчейн-платформах, предназначенных для игр, метавселенной и других сегментов развлечений, чтобы понять поведение потребителей на основе истории их виртуального кошелька. Инструмент может анализировать смарт-контракты, невзаимозаменяемые токены (NFT) и многое другое для выявления моделей поведения.

Интернет поведения в финансах и страховании

Финансовые учреждения могут извлечь выгоду из Интернета поведения при расчете кредитных баллов, что помогает в принятии решений об одобрении кредита. Этот подход также помогает выявить клиентов с низким уровнем риска, чтобы предложить им индивидуальные процентные ставки и другие льготы.

В другом приложении, если банки знакомы с «нормальным» поведением каждого клиента, они могут блокировать транзакции, не вписывающиеся в эту картину.

Страховые компании могут использовать данные IoT о различных факторах вождения, таких как скорость, роль человека в аварии, случаи вождения в нетрезвом виде и т. д. Это помогает менеджерам понимать поведение своих клиентов и составлять индивидуальные страховые взносы для осторожных водителей.

Возьмем в качестве примера исследовательский проект, проведенный консалтинговой компанией Deloitte и Wikistrat, который выявил интересные возможности для банковского сектора. Поскольку банки, как правило, финансируют покупку дорогих физических предметов, они могут сотрудничать с производителями для сбора данных об использовании этих предметов. Это позволяет банкам замечать поломку товара и заранее предлагать кредиты.

Интернет поведения в здравоохранении

Одним из примеров использования Интернета поведений в здравоохранении является анализ данных о пациентах в режиме реального времени, отправленных с устройств IoT, которые отслеживают жизненно важные показатели, такие как артериальное давление и частота сердечных сокращений, чтобы определить, забыл ли пациент принять лекарство, и отправить напоминание.

Кроме того, медицинские компании IoT могут создавать решения IoB, которые помогают врачам удаленно оценивать реакцию пациента на назначенное лечение без их физического присутствия. Врачи также могут точно определить поведение, которое оказывает негативное влияние на здоровье пациента, и посмотреть, как часто человек им занимается.

Европейская группа исследователей разработала подход, помогающий выявлять ранние проявления болезни Альцгеймера у пожилых людей. Команда собрала данные с датчиков IoT, чтобы изучить поведение пожилых людей и обнаружить любые изменения, которые указывали бы на ранние фазы этого заболевания.

Интернет поведения в образовании

Сбор данных о поведении учащихся помогает преподавателям создавать персонализированные программы. Кроме того, развертывание решений Интернета поведения в школах позволяет учителям понимать вовлеченность учащихся, их концентрацию и другие модели обучения, чтобы прогнозировать их успеваемость в конце учебного года и выявлять учащихся, которым грозит отсев. Эта технология может даже помочь учителям выявлять психологические расстройства у учеников, например склонность причинять себе вред.

Другое приложение реализует интеллектуальные классы, которые могут собирать данные об учащихся и отслеживать такие факторы, как посещаемость, с помощью RFID-меток, встроенных в студенческие билеты.

Группа исследователей из ОАЭ использовала комбинацию Интернета поведения и ИИ для повышения успеваемости учащихся. Их платформа собирала и анализировала данные о личных способностях учащихся, в том числе о чтении и письме, а также об их социальной заинтересованности, также известной как волонтерство и сотрудничество. Это выявило поведенческие модели студентов и разделило их на группы — низкоэффективные, средние и высокоэффективные. После этого система давала рекомендации студентам на основе выявленных слабых мест.

Этот эксперимент помог студентам стать лучше. Например, ученики, которым было рекомендовано улучшить свои навыки говорения и совместной работы, добились улучшения более чем на 90%. В то время как студенты, которые работали над письмом и волонтерством, улучшили свой первоначальный балл на 95%.

Каких проблем ожидать, делая Интернет поведений частью вашего бизнеса?

Интернет поведения опирается на несколько технологий, и вы можете столкнуться с проблемами, связанными с любой из них. Некоторые из этих проблем подробно описаны в нашем блоге вместе с предложениями по их устранению.

В этой статье IoB подробно рассматриваются проблемы, связанные с хранением и обработкой больших объемов данных о поведении клиентов, а именно конфиденциальность данных и безопасность. А поскольку вам придется обрабатывать большие объемы данных, возможно, вам будет интересно ознакомиться с нашей недавней публикацией о лучших практиках управления данными.

Конфиденциальность данных и этические проблемы

Поскольку Интернет поведений полностью посвящен потребительским данным, конфиденциальность данных — это первое, что приходит на ум. Люди часто рады получать индивидуальные продукты или рекомендации по продуктам, но это не означает, что они готовы пожертвовать своей конфиденциальностью.

В зависимости от страны, в которой вы работаете, существуют разные законы о защите конфиденциальности данных. В Европейском Союзе Общий регламент по защите данных (GDPR) регулирует защиту данных в Европе. В США нет такого единого регулирования, но есть несколько законов, которые контролируют конфиденциальность данных в разных секторах, например, Закон о переносимости и подотчетности медицинского страхования (HIPAA), который применяется к отрасли здравоохранения.

Вот некоторые изнурительные нарушения конфиденциальности данных и последующие штрафы:

  • Instagram был оштрафован Комиссаром по защите данных Ирландии (DPC) в 2022 году за нарушение конфиденциальности детей в соответствии с GDPR. Компания заплатила 403 миллиона долларов.
  • В том же году DPC оштрафовал Meta на 277 миллионов долларов, так как компания не смогла защитить личные данные своих 500 миллионов пользователей.
  • H&M получила штраф в размере 41,5 млн долларов от комиссара Гамбурга по защите данных и свободе информации из-за нарушения GDPR. Техническая ошибка сделала конфиденциальные данные сотрудников H&M доступными для всех.

Говоря о конфиденциальности, помните о согласии. Если компания хочет использовать личные данные, ей необходимо получить явное согласие от каждого вовлеченного лица для каждого типа использования.

Безопасность данных

Поскольку Интернет поведений включает в себя хранение и обработку больших объемов данных, это делает компанию более выгодной мишенью для киберпреступников. Чтобы свести к минимуму риск кибератак, компании могут сделать следующее:

  • Регулярно обновляйте свое программное обеспечение, чтобы исправить любые обнаруженные уязвимости.
  • Используйте криптографические протоколы с высокими требованиями к безопасности
  • Внедрите надежную систему управления паролями
  • Будьте в курсе новых методов вторжений, постоянно сканируйте уязвимости и устраняйте лазейки в системе безопасности, прежде чем кто-либо получит возможность их использовать.

Помимо взлома самой компании, злоумышленники могут скомпрометировать личные устройства IoT и продолжить работу. Поэтому важно обучать пользователей тому, как защитить свои гаджеты.

Последние мысли

Интернет поведенческих моделей имеет множество преимуществ, от раннего обнаружения заболеваний до создания целевой рекламы. Тем не менее, успех ваших инициатив IoB будет зависеть от многих факторов, некоторые из которых вы не можете контролировать. Например, законы о конфиденциальности в вашей стране операций будут иметь большое влияние на то, что вы можете и не можете делать с личными данными.

Еще одним фактором может быть нежелание пользователей делиться своей информацией. Чтобы преодолеть это, будьте разумны в том, как вы используете данные, и убедитесь, что вы приносите пользу. Когда пользователи увидят преимущества, они станут более открытыми для согласия.

Если вы готовы экспериментировать с Интернетом поведения, мы можем помочь вам начать сбор данных, создать и обучить собственные алгоритмы искусственного интеллекта, настроить платформу для анализа больших данных и многое другое. Даже если вы предпочитаете полагаться на готовые решения и облачные вычисления, вам все равно может понадобиться технический партнер, который поможет вам плавно интегрировать все это в рабочие процессы вашего бизнеса.

Первоначально опубликовано на https://itrexgroup.com 29 мая 2023 г.