什麼是行為資料？企業為什麼要使用它？

什麼是行為資料?簡單說，它就是人和機器的行為。隨著數以百萬計的聯網裝置，包括每天都在使用的智慧手機、可穿戴裝置、家用電器等等，企業現在可以前所未有地獲得豐富、細化的行為資料，這些行為資料能夠描述人們如何進行越來越多的活動。

想一想吧。基本上我們生活的方方面面現在都有數字連線，從與同事合作或管理應用程式，到我們認識新朋友和戀愛的方式。

但是，收集描述員工、合作伙伴和客戶如何在不同的數字平臺上參與的資料只是一個開始。今天的組織有一個巨大的機會，可以利用行為資料為產品開發提供資訊，提供更多的個性化服務，並以大量的新方式加強服務。因此，對於那些希望利用行為資料力量的人，這裡有一些任何企業都可以實施的最佳做法。

誰應該使用行為資料?

行為資料可以成為各行各業洞察力的重要來源。例如，零售商和電子商務市場可以使用行為資料來更好地瞭解他們的客戶如何購買和使用商品，哪些資訊會影響他們的決定，以及他們如何比較不同的選擇。

同樣，媒體公司和流媒體供應商可以建立詳細的檔案，瞭解使用者在一天中的不同時間如何參與不同的內容，他們對什麼最感興趣，對什麼不感興趣。而B2B SaaS公司可以通過建立潛在組織的不同成員如何試用、學習並最終決定使用他們的技術來增加採用率並減少流失。

行為資料的應用仍在不斷擴大，在各種消費者和B2B行業中的使用可能會成熟。

用高質量的行為資料驅動人工智慧

行為資料可以細化地描述人們如何做出選擇，並捕捉影響這些選擇的不同因素，甚至極致的細節。這使它成為人工智慧(AI)應用的理想選擇，它可以快速分析行為資料，以迅速確定資料驅動決策的最重要的關鍵因素。

當結合人工智慧和行為資料時，企業獲得了對客戶偏好的新的洞察力，可以通過更好、更個性化的服務積極影響消費者的選擇。僅舉幾個現實生活中的例子，行為資料和人工智慧結合起來，可以為線索評分提供動力，優化廣告收益，識別和防止欺詐。它還可以使企業改善動態定價，推動有效的促銷活動，發現和防止客戶流失，甚至最大限度地提高瀏覽者的購物和全生命週期價值。

使用行為資料，僅僅一個資料集就可以實現無限量的應用，能夠更好地瞭解客戶，這可以提高客戶的保留率、獲取率和終身價值。但是，儘管行為資料可以帶來好處，大多數公司並沒有有效地使用和收集它。這是為什麼呢?

有效地使用行為資料

現在有比以往更大量以及更多種類的資料供企業收集和使用。事實上，龐大的數量可能會讓人不知所措。為了處理這個問題，今天許多組織只依靠打包的解決方案，如Google Analytics，來管理他們的行為資料。這種策略的問題是，打包的解決方案被設計為只關注某些行業的特定功能。因此，使用成套解決方案的團隊可能會形成狹窄視野，這意味著他們會因為預先設定的關於行為資料描述什麼以及應該如何處理和構建它的想法而失去機會。

同樣，雖然某些打包的工具在快速和簡單的報告方面非常出色，但它們往往不是為了實現不同資料來源的整合而出現。這可能意味著組織無法看到全貌，也就無法對整體利潤和收入產生有意義的影響。

如果一個組織希望利用人工智慧和行為資料來提高他們對客戶的理解和互動，他們將需要換擋，專注於收集適合他們特定需求和要求的行為資料。在許多情況下，為了達到這種定製的資料管理水平，企業應該考慮如何利用專門的行為資料平臺，對資料的收集和使用提供更大的控制和靈活性。

你應該對管理行為資料的平臺有什麼期望?

企業通常開始使用行為資料來支援一系列簡單的用途，然後隨著時間的推移將這些用途發展到專注於更成熟的戰略，以推動更好的績效。隨著企業從簡單的方法轉向更復雜的方法，打包的解決方案變得不那麼有效，而行為資料平臺的好處變得更加明顯。但是，你應該在行為資料平臺中尋找什麼?

在考慮管理行為資料的平臺時，企業可能希望考慮一個能夠實時建立、驗證和提供高質量行為資料的工具。更重要的是，一個平臺還應該提供靈活性，使企業能夠隨著資料的成熟而發展他們的行為資料--即使用資料來支援更多的用例，並根據不斷變化的客戶體驗來改變每個用例。

如果一個行為資料平臺能夠保證資料在高水平上的完整性和準確性，也是有幫助的。獲得更豐富、結構更好的資料將使企業能夠使用人工智慧模型獲得更多預測能力。

舉例來說，考慮營銷人員如何繪製客戶旅程以優化廣告支出。一開始，企業可能想使用一個打包的解決方案來線性追蹤客戶在網站上的最後一次和第一次接觸，這足夠簡單。但是，隨著時間的推移，企業可能希望瞭解不同渠道的不同活動如何相互配合，以增加銷售的機會。要做到這一點，企業必須瞭解跨越線上、離線和許多不同渠道的完整客戶旅程，包括每個潛在客戶的廣告互動和曝光，以及各種演算法如何共同發揮作用。通過使用行為資料平臺，資料可以以一致的、合適的方式結構化和格式化，以輸入到不同的模型中，進行這種分析。

同樣，如果行為資料平臺能提供豐富的、細化的、使用者級別的資料，則可能有助於使用者定位。這種型別的資料將提供錯綜複雜的細節，不僅僅是使用者參與了哪些內容和產品，還包括使用者參與的深度和他們在什麼情況下做出的決定。然後，更詳細的資訊可以被輸入機器學習(ML)模型，對某些使用者感興趣的內容、產品和促銷活動做出更準確和及時的預測。

面向未來的行為資料

過去，擁有最好產品的公司將是市場上的贏家。在今天的數字世界中，情況並非如此，組織往往在客戶理解和他們的資料分析方法上進行競爭，以達到目的。行為資料加上人工智慧和ML應用是在這種環境中獲勝的關鍵，通過將最適合自己公司的行為資料平臺納入規劃，組織從根本上提高他們的成功機會，獲得更好的客戶關係。

原作者Yali Sassoon是Snowplow的聯合創始人