Поведенческие данные описывают действия клиентов минута за минутой, секунда за секундой. А поскольку они являются гранулированными, контекстуальными и объясняющими, они обеспечивают самый сильный предиктор намерений клиента, пишет на портале The New Stack Конор Дойл, вице-президент по альянсам и развитию бизнеса Snowplow.
Использование поведенческих данных для создания наиболее описательных представлений о путешествии клиента не прекращается. Наиболее конкурентоспособные организации в каждой отрасли используют поведенческие профили для предоставления дифференцированного клиентского опыта и считают их самым ценным активом данных. Сторонники анализа поведенческих данных понимают его способность повысить качество услуг — от персонализации до разработки продуктов.
Несмотря на это, современные команды по работе с данными испытывают разрыв между своим видением и реальностью. Они хотят реализовывать инновационные, создающие ценность проекты с использованием поведенческих данных наилучшего качества — например, создавать масштабируемые платформы данных, разрабатывать функции для приложений ИИ и МО, требующих больших объемов данных, обеспечивать работу критически важных отчетов и создавать композитные профили данных клиентов. Однако на самом деле все их дни уходят на поиск, очистку и подготовку данных, на попытки получить результаты из некачественных данных. Другими словами, они выполняют трудоемкие ручные задачи, в которых не востребованы все их навыки и возможности. Неудивительно, что, как подтверждает недавнее исследование Snowplow, семь из десяти специалистов по работе с данными планируют покинуть свои рабочие места в этом году.
Что такое «поведенческие данные»?
Поведенческие данные описывают, что делают клиенты минута за минутой, секунда за секундой. И поскольку они являются гранулированными, контекстуальными и объясняющими, они являются самым сильным предиктором намерений клиентов.
У организаций есть огромная возможность использовать поведенческие данные для улучшения качества услуг, чтобы их продукт был персонализирован. Это связано с тем, что данные являются прогностическими и контекстуальными, поэтому они являются наилучшим топливом для передовой аналитики и приложений ИИ.
Чтобы помочь командам специалистов по данным преодолеть эти трудности и раскрыть возможности поведенческих данных, мы сформулировали шаги по подготовке организации к успеху.
Шаг 1. Создайте сильную культуру работы с данными
Учитывая, насколько ценны поведенческие данные для принятия решений, организациям различных секторов необходимо признать их важность и создать сильную культуру работы с данными.
На практике сильная культура данных — это, согласно McKinsey, «культура принятия решений», то есть культура, помогающая организации ускорить применение передовой аналитики, способствуя повышению эффективности бизнеса и принятию решений. Более того, Forrester установила, что организации, использующие данные для получения инсайтов для принятия решений, почти в три раза чаще добиваются двузначного роста.
Почему же так сложно создать подобную культуру? Одна из проблем заключается в том, что, согласно недавнему исследованию Snowplow, 35% организаций сдерживает незрелый подход к данным — несмотря на то, что они уверены в их ценности. Этим организациям еще предстоит работа по достижению зрелости данных, но это может быть длительный процесс, требующий переоценки культуры, руководства и технологий.
Чтобы решить сегодняшние проблемы и повысить уровень удержания ценных, квалифицированных специалистов по работе с данными, организациям необходимо провести аудит своих конкретных технологических потребностей и инвестировать в правильную платформу для сбора, создания и управления высококачественными поведенческими данными.
Шаг 2. Оптимизация команд по работе с данными
Оптимизация команд по работе с данными — одно из самых важных решений, которое организация может принять, чтобы получить доступ к возможностям поведенческих данных. В современных условиях команды по работе с данными сталкиваются с множеством проблем. Данные, используемые для проектов, могут быть неполными, неточными, беспорядочными или ограниченно полезными.
Фактически, исследование Snowplow показывает, что 88% специалистов по данным на уровне вице-президента или директора утверждают, что большая часть их времени уходит на очистку, поиск и подготовку данных. Многие команды по работе с данными настолько заняты борьбой с неполными или неточными данными, что не могут реализовывать инновационные проекты по работе с данными, создающие ценность.
Кроме того, специалисты, занимающиеся обработкой данных, вынуждены выполнять срочные запросы и другие административные обязанности и поэтому не могут в полной мере использовать свои аналитические способности. В результате этих проблем 63% специалистов по работе с данными называют стресс причиной, по которой они хотят уйти с работы.
Все эти проблемы, с которыми сталкиваются команды по работе с данными, можно уменьшить, если обеспечить наличие инструментов и технологий, позволяющих оптимизировать данные и избежать необходимости тратить много времени на их подготовку. Это, в свою очередь, высвободит время для проектов, направленных на ИИ-трансформацию и продвинутую аналитику с использованием богатых поведенческих данных, которые просты в использовании.
Шаг 3. Внедрение стратегии создания данных
Значительная часть организаций ищет уникальные и инновационные способы анализа поведенческих данных для более эффективного выполнения своей работы. Несмотря на это, многие организации сталкиваются с проблемами, которые могут вызвать ряд болезненных задержек. Все большее разочарование вызывает тот факт, что организации могли бы инвестировать больше средств в правильные технологии. Плохое управление и отсутствие надлежащих технологий только усиливают стресс, с которым сталкиваются команды по работе с данными.
Согласно исследованию Snowplow, только 24% организаций утверждают, что их поведенческие данные централизованы, хорошо управляются и пользуются высоким доверием, а значит большинство людей сталкивается с проблемами управления и доверия. Однако эти разочарования, испытываемые командами по работе с данными, могут быть смягчены путем внедрения стратегии создания данных.
Когда мы говорим о создании данных, то имеем в виду процесс создания высококачественных, контекстуальных поведенческих данных для обеспечения работы искусственного интеллекта и других передовых приложений, работающих с данными. Вместо работы с «выхлопом данных», которая происходит в результате использования SaaS-приложений и инструментов аналитики типа «черный ящик», создание данных позволяет выбирать метрики, которые наилучшим образом отражают потребности организации. Самое замечательное здесь то, что это экономит командам по работе с данными довольно много времени, поскольку постоянно обеспечивает высоконадежный поток данных в режиме реального времени, который развивается вместе с бизнесом.
Даже несмотря на копящееся разочарование и постоянно меняющуюся отрасль, положительным моментом является то, что команды могут использовать создание данных для обеспечения работы ИИ и передовых приложений данных. Согласно недавнему отчету Snowplow, организации, решившие реализовать стратегию создания данных, и могут предоставить командам по работе с данными больше времени для инноваций и лучше раскрыть мощь поведенческих данных.
