Internet of Behaviour (IoB) là gì?
Internet of Things (IoT) là một mạng lưới các đối tượng vật lý được kết nối với nhau nhằm thu thập và trao đổi thông tin và dữ liệu qua Internet. IoT liên tục mở rộng và phát triển mức độ phức tạp của các phương thức hoạt động, các phép tính và dữ liệu được lưu trữ trên đám mây có thể được xử lý một cách tự động.
Internet of Behaviour (IoB) là thu thập dữ liệu (BI, Big Data, CDP, v.v.) và cung cấp thông tin có giá trị về hành vi và sở thích của khách hàng. IoB cố gắng thấu hiểu dữ liệu được thu thập từ hoạt động trực tuyến của người dùng qua góc độ tâm lý học hành vi. IoB tìm cách giải quyết câu hỏi làm thế nào để đọc hiểu dữ liệu và làm thế nào để áp dụng sự hiểu biết đó để tạo ra và tiếp thị các sản phẩm mới, mọi yếu tố của IoB đều từ góc độ tâm lý con người.
Sau đó, IoB sẽ xử lý theo quy trình mà dữ liệu do người dùng kiểm soát được phân tích thông qua quan điểm tâm lý học hành vi. Với kết quả phân tích đó, IoB cung cấp các cách tiếp cận mới để thiết kế trải nghiệm người dùng (UX), tối ưu hóa trải nghiệm tìm kiếm (SXO) và đưa ra phương thức tiếp thị các sản phẩm, dịch vụ doanh nghiệp cung cấp. Do đó, để một công ty tiến hành giải pháp IoB thì đơn giản về mặt kỹ thuật nhưng lại phức tạp về mặt tâm lý. Vì IoB yêu cầu thực hiện các loại nghiên cứu thống kê để lập bản đồ các thói quen và hành vi hàng ngày mà không tiết lộ đầy đủ quyền riêng tư của người tiêu dùng vì các lý do về mặt đạo đức và pháp lý.
Ngoài ra, IoB kết hợp các công nghệ hiện có tập trung trực tiếp vào cá nhân như nhận dạng khuôn mặt, theo dõi vị trí và Big Data. Do đó, IoB là sự kết hợp của ba lĩnh vực: công nghệ, phân tích dữ liệu và tâm lý học hành vi.
IoB có ý nghĩa và đóng góp gì?
Mục đích của IoB là nắm bắt, phân tích, thấu hiểu và phản hồi tất cả các loại hành vi của con người bằng cách sử dụng các cải tiến công nghệ mới nổi và sự phát triển trong thuật toán máy học. IoB không chỉ mang tính mô tả (phân tích hành vi) mà còn mang tính chủ động (phát hiện những biến số trong tâm lý hành vi con người).
IoB ảnh hưởng đến sự lựa chọn của người tiêu dùng nhưng nó cũng thiết kế ra các chuỗi giá trị mới. Trong khi một số người dùng cảnh giác với việc phải cung cấp dữ liệu cá nhân của họ, nhiều người khác rất vui khi làm như vậy miễn là điều đó tăng thêm giá trị. Đối với các doanh nghiệp sử dụng giải pháp IoB sẽ giúp thay đổi hình ảnh thương hiệu, tiếp thị sản phẩm hiệu quả hơn cho khách hàng hoặc cải thiện Trải nghiệm khách hàng (CX) trên một sản phẩm hoặc dịch vụ. Về mặt giả thuyết, thông tin có thể được thu thập trên tất cả các khía cạnh trong cuộc sống của người dùng với mục tiêu cuối cùng là cải thiện hiệu quả và chất lượng.
Về cơ bản, để một doanh nghiệp sử dụng giải pháp IoB trong bộ phận tiếp thị thì các khía cạnh sau đây là những yêu cầu cần thiết.
Đầu tiên, điều quan trọng trước khi tạo ứng dụng là phải hình dung các mô hình tương tác và điểm tiếp xúc của người dùng. Cho họ tham gia vào quá trình để thấu hiểu nhu cầu của họ, giữ cho trải nghiệm ứng dụng được thống nhất và gắn kết sao cho việc điều hướng trở nên đơn giản và có ý nghĩa giúp cho ứng dụng hữu ích với đối tượng đang được trải nghiệm.
Sau khi ứng dụng bắt đầu và chạy, hãy truyền đạt mục đích, tạo hướng dẫn người dùng và phần thưởng quà tặng bằng cách đổi CX trong ứng dụng.
Thứ hai, cần có các công cụ vững chắc như nền tảng hỗ trợ đa định dạng (XML, JSON, PHP, CVS, HTML, v.v.), có thể kết nối với bất kỳ API nào, ngoài ra còn có thể tải dữ liệu lên đám mây tức là các tính năng cơ bản của nền tảng như Google hoặc Facebook. Các nền tảng phải cho phép cá nhân hóa đa kênh, các bản cập nhật tập trung được nhân rộng, gửi các thông báo duy nhất biến người dùng thành những người đóng góp vào việc cá nhân hóa ứng dụng, cho phép tích hợp phương tiện truyền thông xã hội và duy trì giao diện tương tác.
Cuối cùng, dữ liệu được thu thập thông qua ứng dụng sẽ phục vụ cho việc lập mô hình hành vi của người dùng. Và ngược lại, đây là dữ liệu hành động có thể được gửi dưới dạng cửa sổ thông báo cho khách hàng để khuyến khích họ. Phân tích là cần thiết để các dạng thông tin thiết yếu có thể được trích xuất từ tất cả dữ liệu.
Giá trị của IoB và việc sử dụng chuẩn mực
Thông qua Big Data, thông tin có thể được truy cập từ nhiều điểm tiếp xúc. Điều này giúp doanh nghiệp có thể khám phá CX từ đầu đến cuối, biết sở thích của khách hàng đối với một sản phẩm bắt đầu từ đâu, hành trình mua hàng của họ và phương pháp được sử dụng để mua hàng. Điều này cung cấp khả năng tạo ra nhiều điểm tiếp xúc hơn để tương tác tích cực với người tiêu dùng. Phương thức cá nhân hóa này là chìa khóa quyết định sự hiệu quả của một dịch vụ. Dịch vụ càng chất lượng thì càng có nhiều người dùng tiếp tục tương tác và kết quả là thậm chí thay đổi hành vi của họ.
Các lợi ích cụ thể của IoB
- Phân tích thói quen mua hàng của khách hàng trên tất cả các nền tảng
- Nghiên cứu dữ liệu không hoàn thành trong lịch sử về cách người dùng tương tác với thiết bị và sản phẩm
- Có được thông tin chi tiết hơn về vị trí của khách hàng trong quá trình mua hàng
- Cung cấp thông báo và nhắm mục tiêu POS theo thời gian thực
- Giải quyết các vấn đề một cách nhanh chóng để chốt doanh số, giữ sự hài lòng của khách hàng
IoB phải đối mặt về cách dữ liệu được thu thập, lưu trữ và sử dụng. Mức độ truy cập rất khó kiểm soát và do đó tất cả các công ty cần phải nhận thức được trách nhiệm của việc sử dụng giải pháp IoB. Google, Facebook hoặc Amazon tiếp tục mua phần mềm có khả năng đưa người dùng từ một ứng dụng đến toàn bộ hệ sinh thái trực tuyến mà họ không hề hay biết. Điều này dẫn đến những rủi ro pháp lý và bảo mật đáng kể đối với quyền riêng tư.
Dữ liệu hành vi có thể cho phép tội phạm mạng truy cập tiết lộ dữ liệu nhạy cảm của khách hàng, thu thập và bán mã, mật khẩu truy cập tài sản, tuyến đường giao hàng và thậm chí cả mã, mật khẩu ngân hàng. Những tội phạm mạng này có thể đưa lừa đảo lên một cấp độ cao hơn bằng cách tạo ra các trò gian lận tinh vi, phù hợp với thói quen của người dùng cá nhân và do đó tối đa hóa khả năng người dùng bị lừa. Do đó, điều quan trọng là phải có một nền tảng an toàn, lưu trữ và thực thi dữ liệu bằng việc sử dụng các công cụ như Điện toán bí mật, mã hóa E2E hoặc các công cụ SDP.
Nghiên cứu điển hình
Không khó để các công ty liên kết điện thoại di động với máy tính xách tay, với trợ lý giọng nói, với ngôi nhà thông minh hoặc với phương tiện của họ. Nghiên cứu tiếp thị từ Google, Facebook hay Amazon ngày càng trở nên toàn diện hơn. Các thuật toán của các công ty này được cấu hình để họ có thể đoán trước được mong muốn và hành vi của khách hàng. Lĩnh vực B2B đang phát triển nhanh hơn B2C trong IoB nhưng chỉ là vấn đề thời gian trước khi nó trở nên phổ biến.
Ví dụ, công ty phần mềm BMC đã phát triển một ứng dụng sức khỏe cho điện thoại thông minh để theo dõi chế độ ăn uống, mô hình giấc ngủ, nhịp tim hoặc lượng đường trong máu. Ứng dụng có thể cảnh báo các tình huống bất lợi đối với sức khỏe của người dùng và đề xuất các sửa đổi hành vi để đạt được kết quả tích cực hơn. Health Passport (với các ứng dụng như Aarogya Setu ở Ấn Độ và The Health Code ở Trung Quốc) và Social Distancing Technologies là những đối tác trong công nghệ y tế mới nổi này.
Ví dụ, liên quan đến giao thông vận tải, Uber sử dụng dữ liệu IoT về tài xế, vị trí và sở thích của hành khách để phát minh lại CX. Ngoài ra, các công ty lớn, chẳng hạn như Ford, đã tham gia cùng các công ty khởi nghiệp khác, chẳng hạn như Argo AI, để thiết kế những chiếc xe tự hành có thể thay đổi hành vi của họ ở mỗi thành phố dựa trên lưu lượng xe cộ, người đi bộ, xe đạp và xe tay ga.
Một công ty phần mềm khác, GBKSOFT, đã thực hiện một dự án cũng triển khai khái niệm IoB. Bản chất của dự án là giúp người chơi gôn cải thiện kỹ năng chơi của họ với sự trợ giúp của ứng dụng di động và theo dõi các thiết bị đeo được, cụ thể là điều chỉnh kỹ thuật đánh bóng hiện có và học các kỹ thuật mới. Sử dụng thiết bị cầm tay kết nối với điện thoại di động, mỗi cú đánh vào bóng gôn sẽ được ghi lại trong ứng dụng và phân tích (lực đánh, quỹ đạo, góc, v.v.). Do đó, người chơi có thể nhìn thấy lỗi của họ và nhận được các khuyến nghị trực quan về cách cải thiện cú đánh và cú đánh của họ.
Kết luận
Thử nghiệm A / B, phân tích SWOT và nhiều kỹ thuật công nghệ khác đã giúp các công ty trong nhiều năm xây dựng chiến lược tiếp thị và sản phẩm của họ để tạo ra và quảng bá mà người dùng muốn mua. IoB sẽ đưa xu hướng này lên cấp độ tiếp theo và được thiết lập để tạo ra động lực đáng kể trong sự phát triển của ngành bán hàng. Theo Gatner, công nghệ này có thể vẫn còn sơ khai, nhưng đến cuối năm 2025, hơn 50% dân số thế giới sẽ tiếp xúc với ít nhất một chương trình IoB, từ chính phủ hoặc công ty tư nhân.
Vì lý do này, điều cần thiết là phải cân bằng giữa các dịch vụ được cá nhân hóa và tính xâm nhập để tránh phản ứng bất lợi của người tiêu dùng. Bất kỳ công ty nào chọn áp dụng phương pháp tiếp cận IoB cho các chiến lược của mình phải đảm bảo rằng họ có bảo mật mạng mạnh mẽ để bảo vệ tất cả dữ liệu nhạy cảm đó.
Dữ liệu do IoT thu thập được tận dụng với công nghệ IoB có thể được sử dụng để bán, nhưng đó không phải là tất cả quảng cáo được nhắm mục tiêu. Các tổ chức sẽ có thể kiểm tra, chẳng hạn như hiệu quả của các chiến dịch của họ, cả thương mại và phi lợi nhuận. Ngoài ra, các nhà cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe có thể đo lường các nỗ lực kích hoạt và tham gia của bệnh nhân. Tóm lại, danh mục các ứng dụng của nó đã rất rộng rãi, nhưng sẽ tiếp tục mở rộng khi nó được thiết lập trong xã hội
-----------------------
MATE Technology JSC - Transforming Together
Website: https://mate.com.vn/
Hotline: 0981 632 626
Address: 301 Nguyen Trai, Thanh Xuan Trung, Hanoi