Podejmowanie lepszych decyzji dzięki personom Big Data

Dostarczone przez Fundacja katarska

Persona to wyimaginowana postać reprezentująca segment prawdziwych ludzi i jest to komunikatywna technika projektowania mająca na celu lepsze zrozumienie przez użytkownika. Przez kilka dekad użytkowania persony były strukturami danych, statycznymi strukturami, atrybutami użytkownika bez interaktywności. Persona była sposobem na uporządkowanie danych o wyimaginowanej osobie i przedstawienie informacji decydentom. W większości sytuacji nie było to możliwe.

Jak osoby i dane współpracują ze sobą

Wraz z rosnącą ilością danych analitycznych, persony można teraz generować przy użyciu big data i podejść algorytmicznych. Ta integracja person i narzędzi analitycznych oferuje znaczące możliwości przeniesienia person z płaskich plików prezentacji danych do interaktywnych interfejsów dla systemów analitycznych. Te systemy analityczne persony zapewniają zarówno empatyczne połączenie person, jak i racjonalny wgląd w analitykę. Dzięki systemom analizy persona nie jest już statycznym, płaskim plikiem. Zamiast tego są to operacyjne tryby dostępu do danych użytkownika. Połączenie person i analiz sprawia, że ​​wykorzystanie danych użytkownika jest mniej trudne dla osób, które nie mają umiejętności lub chęci do pracy ze złożonymi analizami. Kolejną zaletą systemów analizy osobowości jest to, że można stworzyć setki person opartych na danych, aby odzwierciedlić różne niuanse behawioralne i demograficzne w podstawowej populacji użytkowników.

Podejście persony jako interfejsy oferuje korzyści zarówno z person, jak i systemów analitycznych, a także rozwiązuje wady każdego z nich. Przekształcając zarówno proces tworzenia person, jak i analityki, persony jako interfejsy zapewniają zarówno teoretyczne, jak i praktyczne implikacje między innymi dla projektowania, marketingu, reklamy, opieki zdrowotnej i zasobów ludzkich.

Takie podejście do persona jako interfejsu jest podstawą systemu analizy person, Automatic Persona Generation (APG). Popychając postępy w zakresie konceptualizacji, rozwoju i użytkowania zarówno person, jak i analityki, APG prezentuje wielowarstwową, pełną integrację, zapewniającą trzy poziomy prezentacji danych użytkownika, którymi są a) persona koncepcyjna, b) metryki analityczne i c) podstawowe dane.

APG generuje rzuty person reprezentujących populację użytkowników, przy czym każdy segment ma personę. Opierając się na regularnych odstępach czasu zbierania danych, persony oparte na danych wzbogacają tradycyjną personę o dodatkowe elementy, takie jak lojalność użytkowników, analiza sentymentu i tematy zainteresowań, które są funkcjami wymaganymi przez klientów APG.

Wykorzystując koncepcje projektowania systemów wywiadowczych, APG identyfikuje unikalne wzorce behawioralne interakcji użytkownika z produktami (tj. mogą to być produkty, usługi, treści, funkcje interfejsu itp.), a następnie kojarzy te unikalne wzorce z grupami demograficznymi w oparciu o siłę powiązania z unikalny wzór. Po uzyskaniu zgrupowanej macierzy interakcji stosujemy faktoryzację macierzy lub inne algorytmy do identyfikacji ukrytej interakcji użytkownika. Faktoryzacja macierzy i powiązane algorytmy są szczególnie odpowiednie do zmniejszania wymiarowości dużych zestawów danych poprzez rozróżnianie czynników ukrytych.

Jak działają persony oparte na danych APG

APG wzbogaca segmenty użytkowników generowane przez algorytmy, dodając odpowiednią nazwę, zdjęcie, komentarze w mediach społecznościowych i powiązane atrybuty demograficzne (np. stan cywilny, poziom wykształcenia, zawód itp.) poprzez odpytywanie profili odbiorców znanych platform mediów społecznościowych. APG posiada wewnętrzną bazę danych z metatagami zawierającą tysiące zakupionych zdjęć chronionych prawem autorskim, które są odpowiednie pod względem wieku, płci i pochodzenia etnicznego. System posiada również wewnętrzną bazę danych zawierającą setki tysięcy imion, które są również odpowiednie pod względem wieku, płci i pochodzenia etnicznego. Na przykład dla persony dwudziestokilkuletniej hinduskiej kobiety, APG automatycznie wybiera popularne imię dla kobiet dwadzieścia lat temu w Indiach. Osoby APG oparte na danych są następnie wyświetlane użytkownikom z organizacji za pośrednictwem interaktywnego systemu online.

APG wykorzystuje podstawowe dane użytkownika, na których działają algorytmy systemu, przekształcając te dane w informacje o użytkownikach. Ten wynik przetwarzania algorytmicznego to przydatne metryki i miary dotyczące populacji użytkowników (tj. wartości procentowe, prawdopodobieństwa, wagi itp.) typu, które można zwykle zobaczyć w standardowych pakietach analitycznych branżowych. Wykorzystanie tych praktycznych metryk to kolejny poziom abstrakcji przyjęty przez APG. Rezultatem jest system analizy osobowości zdolny do prezentowania spostrzeżeń użytkownika na różnych poziomach szczegółowości, z poziomami zarówno zintegrowanymi, jak i odpowiednimi do zadania.

Na przykład dyrektorzy wyższego szczebla mogą chcieć uzyskać ogólny widok użytkowników, do których można zastosować persony. Menedżerowie operacyjni mogą chcieć poglądu probabilistycznego, dla którego analiza byłaby odpowiednia. Realizatorzy muszą podjąć bezpośrednie działania użytkownika, takie jak kampania marketingowa, dla której dane indywidualnego użytkownika są bardziej odpowiednie.

Każdy poziom APG można podzielić w następujący sposób:

Poziom koncepcyjny, ludzie. Najwyższy poziom abstrakcji, poziom konceptualny, to zestaw person, które APG generuje z danych przy użyciu metody opisanej powyżej, z domyślną liczbą dziesięciu person. Jednak APG teoretycznie może wygenerować tyle person, ile potrzeba. Persona ma prawie wszystkie typowe atrybuty, które można znaleźć w tradycyjnych płaskich profilach person. Jednak w APG persony jako interfejsy pozwalają na radykalnie zwiększoną interaktywność w wykorzystywaniu person w organizacjach. Interaktywność jest zapewniona w taki sposób, że osoba podejmująca decyzje może zmienić domyślną liczbę, aby wygenerować więcej lub mniej person, przy czym system jest obecnie ustawiony na od pięciu do piętnastu osób. System może umożliwiać wyszukiwanie zestawu person lub wykorzystanie analityki do przewidywania zainteresowań person.

Poziom analizy: wartości procentowe, prawdopodobieństwa i wagi . Na poziomie analitycznym persony APG działają jako interfejsy do podstawowych informacji i danych wykorzystywanych do tworzenia person. Konkretne informacje mogą się nieco różnić w zależności od źródła danych. Mimo to poziom analityczny będzie odzwierciedlał metryki i miary wygenerowane z podstawowych danych użytkownika i stworzy persony. W APG persony zapewniają dostęp do różnych informacji analitycznych za pomocą klikalnych ikon w interfejsie persony. Na przykład APG wyświetla procent całej populacji użytkowników, który reprezentuje dana osoba. Ten analityczny wgląd jest cenny dla decydentów, aby określić, jak ważne jest zaprojektowanie lub opracowanie dla konkretnej persony i pomaga rozwiązać kwestię ważności persony w reprezentowaniu rzeczywistych użytkowników.

Poziom użytkownika: dane indywidualne. Wykorzystując metadane demograficzne z podstawowego algorytmu faktoryzacji, decydenci mogą uzyskać dostęp do określonego poziomu użytkownika (tj. indywidualnego lub zbiorczego) bezpośrednio w APG. Podstawą person i analityki są dane liczbowe użytkowników (w różnych formach).

Implikacje person opartych na danych

Przejście koncepcyjne person z plików płaskich na persony jako interfejsy dla lepszego zrozumienia przez użytkownika otwiera nowe możliwości interakcji między decydentami, osobami i analitykami. Wykorzystując persony oparte na danych osadzone jako interfejsy do systemów analitycznych, decydenci mogą na przykład nasycać systemy analityczne korzyściami person, aby poprzez empatię stworzyć więź psychologiczną między interesariuszami a danymi użytkownika i nadal mieć dostęp do praktycznych numery użytkowników. Istnieje kilka praktycznych implikacji dla menedżerów i praktyków. Mianowicie, persony są teraz wykonalne, ponieważ persony dokładnie odzwierciedlają podstawowe dane użytkownika. Ten aspekt implementacji pełnego stosu nie był wcześniej dostępny ani w personach, ani w analizach.

APG to w pełni funkcjonalny system wdrożony w rzeczywistych organizacjach klienckich. Proszę odwiedź https://persona.qcri.org aby zobaczyć demo.

Ta treść została napisana przez Katarski Instytut Badawczy Informatyki , Hamad Bin Khalifa University, członek Fundacji Kataru. Nie została napisana przez redakcję MIT Technology Review.

ukryć