¿Cómo los avances en IA y aprendizaje automático remodelarán la analítica web?
La IA y el aprendizaje automático (ML) impactan el proceso de analíticas web. Está cambiando su función de una herramienta de informes hacia capacidades predictivas. Estas tecnologías permiten la automatización de tareas, la predicción de procesos y la identificación de patrones de comportamiento de usuario que son difíciles de detectar manualmente al analizar grandes conjuntos de datos.
Características principales:
• Detección automática de anomalías: Los algoritmos de detección de anomalías identifican rápidamente excepciones típicas, como aumentos y disminuciones repentinas en el tráfico; en consecuencia, notifican a los analistas sobre los posibles problemas/oportunidades.
• Análisis predictivo: Los modelos de IA son capaces de predecir el comportamiento futuro del usuario, por ejemplo, la probabilidad de conversión o el riesgo de rotación de usuarios.
• Personalización mejorada: La técnica de aprendizaje automático puede rastrear las rutas del usuario, influyendo potencialmente en la relevancia de la información o las recomendaciones de productos proporcionadas.
¿Cuál es el impacto del seguimiento sin cookies en la recopilación y precisión de datos?
La descontinuación de las cookies de terceros está reorientando el enfoque de los datos de terceros hacia los datos propios y el seguimiento del lado del servidor. En otras palabras, las empresas recopilarán los datos de sus usuarios en lugar de depender de identificadores de terceros. Esta acción puede presentar desafíos iniciales, pudiendo derivar en un mayor control de los datos, expectativas de precisión mejorada y una relación con el cliente más transparente.
¿Cómo cambiará el enfoque de las Sesiones de Usuario a los Recorridos Individuales del Usuario?
El análisis web se está alejando de las métricas basadas en sesiones o métricas únicas (por ejemplo, páginas vistas por visita) en favor del recorrido individual del usuario, que abarca interacciones multidispositivo y multicanal. El seguimiento de los usuarios a través de diferentes dispositivos y varios puntos de contacto durante un período de tiempo es la esencia de este enfoque holístico (sus interacciones completas con una marca). Esta transición proporciona una visión del comportamiento del cliente y afecta el proceso del embudo de marketing.
¿Cómo está influyendo la legislación de privacidad, como GDPR y CCPA, en el futuro del análisis web?
Nuevas leyes de privacidad tienen un impacto significativo en la forma en que se recopilan y gestionan los datos. Estas reglas exigen el consentimiento del usuario, la anonimización de datos y el establecimiento de marcos de gobernanza, lo que en conjunto lleva a que las empresas tengan que cambiar la forma en que recopilan y utilizan la información. El traspaso del control de los datos a los usuarios puede impulsar a las empresas a adoptar prácticas transparentes.
Consideraciones clave:
• Confianza del cliente: La transparencia en los métodos de recopilación de datos puede asociarse con la confianza del usuario y la lealtad a la marca.
• Cumplimiento legal: Mantenerse al día con las leyes de privacidad, que están en constante cambio, es crucial para evitar pagar multas y dañar la imagen de la empresa.
• Inversión en tecnología: Para poder seguir el ritmo de los cambios en la industria, una empresa necesita tener nuevas herramientas de seguimiento e infraestructura de datos, lo que significa que la empresa necesita invertir en tecnología.
¿Cómo evolucionará la integración del análisis web con otras fuentes de datos, como CRM e IoT?
Analítica web del futuro serán tan significativamente diferentes que ya no estarán aislados. Además de esta integración, las conexiones a otras fuentes de datos, como Sistemas CRM y la IoT, puede establecerse para facilitar una perspectiva unificada del cliente. Aunque los conjuntos de datos web aislados pueden tener un alcance restringido, la integración del comportamiento en línea con las interacciones fuera de línea y los datos de dispositivos conectados proporciona a las empresas una visión más amplia del recorrido del cliente, lo que podría afectar su valor.
Conclusión
Las empresas pueden explorar el uso de la IA para informar sobre eventos pasados, pronosticar el comportamiento del usuario y generar insights automatizados. Dicho cambio es la transformación del análisis retrospectivo a un proceso estratégico con visión de futuro. Esta alteración, considerada en conjunto con el movimiento hacia datos propios y centrados en la privacidad, puede afectar la confianza del usuario y presentar una comprensión potencialmente más amplia de el recorrido del cliente a través de los canales.
