Come gli sviluppi nell'IA e nell'Apprendimento Automatico rimodelleranno l'analisi web?
L'AI e il machine learning (ML) influenzano il processo di analisi web. Stanno spostando la loro funzione da uno strumento di reporting verso capacità predittive. Queste tecnologie consentono l'automazione delle attività, la previsione dei processi e l'identificazione di modelli di comportamento degli utenti difficili da rilevare manualmente durante l'analisi di grandi set di dati.
Caratteristiche principali:
• Rilevamento automatico delle anomalie: Gli algoritmi di rilevamento delle anomalie identificano rapidamente eccezioni tipiche come aumenti e diminuzioni improvvisi del traffico; di conseguenza, notificano agli analisti i potenziali problemi/opportunità.
• Analisi predittiva: I modelli di intelligenza artificiale sono in grado di prevedere il comportamento futuro degli utenti, ad esempio, la probabilità di conversione o il rischio di abbandono da parte degli utenti.
• Personalizzazione avanzata: La tecnica di machine learning può tracciare i percorsi degli utenti, influenzando potenzialmente la pertinenza delle informazioni o dei consigli sui prodotti forniti.
Qual è l'impatto del tracciamento senza cookie sulla raccolta dati e sulla precisione?
La deprecazione di cookie di terze parti sta reindirizzando l'attenzione dai dati di terze parti verso i dati di prima parte e il tracciamento lato server. In altre parole, le aziende raccoglieranno i dati dai propri utenti invece di affidarsi a identificatori di terze parti. Questa azione potrebbe presentare sfide iniziali, evolvendo potenzialmente in un maggiore controllo dei dati, migliori aspettative di accuratezza e una relazione più trasparente con i clienti.
Come si sposterà l'attenzione dalle Sessioni Utente ai Percorsi Utente Individuali?
Le analisi web si stanno allontanando dalle metriche basate sulla sessione o singole (ad esempio, visualizzazioni di pagina per visita) a favore del percorso individuale dell'utente, che comprende interazioni cross-device e multicanale. Il tracciamento degli utenti su diversi dispositivi e vari punti di contatto per un periodo di tempo è l'essenza di questo approccio olistico (le loro interazioni complete con un marchio). Questa transizione fornisce informazioni sul comportamento dei clienti e influisce sul processo dell'imbuto di marketing.
In che modo la legislazione sulla privacy, come il GDPR e il CCPA, sta influenzando il futuro dell'analisi web?
Nuove leggi sulla privacy hanno un impatto significativo sul modo in cui i dati vengono raccolti e gestiti. Queste regole richiedono il consenso dell'utente, l'anonimizzazione dei dati e l'istituzione di quadri di governance, portando collettivamente le aziende a dover cambiare il modo in cui raccolgono e utilizzano le informazioni. Lo spostamento del controllo dei dati verso gli utenti potrebbe spingere le aziende ad adottare pratiche trasparenti.
Considerazioni chiave:
• Fiducia dei clienti: La trasparenza nei metodi di raccolta dei dati può essere associata alla fiducia degli utenti e alla fedeltà al marchio.
• Conformità legale: Mantenere il passo con le leggi sulla privacy, che sono in continua evoluzione, è fondamentale per evitare di pagare multe e danneggiare l'immagine dell'azienda.
• Investimento in tecnologia: Per poter tenere il passo con i cambiamenti nel settore, un'azienda deve disporre di nuovi strumenti di tracciamento e infrastrutture dati, il che significa che l'azienda deve investire in tecnologia.
Come si evolverà l'integrazione dell'analisi web con altre fonti di dati, come CRM e IoT?
Analisi web del futuro saranno così significativamente diversi da non essere più isolati. Oltre a questa integrazione, le connessioni ad altre fonti di dati, come Sistemi CRM e IoT, può essere stabilita per facilitare una prospettiva unificata del cliente. Mentre i set di dati web isolati possono avere un ambito limitato, l'integrazione del comportamento online con le interazioni offline e i dati dei dispositivi connessi fornisce alle aziende una visione più ampia del percorso del cliente, influenzandone potenzialmente il valore.
Conclusione
Le aziende possono esplorare l'uso dell'IA per la segnalazione di eventi passati, la previsione del comportamento degli utenti e la generazione di insight automatizzati. Un tale cambiamento è la trasformazione dall'analisi retrospettiva a un processo strategico proattivo. Questa alterazione, considerata insieme al movimento verso dati proprietari e incentrati sulla privacy, potrebbe influire sulla fiducia degli utenti e presentare una comprensione potenzialmente più ampia di customer journey attraverso i canali.
