¿De qué sirve la recopilación de datos del usuario además de publicar anuncios?

Bueno, este parece ser el lugar más adecuado para esta pregunta.

Todos los sitios web recopilan datos del usuario, algunos solo para uso y personalización, pero la mayoría, como las redes sociales, rastrean cada movimiento en la web, algunas aplicaciones gratuitas en su teléfono escanean mensajes de texto, historial de llamadas, etc.

¿Todos estos sifones de datos son solo para vender su perfil a anunciantes?

Hace un par de días, los desarrolladores de una compañía de productos me preguntaron cómo podían entender por qué los nuevos usuarios abandonaban su sitio web. Mi primera pregunta para ellos fue cómo se veían los perfiles de estos usuarios y cómo eran diferentes de los que se quedaron.

La publicidad es solo la parte superior de un iceberg. Los perfiles de usuario (ya sea rellenados por los propios usuarios o calculados a partir del comportamiento de los usuarios) contienen información sobre:

• categorías de usuarios , es decir, qué tipo de personas tienden a usar su sitio web / producto
• retratos de clientes que pagan , es decir, quién tiene más probabilidades de usar sus servicios pagos
• Rendimiento del componente UX , por ejemplo, cuánto tiempo lleva a las personas encontrar el botón que necesitan
• comparación de rendimiento de acción , por ejemplo, qué fue más eficiente: precio más bajo para un fin de semana o proponer regalos con cada compra, etc.

Por lo tanto, se trata más de mejorar el producto y mejorar la experiencia del usuario en lugar de vender estos datos a los anunciantes.

La mayoría de las empresas no venderán los datos, de ninguna manera a pequeña escala. La mayoría lo usará internamente.

Los datos de seguimiento del usuario son importantes para comprender muchas cosas. Hay pruebas básicas de A / B en las que proporciona diferentes experiencias para ver cuál es más efectivo. Se comprende cómo se utiliza su IU. Categorizar a sus usuarios finales de diferentes maneras por una variedad de razones. Averiguar dónde está su base de usuarios finales y dentro de ese grupo dónde están los usuarios finales importantes. Correlacionar experiencias de usuario con actualizaciones de redes sociales. Averigua qué atraerá a las personas a tu producto y qué los alejará. La lista de posibles proyectos de minería de datos y análisis podría continuar durante días.

El almacenamiento de datos es barato. Si rastrea todo fuera de la puerta, puede averiguar qué desea hacer con esos datos más adelante.

Escanear mensajes de texto es un territorio incompleto cuando no hay una buena razón para ello. Incluso cuando hay una buena razón es territorio incompleto. Me encantaría decir que nadie lo hace, pero ha habido casos en que las grandes empresas lo han hecho y hay muchos casos en los que las aplicaciones sin nombre al menos requieren acceso a ese tipo de datos para la instalación. En general, yo frunzo el ceño ante ese tipo de cosas como consumidor, pero al analista de datos en mí me encantaría ver si puedo construir algo útil a partir de un conjunto de información como esa.

Aquí hay un ejemplo práctico del uso de datos web para algo que no sea publicidad. Distil Networks (descargo de responsabilidad, trabajo allí) utiliza el tráfico de red para determinar si los accesos a la página son de humanos o bots: raspadores, fraude de clics, forma de spam, etc.

Otro ejemplo es parte del trabajo que está haciendo Webtrends. Permiten a los usuarios del sitio crear un modelo para cada visitante para predecir si se irán, comprarán, agregarán al carrito, etc. Luego, en función de la probabilidad de cada acción, puede cambiar la experiencia de los usuarios (por ejemplo, si están a punto de irse) , darles un cupón). Aquí están las diapositivas de una charla de ellos: http://www.oscon.com/oscon2014/public/schedule/detail/34809