segmentacja behawioralna

Segmentacja behawioralna dzieli odbiorców na podstawie ich rzeczywistych działań, a nie deklarowanych cech.

Segmentacja behawioralna a dane o korzystaniu z usług cyfrowych

Segmentacja behawioralna polega na grupowaniu użytkowników według obserwowanych działań wykonywanych w serwisie internetowym, aplikacji lub systemie obsługi zgłoszeń. Pod uwagę można brać między innymi odwiedzone podstrony, użyte funkcje, wysłane formularze, rozpoczęte i przerwane procesy, częstotliwość wizyt oraz kolejność wykonywania czynności. Taki podział różni się od segmentacji opartej wyłącznie na deklaracjach użytkownika, ponieważ wykorzystuje zapis faktycznych zdarzeń.

W systemie informatycznym pojedyncze działanie jest zwykle zapisywane jako zdarzenie zawierające nazwę akcji, czas jej wystąpienia oraz identyfikator sesji albo użytkownika. Przykładowe zdarzenia to otwarcie strony usługi, kliknięcie numeru telefonu, pobranie instrukcji, utworzenie zgłoszenia lub przejście do formularza kontaktowego. Przy projektowaniu takiego modelu trzeba jednoznacznie zdefiniować nazwy zdarzeń i ich znaczenie, aby późniejsze zestawienia nie łączyły różnych czynności pod jednym, nieprecyzyjnym hasłem.

Jak buduje się grupy na podstawie aktywności

Najprostsza segmentacja behawioralna wykorzystuje reguły logiczne. Można utworzyć grupę osób, które odwiedziły stronę dotyczącą wymiany dysku, lecz nie wysłały formularza, oraz osobną grupę osób, które wysłały zgłoszenie po obejrzeniu cennika. Reguły powinny opierać się na danych dostępnych w systemie, na przykład liczbie zdarzeń, czasie od ostatniej aktywności, typie używanego urządzenia lub etapie obsługi zgłoszenia.

Przy większej liczbie rekordów stosuje się także metody statystyczne, takie jak grupowanie podobnych wektorów cech. Wektor może zawierać między innymi liczbę wizyt, liczbę otwartych stron z określonej kategorii, czas między pierwszą a ostatnią aktywnością oraz informację o wykonaniu konkretnej akcji. Algorytm grupujący nie nadaje grupom znaczenia biznesowego samodzielnie. Po obliczeniu wyników trzeba sprawdzić, jakie zachowania charakteryzują każdy klaster i czy grupy są stabilne po zmianie zakresu danych.

Istotne jest rozdzielenie aktywności rzeczywiście wykonanej od samego wyświetlenia elementu. Założenie, że otwarcie strony oznacza zainteresowanie usługą, może prowadzić do błędnych wniosków, jeśli strona została wczytana automatycznie, odświeżona albo odwiedzona przypadkowo. Wiarygodniejszy model uwzględnia kilka powiązanych zdarzeń, na przykład wejście na stronę, przewinięcie treści, otwarcie danych kontaktowych i wysłanie formularza.

Jakość logów, identyfikatorów i reguł analitycznych

Segmentacja behawioralna jest tak dokładna, jak dane wejściowe. Jeżeli aplikacja zapisuje to samo zdarzenie pod różnymi nazwami, część aktywności zostanie rozdzielona między kilka kategorii. Podobny problem występuje wtedy, gdy zmiana wersji formularza modyfikuje strukturę rekordu bez zachowania zgodności z wcześniejszymi danymi. Dlatego schemat zdarzeń powinien mieć opis pól, ustalone typy wartości oraz wersjonowanie zmian.

Podczas analizy należy kontrolować duplikaty, brakujące wartości i błędne znaczniki czasu. Dwa identyczne wpisy mogą oznaczać podwójne przesłanie formularza, ponowienie żądania po błędzie sieciowym albo wielokrotne zarejestrowanie jednego kliknięcia przez kod interfejsu. Z kolei brak identyfikatora sesji utrudnia odtworzenie kolejności działań. Bez tych kontroli grupa utworzona na podstawie częstotliwości aktywności może zawierać osoby, którym system przypisał zdarzenia wielokrotnie.

Reguły segmentacji powinny być testowane na znanych przypadkach. Jeśli warunek ma oznaczać „użytkownik przeszedł do kontaktu po zapoznaniu się z usługą”, test powinien sprawdzać kolejność zdarzeń, a nie tylko ich jednoczesne wystąpienie w bazie. Warto również rozdzielić dane surowe od tabel wynikowych, aby można było ponownie obliczyć segmenty po poprawieniu błędu w logowaniu. Wynik segmentacji nie jest niezmienną cechą osoby, lecz opisem zachowania w określonym przedziale czasu.

Zastosowanie segmentów w obsłudze napraw laptopów i komputerów

W serwisie komputerowym segmentacja behawioralna może porządkować zgłoszenia według przebiegu kontaktu z klientem. Osobną grupę mogą tworzyć osoby, które przeglądały informacje o problemach z uruchamianiem laptopa, inną osoby zainteresowane wymianą dysku, a jeszcze inną osoby, które rozpoczęły formularz opisu usterki i nie zakończyły go. Taki podział pomaga ustalić, na którym etapie użytkownik potrzebuje dodatkowych informacji, bez przypisywania mu potrzeb wyłącznie na podstawie wieku, lokalizacji lub rodzaju urządzenia.

Praktyczna analiza powinna łączyć zachowanie w serwisie internetowym z rzeczywistym statusem zgłoszenia. Samo kliknięcie w opis czyszczenia układu chłodzenia nie potwierdza, że taka usługa została zamówiona. Dopiero zapis przyjętego zgłoszenia, wykonanej diagnozy albo zaakceptowanej wyceny pozwala odróżnić zainteresowanie informacyjne od faktycznego etapu obsługi. Dzięki temu raport nie miesza ruchu na stronie z liczbą wykonanych napraw i nie tworzy pozornych zależności.

Warszawskie Pogotowie Komputerowe zajmuje się profesjonalną naprawą laptopów, komputerów PC i ich podzespołów, dlatego dane o rodzaju usterki, modelu urządzenia oraz przebiegu zgłoszenia mogą służyć do technicznego porządkowania pracy serwisu. Segment powinien jednak pozostawać opisem zarejestrowanego zachowania lub statusu naprawy, a nie automatyczną diagnozą uszkodzenia. Ostateczne rozpoznanie problemu wymaga sprawdzenia konkretnego urządzenia, jego podzespołów i wyników testów serwisowych.