Nesnelerin İnterneti (IOT) ve Davranışların İnterneti (IOB) arasındaki farklar nelerdir?
3.03.2022
Sosyal Medya

Nesnelerin İnterneti (IOT) ve Davranışların İnterneti (IOB) arasındaki farklar nelerdir?

Nesnelerin İnterneti (IoT) teknolojisinin bir uzantısı olan Davranışların İnterneti (IOB), tüketici davranışlarını etkilemek için kullanıcı verilerini davranışsal psikoloji açısından analiz eder. IoB, kullanıcıların teknolojiye yönelik eylem, davranış ve tepkilerini anlamlandırmak için veri bilimi, yapay zeka ve davranışsal psikoloji tekniklerini kullanır.

Yeni teknoloji trendi: Davranışların İnterneti

Davranışların interneti trendi, IoT tarafından toplanan verilerin sakladığı içgörülere yeni bir ışık tutuyor. IoB ticari kullanıcı verileri, devlet kurumları ve sosyal medya dahil olmak üzere birçok kaynaktan topladığı ve işlediği verilerle tüketicilerin davranışlarının ardındaki sebeplerin keşfedilmesini sağlıyor. Ancak IoB verilerin yalnızca kullanıcı davranışlarına anlam kazandıracak şekilde analiz edilmesini değil, aynı zamanda tüketicilerde hangi psikolojik dürtülerin uyandırılması gerektiğini de kapsıyor. IoB, şirketlere tüketicilerinin davranışlarını alakalı mesajlar ve tekliflerle etkilemeleri için etkili bir yol sunuyor.

Davranışların interneti nedir?

Davranışların interneti satış ve pazarlama odaklı bir IoT teknolojisidir. Tüketicilerin ve kullanıcıların davranışlarını analiz ederek, şirketlere faydalı içgörüler sunar. Nesnelerin interneti sensörlerinden toplanan veriler, kuruluşlar için satışlarını planlayabilecekleri bir temel oluşturur. IoB, dijital pazarlama stratejisiyle birlikte düşünüldüğünde şirketlere kısa sürede azami sayıda müşteri kazandırma ve onları memnun etme potansiyeli taşıyor.

Nasıl bir deneyim sunuyor?

Büyük Veri müşteri verilerini birden fazla noktadan erişilebilir hale getirdi. Veri sayesinde müşteri deneyimini baştan sona keşfetmek, müşterinin bir ürüne olan ilgisinin nerede başladığını, satın alma yolculuğunu ve satın alma için kullanılan metodolojiyi bilmek artık mümkün. IoB bu resme tüketicilerin davranışlarının ardındaki sebepleri ortaya çıkararak dahil oluyor. Böylece tüketiciyle olumlu bir şekilde etkileşim kurmak için daha fazla temas noktası oluşturma ve gelişmiş kişiselleştirme yeteneği sunuyor.

Davranışları öngörebilmek mümkün

Müşterilerin daha önce anlam verilemeyen ya da üzerinde durulmayan davranışlarının ardındaki sebepleri ve bu eylemlerin gelecekte doğurabileceği sonuçları ortaya çıkarıyor. Bu sayede kuruluşlar hedef kitlelerini daha önce olmadığı kadar iyi anlayabiliyor. Müşterilerle girilen bu anlamlı etkileşim, değer zincirinin de yeniden tasarlanmasının önünü açıyor.

Davranışların İnterneti teknolojisi nasıl bir dünya vadediyor?

IoB, kurumlara ürün ve hizmetlerini pazarlamak, tekliflerinin kalitesini iyileştirmek, müşteri ve çalışan davranışlarını etkilemek için yeni kabiliyetler kazandırıyor. Yeni nesil nesnelerin interneti cihazlarının yükselişi, davranışları sayılarla anlamaya dayalı IoB trendinin iş dünyasında popülerlik kazanmasını sağlayacağa benziyor.

IoB, kişiselleştirilmiş pazarlamanın yeni boyutlara ulaşmasını sağlayacak heyecan verici bir teknoloji. Tüketiciler giderek daha alakalı ve özel deneyimler beklerken, IoB şirketlere ihtiyaç duydukları içgörüleri bizzat müşterilerin davranışlarından çıkarıyor. Elde edilen veriler üzerinde uygulanan davranışsal analizler, tüketicilerle en iyi etkileşimlerin kurgulanması ve istenen davranışları sergilemelerinin sağlanması için eyleme dönüştürülebilir bilgiler sunuyor. Böylece müşterilerin çok daha cezbedici teklifler elde edeceği bir geleceği hazırlıyor.

Veri madenciliğinde davranış madenciliği çağı

Davranış madenciliği, internet kullanıcılarının çevrimiçi davranış verilerinden operasyonel ve davranışsal kalıpları yakalayan ve analiz eden bir disiplindir. Bilgisayar bilimi, veri madenciliği, makine öğrenimi, sosyal ağ analizi ve diğer ilgili disiplinlerden teorem ve teknikleri birleştirir. Kullanıcı davranışı madenciliği, yalnızca bireysel davranış kalıplarını değil, aynı zamanda kullanıcılar arasındaki etkileşimi ve iletişimi de göz önünde bulundurarak kolektif davranışların da derinlemesine anlaşılmasını sağlar. Kullanıcı verileri sosyal ağlar gibi açık platformların yanı sıra bizzat yazılım geliştiricileri tarafından kendi uygulamalarında da kullanılabilir. Bu sayede kullanıcıların bir yazılım ürününü nasıl kullandıkları ve ondan neler beklediklerine dair önemli içgörüler elde edilebilir.