什么是行为数据?简单说，它就是人和机器的行为。随着数以百万计的联网设备，包括每天都在使用的智能手机、可穿戴设备、家用电器等等，企业现在可以前所未有地获得丰富、细化的行为数据，这些行为数据能够描述人们如何进行越来越多的活动。
想一想吧。基本上我们生活的方方面面现在都有数字连接，从与同事合作或管理应用程序，到我们认识新朋友和恋爱的方式。
但是，收集描述员工、合作伙伴和客户如何在不同的数字平台上参与的数据只是一个开始。今天的组织有一个巨大的机会，可以利用行为数据为产品开发提供信息，提供更多的个性化服务，并以大量的新方式加强服务。因此，对于那些希望利用行为数据力量的人，这里有一些任何企业都可以实施的优秀做法。
谁应该使用行为数据？
行为数据可以成为各行各业洞察力的重要来源。例如，零售商和电子商务市场可以使用行为数据来更好地了解他们的客户如何购买和使用商品，哪些信息会影响他们的决定，以及他们如何比较不同的选择。
同样，媒体公司和流媒体供应商可以创建详细的档案，了解用户在一天中的不同时间如何参与不同的内容，他们对什么最感兴趣，对什么不感兴趣。而B2B SaaS公司可以通过建立潜在组织的不同成员如何试用、学习并最终决定使用他们的技术来增加采用率并减少流失。
行为数据的应用仍在不断扩大，在各种消费者和B2B行业中的使用可能会成熟。
用高质量的行为数据驱动人工智能
行为数据可以细化地描述人们如何做出选择，并捕捉影响这些选择的不同因素，甚至极致的细节。这使它成为人工智能(AI)应用的理想选择，它可以快速分析行为数据，以迅速确定数据驱动决策的最重要的关键因素。
当结合人工智能和行为数据时，企业获得了对客户偏好的新的洞察力，可以通过更好、更个性化的服务积极影响消费者的选择。仅举几个现实生活中的例子，行为数据和人工智能结合起来，可以为线索评分提供动力，优化广告收益，识别和防止欺诈。它还可以使企业改善动态定价，推动有效的促销活动，发现和防止客户流失，甚至最大限度地提高浏览者的购物和全生命周期价值。
使用行为数据，仅仅一个数据集就可以实现无限量的应用，能够更好地了解客户，这可以提高客户的保留率、获取率和终身价值。但是，尽管行为数据可以带来好处，大多数公司并没有有效地使用和收集它。这是为什么呢?
有效地使用行为数据
现在有比以往更大量以及更多种类的数据供企业收集和使用。事实上，庞大的数量可能会让人不知所措。为了处理这个问题，今天许多组织只依靠打包的解决方案，如Google Analytics，来管理他们的行为数据。这种策略的问题是，打包的解决方案被设计为只关注某些行业的特定功能。因此，使用成套解决方案的团队可能会形成狭窄视野，这意味着他们会因为预先设定的关于行为数据描述什么以及应该如何处理和构建它的想法而失去机会。
同样，虽然某些打包的工具在快速和简单的报告方面非常出色，但它们往往不是为了实现不同数据源的整合而出现。这可能意味着组织无法看到全貌，也就无法对整体利润和收入产生有意义的影响。
如果一个组织希望利用人工智能和行为数据来提高他们对客户的理解和互动，他们将需要换挡，专注于收集适合他们特定需求和要求的行为数据。在许多情况下，为了达到这种定制的数据管理水平，企业应该考虑如何利用专门的行为数据平台，对数据的收集和使用提供更大的控制和灵活性。
你应该对管理行为数据的平台有什么期望？
企业通常开始使用行为数据来支持一系列简单的用途，然后随着时间的推移将这些用途发展到专注于更成熟的战略，以推动更好的绩效。随着企业从简单的方法转向更复杂的方法，打包的解决方案变得不那么有效，而行为数据平台的好处变得更加明显。但是，你应该在行为数据平台中寻找什么？
在考虑管理行为数据的平台时，企业可能希望考虑一个能够实时创建、验证和提供高质量行为数据的工具。更重要的是，一个平台还应该提供灵活性，使企业能够随着数据的成熟而发展他们的行为数据--即使用数据来支持更多的用例，并根据不断变化的客户体验来改变每个用例。
如果一个行为数据平台能够保证数据在高水平上的完整性和准确性，也是有帮助的。获得更丰富、结构更好的数据将使企业能够使用人工智能模型获得更多预测能力。
举例来说，考虑营销人员如何绘制客户旅程以优化广告支出。一开始，企业可能想使用一个打包的解决方案来线性追踪客户在网站上的最后一次和第一次接触，这足够简单。但是，随着时间的推移，企业可能希望了解不同渠道的不同活动如何相互配合，以增加销售的机会。要做到这一点，企业必须了解跨越在线、离线和许多不同渠道的完整客户旅程，包括每个潜在客户的广告互动和曝光，以及各种算法如何共同发挥作用。通过使用行为数据平台，数据可以以一致的、合适的方式结构化和格式化，以输入到不同的模型中，进行这种分析。
同样，如果行为数据平台能提供丰富的、细化的、用户级别的数据，则可能有助于用户定位。这种类型的数据将提供错综复杂的细节，不仅仅是用户参与了哪些内容和产品，还包括用户参与的深度和他们在什么情况下做出的决定。然后，更详细的信息可以被输入机器学习(ML)模型，对某些用户感兴趣的内容、产品和促销活动做出更准确和及时的预测。
面向未来的行为数据
过去，拥有最好产品的公司将是市场上的赢家。在今天的数字世界中，情况并非如此，组织往往在客户理解和他们的数据分析方法上进行竞争，以达到目的。行为数据加上人工智能和ML应用是在这种环境中获胜的关键，通过将最适合自己公司的行为数据平台纳入规划，组织从根本上提高他们的成功机会，获得更好的客户关系。
