Tomando mejores decisiones con personas de big data

Una persona es una figura imaginaria que representa a un segmento de personas reales y es una técnica de diseño comunicativo destinada a mejorar la comprensión del usuario. A lo largo de varias décadas de uso, las personas eran estructuras de datos, atributos de usuario de marcos estáticos sin interactividad. Una persona era un medio para organizar datos sobre la persona imaginaria y presentar información a los tomadores de decisiones. Esto no fue realmente procesable en la mayoría de las situaciones.

Cómo las personas y los datos trabajan juntos

Con el aumento de los datos analíticos, ahora se pueden generar personas utilizando macrodatos y enfoques algorítmicos. Esta integración de personas y análisis ofrece oportunidades impactantes para cambiar las personas de archivos planos de presentación de datos a interfaces interactivas para sistemas de análisis. Estos sistemas de análisis de personas proporcionan tanto la conexión empática de las personas como los conocimientos racionales de la analítica. Con los sistemas de análisis de personas, la persona ya no es un archivo plano y estático. En cambio, son modos operativos de acceder a los datos del usuario. La combinación de personas y análisis también hace que los datos del usuario sean menos difíciles de emplear para aquellos que carecen de las habilidades o el deseo de trabajar con análisis complejos. Otra ventaja de los sistemas de análisis de personas es que se pueden crear cientos de personas basadas en datos para reflejar los diversos matices demográficos y de comportamiento en la población de usuarios subyacente.

Un enfoque de “personas como interfaces” ofrece los beneficios tanto de las personas como de los sistemas de análisis y aborda las deficiencias de cada uno.. Al transformar el proceso de creación de personas y análisis, las personas como interfaces brindan implicaciones teóricas y prácticas para el diseño, el marketing, la publicidad, la atención médica y los recursos humanos, entre otros dominios.

Este enfoque de persona como interfaz es la base del sistema de análisis de personas, Automatic Persona Generation (APG). Al impulsar los avances de la conceptualización, el desarrollo y el uso de la persona y el análisis, APG presenta una integración de pila completa de varias capas que ofrece tres niveles de presentación de datos de usuario, que son (a) la persona conceptual, (b) las métricas analíticas y (c) los datos fundamentales.

APG genera elencos de personas que representan a la población de usuarios, y cada segmento tiene una persona. Al basarse en intervalos regulares de recopilación de datos, las personas basadas en datos enriquecen la personalidad tradicional con elementos adicionales, como la lealtad del usuario, el análisis de sentimientos y temas de interés, que son características solicitadas por los clientes de APG.

Aprovechando los conceptos de diseño del sistema de inteligencia, APG identifica patrones de comportamiento únicos de las interacciones del usuario con los productos (es decir, estos pueden ser productos, servicios, contenido, características de la interfaz, etc.) y luego asocia estos patrones únicos a grupos demográficos en función de la fuerza de la asociación para el patrón único. Después de obtener una matriz de interacción agrupada, aplicamos la factorización matricial u otros algoritmos para identificar la interacción del usuario latente. La factorización de matrices y los algoritmos relacionados son particularmente adecuados para reducir la dimensionalidad de grandes conjuntos de datos al discernir factores latentes.

Cómo funcionan las personas basadas en datos de APG

APG enriquece los segmentos de usuarios producidos por algoritmos agregando un nombre apropiado, imagen, comentarios de redes sociales y atributos demográficos relacionados (por ejemplo, estado civil, nivel educativo, ocupación, etc.) mediante la consulta de perfiles de audiencia de plataformas de redes sociales prominentes. APG tiene una base de datos interna con metaetiquetas de miles de fotos compradas con derechos de autor que son apropiadas para la edad, el género y la etnia. El sistema también tiene una base de datos interna de cientos de miles de nombres que también son apropiados para la edad, el sexo y la etnia. Por ejemplo, para una persona de una mujer india de unos veinte años, APG selecciona automáticamente un nombre popular para las mujeres hace veinte años en la India. Las personas basadas en datos de APG se muestran a los usuarios de la organización a través del sistema interactivo en línea.

APG emplea los datos fundamentales del usuario sobre los que actúan los algoritmos del sistema, transformando estos datos en información sobre los usuarios. Este resultado de procesamiento algorítmico son métricas procesables y medidas sobre la población de usuarios (es decir, porcentajes, probabilidades, pesos, etc.) del tipo que normalmente se vería en los paquetes de análisis estándar de la industria. El empleo de estas métricas procesables es el siguiente nivel de abstracción adoptado por APG. El resultado es un sistema de análisis de personas capaz de presentar la información del usuario en diferentes niveles de granularidad, con niveles tanto integrados como apropiados para la tarea.

Por ejemplo, los ejecutivos de nivel C pueden desear una vista de alto nivel de los usuarios para los que serían aplicables las personas. Los gerentes operativos pueden desear una visión probabilística para la cual la analítica sería apropiada. Los implementadores deben tomar una acción directa del usuario, como para una campaña de marketing, para la cual los datos individuales del usuario son más adecuados.

Cada nivel del APG se puede desglosar de la siguiente manera:

Nivel conceptual, personas. El nivel más alto de abstracción, el nivel conceptual, es el conjunto de personas que APG genera a partir de los datos utilizando el método descrito anteriormente, con un valor predeterminado de diez personas. Sin embargo, APG teóricamente puede generar tantas personas como sea necesario. La persona tiene casi todos los atributos típicos que se encuentran en los perfiles de persona tradicionales de archivo plano. Sin embargo, en APG, las personas como interfaces permiten una interactividad drásticamente aumentada para aprovechar las personas dentro de las organizaciones. La interactividad se proporciona de tal manera que el tomador de decisiones puede alterar el número predeterminado para generar más o menos personas, con el sistema configurado actualmente para entre cinco y 15 personas. El sistema puede permitir la búsqueda de un conjunto de personas o aprovechar el análisis para predecir los intereses de las personas.

Nivel de análisis: porcentajes, probabilidades y ponderaciones. A nivel de análisis, las personas de APG actúan como interfaces con la información y los datos subyacentes que se utilizan para crear las personas. La información específica puede variar algo según la fuente de datos. Aún así, el nivel de análisis reflejará las métricas y medidas generadas a partir de los datos fundamentales del usuario y creará las personas. En APG, las personas proporcionan acceso a la diversa información analítica a través de iconos en los que se puede hacer clic en la interfaz de la persona. Por ejemplo, APG muestra el porcentaje de toda la población de usuarios que representa una persona en particular. Esta información analítica es valiosa para que los tomadores de decisiones determinen la importancia de diseñar o desarrollar para una persona específica y ayuda a abordar el problema de la validez de la persona para representar a los usuarios reales.

Nivel de usuario: datos individuales. Aprovechando los metadatos demográficos del algoritmo de factorización subyacente, los responsables de la toma de decisiones pueden acceder al nivel de usuario específico (es decir, individual o agregado) directamente dentro de APG. Los datos numéricos del usuario (en varias formas) son la base de las personas y la analítica.

Las implicaciones de las personas basadas en datos

El cambio conceptual de las personas de archivos planos a personas como interfaces para una mejor comprensión del usuario abre nuevas posibilidades de interacción entre los responsables de la toma de decisiones, las personas y la analítica. Al utilizar personas basadas en datos integradas como interfaces para los sistemas de análisis, los tomadores de decisiones pueden, por ejemplo, imbuir los sistemas de análisis con el beneficio de las personas para formar un vínculo psicológico, a través de la empatía, entre las partes interesadas y los datos del usuario y aún tener acceso a la práctica. números de usuario. Hay varias implicaciones prácticas para gerentes y profesionales. Es decir, las personas ahora son procesables, ya que las personas reflejan con precisión los datos subyacentes del usuario. Este aspecto de implementación de pila completa no ha estado disponible con personas ni con análisis anteriormente.

APG es un sistema completamente funcional implementado con organizaciones de clientes reales. Por favor visita https://persona.qcri.org para ver una demostración.

Este contenido fue escrito por Instituto de Investigación en Computación de Qatar, Universidad Hamad Bin Khalifa, miembro de la Fundación Qatar. No fue escrito por el personal editorial de ..

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