Выход за пределы IoT с IoT
Обзор :
IoB расшифровывается как Internet of Behaviors и является расширением Интернета вещей (IoT). IoB использует собранные данные от клиентов, чтобы влиять на их поведение. Собранные пользовательские данные анализируются с точки зрения поведенческой психологии. IoB связывает технологию с действиями и поведением пользователя по отношению к ней и интерпретирует реакцию. Это комбинация трех областей следующим образом.
- Аналитика данных
- Технологии
- Поведенческая психология
Поведенческую психологию можно разделить на четыре области: общение, решения, эмоции и дополнения. Поведенческая психология и анализ позволили по-новому взглянуть на данные, собранные IoT. IoB может собирать, интегрировать и обрабатывать данные из многих источников, включая данные коммерческих пользователей, государственные учреждения, общественное достояние, социальные сети, данные граждан, обрабатываемые государственным сектором.
Важность IoB в бизнесе:
IoB призван дать существенный импульс развитию индустрии продаж. Организации смогут анализировать прошлые показатели и прогнозировать будущее. Данные, собранные из Интернета вещей, станут основой, на которой организации смогут планировать свое развитие и продажи. Очень важно объединить IoB в стратегию цифрового маркетинга, чтобы в короткие сроки получить максимальное количество довольных пользователей. Государственные и частные организации выиграют, поскольку они получат лучшее понимание своих клиентов. IoB не только влияет на выбор клиентов, но и перестраивает цепочку создания стоимости.
Пример -
Возьмем пример. Uber использует IoT для отслеживания водителей и пассажиров. У них есть опрос, чтобы оценить впечатления пассажиров в конце каждой поездки. Они могут собирать прошлые данные с помощью IoB, и им не нужно проходить этот опрос, поскольку они могут отслеживать поведение водителя, а затем интерпретировать реакцию пассажира и автоматически работать с этой обратной связью. Вот некоторые компании, инвестирующие в IoB.
- АМС
- Сиско
- САП
- Майкрософт
- HP
- IBM
- Делл
- Клаудера
Ключевые преимущества ИБ:
Здесь мы обсудим основные преимущества IoB следующим образом.
- Анализ покупательских привычек клиента на всех платформах.
- Изучите ранее недоступные данные о том, как клиенты взаимодействуют с устройствами и продуктами.
- Соберите более подробную информацию о том, на каком этапе процесса покупки находится клиент.
- Предоставляйте уведомления о точках продаж и целевой рекламе в режиме реального времени.
- Быстро решайте проблемы, чтобы закрыть продажи и оставить пользователей довольными.
- Организации смогут создавать больше точек соприкосновения для позитивного взаимодействия с пользователями.
- Организации также смогут найти новые методы взаимодействия с пользователями, чтобы они могли связаться с организацией на более ранней стадии, чем во время покупки.
- Анализ поведения клиентов в социальных сетях и других платформах об их повседневном образе жизни может быть выполнен с помощью IoB.
- С помощью IoB компании могут отслеживать поведение своих сотрудников и работать над улучшением отношений между работодателем и сотрудником.
Проблемы ИБ:
Здесь мы обсудим проблемы IoB следующим образом.
- Поведенческие данные могут позволить хакерам получить доступ к конфиденциальной информации, которая раскрывает модели поведения потребителей, собирать и продавать коды доступа к собственности, маршруты доставки и банковские коды.
- Уровень доступа IoB трудно контролировать, и поэтому все организации должны осознавать ответственность использования IoB.
Приложения ИБ:
Здесь мы обсудим приложения IoB следующим образом.
- Нетфликс –
Netflix использует информацию о пользователях, чтобы прогнозировать, что им может понравиться или не понравиться. Он дает рекомендации в соответствии с интересами и рейтингами пользователей по конкретному фильму или сериалу. Теперь представьте, что им не нужны ваши прошлые данные, чтобы порекомендовать вам, что смотреть дальше, и они просто собирают ваши поведенческие данные и интерпретируют ваши интересы. Это улучшит пользовательский опыт и выведет вещи на новый уровень. - Страховой сектор –
Страховые компании могут анализировать поведение и интерпретировать, был ли конкретный инцидент несчастным случаем или ошибочным предположением страхователя. Это может предотвратить случаи вождения в нетрезвом виде, случаи вождения в состоянии наркотического опьянения или даже предотвратить вождение автомобиля несовершеннолетними или пожилыми людьми, что может привести к аварии. - COVID-19 пандемия -
С помощью меток или датчиков RFID работодатели могут определить, есть ли какие-либо несоответствия в соблюдении протоколов безопасности. Некоторые рестораны и приложения для доставки еды используют информацию о протоколах, а затем реализуют свои планы. - Платформы социальных сетей –
В настоящее время различные организации используют онлайн-рекламу как способ привлечь своих пользователей. Некоторые платформы социальных сетей, такие как Facebook, используют поведенческие данные для демонстрации рекламы пользователям на своих платформах. Это позволяет брендам связываться со своими потребителями и отслеживать их поведение в отношении этой рекламы с помощью «рейтинга кликов».