Понимание деталей поведения клиента может увеличить рентабельность продаж и маркетинга, но неправильное использование этих данных может быть дорогим и ненужным.
Маркетологи отслеживают поведение пользователей в Интернете с момента появления Всемирной паутины, но по мере того, как приложения, платформы и инструменты становятся все более интеллектуальными с добавлением машинного обучения и ИИ, для анализа становятся доступны более тонкие шаблоны.
Очевидно, что маркетинг - не единственная функция, использующая поведенческую аналитику. Методы используются в других организациях, таких как кибербезопасность и человеческие ресурсы
Как всегда, искусство возможного приводит к потенциальным возможностям и рискам. Когда организации применяют больше типов возможностей отслеживания поведения, они должны убедиться, что то, что они делают, ответственно с нескольких точек зрения.
Правила конфиденциальности, такие как Общее положение ЕС о защите данных (GDPR) и Калифорнийский закон о защите прав потребителей (CCPA), ограничивают сбор и использование данных. В основе обоих лежит право потребителя знать, какие компании собирают данные о них, какие данные они собирают, как данные используются организацией и с кем эти данные передаются. Тем временем появляются другие ограничения и руководящие принципы, такие как законы о распознавании лиц, которые также могут влиять на точность отслеживания поведения.
Более фундаментально, компании должны лучше понять, что они могут сделать с поведенческой аналитикой и что они будут или не будут делать, основываясь на их собственных ценностях
Быстрые технологические инновации, особенно в области машинного обучения и искусственного интеллекта, позволяют применять более сложные формы поведенческого анализа в масштабе. Например, банки и финансовые учреждения традиционно анализируют транзакции клиентов для целей перекрестных продаж, используя структурированные данные. Более современно, они объединяют структурированные и неструктурированные данные, чтобы понять «почему» в дополнение к «что».
«Теперь вопрос не только в том, сколько вы тратите, а в том, почему вы тратите эту сумму там, где вы ее тратите, с кем и почему», - сказал Густаво Парес, генеральный директор провайдера когнитивных услуг NDS Cognitive Labs . «В настоящее время, когда вы используете веб-приложение или чат-бота, мы можем сразу узнать кучу информации [включая] ваш возраст или другую демографическую информацию, такую как доход и часы, в которые вы подключаетесь, чтобы что-то спросить. В этот момент, если мы предоставили правильную кампанию для определенного контекста во времени, это очень эффективно ».
Компании собирают данные о людях и сторонних брокерах, которые могут восполнить пробелы в информации. По словам Парес, можно также определить возраст, образование и происхождение человека, основываясь на том, что он говорит или печатает при общении с чат-ботом.
Найджел Даффи, мировой лидер в области искусственного интеллекта в фирме профессиональных услуг EY, сказал, что адресная реклама и рекомендации по продукту, обе из которых используют поведенческую информацию, имеют тенденцию быть довольно поверхностными. Еще более тревожным является сбор психографической информации с помощью опросов в социальных сетях, которые влияют на выявление (понимание психического состояния человека
«Я думаю, что есть некоторая действительно убедительная литература о потенциале обнаружения аффекта, но я понимаю, что способ, который часто применяется, довольно наивен. Люди делают выводы, которые наука не поддерживает [например,] решая, что кто-то потенциально хороший работник, потому что они много улыбаются или решают, что кому-то нравятся ваши продукты, потому что они много улыбаются », - сказал Даффи.
Для скрининга кандидатов доступны также чат-роботы HR, которые выявляют отклики, раскрывающие поведение, которые дают больше информации о кандидате, чем только резюме и сопроводительное письмо. Кроме того, в отличие от своих коллег-людей, чат-боты могут проверять кандидатов в масштабе 24/7. С точки зрения рентабельности, концепция является убедительным.
С другой стороны, в октябре 2019 года закон Bloomberg сообщил, что Комиссия по равным возможностям при найме на работу (EEOC) расследует как минимум два случая, которые предположительно связаны с незаконной дискриминацией в результате принятия решений, связанных с персоналом, с помощью алгоритма. В ноябре Электронный информационный центр конфиденциальности (EPIC) подал жалобу в Федеральную торговую комиссию (FTC) на поставщика технологий HireVue. В жалобе EPIC заявляет: «Деловая практика HireVue дает результаты, которые являются предвзятыми, недоказуемыми и не воспроизводимыми». [FTC в настоящее время не перечисляет никаких действий FTC с участием Hirevue]
«Люди все чаще задаются вопросом об этих видах приложений и о том, какие этические риски могут быть связаны с ними», - сказал Даффи из EY. «Я думаю, что это та область, в которой как поставщики, так и покупатели должны действительно долго и пристально следить за тем, чтобы определить, какие риски стоят, выгоды и соответствуют ли риски их ценностям».
Парес Даффи и NDS Cognitive Labs согласны с тем, что компаниям необходимо больше думать и заботиться об использовании технологий и закупках, чем в прошлом, из-за машинного обучения и искусственного интеллекта.
«С точки зрения поведенческого анализа, это Гринфилд [возможность]», - сказал Парес. «Мы могли бы проанализировать больше вещей, чем мы можем себе представить сейчас, и нам нужно параллельно развивать и совершенствовать наши процессы с точки зрения того, как привлечь к столу комитеты из HR, из соответствия требованиям, из коммуникаций».
Задача на уровне C-suite заключается в понимании рисков, связанных с AI, которые не учитываются существующими процессами управления и контроля.
«Я думаю, что в целом организации по управлению рисками, вероятно, недостаточно вовлечены в этот разговор», - сказал Даффи из EY. «Я думаю, что есть связь или отношения либо между закупочной организацией, которая покупает эти технологии, либо с организацией по науке о данных или аналитикой, которая может самостоятельно создавать или применять эти технологии. Между этими группами и функциями управления рисками должна быть связь. "
Мудрый вопрос для размышления: как эти отношения выглядят сегодня? Эти обсуждения происходят? У кого они есть? Они правильные люди? Нужно ли обновлять систему управления и контроля? Люди задают правильные вопросы? Кто должен быть ответственным и ответственным за правильные вопросы? Упражнение не академическое, а ответственное.
«Если вы подумаете о тех решениях, которые мы часто пытаемся делегировать AI, у нас есть люди, принимающие эти решения сегодня», - сказал Даффи. «У нас есть управление и контроль над процессом принятия решений человеком, поэтому те же структуры управления и контроля могут быть применены и к ИИ».
В некоторых организациях есть главные сотрудники по этике, которые помогают обеспечить решение этих проблем. Другие могут полагаться на ИТ-директора, но сфера потенциальных проблем, связанных с поведенческим отслеживанием, обычно охватывает несколько функций, которые могут включать некоторую комбинацию правовых аспектов, соответствия требованиям, продаж, маркетинга, управления персоналом и управления рисками.
Важно отметить, что организации должны убедиться, что любые руководящие принципы или правила, которые они устанавливают, соответствуют их корпоративным ценностям. Даффи сказал, что организации в целом не очень зрелы с точки зрения способности эффективно реализовывать ценности компании, когда дело доходит до ИИ
«Я думаю, что есть реальный пробел, и я думаю, что есть несколько моментов. Во-первых, технологическое сообщество должно подумать над этими вопросами немного лучше. Во-вторых, я думаю, что есть важная роль для независимой проверки, потому что если вы не оценивая вашу реализацию ваших ценностей, их очень трудно улучшить », - сказал Даффи из EY. «Если у вас нет независимой проверки этих мер третьей стороной, то их очень трудно реализовать, потому что трудно привлечь людей к ответственности».
Возможности отслеживания поведения будут по-прежнему становиться все более изощренными, и, поскольку они это делают, руководителям организаций целесообразно спросить себя, что они будут делать и чего не будут делать, основываясь на ожиданиях клиентов и заинтересованных сторон, правовых и нормативных требованиях и заявленных ценностях их организации. Охват всего этого требует постоянной бдительности и дискуссий между различными экспертами в данной области на постоянной основе, учитывая динамичный характер технологических инноваций, глобальную конкурентоспособность бизнеса, ожидания заинтересованных сторон, законы и нормативные акты.
