Поведенческая аналитика помогает компаниям понимать действия пользователей, изучая, как люди взаимодействуют с веб-сайтами, приложениями или системами, открывая возможности для повышения производительности, безопасности и удобства пользователей.
В чем смысл поведенческой аналитики ?
Поведенческая аналитика — это процесс сбора и анализа данных о поведении пользователей на цифровых платформах . В отличие от традиционной аналитики, фокусирующейся на демографических или общих показателях, поведенческая аналитика изучает закономерности, последовательности и намерения, лежащие в основе каждого действия.
В нем рассматриваются такие вопросы, как:
-
Что делают пользователи после попадания на страницу?
-
Как часто они нажимают на ссылку, прокручивают страницу или прекращают сеанс?
-
Какие функции или пути приводят к конверсиям?
Короче говоря, поведенческая аналитика помогает организациям понять причины действий пользователей , что позволяет принимать более обоснованные решения в маркетинге, дизайне продуктов и кибербезопасности.
Как работает поведенческая аналитика?
Инструменты поведенческой аналитики отслеживают действия пользователя в режиме реального времени, такие как клики, нажатия клавиш, продолжительность сеанса и пути навигации. Эти действия затем анализируются с помощью алгоритмов для выявления тенденций и отклонений.
Вот как это обычно работает:
-
Сбор данных : платформы собирают журналы активности, данные об использовании приложений или поведении браузера.
-
Распознавание образов : машинное обучение определяет типичное и необычное поведение пользователя.
-
Сегментация : пользователи группируются по типу активности или уровню вовлеченности.
-
Генерация аналитических сведений : компании используют эти сведения для оптимизации конверсий или выявления рисков.
Например, если пользователь неоднократно входит в систему с разных устройств или ведет себя необычно быстро, поведенческая аналитика в кибербезопасности может пометить сеанс как подозрительный, помогая предотвратить мошенничество или несанкционированный доступ.
Примеры использования поведенческой аналитики
Поведенческая аналитика широко используется в различных отраслях как для оптимизации бизнеса , так и для обеспечения безопасности :
-
Маркетинг и развитие продукта : понимание пути пользователя, повышение вовлеченности и сокращение оттока.
-
Кибербезопасность : выявляйте подозрительные действия или потенциальные случаи захвата аккаунтов путем анализа поведенческих отклонений.
-
Электронная коммерция : определение моделей покупок и персонализация покупательского опыта.
-
Обнаружение мошенничества : отслеживайте необычную платежную активность или попытки входа в систему.
-
Платформы SaaS : повышение удобства использования продукта и обнаружение поведения автоматизированных ботов.
Хотя поведенческая аналитика повышает эффективность обнаружения мошенничества, иногда она может ошибочно идентифицировать законные действия, особенно когда специалисты управляют несколькими учетными записями в маркетинговых, тестовых или исследовательских целях.
Функция антидетект AdsPower обеспечивает работу каждого браузерного профиля в изолированной среде. Это позволяет сохранять уникальные цифровые идентификаторы и индивидуальные модели поведения, минимизируя пересечение сеансов и снижая риск обнаружения системами анализа поведения.
Часто задаваемые вопросы о поведенческой аналитике
1. Что является примером поведенческого анализа?
Типичным примером является отслеживание того, как пользователи перемещаются по веб-сайту, и определение того, на каком этапе большинство из них останавливаются перед совершением покупки.
2. Как поведенческая аналитика используется в кибербезопасности?
Это помогает выявлять подозрительные действия, такие как входы в систему с новых устройств или быстрое взаимодействие со страницами, характерное для ботов.
Вам также может понадобиться
Полное руководство по проверке отпечатков пальцев
Фингерпринтинг браузера: что это такое, как работает и 19 ключевых примеров