El Internet de las Cosas (IoT) es una red de objetos físicos interconectados que recopilan e intercambian información y datos a través de Internet. El IoT está en constante expansión y evolución en el ámbito de su complejidad, es decir, el modo en el que se entrelazan los dispositivos, los cálculos que pueden ser procesados por estos objetos de forma autónoma y los datos que se almacenan en la nube evolucionan de un modo más complejo. La recopilación de datos (BI, Big Data, CDPs, etc.) proporciona información valiosa sobre los comportamientos, intereses y preferencias de los clientes, y a esto se le ha nombrado con el término de Internet del Comportamiento (IoB). El IoB intenta comprender los datos recopilados de la actividad en línea de los usuarios desde una perspectiva de psicología conductual. Busca abordar la cuestión de cómo entender los datos, y cómo aplicar esa comprensión para crear y comercializar nuevos productos, todo ello desde una perspectiva de psicología humana.
El IoB se refiere entonces, a un proceso mediante el cual los datos controlados por el usuario se analizan a través de una perspectiva de psicología conductual. Con los resultados de ese análisis, se informa sobre nuevos enfoques para diseñar una experiencia de usuario (UX), la optimización de la experiencia de búsqueda (SXO), y cómo comercializar los productos finales y servicios ofrecidos por las empresas. Por consiguiente, que una empresa lleve a cabo IoB es técnicamente sencillo, pero complejo psicológicamente. Requiere que se realicen estudios estadísticos que mapeen los hábitos y comportamientos cotidianos sin revelar completamente la privacidad del consumidor por cuestiones éticas y legales.
Además, IoB combina tecnologías existentes que se centran en el individuo directamente como el reconocimiento facial, el seguimiento de ubicación y el Big Data. Es, por tanto, una combinación de tres campos: tecnología, análisis de datos y psicología conductual.
El propósito del IoB es captar, analizar, comprender y dar una respuesta para todo tipo de comportamientos humanos, de manera que permita seguir e interpretar dichos comportamientos de las personas utilizando innovaciones tecnológicas emergentes y desarrollos de algoritmos para el aprendizaje automático. Se monitorean los comportamientos de las personas y se aplican incentivos o desincentivos para influir en ellos para que se desempeñen hacia un conjunto deseado de parámetros operativos. Lo verdaderamente relevante del IoB es que no es solamente descriptivo (analizar el comportamiento), sino proactivo (detecta sobre qué variables psicológicas influir para provocar un determinado resultado).
El IoB influye en la elección del consumidor, pero también rediseña la cadena de valor. Aunque a algunos usuarios les genera desconfianza proporcionar sus datos, muchos otros están satisfechos con hacerlo siempre y cuando les aporte valor añadido, un valor basado en datos. Para las empresas, esto significa poder cambiar su imagen, comercializar productos de manera más eficaz para sus clientes o mejorar el Customer Experience (CX) de un producto o servicio. Hipotéticamente, se puede recopilar información relativa a todas las facetas de la vida del usuario, con el objetivo final de mejorar la eficiencia y la calidad.
Fundamentalmente para que una empresa haga uso de IoB en su departamento de Marketing, son requisitos necesarios los siguientes aspectos. En primer lugar, antes de la creación de la aplicación, es importante imaginar los patrones de interacción y puntos de contacto del usuario. Se les debe involucrar en el proceso de creación, entender sus necesidades, mantener la experiencia de la app unificada y cohesionada, hacer una navegación sencilla y significativa para que la aplicación sea relevante y útil. Una vez la aplicación está en marcha, se debe transmitir su propósito, crear una guía de uso y recompensar mediante la gamificación del CX en la app. Se requiere un engagement sólido con el usuario.
En segundo lugar, se requieren herramientas sólidas como plataformas de soporte multiformato (XML, JSON, PHP, CVS, HTML,etc.), que puedan conectarse a cualquier API, que puedan subir datos a la nube, es decir, las características fundamentales de las plataformas como Google o Facebook. Las plataformas deben permitir la personalización de varios canales, actualizaciones centralizadas que se repliquen, el envío de notificaciones únicas que conviertan a los usuarios en contribuyentes de la personalización de la app, permitir la integración de redes sociales y mantener una interfaz interactiva.
Por último, los datos capturados a través de la aplicación son los que sirven para modelar el comportamiento del usuario. Y a su vez, estos son los datos procesables que se pueden enviar en forma de ventanas emergente y notificaciones al cliente para alentarlos e incentivarlos a adherirse a un comportamiento deseado. Son necesarios análisis para que se pueda extraer información esencial de todos los datos.
A través del Big Data se puede acceder a la información desde múltiples puntos de contacto. Esto permite explorar el CX de principio a fin, se puede conocer dónde comienza el interés del cliente en un producto, su recorrido hasta que compra y la metodología empleada para realizar la compra. Esto aporta la capacidad de crear más puntos de contacto para poder interactuar de forma positiva con el consumidor. Esta personalización es clave para la eficiencia de un servicio. Cuanto más eficaz sea un servicio, más seguirá interactuando el usuario e, incluso, alterará su comportamiento debido a ello.
Los beneficios específicos del IoB son:
- Analizar los hábitos de compra de los clientes en todas las plataformas.
- Estudiar datos previamente inalcanzables sobre cómo los usuarios interactúan con los dispositivos y productos.
- Obtener información más detallada sobre dónde se encuentra un cliente en el proceso de compra.
- Proporcionar notificaciones en un POS en tiempo real y target
- Resolver problemas rápidamente para cerrar ventas y mantener contentos a los consumidores.
