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La Internet del comportamiento: ¿un avance del marketing o un enigma moral?

Un resumen rápido del IoT: el «Internet de las cosas»

El «Internet de las cosas» fue acuñado por el pionero de la tecnología británico, Kevin Ashton en 1999, definiéndolo como un sistema en el que Internet está conectado al mundo físico mediante la utilización de sensores y etiquetas RFID.

Puedes visualizar el «IoT» como compuesto por dos partes. Primero está la tecnología física y segundo, el análisis de datos. Como ya sabrás, las empresas de todo el mundo ya han aprovechado esta capacidad de capturar datos para mejorar las operaciones internas, la experiencia del cliente y la seguridad del personal.

Crédito a data source

¿Qué es el Internet del comportamiento?

En pocas palabras, el «IoB» tiene que ver con el uso de datos recopilados por el «IoT» para modificar comportamientos y, en última instancia, terminar en un objetivo que se cumple. Por ejemplo: si alguna vez has tenido o conoces a alguien que ha tenido una caja negra en su auto; el proveedor de seguros puede recopilar datos sobre aceleración, frenado y otros factores afectados por el conductor. A su vez, las compañías de seguros pueden usar estos datos para generar cambios y hacer que los conductores estén más seguros en la carretera.

Otro ejemplo:

Música en vivo/estadios: si alguna vez has estado en un concierto, sabrás que durante el intermedio, los bares y los baños se llenan de gente. Mediante el uso de cámaras inteligentes, los propietarios del lugar pueden rastrear la ocupación y el flujo de pisadas. Con estos datos el local puede mostrar tiempos de espera aproximados, beneficiando tanto la experiencia del cliente como la venta de bebidas.

¿Qué separa el Internet del comportamiento del «IoT»?

A pesar de que esta sección trata sobre las diferencias, el Internet del comportamiento, al igual que el «IoT» se compone de Tecnología inteligente y Análisis de datos, estos dos pilares son la base para que las empresas comiencen a comprender el comportamiento de los clientes.

La ciencia del comportamiento es lo que lleva al «IoB» al siguiente nivel. Al rastrear las compras, el reconocimiento facial y mucho más, las empresas pueden comenzar a mapear y predecir comportamientos. Con esta información, las empresas pueden tomar decisiones para influir en sus clientes basándose en datos sólidos.

¡Un ejemplo de esto podría estar en tu cafetería local! Si todos los clientes tienen que esperar en la misma fila, lo que significa que solo se atiende a una persona a la vez, el IoB podría mostrar la cantidad de clientes que se quedan y esperan ser atendidos frente a los clientes que abandonan después de una x cantidad de tiempo. Con esta información, los propietarios del lugar podrían cambiar el plano de distribución de la tienda y crear espacio adicional para hacer fila. Al tener esta solución implementada, los clientes ahora no solo están más contentos por recibir un servicio rápido, sino que los clientes que anteriormente se agitaban ahora están dispuestos a esperar.

Oportunidades de marketing

Es evidente que a medida que los métodos y las habilidades de marketing han cambiado a lo largo de las décadas, las empresas y los especialistas en marketing han tenido que adaptar y dominar estas técnicas, a riesgo de quedarse atrás.

Hoy en día, para aprovechar los montones de datos recopilados por las empresas de «IoT», las empresas deberán comenzar a buscar a aquellos con experiencia en ciencias del comportamiento. Este nuevo rol/equipo se centrará en la comprensión y el cambio de los datos recopilados.

Aquí hay algunos ejemplos de en qué se enfocaría este rol/equipo:

Eficiencia operativa: el «IoB» se puede utilizar para examinar y cambiar las operaciones internas, como la frecuencia con la que el personal se lava las manos y el equipo de uso frecuente. Si esto se combinara con el ejemplo de administración de filas anterior, la cafetería se optimizará para funcionar de manera limpia (protegiendo a los visitantes y al negocio) mientras atiende al doble de clientes.

Ventas registradas frente a pronósticos: como no es raro que las empresas ya utilicen pronósticos de ventas, puedes estar bastante seguro de que esta es un área que solo se volverá más precisa. Aquellos contratados para entender los datos recopilados podrán decir con seguridad cuándo son los picos y los bajos de las ventas diarias. Esto permite a los responsables de la toma de decisiones predecir los mejores momentos para los artículos promocionales, las ofertas de temporada y otros factores que pueden afectar la decisión de compra del cliente.

Otros factores:

Tendencias: el mundo en constante cambio en el que vivimos se ha vuelto impredecible para todos, pero especialmente para aquellos que alguna vez lideraron el camino en tendencias y movimientos, como los diseñadores de moda y las celebridades. Si bien estos tipos todavía tienen mucha influencia dentro de la población en general, las tendencias y los movimientos parecen estar dirigidos y poseídos por grupos.

Este factor será muy importante para quienes trabajan con la ciencia del comportamiento porque si es posible captar una tendencia con la que se pueda identificar rápidamente, entonces atraer a una nueva audiencia es una gran posibilidad.

Riesgos éticos y de privacidad

Siempre que se produzca la recopilación, el uso y la distribución de grandes cantidades de datos, siempre surgirán inquietudes y preguntas. A pesar de que este tipo de manejo de datos se está volviendo cada vez más popular y el nuevo «IoT» se integra con todos los aspectos de la vida, está claro que en el mundo occidental aceptamos rápidamente la tecnología que nos facilita la vida, independientemente de la información personal que tengamos que dar.

Además, a medida que aumenta el grupo de empresas con acceso a la información, también se vuelve cada vez más difícil rastrear, monitorear y regular.

Esto comienza a plantear problemas éticos…

Con la falta de supervisión y regulación (incluso a escala internacional), la seguridad de los datos se convierte en un problema. No solo aumentará la posibilidad de robo de datos por phishing de correo electrónico en los próximos años, sino que las empresas que manejan grandes cantidades de datos se convertirán en objetivos instantáneos para los ciberdelincuentes. Otro problema ético podría surgir con las empresas que recopilan datos sin tener que pedir permiso a las personas. Volviendo al escenario de un seguro de automóvil, todos aceptamos que la información que se nos pide que proporcionemos antes de contratar una póliza es bastante estándar, pero ¿qué pasaría si las compañías de seguros pudieran ver la forma en que interactuamos en las redes sociales como un factor que contribuye al riesgo de tener un accidente?

Entonces, ¿qué sigue?

En una palabra… crecimiento.

Se estima que para el 2025, la cantidad de dispositivos IoT activos a nivel mundial alcanzará los 75 mil millones, por lo poco. Al observar la tasa de adopción de «IoT», podemos predecir con confianza que la tasa no disminuirá en el corto plazo y solo aumentará a medida que la tecnología se desarrolle y se vuelva más barata.

El 50% de los usuarios de teléfonos inteligentes utilizarán criptomonedas en lugar de la banca en línea para realizar compras más seguras. Según un comunicado de prensa de Gartner, esta capacidad brindará oportunidades comerciales para los mercados emergentes de todo el mundo.

La mayor tasa de implementación de tecnología inteligente tendrá un impacto masivo en la cantidad de datos que se capturan. Esto significa que las empresas tendrán que encontrar nuevas soluciones para lidiar con la recopilación y comprensión de los comportamientos rastreados.

Tanto los gobiernos nacionales como los internacionales deberán trabajar juntos para garantizar que el manejo, uso y distribución de datos por parte de corporaciones (públicas)/sectores administrativos (privados) se realice siguiendo un estricto conjunto de reglas, regulaciones y principios. Esto no solo protegerá legalmente a las entidades, sino que también garantizará que la información personal que han recopilado se mantenga increíblemente segura porque, como sabemos, cuantos más datos se tengan, mayor es su valor.

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