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Tomar mejores decisiones con personajes de big data
Proporcionado por Fundación Qatar
Una persona es una figura imaginaria que representa un segmento de personas reales y es una técnica de diseño comunicativo destinada a mejorar la comprensión del usuario. A lo largo de varias décadas de uso, las personas eran estructuras de datos, atributos de usuario de marcos estáticos sin interactividad. Una persona era un medio para organizar datos sobre la persona imaginaria y presentar información a los tomadores de decisiones. Esto no era realmente procesable para la mayoría de las situaciones.
Cómo las personas y los datos trabajan juntos
Con el aumento de los datos analíticos, las personas ahora se pueden generar utilizando grandes datos y enfoques algorítmicos. Esta integración de personas y análisis ofrece oportunidades impactantes para cambiar personas de archivos planos de presentación de datos a interfaces interactivas para sistemas de análisis. Estos sistemas de análisis de personas proporcionan tanto la conexión empática de las personas como los conocimientos racionales de los análisis. Con los sistemas de análisis de personas, la persona ya no es un archivo plano y estático. En cambio, son modos operativos de acceder a los datos del usuario. La combinación de personas y análisis también hace que los datos de los usuarios sean menos difíciles de emplear para aquellos que carecen de las habilidades o el deseo de trabajar con análisis complejos. Otra ventaja de los sistemas de análisis de personas es que se pueden crear cientos de personas basadas en datos para reflejar los diversos matices demográficos y de comportamiento en la población de usuarios subyacente.
Un enfoque de personas como interfaces ofrece los beneficios tanto de las personas como de los sistemas analíticos y aborda las deficiencias de cada uno. Al transformar tanto el proceso de creación de personas como de análisis, las personas como interfaces brindan implicaciones teóricas y prácticas para el diseño, el marketing, la publicidad, la atención médica y los recursos humanos, entre otros dominios.
Este enfoque de persona como interfaz es la base del sistema de análisis de personas, Generación automática de personas (APG). Al impulsar los avances en la conceptualización, el desarrollo y el uso de personas y análisis, APG presenta una integración completa de varias capas que ofrece tres niveles de presentación de datos de usuario, que son a) la persona conceptual, b) las métricas analíticas y c) los datos fundacionales.
APG genera elencos de personas que representan a la población de usuarios, y cada segmento tiene una persona. Basándose en intervalos regulares de recopilación de datos, las personas basadas en datos enriquecen la persona tradicional con elementos adicionales, como la lealtad del usuario, el análisis de sentimientos y temas de interés, que son características solicitadas por los clientes de APG.
Aprovechando los conceptos de diseño de sistemas de inteligencia, APG identifica patrones de comportamiento únicos de las interacciones del usuario con los productos (es decir, estos pueden ser productos, servicios, contenido, funciones de interfaz, etc.) y luego asocia estos patrones únicos a grupos demográficos en función de la fuerza de asociación a el patrón único. Después de obtener una matriz de interacción agrupada, aplicamos la factorización de matrices u otros algoritmos para identificar la interacción latente del usuario. La factorización matricial y los algoritmos relacionados son particularmente adecuados para reducir la dimensionalidad de grandes conjuntos de datos mediante el discernimiento de factores latentes.
Cómo funcionan las personas basadas en datos de APG
APG enriquece los segmentos de usuarios producidos por algoritmos al agregar un nombre apropiado, una imagen, comentarios de redes sociales y atributos demográficos relacionados (por ejemplo, estado civil, nivel educativo, ocupación, etc.) al consultar los perfiles de audiencia de plataformas de redes sociales destacadas. APG tiene una base de datos interna con metaetiquetas de miles de fotos con derechos de autor compradas que son apropiadas para la edad, el género y el origen étnico. El sistema también tiene una base de datos interna de cientos de miles de nombres que también son apropiados para la edad, el género y el origen étnico. Por ejemplo, para una persona de una mujer india de unos veinte años, APG selecciona automáticamente un nombre popular para mujeres hace veinte años en la India. Luego, las personas basadas en datos de APG se muestran a los usuarios de la organización a través del sistema interactivo en línea.
APG emplea los datos de usuario fundamentales sobre los que actúan los algoritmos del sistema, transformando estos datos en información sobre los usuarios. Este resultado de procesamiento algorítmico son métricas procesables y medidas sobre la población de usuarios (es decir, porcentajes, probabilidades, pesos, etc.) del tipo que normalmente se vería en los paquetes de análisis estándar de la industria. El empleo de estas métricas procesables es el siguiente nivel de abstracción adoptado por APG. El resultado es un sistema de análisis de personas capaz de presentar información del usuario en diferentes niveles de granularidad, con niveles integrados y apropiados para la tarea.
Por ejemplo, los ejecutivos de nivel C pueden querer una vista de alto nivel de los usuarios para los que se aplicarían las personas. Los gerentes operativos pueden querer una vista probabilística para la cual sería apropiado el análisis. Los implementadores deben realizar una acción directa del usuario, como para una campaña de marketing, para la cual los datos de usuarios individuales son más adecuados.
Cada nivel del APG se puede desglosar de la siguiente manera:
Conceptual level, personas. El nivel más alto de abstracción, el nivel conceptual, es el conjunto de personas que APG genera a partir de los datos utilizando el método descrito anteriormente, con un valor predeterminado de diez personas. Sin embargo, APG teóricamente puede generar tantas personas como sea necesario. La persona tiene casi todos los atributos típicos que se encuentran en los perfiles de persona tradicionales de archivo plano. Sin embargo, en APG, las personas como interfaces permiten una interactividad dramáticamente mayor al aprovechar las personas dentro de las organizaciones. Se proporciona interactividad de tal manera que el tomador de decisiones puede modificar el número predeterminado para generar más o menos personas, con el sistema configurado actualmente para entre cinco y quince personas. El sistema puede permitir buscar un conjunto de personas o aprovechar el análisis para predecir los intereses de las personas.
Nivel de análisis: porcentajes, probabilidades y pesos . En el nivel de análisis, las personas de APG actúan como interfaces para la información y los datos subyacentes que se utilizan para crear las personas. La información específica puede variar un poco según la fuente de datos. Aún así, el nivel de análisis reflejará las métricas y medidas generadas a partir de los datos básicos del usuario y creará las personas. En APG, las personas brindan acceso a la diversa información de análisis a través de íconos en los que se puede hacer clic en la interfaz de persona. Por ejemplo, APG muestra el porcentaje de toda la población de usuarios que representa una persona en particular. Esta información analítica es valiosa para que los responsables de la toma de decisiones determinen la importancia de diseñar o desarrollar para una persona específica y ayuda a abordar el problema de la validez de la persona para representar a los usuarios reales.
Nivel de usuario: datos individuales. Aprovechando los metadatos demográficos del algoritmo de factorización subyacente, los responsables de la toma de decisiones pueden acceder al nivel de usuario específico (es decir, individual o agregado) directamente dentro de APG. Los datos numéricos del usuario (en varias formas) son la base de las personas y el análisis.
Las implicaciones de las personas basadas en datos
El cambio conceptual de personas de archivos planos a personas como interfaces para una mejor comprensión del usuario abre nuevas posibilidades para la interacción entre los tomadores de decisiones, personas y análisis. Al utilizar personas basadas en datos integradas como interfaces para los sistemas analíticos, los tomadores de decisiones pueden, por ejemplo, imbuir los sistemas de análisis con el beneficio de las personas para formar un vínculo psicológico, a través de la empatía, entre las partes interesadas y los datos de los usuarios y aún así tener acceso a la práctica. números de usuario. Hay varias implicaciones prácticas para los gerentes y profesionales. Es decir, las personas ahora son procesables, ya que las personas reflejan con precisión los datos de usuario subyacentes. Este aspecto de implementación de pila completa no ha estado disponible con personas o análisis anteriormente.
APG es un sistema completamente funcional implementado con organizaciones de clientes reales. Por favor visita https://persona.qcri.org para ver una demostración.
Este contenido fue escrito por Instituto de Investigación de Computación de Qatar , Universidad Hamad Bin Khalifa, miembro de la Fundación Qatar. No fue escrito por el equipo editorial de MIT Technology Review.