Internet del comportamiento: comprender la próxima frontera digital

Empresas de todo el mundo hacen todo lo que está a su alcance para conocer a sus clientes, sus preferencias de compra, patrones de compra futuros y tendencias.

Con esta información, pueden optimizar eficientemente sus estrategias comerciales y preparar sus empresas para un éxito sin precedentes. Internet of Behavior (IoB) les ayuda a lograr precisamente eso: la capacidad de comprender el comportamiento humano y los patrones de comportamiento para obtener ganancias.

¿Se ha vuelto tan importante la Internet del Comportamiento que se espera que crezca un 23,6 por ciento entre 2023 y 2030? La tecnología está valorada actualmente en 369.250 millones de dólares.

Descrito por primera vez por el profesor Göte Nyman de la Universidad de Helsinki en 2012, Internet del comportamiento es una aplicación de IoT ampliada para aprovechar al máximo las ciencias del comportamiento y el análisis de datos. Por tanto, es fundamental que nos familiaricemos con el impacto de la tecnología IoB en todo tipo de industrias.

¿Qué es el Internet del Comportamiento?

Internet of Behavior es un sistema construido sobre Internet, sensores y procesadores. Fue desarrollado para procesar datos recopilados a través de dispositivos nodales para influir en el comportamiento humano.

IoB también se puede definir como un concepto que funciona de manera coherente cuando el análisis de datos, el análisis del comportamiento, la tecnología y la psicología humana trabajan juntos.

Incluso se puede argumentar que IoB es una extensión natural de IoT porque recopila datos que pueden procesarse, analizarse y, en última instancia, aplicarse para ayudar a las personas a tomar decisiones comerciales informadas. En otras palabras, las aplicaciones de IoT basadas en el rendimiento suelen estar habilitadas para IoB.

Componentes de Internet del comportamiento

• Recopilación de datos: un sistema IoB funciona con datos. Para recopilar datos de comportamiento, el sistema necesita acceso a dispositivos o redes nodales, como dispositivos IoT, redes sociales, servicios de seguimiento de ubicación, dispositivos biométricos y más. Algunos de los datos recopilados son:
  • Metadatos
  • Hábitos de compra y gasto.
  • Información biométrica
  • Interacciones de ventas y atención al cliente
  • Interacciones en redes sociales
  • Ubicación y acciones específicas de la ubicación
  • Datos de Internet de las cosas
• Análisis de datos: una vez que se recopilan los datos, pasan por programas analíticos avanzados y modelos de interpretación de datos impulsados ​​por inteligencia artificial y algoritmos de aprendizaje automático. Los datos se procesan y analizan para proporcionar información sobre el comportamiento humano.
• Intervención conductual: las empresas pueden comprender los cambios en los patrones de comportamiento de los clientes y descifrar el razonamiento detrás de las decisiones de los clientes. Además, la analítica se puede utilizar para desarrollar perfiles de usuario detallados y mejores estrategias de experiencia del cliente y lograr mayores ganancias.

Aplicaciones del Internet del Comportamiento

Para ayudarlo a comprender mejor las aplicaciones del mundo real de los sistemas de Internet del comportamiento, hemos reunido algunas de las implementaciones más recientes y notables de la tecnología.

Análisis de marketing y comportamiento del cliente.

• Marketing personalizado: las empresas modernas dependen de la personalización para desarrollar mejores estrategias de marketing. Con IoB, las empresas pueden rastrear los cambios en los patrones de comportamiento de los clientes y utilizar datos de los consumidores relacionados con sus hábitos de compra, gustos y disgustos para crear campañas de marketing, productos, servicios y contenidos personalizados.
• Análisis predictivo: con IoB, las empresas pueden adelantarse a las tendencias futuras y mejorar las estrategias de productos y marketing, ya que permite el análisis predictivo. El análisis predictivo basado en IoB puede ayudar a las empresas a aumentar la eficiencia y la productividad al automatizar tareas rutinarias e identificar patrones no tan evidentes en el comportamiento de los clientes.

Por ejemplo, las empresas de comercio electrónico como Amazon utilizan análisis predictivos recopilando información como historial de compras, historial de navegación, sesiones promedio y más para recomendar los productos correctos en el momento adecuado.

• Lealtad del cliente: los modelos IoB pueden rastrear estratégicamente la satisfacción del cliente y permitir a las empresas identificar cambios en los niveles de satisfacción. Al ayudar con el análisis predictivo, las empresas pueden utilizar IoB para identificar tempranamente problemas relacionados con la CX y reducir la tasa de rotación.

Gestión de la salud y el estilo de vida.

• Monitorización de pacientes: IoB ha revolucionado la atención sanitaria al implementar con éxito el concepto de monitorización remota de pacientes. Ahora, los proveedores de atención médica pueden monitorear de cerca la recuperación de un paciente a través de dispositivos inteligentes que rastrean parámetros de salud clave. No sólo eso, sino que también pueden recopilar información relacionada con el cumplimiento de la medicación, las elecciones de estilo de vida y otros factores que contribuyen a la salud de una persona.
• Atención preventiva: Más vale prevenir que curar. Gracias a IoB, las personas y los proveedores de atención médica pueden acceder fácilmente a los datos recopilados a través de dispositivos inteligentes, como el Apple Watch, para monitorear ciertas vulnerabilidades o riesgos relacionados con la salud y sugerir medidas preventivas.
• Salud mental: los sistemas IoB se pueden programar para rastrear los patrones de sueño, las actividades físicas, los niveles de estrés y los patrones recurrentes de salud mental de un paciente con el fin de proporcionar intervenciones de salud mental personalizadas. Con IoB, los terapeutas ahora pueden confiar en los datos para elaborar planes de tratamiento personalizados y exitosos basados ​​en las necesidades cambiantes.

Ciudades inteligentes y desarrollo urbano

• Gestión del tráfico: con una serie de sensores sensibles al calor, la humedad y el movimiento instalados en ubicaciones clave, el departamento de tráfico puede monitorear datos relacionados con el clima y la congestión del tráfico. Puede utilizar fuentes de datos en tiempo real para crear desvíos y regular la intensidad del semáforo para una gestión eficaz del semáforo.
• Gestión de residuos: IoB permite la gestión inteligente de residuos a través de sensores RFID ultrasónicos, basados ​​en proximidad y con detección de peso instalados en contenedores que pueden ayudar a los equipos de gestión de residuos a evaluar los niveles y determinar si los conductores de camiones (equipados con lectores RFID y GPS) pueden o no detenerse para recoger residuos. Esto permite optimizar el desvío de camiones en tiempo real, lo que puede ayudar a reducir las ineficiencias operativas en la recolección de residuos.
• Seguridad pública: IoB brinda a las autoridades una ventaja sobre los delincuentes porque los sensores y cámaras de vigilancia (dispositivos IoT) instalados en lugares públicos pueden recopilar datos para brindarles monitoreo en tiempo real. El sistema IoB se puede integrar con sistemas de alarma para mejorar la capacidad de las autoridades para identificar amenazas potenciales y responder a emergencias.

Aplicaciones industriales y fabricación

• Seguridad en el lugar de trabajo: muchas industrias, especialmente la manufacturera, se benefician de las aplicaciones IoB porque la tecnología ayuda a mantener la seguridad en el lugar de trabajo al monitorear constantemente la actividad de las máquinas y el comportamiento de los empleados. Esto les ayuda a identificar prácticas inseguras y notificar a los trabajadores sobre posibles accidentes. Si siguen los estándares, los equipos pueden tomar medidas oportunas e informar la capacitación sobre seguridad en el lugar de trabajo.
• Control de calidad: los controles de calidad se pueden mejorar con la ayuda de sensores que rastrean los factores que conducen a la fabricación de productos deficientes. Las empresas pueden confiar en IoB y monitorear los patrones de fallas de control de calidad durante un período de tiempo, lo que les permite tomar las medidas necesarias para mejorar las operaciones comerciales. Además, pueden realizar un seguimiento del desempeño de los empleados para identificar áreas que necesitan mejorar.
• Gestión de la cadena de suministro: las empresas pueden reducir significativamente los costos operativos y el costo general de fabricación de un producto utilizando IoB para optimizar la gestión de la cadena de suministro. Se puede realizar un seguimiento de cada proveedor y transportista de la cadena de suministro, así como de su desempeño y comportamiento, para introducir más eficiencia en el proceso.

Educación

• Aprendizaje personalizado: el aprendizaje en línea ha abierto las puertas al aprendizaje personalizado a medida que las empresas de tecnología educativa presionan para utilizar IoB para aprender sobre el comportamiento de estudiantes y docentes. Las empresas recopilan y analizan datos para crear una plataforma de aprendizaje más personalizada. No sólo eso, sino que los análisis pueden ayudar a personalizar el contenido educativo en consecuencia.
• Participación de los estudiantes: las escuelas y las empresas de tecnología educativa pueden realizar un seguimiento de los cambios en los niveles de atención de los estudiantes utilizando herramientas de IoB. Esto se puede hacer instalando sensores de reconocimiento facial dentro de las aulas físicas o recopilando datos a través de cámaras frontales en computadoras portátiles, tabletas y teléfonos inteligentes. Estas aplicaciones pueden ayudar a las instituciones educativas a desarrollar métodos de enseñanza adaptativos para aumentar la participación de los estudiantes.
• Seguimiento de asistencia y desempeño: La asistencia de los estudiantes está estrechamente relacionada con su desempeño en la escuela. Un sistema IoB que recopile datos biométricos puede ayudar a rastrear los patrones de asistencia de los estudiantes en las instituciones educativas. El patrón se puede comparar con el desempeño de los estudiantes durante un período, lo que puede ayudar a las instituciones a identificar a los estudiantes en riesgo y brindarles apoyo adicional.

Beneficios del Internet de los Comportamientos

Ahora que conocemos bien IoB, veamos cómo la tecnología beneficia a las organizaciones públicas y privadas.

#1: Mejor toma de decisiones en las empresas

• Estrategias basadas en datos : las empresas modernas funcionan con información, lo que requiere aprovechar una enorme cantidad de datos en todas las operaciones comerciales. Con IoB, las empresas pueden analizar sus operaciones para desarrollar estrategias confiables basadas en datos. IoB les permite obtener conocimientos más precisos, lo que les lleva a una toma de decisiones altamente informada.
• Capacidades predictivas : cambiar el comportamiento de los clientes es una pista confiable para que las empresas cambien sus estrategias, especialmente en marketing. El análisis predictivo de IoB ayuda a las empresas a rastrear los patrones de comportamiento de los clientes y obtener información, lo que les permite adaptar sus estrategias de manera proactiva y obtener una ventaja competitiva.

#2: Servicios públicos personalizados

El IoB tiene el potencial de redefinir la prestación de servicios públicos, permitiendo a los gobiernos diseñar servicios adaptados a las necesidades y preferencias de sus ciudadanos.

• Personalización de la atención médica : las estaciones de atención médica gubernamentales y privadas se pueden interconectar para formar un depósito que contenga todos los datos para un sistema IoB que ayude a impulsar campañas de salud pública más efectivas basadas en las necesidades cambiantes de una comunidad. La atención médica personalizada es una oportunidad para que el gobierno invierta sus recursos médicos de manera inteligente y efectiva.
• Optimización del transporte público : los sensores de detección de movimiento, búsqueda de calor y seguimiento de la humedad colocados estratégicamente en toda la ciudad pueden ayudar a aclarar los patrones de desplazamiento. Los datos recopilados se pueden procesar a través de un sistema IoB para ayudar a regular los semáforos de una manera que cree desvíos óptimos y una experiencia de tráfico más fluida.

#3: Influencia de la formulación de políticas en los gobiernos

• Políticas basadas en datos : la formulación de políticas tiene un enorme impacto si no está respaldada por datos adecuados. Internet del comportamiento permite a los gobiernos redoblar sus conocimientos sobre el comportamiento a la hora de elaborar políticas de bienestar público. Este enfoque de formulación de políticas basado en datos ayuda a los gobiernos a satisfacer las necesidades y preferencias reales de los ciudadanos.
• Gobernanza receptiva : los datos de comportamiento en tiempo real pueden ayudar a los gobiernos a identificar preocupaciones inmediatas y ajustar las políticas en consecuencia. Por ejemplo, si los datos de IoB sugieren un aumento en los comportamientos de juego en línea, los gobiernos pueden considerar revisar las regulaciones de juego o lanzar campañas de concientización.

#4 Planificación y desarrollo comunitario

• Planificación urbana : los planificadores urbanos pueden utilizar datos de IoB para comprender cómo se mueven los residentes, dónde se reúnen y sus rutinas diarias. Estos conocimientos pueden ayudar a dar forma al desarrollo de parques, áreas recreativas y espacios públicos.
• Asignación de recursos : comprender los comportamientos de la comunidad puede ayudar a las autoridades locales a determinar dónde se necesitan más los recursos. Ya sea una escuela nueva en un área con familias jóvenes o más espacios verdes en comunidades activas, IoB puede guiar estas decisiones.

#5 Beneficios Ambientales

• Perspectivas sobre una vida sostenible : al monitorear los patrones de consumo (ya sea agua, electricidad o gas), los gobiernos locales pueden crear campañas de concientización que promuevan prácticas sostenibles adaptadas a comportamientos comunitarios específicos.
• Reducción de residuos : IoB puede proporcionar información sobre los patrones de residuos domésticos, lo que conducirá a campañas de reciclaje o iniciativas de reducción de residuos más efectivas.

#6: Prevención del delito y seguridad pública

• Vigilancia policial predictiva : las fuerzas del orden pueden utilizar datos de IoB para predecir dónde pueden ocurrir delitos en función de datos históricos e información en tiempo real.
• Respuesta a emergencias : analizar patrones de comportamiento durante emergencias puede ayudar a agilizar los procesos de evacuación y mejorar el mecanismo general de respuesta a emergencias.

#7 Avances culturales y recreativos

• Compromiso cultural : los gobiernos locales pueden comprender las preferencias culturales y recreativas de los residentes, lo que lleva a eventos, festivales y actividades comunitarias más personalizados.
• Impulsar el turismo : al comprender los comportamientos y preferencias de los visitantes, los departamentos de turismo pueden ofrecer experiencias personalizadas, impulsando el turismo local.

Desafíos y preocupaciones

Las aplicaciones IoB presentan su propio conjunto de riesgos y desafíos. Estos son los obstáculos que los sistemas impulsados ​​por IoB deben superar.

Privacidad y seguridad

• Invasión de la privacidad: la privacidad es un desafío importante al implementar estrategias impulsadas por IoB. Instalar unidades de recopilación de datos como sensores, cámaras y dispositivos biométricos o extraer datos de las redes sociales puede percibirse como una invasión de la privacidad.
• Seguridad de los datos: IoB puede acceder a datos confidenciales (rutas de entrega, códigos bancarios y otra información confidencial), lo que representa un enorme riesgo de seguridad. Las violaciones de datos y las violaciones de seguridad pueden poner inmediatamente en dificultades legales a las instituciones que recopilan datos.

Consideraciones éticas

• Manipulación del comportamiento: los clientes valoran el marketing digital auténtico y odian ser manipulados. Con las aplicaciones IoB centradas en rastrear las actividades en línea de los usuarios para optimizar la experiencia de búsqueda y predecir el comportamiento del usuario, existe el riesgo de distorsionar la esencia de la optimización genuina de la experiencia de búsqueda.

Es fundamental establecer límites distintos para las organizaciones que utilizan aplicaciones IoB para garantizar que no manipulen a sus audiencias para que tomen decisiones de compra específicas.

• Consentimiento y transparencia: debido a que las tecnologías IoB tienen como objetivo aprovechar los datos de uso y mejorar la optimización de la experiencia de búsqueda, las empresas deben informar explícitamente a las personas que desean rastrear. Es esencial proporcionar una lista de parámetros y atributos para rastrear y recopilar datos solo después de obtener un consentimiento claro.

Además, las organizaciones deben ser totalmente transparentes sobre cómo utilizarán los datos recopilados en sus estrategias de marketing digital y otras aplicaciones.

Cumplimiento normativo

• Regulaciones complejas: todas las tecnologías, especialmente aquellas que implican un seguimiento granular de las actividades en línea de los usuarios, deben cumplir con estrictas regulaciones de privacidad de datos. Estas regulaciones difieren a nivel mundial, lo que obliga a las empresas a alinear sus sistemas y dispositivos IoB para garantizar el cumplimiento total y configurar sus operaciones de acuerdo con las pautas regionales.
• Dificultades de la aplicación: Los dispositivos IoT, esenciales para mejorar la experiencia de búsqueda en línea, recopilan constantemente múltiples tipos de datos. Esta prolífica recopilación de datos puede desafiar a los reguladores de privacidad de datos a la hora de supervisar el proceso de adquisición de datos y sus aplicaciones posteriores. Las empresas, y potencialmente incluso los ciberdelincuentes, pueden aprovechar estas lagunas en las aplicaciones para capturar datos de uso altamente confidenciales.

El futuro del Internet del comportamiento

Gartner predijo recientemente que más del 50 por ciento de la población mundial estará sujeta a programas de Internet del comportamiento para fines de 2025. A medida que IoB aprovecha la recopilación y el análisis de datos, las empresas de análisis de datos están creando más plataformas IoB seguras y compatibles con la privacidad.

El avance de esta tecnología en las redes sociales también proporcionará un gran impulso a las aplicaciones IoB, permitiendo el seguimiento y análisis de las tendencias de las redes sociales y haciendo que el análisis predictivo sea más viable.

Además, las mejoras en la inteligencia artificial y el aprendizaje automático ayudarán a las empresas a utilizar IoB para realizar análisis de comportamiento en cadena. Por ejemplo, algunas empresas bancarias utilizan tokens, NFT y contratos inteligentes a través de cadenas de bloques para predecir el comportamiento de los usuarios, lo que aumenta sus esfuerzos y conduce a mejores resultados.

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