Viden og indsigter

08/01 2018

Internet of Things: Analyser brugernes adfærd – og skab værdi

Ordet ’Analytics’, eller ’dataanalyse’, dukker ofte op, når vi taler om IoT og digitalisering. Men kan vi virkelig få bedre beslutningstagning, mere effektivitet og spotte trends ved hjælp af dataanalyser? Svaret er ja – men det kræver, at vi indsamler de rette data, formår at bruge de rette algoritmer til at analysere dem, og er i stand til at konvertere resultaterne til handlinger. Det er ikke helt nemt, men giver stor værdi, når det lykkes!

Der er mange eksempler på virksomheder, der analyserer data, som sensorer samler op. Resultaterne bruges til at styre for eksempel trafik, produktionsmaskiner og klima i bygninger. Målene kan blandt andet være procesoptimering, forebyggende vedligehold, mere effektiv logistik, supply chain og lagerstyring. Her bruger man data, der vedrører fysiske forhold, som temperatur og maskinelle forhold, men der ligger yderligere værdi i at se nærmere på de data, der vedrører brugernes adfærd, når de benytter en IoT løsning.

Skab bedre IoT produkter med adfærdsanalyse

Produktudviklerne skal i fokus. De teams, der står bag ideudvikling, design og udvikling af IoT løsninger, kan også få stor gavn af de opsamlede data. Alt det data, der vedrører brugsmønstre, kan bruges til at analysere, hvilke elementer af en IoT løsning, der bruges mest – og hvilke, der med fordel kan skæres bort eller skal gentænkes. For udviklerne er der mange parametre at skrue på, når man vil optimere en eksisterende løsning: Vi kan arbejde med selve funktionaliteten, men også med flow i applikationen og hele brugergrænsefladen – der er rige muligheder for at gøre produktet bedre og mere brugercentreret. Grundlaget for at træffe de rette valg i forhold til produktudviklingen skal findes i dataanalysen.

Sørg for, at du har en præcis model af din IoT løsning, så du kan simulere brugssituationerne og holde overblikket over, hvor og hvornår hvilke data samles op; det vil gøre dit arbejde med dataanalyse langt lettere. Det kræver tid og indsats at skabe en model, der matcher virkeligheden, men det er arbejdet værd. Der findes visuelle modelleringssystemer, som allerede i de indledende faser af et IoT projekt kan skabe modellen af løsningen og sikre, at alt videre arbejde forankres i et samlet overblik.

Hvad gør konkurrenterne?

Ifølge en undersøgelse foretaget i 2016 siger 72% af de adspurgte virksomheder, at de i løbet af de kommende 5 år vil bruge digitalisering og IoT til at forbedre deres forhold til kunderne.Virksomhederne kommer tættere på deres kunder ved at udnytte data fra deres IoT løsninger på forskellige måder, som figuren viser.

Data om brugernes adfærd

 

Hvad får du ud af adfærdsanalysen?

  • Adfærdsanalyse gør det let at se, hvordan dine brugere interagerer med dit produkt, så du kan træffe vigtige beslutninger om produktforbedringer på baggrund af dine kunders ønsker og behov
  • Overblikket over, hvad der skal optimeres i kommende versioner af din løsning, kan bruges til bedre planlægning af din næste release
  • Produktteamet kan udføre ’root cause analysis’ og lokalisere grunden til eventuelle fejl (før de udvikler sig til noget alvorligt) i et IoT system. Det kan for eksempel dreje sig om at lokalisere en underliggende årsag til, at en alarm ikke går af som ønsket
  • Adfærdsanalysen kan give input til nye, langsigtede produkter, der dækker de behov, som brugernes adfærd peger på
  • Du kan målrette din kommunikation og styrke dine relationer til kunder og brugere, når du ved mere om dem og deres brugsmønstre