Het verschil begrijpen tussen transactiedata en gedragsdata

10 september 2024 | 3 minuten leestijd

Transactie data en gedragsdata zijn essentieel voor het begrijpen van user interactions met je product of service, maar ze dienen verschillende doelen.

Transactiegegevens zijn vaak eenvoudig en solide: ze leggen concrete acties vast, zoals aankopen, inschrijvingen of abonnementen. Deze gegevens zijn betrouwbaar omdat ze definitieve, voltooide acties weergeven en een duidelijke “waarheid” bieden over wat gebruikers hebben gedaan. Transactiegegevens worden aan de serverkant van de applicatie gegenereerd. De kwaliteit van transactiegegevens is doorgaans hoog; als een inschrijving niet wordt geregistreerd, bestaat deze eenvoudigweg niet in het systeem, wat weer onaanvaardbaar is vanuit zakelijk oogpunt.

Gedragsgegevens daarentegen zijn genuanceerder en complexer. Ze worden vaak gegenereerd aan de kant van de klant, op apparaten van gebruikers, en leggen de verschillende acties vast die gebruikers ondernemen in de aanloop naar een transactie, zoals klikken, pagina’s bekijken of interacties met specifieke functies. De kwaliteit van gedragsgegevens kan echter minder consistent zijn. Er zijn veel redenen waarom deze gegevens de database niet bereiken: netwerkproblemen, browserinstellingen, trackingfouten of systeembeperkingen. Ondanks deze mogelijke discrepanties blijven gedragsgegevens ongelooflijk waardevol, omdat ze diepere inzichten in gebruikersgedrag bieden die transactiegegevens alleen niet kunnen bieden.

Waarom gedragsdata belangrijk is

Gedragsgegevens zijn cruciaal omdat ze context bieden aan transactiegegevens. Het onthult patronen, voorkeuren en gebruikerstrajecten die transactiegegevens alleen niet kunnen onthullen. Weten dat een gebruiker een aankoop heeft gedaan is belangrijk, maar begrijpen hoe ze door je site navigeerden, welke content ze bekeken en wat ze ertoe bracht om de aankoop te voltooien is nog waardevoller. Ondanks incidentele inconsistenties zorgen gedragsgegevens voor betere besluitvorming en optimalisatie van de gebruikerservaring, waardoor het een essentieel onderdeel is van elke datastrategie.

Wat is het verschil tussen transactie data en gedragsdata?

Hoewel zowel transactie- als gedragsgegevens belangrijk zijn, dienen ze verschillende functies. Transactiegegevens leveren harde feiten – wat er gebeurd is en wanneer, met een hoge betrouwbaarheid. Gedragsgegevens bieden daarentegen een rijkere context door te laten zien hoe en waarom die transacties hebben plaatsgevonden, ook al zijn sommige niet perfect vastgelegd. Transactiegegevens zijn eenvoudiger en gemakkelijker te kwantificeren, terwijl gedragsgegevens, hoewel complexer en soms rommelig, diepere inzichten bieden die een zorgvuldige analyse vereisen.

Waar transactiegegevens worden gegenereerd door back-end applicaties en vaak automatisch worden opgeslagen in vooraf gedefinieerde formaten in een database, is het vastleggen en verwerken van gedragsgegevens niet zo eenvoudig. In bijna alle gevallen worden gedragsgegevens gepresenteerd in de vorm van een gebeurtenis, gegenereerd op het moment van een actie van een gebruiker. Sommige gebeurtenissen zijn out-of-the-box beschikbaar/gegenereerd in de meeste browserapplicaties, zoals kliks op links en paginaweergaves. Maar voor andere veelvoorkomende use cases is een aangepaste event implementatie nodig om het te laten werken. Dat kan de betrokkenheid van ontwikkelaars vereisen.

Dus, om het samen te vatten:

Transactiegegevens verwijzen naar concrete, voltooide acties zoals aankopen of inschrijvingen. Ze worden server-side gegenereerd, zijn zeer betrouwbaar en geven een duidelijk overzicht van gebruikersacties.

Gebeurtenis-/gedragsgegevens daarentegen leggen gebruikersinteracties vast, zoals klikken of paginaweergaves, voordat een transactie plaatsvindt. Deze gegevens worden client-side gegenereerd en kunnen minder betrouwbaar zijn door trackingfouten of netwerkproblemen, maar ze bieden diepere inzichten in het gedrag van gebruikers.

Terwijl transactiegegevens feiten verschaffen, geven gedragsgegevens context en laten ze het “hoe” en “waarom” achter gebruikersacties zien.

Veelvoorkomende oplossingen voor het vastleggen van gebeurtenisgegevens

Voor het vastleggen en analyseren van gebeurtenisgegevens zijn de juiste tools nodig die helpen om de minder duidelijk gedefinieerde gegevens op een meer gestructureerde manier op te slaan. Hier zijn enkele veelgebruikte oplossingen:

• Snowplow: Een platform voor het verzamelen en verwerken van gedragsgegevens in real-time.
• Hightouch: Synchroniseert gegevens van uw datawarehouse met zakelijke tools, zodat gebeurtenisgegevens toegankelijk zijn waar ze nodig zijn.
• Segment: Vereenvoudigt het proces van het verzamelen en routeren van gedragsgegevens naar verschillende analyse- en marketingplatforms.
• Google Analytics 4 (GA4): Richt zich op gegevensverzameling op basis van gebeurtenissen en biedt inzicht in het gedrag van gebruikers op verschillende apparaten en platforms.

Branches die veel gebruik maken van event data

Verschillende branches zijn sterk afhankelijk van event data om inzicht te krijgen in gebruikersinteracties en hun bedrijfsstrategieën aan te sturen:

• Digitale media en entertainment: Bijhouden hoe gebruikers omgaan met inhoud.
• Technologie: Voor voortdurende innovatie en het verbeteren van de betrokkenheid van gebruikers.
• Professionele services: Interacties met klanten begrijpen en dienstverlening optimaliseren.
• E-commerce: Het klanttraject verfijnen en de winkelervaring verbeteren.
• Biowetenschappen en energie: De operationele efficiëntie en onderzoeksresultaten verbeteren.

Event data implementeren in uw ecosysteem

Om optimaal gebruik te kunnen maken van eventdata, moeten deze worden geïntegreerd in een robuust dataplatform. Bij i-spark kunnen we deze platforms voor je ontwerpen en leveren, of ze nu gebouwd zijn op Snowflake, Databricks of een andere oplossing. Voordat de gebeurtenisgegevens in tools zoals Snowplow of Hightouch kunnen worden ingevoerd, moet er echter nog wat ontwikkelingswerk worden verricht aan jouw product(en). Dit kan inhouden dat er gegevenslagen moeten worden toegevoegd of dat specifieke gebeurtenissen naar de juiste tools moeten worden gestuurd. Hoewel i-spark zich niet bezighoudt met product- of app-ontwikkeling, kan ons zusterbedrijf Morphe.io wel zorgen voor deze technische behoeften en ervoor zorgen dat alles correct is ingesteld om je event data effectief vast te leggen en te gebruiken. Ondanks de kans op discrepanties in event data, is het vermogen om diepgaande, bruikbare inzichten te bieden een bron van onschatbare waarde voor het begrijpen en verbeteren van gebruikerservaringen.