การรวบรวมข้อมูลแบบพาสซีฟ: มันคืออะไร & ข้อดี

ด้วยผู้ใช้สมาร์ทโฟน 6.6 พันล้านคนทั้งโลกพึ่งพาข้อมูลขนาดใหญ่สําหรับกิจกรรมประจําวัน นอกจากนี้ยังสามารถใช้สําหรับการสร้างผลิตภัณฑ์ใหม่ติดตั้งไฟถนนหรือแม้แต่ส่งอาหารจากที่หนึ่งไปยังอีกที่หนึ่ง มาพูดถึงการใช้การรวบรวมข้อมูลแบบพาสซีฟ

การรวบรวมข้อมูลแบบพาสซีฟคืออะไร?

การรวบรวมข้อมูลแบบพาสซีฟใช้สําหรับการวิเคราะห์การแข่งขันพร้อมกับการประเมินก่อนและหลังการผ่าตัด ดังที่กล่าวไว้มีเพียงไม่กี่ประเทศหรือรัฐที่มีชุดกฎหมายเฉพาะของตนเองซึ่งทําให้ผู้ใช้สามารถเลือกที่จะให้ข้อมูลที่ละเอียดอ่อนด้วยภาพรวมที่สมบูรณ์

ในสถานการณ์เช่นนี้การรวบรวมข้อมูลแบบพาสซีฟมีบทบาทสําคัญ การใช้ข้อมูลแบบพาสซีฟ ลูกค้าสามารถรวบรวมข้อมูลเกี่ยวกับลูกค้า/ผู้ใช้ได้หลายครั้งโดยใช้วิธีการต่างๆ ในการรวบรวมข้อมูล เช่น:

• อินเทอร์เน็ตเบราว์เซอร์
• ข้อมูลอุปกรณ์เคลื่อนที่
• ที่อยู่ IP
• บริเวณ
• รหัสประเทศ
• ลองจิจูดและละติจูด

ข้อมูลแบบพาสซีฟ Vs ข้อมูลที่ใช้งานอยู่

ข้อมูลแบบพาสซีฟและข้อมูลที่ใช้งานอยู่แสดงถึงสองวิธีที่แตกต่างกันในการรวบรวมข้อมูล โดยแต่ละวิธีมีลักษณะและแอปพลิเคชันเพื่อการเป็นตัวแทนที่ดีขึ้น นี่คือความแตกต่างที่สําคัญระหว่างข้อมูลแบบพาสซีฟและข้อมูลที่ใช้งานอยู่:

ด้าน	ข้อมูลแบบพาสซีฟ	ข้อมูลที่ใช้งานอยู่
กระบวนการรวบรวมข้อมูล	ข้อมูลจะถูกรวบรวมโดยไม่ต้องมีส่วนร่วมอย่างแข็งขัน	เกี่ยวข้องกับการมีส่วนร่วมโดยตรงและการมีส่วนร่วมจากบุคคล
การล่วงล้ํา	ไม่ล่วงล้ํา; รวบรวมโดยไม่รบกวนกิจกรรมของผู้คน	ล่วงล้ําเนื่องจากเกี่ยวข้องกับการโต้ตอบกับผู้เข้าร่วม
อคติและความถูกต้อง	มีแนวโน้มที่จะสร้างข้อมูลที่มีอคติน้อยลงและเป็นของแท้มากขึ้น	อาจมีอคติหลายประการเนื่องจากการโต้ตอบของผู้ตอบแบบสอบถาม
ปริมาณข้อมูลและความถี่	สร้างข้อมูลปริมาณมากอย่างต่อเนื่อง	มีแนวโน้มที่จะส่งผลให้ชุดข้อมูลมีขนาดเล็กลงตามการมีส่วนร่วมของผู้เข้าร่วม
กรณีการใช้งาน	IoT การวิเคราะห์ประสบการณ์ผู้ใช้ และการวิเคราะห์การตลาด	การศึกษาวิจัย การสํารวจ การทดลองทางคลินิก และการทดลอง

ข้อมูลแบบพาสซีฟเกี่ยวข้องกับการรวบรวมข้อมูลโดยไม่ต้องมีส่วนร่วมของผู้เข้าร่วม และเหมาะอย่างยิ่งสําหรับข้อมูลที่ต่อเนื่องและมีวัตถุประสงค์ การรวบรวมข้อมูลเชิงรุกอาศัยผู้เข้าร่วมที่ให้ข้อมูลอย่างแข็งขันและใช้สําหรับข้อมูลอัตนัยและข้อมูลเชิงลึกที่เฉพาะเจาะจง ทั้งสองวิธีมีจุดแข็งและข้อจํากัด และทางเลือกระหว่างทั้งสองวิธีขึ้นอยู่กับวัตถุประสงค์การวิจัยหรือการวิเคราะห์และลักษณะของข้อมูลที่ต้องการ

ข้อดีของการรวบรวมข้อมูลแบบพาสซีฟ

การรวบรวมข้อมูลแบบพาสซีฟมีความสําคัญอย่างยิ่งในสังคมที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลในปัจจุบันด้วยเหตุผลที่น่าสนใจหลายประการ:

• ข้อมูลเชิงลึกที่ไม่ล่วงล้ํา:

ข้อดีหลักประการหนึ่งของข้อมูลแบบพาสซีฟคือลักษณะที่ไม่ล่วงล้ํา ช่วยให้นักวิจัย ธุรกิจ และองค์กรได้รับข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับพฤติกรรมและความชอบของแต่ละบุคคลโดยไม่ต้องมีส่วนร่วมอย่างแข็งขันหรือก้าวก่ายความเป็นส่วนตัวของพวกเขา มีค่าในสถานการณ์ที่ วิธีการรวบรวมข้อมูล แบบดั้งเดิมอาจไม่สามารถทําได้ หรือผู้เข้าร่วมอาจเปลี่ยนพฤติกรรมเมื่อสังเกตอย่างแข็งขัน

• การตรวจสอบอย่างต่อเนื่อง:

การรวบรวมข้อมูลแบบพาสซีฟช่วยอํานวยความสะดวกในการตรวจสอบด้านต่างๆ ของชีวิตอย่างต่อเนื่องแบบเรียลไทม์ รวมถึงสุขภาพ พฤติกรรมผู้บริโภค และสภาพแวดล้อม สตรีมข้อมูลคงที่นี้ช่วยให้สามารถตรวจจับแนวโน้มความผิดปกติหรือปัญหาได้ตั้งแต่เนิ่นๆทําให้สามารถแทรกแซงได้ทันท่วงที ตัวอย่างเช่น การรวบรวมข้อมูลแบบพาสซีฟผ่านอุปกรณ์สวมใส่ในการดูแลสุขภาพสามารถช่วยตรวจสอบภาวะเรื้อรังและแจ้งเตือนทันทีในกรณีฉุกเฉิน

• การตัดสินใจที่เพิ่มขึ้น:

ด้วยการให้การไหลของข้อมูลอย่างต่อเนื่องการรวบรวมข้อมูลแบบพาสซีฟช่วยให้ธุรกิจผู้กําหนดนโยบายและนักวิจัยสามารถตัดสินใจได้อย่างมีข้อมูลและทันเวลามากขึ้น อาจหมายถึงการเพิ่มประสิทธิภาพการออกแบบผลิตภัณฑ์ กลยุทธ์ทางการตลาด และการจัดการห่วงโซ่อุปทานของธุรกิจ ในการดูแลสุขภาพ สามารถนําไปสู่แผนการรักษาเฉพาะบุคคลและผลลัพธ์ของผู้ป่วยที่ดีขึ้น ในรัฐบาลและนโยบายสาธารณะสามารถสนับสนุนกระบวนการตัดสินใจตามหลักฐานเพื่อประโยชน์ของสังคม

• ลดอคติ:

ข้อมูลแบบพาสซีฟช่วยลดการตอบแบบสํารวจและอคติที่พึงปรารถนาทางสังคม ซึ่งเป็นข้อผิดพลาดทั่วไปในวิธีการรวบรวมข้อมูลที่ใช้งานอยู่ เช่น แบบสํารวจและการสัมภาษณ์ ผู้คนมักจะให้ข้อมูลที่ถูกต้องและเป็นของแท้มากขึ้นเมื่อไม่รู้ตัวว่าถูกสังเกตหรือเมื่อปัจจัยภายนอกไม่มีอิทธิพลต่อการกระทําของพวกเขา การลดอคตินี้สามารถนําไปสู่ข้อมูลเชิงลึกที่เชื่อถือได้และนําไปปฏิบัติได้มากขึ้น

• การวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่:

การรวบรวมข้อมูลแบบพาสซีฟมักส่งผลให้เกิดชุดข้อมูลขนาดใหญ่ ซึ่งมีค่ามากสําหรับกระบวนการวิเคราะห์ข้อมูลต่างๆ รวมถึงการเรียนรู้ของเครื่องและปัญญาประดิษฐ์ ชุดข้อมูลที่กว้างขวางเหล่านี้สามารถกระตุ้นการพัฒนาแบบจําลองการคาดการณ์ระบบคําแนะนําและนวัตกรรมที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล ยิ่งมีข้อมูลที่สามารถดําเนินการได้มากเท่าใดระบบเหล่านี้ก็จะยิ่งทํางานได้ดีขึ้นเท่านั้นปรับปรุงประสบการณ์และผลลัพธ์ของผู้ใช้

• การศึกษาระยะยาว:

การรวบรวมข้อมูลแบบพาสซีฟเหมาะอย่างยิ่งสําหรับการศึกษาระยะยาว ซึ่งข้อมูลจะถูกรวบรวมเป็นระยะเวลานาน ช่วยให้นักวิจัยสามารถติดตามการเปลี่ยนแปลงและแนวโน้มได้หลายครั้ง ให้ความเข้าใจที่ลึกซึ้งยิ่งขึ้นในหัวข้อนี้ ตัวอย่างเช่น การรวบรวมข้อมูลแบบพาสซีฟในการศึกษาสามารถช่วยประเมินผลกระทบระยะยาวของวิธีการสอนต่อผลการเรียนของนักเรียน

การรวบรวมข้อมูลแบบพาสซีฟเป็นสิ่งสําคัญยิ่งเพราะช่วยให้สามารถตรวจสอบได้อย่างต่อเนื่องโดยไม่ล่วงล้ําลดอคติสนับสนุนการตัดสินใจตามหลักฐานอํานวยความสะดวกในการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่และเหมาะสําหรับการศึกษาระยะยาว อย่างไรก็ตาม สิ่งสําคัญคือต้องจัดการกับข้อพิจารณาด้านความเป็นส่วนตัวและจริยธรรมเมื่อใช้วิธีการรวบรวมข้อมูลแบบพาสซีฟเพื่อให้แน่ใจว่าข้อมูลได้รับการรวบรวมและใช้อย่างมีความรับผิดชอบและเป็นไปตามมาตรฐานทางกฎหมายและจริยธรรม

การรวบรวมข้อมูลแบบพาสซีฟพร้อมตัวอย่าง

ลองมาดูสถานการณ์ในชีวิตจริง บริษัท ได้เปิดตัวแอปพลิเคชันทั่วโลกและต้องการติดตามประสิทธิภาพโดยรวมของแอปพลิเคชันโดยใช้เมตริกด้านล่าง

1. คน
   • ก) ประเภทของผู้ชม
   • b) ประเภทของอุปกรณ์มือถือ
   • c) ภูมิภาคและประเทศ
2. ประสิทธิภาพของคุณสมบัติแอปพลิเคชัน
3. รวบรวมข้อมูลเฉพาะหลายครั้ง

ในกรณีเช่นนี้ข้อมูลแบบพาสซีฟช่วยในการวัดประสบการณ์ของผู้ใช้อย่างเป็นกลางซึ่งสามารถใช้เพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพอัปเกรดคุณสมบัติใหม่ลบคุณสมบัติที่มีอยู่และในทางกลับกัน

จะรวบรวมข้อมูลแบบพาสซีฟได้อย่างไร?

มีซอฟต์แวร์และฮาร์ดแวร์หลายตัวในตลาด แต่มีเพียงไม่กี่ตัวที่:

1. กูเกิล อนาลิติกส์

2. ฮับสปอต

3. อาร์เอฟไอดี

4. เอ็นเอฟซี

5. การติดตามทางภูมิศาสตร์

6. NFC สวมใส่ได้

7. กล้องถ่ายรูป

ซอฟต์แวร์/ฮาร์ดแวร์ข้างต้นถูกใช้อย่างกว้างขวางโดยเกือบทุกผลิตภัณฑ์หรือบริษัทที่มีอยู่ทั่วโลก นอกจากนี้ ข้อมูลนี้ยังช่วยพวกเขาในการแตะภาคส่วนต่างๆ

กลยุทธ์การรวบรวมข้อมูลแบบพาสซีฟส่วนใหญ่จะใช้สําหรับการรวบรวมข้อมูลที่สามารถดําเนินการได้ซึ่งช่วยในการตัดสินใจที่สามารถใช้เพื่อสร้างรายได้ต่อไป ข้อมูลแบบพาสซีฟยังสามารถช่วยในการกําหนดการเดินทางของลูกค้า

เรียนรู้เกี่ยวกับ: เครื่องมือรวบรวมข้อมูลที่ดีที่สุด

มหาวิทยาลัย อุตสาหกรรมการแพทย์ การบิน และหน่วยงานของรัฐเป็นภาคส่วนไม่กี่แห่งที่ได้เปรียบจากการพึ่งพาข้อมูลแบบพาสซีฟ

QuestionPro จะช่วยในการรับข้อมูลแบบพาสซีฟได้อย่างไร

ใน QuestionPro เรารวบรวมข้อมูลในขณะที่ตอบแบบสํารวจ เมื่อผู้ใช้เริ่มตอบแบบสํารวจเราจะรวบรวมข้อมูลแบบพาสซีฟและจัดเก็บไว้ในระบบของเรา ข้อมูลแบบสํารวจนี้สามารถดาวน์โหลดเพิ่มเติมในรูปแบบต่างๆ เช่น Excel, CSV, SPSS เป็นต้น

ผลิตภัณฑ์ QuestionPro ใช้คุกกี้เพื่อติดตามพฤติกรรมดิจิทัลของผู้ใช้ วิธีการทํางานคือทันทีที่ผู้ใช้คลิกลิงก์แบบสํารวจสดคุกกี้จะถูกเก็บไว้ในข้อมูลอินเทอร์เน็ตเบราว์เซอร์และยังคงใช้งานได้จนกว่าจะส่งคําตอบ

คุกกี้ที่ใช้ใน QuestionPro จะบันทึกรายละเอียดเบราว์เซอร์ของผู้ใช้ เช่น ประเภทของเบราว์เซอร์ และเวอร์ชัน พร้อมกับตําแหน่ง (ละติจูดและลองจิจูด) ที่อยู่ IP ประเทศ และภูมิภาค

QuestionPro เป็นผู้ให้บริการข้อมูลที่ให้ความสามารถในการรวมเข้ากับ Google Analytics ซึ่งลูกค้าสามารถเชื่อมโยงข้อมูลแบบสํารวจกับบัญชี Google Analytics ของตนได้ ให้ข้อมูลเชิงลึกในปัจจุบันเกี่ยวกับการเข้าชมเว็บไซต์และประสิทธิภาพทางการตลาดของคุณ

บทสรุป

การรวบรวมข้อมูลแบบพาสซีฟแสดงถึงวิธีการที่ทรงพลังและแพร่หลายมากขึ้นในการรับข้อมูลเชิงลึกอันมีค่าในด้านต่างๆ ยิ่งไปกว่านั้นข้อดีของมันเช่นการมีส่วนร่วมของผู้ใช้น้อยที่สุดอคติที่ลดลงและศักยภาพในการสตรีมข้อมูลอย่างต่อเนื่องทําให้เป็นเครื่องมือที่ขาดไม่ได้สําหรับความพยายามที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลที่ทันสมัย การรวบรวมข้อมูลแบบพาสซีฟได้ปฏิวัติวิธีที่องค์กรเข้าใจพฤติกรรมของผู้บริโภคเพิ่มประสิทธิภาพผลิตภัณฑ์และบริการและตัดสินใจอย่างชาญฉลาด นอกจากนี้ยังมีส่วนทําให้เกิดความก้าวหน้าในการดูแลสุขภาพทําให้สามารถติดตามผู้ป่วยแบบเรียลไทม์และตรวจหาโรคได้ตั้งแต่เนิ่นๆ อย่างไรก็ตาม สิ่งสําคัญคือต้องรับมือกับความท้าทายด้านจริยธรรมและความเป็นส่วนตัวของการรวบรวมข้อมูลแบบพาสซีฟ เพื่อให้แน่ใจว่าข้อมูลจะถูกรวบรวมและใช้อย่างมีความรับผิดชอบและโปร่งใส

การรวบรวมข้อมูลแบบพาสซีฟได้นําไปสู่ยุคใหม่ของการตัดสินใจที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล ซึ่งมอบโอกาสมากมายสําหรับธุรกิจ การยอมรับวิธีการนี้ในขณะที่รักษามาตรฐานทางจริยธรรมเป็นสิ่งสําคัญในการควบคุมศักยภาพสูงสุดและรับประกันอนาคตที่การรวบรวมข้อมูลแบบพาสซีฟช่วยปรับปรุงชีวิตของเราในขณะที่เคารพความเป็นส่วนตัวและสิทธิส่วนบุคคล

เรียนรู้เพิ่มเติม ทดลองใช้ฟรี

ผู้เขียน: Prakash Patil, Andrews Sekar