（钟韵/ 采访报道）利用现代技术收集并分析参会者行为数据，可以实现传统会后调查所达不到的综合性评估成果，从而加强组织者对受众了解的深度，以提高参会者和参展商的活动体验与价值，促进会展活动不断完善。
对参会者深入了解，是会议组织者吸引参会者重复参加活动的重要关键。随着活动产业不断发展、进步，Nth Degree Events数据策略家Udi Sabac表示，会议组织者除了会后调查之外，也应充分利用数据分析、现成的SaaS(软件即服务)工具以及人工智能和机器学习等现代科技来收集参会者的行为数据及其他重要数据，以从中获取有助于推动活动业务发展并改善活动组织者、赞助商和参会者整体体验的重要资讯。
她指出，传统的会后调查对活动评估虽有一定的作用，但由于其较为被动，且容易内含一些固有的偏见，组织者所能从调查结果中获取的见解也就较为受到局限。但会议组织者若转向以参会者实际行为表现为依据的行为数据，便可更深入了解参会者的偏好和行为模式。这种行为数据从注册环节之前就可以开始收集，因为光是参会者在活动网站上的操作选择和浏览速度，就能反映出他们对哪些内容和演讲者较感兴趣，及大会议程是否投其所好。
活动过程当中，也可以挖掘出丰富的数据信息。比如，参会者到了现场之后，是只听主题演讲、参加各个分会议、还是只找有技术性资讯的场次来听？除了参加会议之外，参会者是否也会到会展区走动？到会展区的参会者会和多家展商互动还是看一眼就走？他们在哪些展台停留最久？这些行为标志都有助于会议组织者了更加解受众并做进一步的群体细分，以数据信息为基础不断完善未来活动策略。在尊重数据隐私相关规定的情况下，组织者也可以向参展商分享参会者行为数据，通过助力展商开发潜在客户来提高其参展价值。
需注意的一点是，数据本身的价值是有限的。因此，组织者对于数据类型和收集方式的选择，一定要与活动本身的目标和整体策略相一致，并对过往活动评估之不足进行改进。组织者除了可以利用客户数据平台（CDP）和商业智能（BI）工具进行数据分析、管理和可视化之外，也可以利用人工智能来进行参会者对活动各方面的情感分析。要充分理解所收集的数据，也可以请数据分析师提供更有价值的见解，以提升参会者体验、为展商和赞助商提供更多价值、促进活动不断发展和完善。
