Was ist prädiktive Verhaltensmodellierung?

Glauben Sie, dass die Vorhersage der Zukunft eine Aufgabe für einen Wahrsager mit einer Glaskugel ist? Oder stehen Sie auf der Seite der Skeptiker, die selbst solche Tricks für eine clevere Manipulation halten? Unabhängig von Ihrer Wahl haben Sie in beiden Fällen teilweise Recht. Es ist unmöglich, die Zukunft vorherzusagen, die Richtung, in die sie geht, jedoch nicht zu skizzieren. Heutzutage erleichtern einige Techniken die Prognose, und die prädiktive Verhaltensmodellierung ist eine davon.

Definition der prädiktiven Verhaltensmodellierung

Bei der prädiktiven Verhaltensmodellierung basiert die Prognose nicht auf einer Glaskugel, sondern auf der Ansammlung historischer Daten. Die Nutzung der Vergangenheit für diesen Prozess wird eine Vielzahl von Antworten liefern, aber eher einen Hinweis darauf, welchen Weg man einschlagen und worauf man sich konzentrieren sollte.

Die prädiktive Verhaltensmodellierung eignet sich hervorragend zur Vorhersage der Kaufentscheidungen von Kunden, bietet aber auch zahlreiche andere Geschäftsanwendungen. Im Kundenfall hilft der Einsatz eines solchen Tools dabei, das Angebot auf die spezifischen Bedürfnisse des Einzelnen abzustimmen. Dadurch wird das Produkt oder die Dienstleistung überhaupt relevanter. Die Kunden wissen das und fühlen sich umsorgt, ein Gefühl der Einzigartigkeit. Darüber hinaus wirkt sich das Versenden gezielter Angebote auch auf das Image des Unternehmens aus. Kunden, die keinen „Spam“, sondern konkrete Angebote erhalten, werden mit Sicherheit zufriedener sein und sich positiv an das Unternehmen erinnern.

Für das Unternehmen bringt das natürlich Vorteile, vor allem im Hinblick auf Einsparungen. Durch das Versenden spezifischer Angebote an Kunden, die grundsätzlich potenziell an ihnen interessiert sind, können Sie eine höhere Rendite auf die für die Kommunikation bereitgestellten Ressourcen erzielen. Richtig entwickelte prädiktive Verhaltensmodelle sind eine Erleichterung für die Marketingabteilung und eine Chance, eine genaue Strategie zu entwickeln.

Dadurch können Ihre Spezialisten besser bestimmen, wann, an wen und auf welchem ​​Weg Angebote gesendet werden, damit diese verkaufswirksam sind. Mithilfe der Modelle können Sie Ihre Angebote nicht nur an die Bedürfnisse einer bestimmten Kundengruppe anpassen, sondern auch an die Kaufwahrscheinlichkeit eines bestimmten Verbrauchers.

Was ist der Unterschied zwischen prädiktiver Verhaltensmodellierung und prädiktiver Analyse?

Historische Daten werden verwendet, um prädiktive Verhaltensmodelle zu erstellen, während die prädiktive Analyse einen breiteren Bereich abdeckt, in dem Modelle eines der Elemente sind, die die Richtung der Zukunft bestimmen. Neben statistischen Daten umfasst die prädiktive Analyse auch verschiedene Arten von Algorithmen, um Daten zu analysieren und auszuwerten und die Wahrscheinlichkeiten bestimmter Ereignisse abzuschätzen.

Daher kann man mit Sicherheit sagen, dass die prädiktive Verhaltensmodellierung ein Element (eine Teilmenge) ist, das zum umfassenderen Konzept der prädiktiven Analyse gehört.

4 Stufen der prädiktiven Verhaltensmodellierung

1. Sammeln Sie möglichst genaue Daten. Es muss vielfältig und real sein, um ein sinnvolles Modell zu entwickeln. Entscheidend ist auch die richtige Aufbereitung und Verarbeitung der Daten, damit der Algorithmus aussagekräftige Prognosen erstellen kann.
2. Bringen Sie dem Modell bei. Dabei kommt es nicht auf die richtige Auswahl eines Algorithmus an, da mehrere auch parallel eingesetzt werden können, sondern auf die Festlegung geeigneter Testannahmen. In dieser Phase kann das Modelllernen für mehrere Versionen durchgeführt werden. Der Abschluss dieser Phase sollte jedoch darin bestehen, die Version mit der besten Generalisierungsfähigkeit auszuwählen und somit zukünftige Ereignisse am genauesten beurteilen zu können.
3. Bewerten Sie das Modell und schätzen Sie seine Wirksamkeit ein. Zu diesem Zweck werden verschiedene Methoden angewendet, die Hauptidee besteht jedoch darin, ein bestimmtes Modell anhand unbekannter Testdaten zu testen und seine Wirksamkeit zu bestimmen.
4. Setzen Sie das Modell in die Praxis um – Prognosen.

Welche Vorteile bietet die prädiktive Verhaltensmodellierung?

Prädiktive Modellierung ist das Schlüsselelement, um zukünftiges Verhalten zu verstehen und die Richtung zukünftiger Strategien zu bestimmen. Dazu ist es jedoch notwendig, Daten zur Analyse zu sammeln. Was können Sie durch die Anwendung prädiktiver Verhaltensmodellierung gewinnen?

Bessere Vorhersage des zukünftigen Verhaltens

Es lässt sich nicht zweifelsfrei sagen, wie sich Kunden in Zukunft verhalten oder was passieren wird. Das ist unrealistisch, insbesondere in einer sich so schnell verändernden Wirtschaft. Dennoch ist die Bestimmung der richtigen Richtung allein mit Hilfe prädiktiver Verhaltensmodellierungsanalysen bereits möglich.

Präzise Entscheidungen auf Basis verlässlicher Prognosen

Man könnte sagen, dass manche Menschen ein gutes Bauchgefühl oder eine gute Intuition haben, die ihnen dabei hilft, wichtige Geschäftsentscheidungen zu treffen. Daran könnte etwas dran sein. Eine Entscheidung, die auf einer gründlichen Analyse und verlässlichen Fakten basiert, wird jedoch sicherlich noch genauer sein. In diesem Fall ist es besser, auf verlässliche Daten als auf Glück zu setzen.

Gewinne im Unternehmen steigern

Mit prädiktiver Modellierung können Sie die vorhandenen Ressourcen effektiver einsetzen. Dies wird zum Teil durch die Vorhersage des Kundenverhaltens ermöglicht, was sich in einem besseren Ressourcenmanagement niederschlägt. Dies gilt für praktisch jeden Aspekt der Geschäftstätigkeit eines Unternehmens. Ein gutes Beispiel ist das Versenden gezielter Werbung an Kunden, was an sich schon eine Kostenersparnis darstellt, aber auch dazu beiträgt, den Kunden zum Abschluss des Kaufs zu bewegen, was den Gewinn des Unternehmens steigert.

Risiko reduzieren

Durch die Planung zukünftiger Aktivitäten oder der Richtung geplanter Änderungen auf der Grundlage von Modellen und harten Daten ist es einfacher, Risiken zu bewältigen und mögliche Schwierigkeiten vorherzusehen.

Was sind die Herausforderungen der prädiktiven Verhaltensmodellierung?

Die Grundlage und das Wesentliche für die Erstellung von Vorhersagemodellen sind Daten. Dies ist sowohl die schwierigste Phase als auch der Moment, in dem die meisten Fehler passieren. Das Sammeln der Daten, die Zuordnung zu geeigneten Gruppen und die Feststellung ihrer Gültigkeit ist arbeitsintensiv, aber unerlässlich. Dennoch kommt es häufig vor, dass die Daten selbst keinen ausreichenden Wert haben und es notwendig ist, sie zu bereinigen, also das zu extrahieren, was für weitere Stufen der Vorhersagemodellierung notwendig ist. In dieser Phase können folgende Probleme auftreten:

• zu kleine Befragtengruppe
• unzuverlässige Daten
• übermäßiger Datenabgleich
• Nichtverfügbarkeit einiger Daten

Der letzte Punkt, die Unzugänglichkeit der Daten, bringt einige technische, aber auch organisatorische Hürden mit sich. Während die technischen Hürden klar sind und keiner tiefergehenden Analyse, sondern lediglich einer angemessenen Vorbereitung bedürfen, kann das organisatorische Problem etwas schwieriger zu bewältigen sein. Dazu gehört die Situation, dass eine Abteilung oder Branche ihre Daten nicht weitergeben möchte, weil sie sie für ihr Kapital hält. In einem solchen Fall stehen Analyseteams möglicherweise vor einer unüberwindbaren Hürde.

Die Prognose des Kundenverhaltens ist ein wichtiges Element, das dabei hilft, die richtigen Entscheidungen zu treffen und den Weg für Veränderungen zu ebnen. Auch wenn die an der Analyse Beteiligten auf dem Weg dorthin auf einige Schwierigkeiten stoßen können, gibt es auf dem Markt Tools mit leistungsstarken Funktionen, die dabei helfen, Messfehler zu vermeiden und effektive Modelle zu entwickeln. Entgegen dem Anschein ist die Erstellung solcher Kundenverhaltensmodelle nicht nur für große Unternehmen eine Lösung, sondern kann auch für kleine Unternehmen sinnvoll sein.

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Autor: Nicole Mankin

HR-Manager mit einer hervorragenden Fähigkeit, eine positive Atmosphäre aufzubauen und ein wertvolles Umfeld für Mitarbeiter zu schaffen. Sie liebt es, das Potenzial talentierter Menschen zu erkennen und sie zur Weiterentwicklung zu mobilisieren.

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