予測行動モデリングとは何ですか?
公開: 2023-10-19未来を予測するのはガラス玉を持った占い師の仕事だと思いますか? それとも、そのような策略さえ巧妙な操作であると考える懐疑論者の側にいますか？ どちらの選択をしたとしても、どちらの場合でも、あなたは部分的には正しいです。 未来を語ることは不可能ですが、未来が向かう方向性を概説することは不可能ではありません。 最近では、予測を容易にするいくつかの技術があり、予測行動モデリングもその 1 つです。
予測動作モデリング - 目次:
- 予測行動モデリングの定義
- 予測行動モデリングと予測分析の違いは何ですか?
- 予測行動モデリングの 4 段階
- 予測行動モデリングの利点は何ですか?
- 予測行動モデリングの課題は何ですか?
予測行動モデリングの定義
予測行動モデリングの場合の予測は、ガラス玉に基づいているのではなく、履歴データの蓄積に基づいています。 このプロセスに過去を活用すると、さまざまな答えが得られますが、どちらに進むべきか、何に焦点を当てるべきかを示すことができます。
予測行動モデリングは、顧客の購入決定を予測するのに最適ですが、他のさまざまなビジネス アプリケーションにも役立ちます。 顧客の場合、このタイプのツールを使用すると、個人の特定のニーズに合わせてオファーを調整するのに役立ちます。 これにより、そもそも製品やサービスの関連性が高まります。 顧客はそれを知っており、配慮されている、特別な存在であると感じます。 さらに、ターゲットを絞ったオファーを送信することは、企業のイメージにも影響を与えます。 「スパム」ではなく具体的なオファーを受け取った顧客は、間違いなく満足度が高く、その会社のことを積極的に記憶するでしょう。
当然のことながら、これは主に節約という点で会社に利益をもたらします。 本質的に潜在的に興味を持っている顧客に特定のオファーを送信すると、コミュニケーションに割り当てられたリソースの投資からより大きな利益を得ることができます。 適切に開発された予測行動モデルは、マーケティング部門にとって便利であり、正確な戦略を開発する機会となります。
これにより、スペシャリストは、販売の観点から効果的なオファーをいつ、誰に、どのルートで送信するかをより適切に決定できるようになります。 このモデルは、特定の顧客グループのニーズに合わせてオファーを形作るだけでなく、特定の消費者が購入する可能性も考慮します。
予測行動モデリングと予測分析の違いは何ですか?
履歴データは予測動作モデルの作成に使用されますが、予測分析はより広い領域をカバーし、モデルは将来の方向性を決定する要素の 1 つとなります。 統計データに加えて、予測分析には、データを分析および評価し、特定のイベントの確率を推定するためのさまざまなタイプのアルゴリズムも含まれます。
したがって、予測行動モデリングは、予測分析のより広い概念に属する要素 (サブセット) であると言っても過言ではありません。
予測行動モデリングの 4 段階
- 可能な限り正確なデータを収集します。 意味のあるモデルを開発するには、多様性と現実性がなければなりません。 アルゴリズムが意味のある予測を行えるように、データを適切に準備して処理することも重要です。
- モデルを教えます。 ここで重要な要素は、複数のアルゴリズムを並行して使用することもできるため、アルゴリズムを適切に選択することではなく、適切なテスト仮定を決定することです。 この段階では、モデル学習は複数のバージョンで実行できますが、この段階の結論は、最も一般化能力が高く、将来のイベントを最も正確に評価できるバージョンを選択することになります。
- モデルを評価し、その有効性を推定します。 この目的にはさまざまな方法が適用されますが、主なアイデアは、未知のテスト データで特定のモデルをテストし、その有効性を判断することです。
- モデルを使用して予測します。
予測行動モデリングの利点は何ですか?
予測モデリングは、将来の行動を理解し、将来の戦略の方向性を形作る上で重要な要素です。 ただし、そのためには分析用のデータを収集する必要があります。 予測行動モデリングを適用すると何が得られますか?
将来の行動のより良い予測
顧客が将来どのように行動し、何が起こるかを明確に言うことは不可能です。 特にこのように急速に変化する経済においては、それは非現実的です。 それでも、予測行動モデリング分析の助けを借りて、正しい方向を決定することはすでに可能です。
信頼できる予測に基づく正確な意思決定
一部の人々は、重要なビジネス上の決定を下すのに役立つ優れた直感や直感を持っていると言えるかもしれません。 その中に何かがあるかもしれない。 ただし、深い分析と信頼できる事実に基づいた決定は、確実にさらに正確になります。 この場合、運よりも信頼できるデータに賭けた方が良いでしょう。
会社の利益を増やす
予測モデリングを使用すると、手元にあるリソースをより効果的に処分できます。 これは、顧客の行動を予測することで部分的に可能になり、リソース管理が改善されます。 これは企業の運営のほぼすべての側面に当てはまります。好例としては、ターゲットを絞った広告を顧客に送信することが挙げられます。これはそれ自体コスト削減につながりますが、顧客の購入完了を促すことにも役立ち、これにより企業の利益が増加します。
リスクの軽減
モデルやハードデータに基づいて将来の活動や計画された変更の方向性を計画することにより、リスクを管理し、起こり得る困難を予測することが容易になります。
予測行動モデリングの課題は何ですか?
予測モデルを作成するための基礎であり不可欠なものはデータです。 これは最も困難な段階であると同時に、最も多くの間違いが発生する瞬間でもあります。 データを収集し、適切なグループに割り当て、その有効性を判断することは、多大な労力を要しますが、不可欠です。 それにもかかわらず、データ自体には十分な価値がないことが多く、データをクリーンアップする、つまり予測モデリングのさらなる段階に進むために必要なものを抽出する必要があります。 この段階で発生する可能性のある問題は次のとおりです。
- 回答者のグループが少なすぎる
- 信頼性の低いデータ
- 過剰なデータマッチング
- 一部のデータが利用できない
最後のポイントであるデータにアクセスできないことには、いくつかの技術的な障壁だけでなく、組織的な障壁も伴います。 技術的な障壁は明らかであり、十分な準備が必要であれば深い分析は必要ありませんが、組織の問題は対処が少し難しい場合があります。 これには、部門や業界がデータを資産であると信じて共有したくない状況が含まれます。 このような場合、分析チームは乗り越えられない壁に直面する可能性があります。
顧客の行動を予測することは、正しい意思決定を下すのに役立つだけでなく、変化への道を開くのに役立つ重要な要素です。 分析に携わる人は途中で多少の困難に遭遇するかもしれませんが、測定エラーを回避し、効果的なモデルを開発するのに役立つ強力な機能を備えたツールが市販されています。 見かけに反して、このような顧客行動モデルの作成は、大企業だけでなく中小企業にも役立つ可能性があります。
私たちのコンテンツが気に入ったら、Facebook、Twitter、LinkedIn、Instagram、YouTube、Pinterest、TikTok の忙しいミツバチのコミュニティに参加してください。
著者: ニコール・マンキン
前向きな雰囲気を築き、従業員にとって価値のある環境を作り出す優れた能力を持つ人事マネージャー。 彼女は、才能のある人々の可能性を見出し、彼らを成長に動員することが大好きです。