¿Qué es el modelado de comportamiento predictivo?

¿Crees que predecir el futuro es trabajo de un adivino con una bola de cristal? ¿O está usted del lado de los escépticos que consideran incluso tales estratagemas como una manipulación inteligente? Independientemente de su elección, en ambos casos tiene parte de razón. Predecir el futuro es imposible, pero delinear la dirección hacia donde se dirige, no lo es. Hoy en día, algunas técnicas facilitan la previsión y el modelado de comportamiento predictivo es una de ellas.

Definición de modelado de comportamiento predictivo.

El pronóstico en el caso del modelado predictivo de comportamiento no se basa en una bola de cristal sino en la acumulación de datos históricos. Aprovechar el pasado para este proceso brindará una variedad de respuestas, pero más bien una indicación de qué camino tomar y en qué concentrarse.

El modelado de comportamiento predictivo es excelente para prever las decisiones de compra de los clientes, pero también tiene una variedad de otras aplicaciones comerciales. En el caso de los clientes, utilizar este tipo de herramientas ayuda a adaptar la oferta a las necesidades específicas del individuo. Esto hace que el producto o servicio sea más relevante en primer lugar. Los clientes lo saben y se sienten atendidos, una sensación de singularidad. Además, el envío de ofertas específicas también influye en la imagen de la empresa. Los clientes que no reciben “spam”, sino ofertas concretas, seguramente estarán más satisfechos y recordarán positivamente a la empresa.

Naturalmente, esto aporta beneficios a la empresa, principalmente en términos de ahorro. Enviar ofertas específicas a clientes que esencialmente están potencialmente interesados ​​en ellas permite obtener un mayor retorno de la inversión de los recursos destinados a las comunicaciones. Los modelos de comportamiento predictivo desarrollados adecuadamente son una comodidad para el departamento de marketing y una oportunidad para desarrollar una estrategia precisa.

Hace que tus especialistas determinen mejor cuándo, a quién y por qué vía enviar ofertas para que sean efectivas en términos de ventas. Los modelos no sólo pueden dar forma a sus ofertas para satisfacer las necesidades de un grupo particular de clientes, sino también la probabilidad de que un consumidor en particular realice una compra.

¿Cuál es la diferencia entre el modelado predictivo de comportamiento y el análisis predictivo?

Los datos históricos se utilizan para crear modelos de comportamiento predictivo, mientras que el análisis predictivo cubre un área más amplia en la que los modelos son uno de los elementos para determinar la dirección del futuro. Además de los datos estadísticos, el análisis predictivo también incluye varios tipos de algoritmos para analizar y evaluar datos y estimar las probabilidades de eventos específicos.

Por tanto, se puede decir con seguridad que el modelado de comportamiento predictivo es un elemento (subconjunto) que pertenece al concepto más amplio de análisis predictivo.

4 etapas del modelado predictivo de comportamiento

1. Recopile los datos más precisos posibles. Tiene que ser diverso y real para desarrollar un modelo significativo. También es crucial preparar y procesar adecuadamente los datos para que el algoritmo pueda realizar pronósticos significativos.
2. Enseña el modelo. El elemento clave aquí no es la elección adecuada de un algoritmo, ya que también se pueden utilizar varios en paralelo, sino la determinación de las hipótesis de prueba adecuadas. En esta etapa, el aprendizaje del modelo se puede llevar a cabo en varias versiones, pero la conclusión de esta etapa debe ser la selección de la que tenga la mejor capacidad de generalización y, por lo tanto, pueda evaluar con mayor precisión eventos futuros.
3. Evaluar el modelo, estimar su efectividad. Se aplican varios métodos para este propósito, pero la idea principal es probar un modelo determinado con datos de prueba desconocidos y determinar su efectividad.
4. Ponga el modelo en uso: pronóstico.

¿Cuáles son las ventajas del modelado predictivo de comportamiento?

El modelado predictivo es el elemento clave para comprender el comportamiento futuro y dar forma a la dirección de las estrategias futuras. Sin embargo, para que esto suceda es necesario recopilar datos para su análisis. ¿Qué se puede ganar aplicando modelos de comportamiento predictivo?

Mejor predicción del comportamiento futuro.

Es imposible decir de manera inequívoca cómo actuarán los clientes en el futuro o qué sucederá. Es poco realista, especialmente en una economía que cambia tan rápidamente. Aún así, ya es posible determinar la dirección correcta, simplemente con la ayuda de análisis de modelos de comportamiento predictivo.

Toma de decisiones precisa basada en previsiones fiables

Se podría decir que algunas personas tienen un buen presentimiento o intuición que les ayuda a tomar decisiones comerciales importantes. Puede que haya algo en eso. Sin embargo, una decisión basada en un análisis profundo y en hechos fiables será sin duda aún más precisa. En este caso, es mejor apostar por datos fiables que por la suerte.

Incrementar los beneficios en la empresa.

Con el modelado predictivo, puede disponer de los recursos disponibles de forma más eficaz. En parte, esto es posible gracias a la previsión del comportamiento de los clientes, lo que se traduce en una mejor gestión de los recursos. Esto se aplica a prácticamente todos los aspectos de las operaciones de una empresa, y un buen ejemplo es enviar anuncios dirigidos a los clientes, lo que supone un ahorro de costes en sí mismo, pero también ayuda a impulsar al cliente a completar la compra, lo que aumenta las ganancias de la empresa.

Reducir el riesgo

Al planificar actividades futuras o la dirección de los cambios planificados basándose en modelos y datos concretos, es más fácil gestionar los riesgos y anticipar posibles dificultades.

¿Cuáles son los desafíos del modelado predictivo de comportamiento?

La base y lo esencial para crear modelos predictivos son los datos. Ésta es a la vez la etapa más desafiante y el momento en el que se produce el mayor número de errores. Recopilar los datos, asignarlos a grupos apropiados y determinar su validez requiere mucho trabajo, pero es esencial. Sin embargo, a menudo ocurre que los datos en sí no tienen suficiente valor y es necesario limpiarlos, es decir, extraer lo necesario para llevar a etapas posteriores del modelado predictivo. Los problemas que se pueden encontrar en esta etapa son:

• un grupo demasiado pequeño de encuestados
• datos poco confiables
• coincidencia excesiva de datos
• falta de disponibilidad de algunos datos

El último punto, la inaccesibilidad a los datos, implica algunas barreras técnicas, pero también organizativas. Si bien las barreras técnicas son claras y no requieren ningún análisis más profundo, sólo una preparación adecuada, el problema organizacional puede ser un poco más difícil de manejar. Estos incluyen la situación en la que un departamento o industria no quiere compartir sus datos, creyendo que son su activo. En tal caso, los equipos analíticos pueden enfrentarse a una barrera insuperable.

Pronosticar el comportamiento de los clientes es un elemento importante que ayuda a tomar las decisiones correctas, además de allanar el camino para el cambio. Aunque quienes participan en el análisis pueden encontrar algunas dificultades en el camino, existen en el mercado herramientas con potentes funciones que ayudan a evitar errores de medición y desarrollar modelos efectivos. Contrariamente a lo que parece, crear este tipo de modelos de comportamiento del cliente no sólo es una solución para las grandes empresas, sino que también puede resultar útil para las pequeñas empresas.

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Autor: Nicole Mankin

Gerente de Recursos Humanos con una excelente capacidad para construir una atmósfera positiva y crear un entorno valioso para los empleados. Le encanta ver el potencial de las personas con talento y movilizarlas para desarrollarse.

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