Apa itu pemodelan perilaku prediktif?

Menurut Anda, apakah meramalkan masa depan adalah pekerjaan peramal dengan bola kaca? Atau, apakah Anda berpihak pada orang-orang skeptis yang menganggap cara-cara seperti itu sebagai manipulasi yang cerdik? Terlepas dari pilihan Anda, dalam kedua kasus tersebut, Anda sebagian benar. Menceritakan masa depan adalah hal yang mustahil, namun menguraikan arahnya bukanlah hal yang mustahil. Saat ini beberapa teknik memfasilitasi peramalan dan pemodelan perilaku prediktif adalah salah satunya.

Definisi pemodelan perilaku prediktif

Perkiraan dalam kasus pemodelan perilaku prediktif tidak didasarkan pada bola kaca tetapi pada akumulasi data historis. Memanfaatkan masa lalu dalam proses ini akan menghasilkan beragam jawaban, namun lebih merupakan indikasi arah mana yang harus diambil dan fokus pada apa.

Pemodelan perilaku prediktif sangat bagus untuk meramalkan keputusan pembelian pelanggan namun juga memiliki berbagai aplikasi bisnis lainnya. Dalam kasus pelanggan, penggunaan alat jenis ini membantu menyesuaikan penawaran dengan kebutuhan spesifik individu. Hal ini membuat produk atau layanan menjadi lebih relevan. Pelanggan mengetahui hal itu dan merasa diperhatikan, merasakan keunikan. Selain itu, mengirimkan penawaran yang tepat sasaran juga berdampak pada citra perusahaan. Pelanggan yang tidak mendapatkan “spam” namun penawaran konkrit tentu akan lebih puas dan mengingat perusahaan secara positif.

Tentu saja hal ini membawa keuntungan bagi perusahaan, terutama dalam hal penghematan. Mengirimkan penawaran khusus kepada pelanggan yang pada dasarnya berpotensi tertarik pada penawaran tersebut memungkinkan Anda memperoleh laba lebih besar atas investasi sumber daya yang dialokasikan untuk komunikasi. Model perilaku prediktif yang dikembangkan dengan benar memberikan kemudahan bagi departemen pemasaran dan peluang untuk mengembangkan strategi yang akurat.

Hal ini membuat spesialis Anda dapat menentukan dengan lebih baik kapan, kepada siapa, dan melalui rute apa mengirimkan penawaran sehingga efektif dalam hal penjualan. Model tidak hanya dapat membentuk penawaran Anda agar sesuai dengan kebutuhan kelompok pelanggan tertentu tetapi juga kemungkinan konsumen tertentu melakukan pembelian.

Apa perbedaan antara pemodelan perilaku prediktif dan analisis prediktif?

Data historis digunakan untuk membuat model perilaku prediktif, sedangkan analisis prediktif mencakup wilayah yang lebih luas di mana model merupakan salah satu elemen untuk menentukan arah masa depan. Selain data statistik, analisis prediktif juga mencakup berbagai jenis algoritma untuk menganalisis dan mengevaluasi data serta memperkirakan probabilitas kejadian tertentu.

Dengan demikian, dapat dikatakan bahwa pemodelan perilaku prediktif adalah elemen (bagian) yang termasuk dalam konsep analisis prediktif yang lebih luas.

4 tahap pemodelan perilaku prediktif

1. Kumpulkan data seakurat mungkin. Model tersebut harus beragam dan nyata untuk mengembangkan model yang bermakna. Penting juga untuk mempersiapkan dan memproses data dengan benar sehingga algoritme dapat membuat perkiraan yang bermakna.
2. Ajarkan modelnya. Elemen kuncinya di sini bukanlah pemilihan algoritma yang tepat, karena beberapa algoritma dapat digunakan secara paralel, namun penentuan asumsi pengujian yang tepat. Pada tahap ini pembelajaran model dapat dilakukan dalam beberapa versi, namun kesimpulan dari tahap ini adalah memilih model yang mempunyai kemampuan generalisasi terbaik, sehingga dapat menilai kejadian di masa depan dengan paling akurat.
3. Evaluasi model, perkirakan efektivitasnya. Berbagai metode diterapkan untuk tujuan ini, namun ide utamanya adalah untuk menguji model tertentu pada data pengujian yang tidak diketahui dan menentukan efektivitasnya.
4. Gunakan model tersebut – perkiraan.

Apa keuntungan dari pemodelan perilaku prediktif?

Pemodelan prediktif adalah elemen kunci dalam memahami perilaku masa depan dan membentuk arah strategi masa depan. Namun, agar hal ini terjadi, perlu dilakukan pengumpulan data untuk dianalisis. Apa yang dapat Anda peroleh dengan menerapkan pemodelan perilaku prediktif?

Prediksi yang lebih baik tentang perilaku masa depan

Tidak mungkin untuk mengatakan dengan tegas bagaimana pelanggan akan bertindak di masa depan atau apa yang akan terjadi. Hal ini tidak realistis, terutama dalam kondisi perekonomian yang berubah dengan cepat. Namun, menentukan arah yang benar sudah dimungkinkan, hanya dengan bantuan analisis pemodelan perilaku prediktif.

Pengambilan keputusan yang akurat berdasarkan perkiraan yang andal

Anda mungkin mengatakan bahwa beberapa orang memiliki firasat atau intuisi yang baik yang membantu mereka membuat keputusan bisnis yang penting. Mungkin ada sesuatu di dalamnya. Namun keputusan berdasarkan analisa mendalam dan fakta yang dapat dipercaya tentu akan lebih akurat lagi. Dalam hal ini, lebih baik bertaruh pada data yang dapat diandalkan daripada keberuntungan.

Meningkatkan keuntungan pada perusahaan

Dengan pemodelan prediktif, Anda dapat mengelola sumber daya yang ada dengan lebih efektif. Hal ini sebagian dimungkinkan melalui perkiraan perilaku pelanggan, yang berarti pengelolaan sumber daya yang lebih baik. Hal ini berlaku pada hampir setiap aspek operasi perusahaan, dan contoh yang baik adalah mengirimkan iklan bertarget kepada pelanggan, yang merupakan penghematan biaya, namun juga membantu mendorong pelanggan untuk menyelesaikan pembelian, sehingga meningkatkan keuntungan perusahaan.

Mengurangi risiko

Dengan merencanakan kegiatan ke depan atau arah perubahan yang direncanakan berdasarkan model dan data keras, maka pengelolaan risiko dan kesulitan yang mungkin terjadi akan lebih mudah dilakukan.

Apa saja tantangan pemodelan perilaku prediktif?

Dasar dan hal penting untuk membuat model prediktif adalah data. Ini adalah tahap yang paling menantang sekaligus momen ketika jumlah kesalahan terbesar terjadi. Mengumpulkan data, menugaskannya ke kelompok yang tepat, dan menentukan validitasnya merupakan hal yang melelahkan, namun penting. Meskipun demikian, sering kali data itu sendiri tidak memiliki nilai yang cukup, dan data tersebut perlu dibersihkan, yaitu mengekstraksi apa yang diperlukan untuk melanjutkan ke tahap pemodelan prediktif lebih lanjut. Permasalahan pada tahap ini yang dapat ditemui adalah:

• kelompok responden yang terlalu kecil
• data yang tidak dapat diandalkan
• pencocokan data yang berlebihan
• tidak tersedianya beberapa data

Poin terakhir, tidak dapat diaksesnya data, melibatkan beberapa hambatan teknis, tetapi juga hambatan organisasi. Meskipun hambatan teknis sudah jelas dan tidak memerlukan analisis lebih dalam, hanya persiapan yang memadai, masalah organisasional bisa jadi lebih sulit untuk ditangani. Hal ini termasuk situasi ketika suatu departemen atau industri tidak ingin membagikan datanya karena percaya bahwa data tersebut adalah asetnya. Dalam kasus seperti ini, tim analitis mungkin menghadapi hambatan yang tidak dapat diatasi.

Memperkirakan perilaku pelanggan merupakan elemen penting yang membantu dalam mengambil keputusan yang tepat, serta membuka jalan bagi perubahan. Meskipun mereka yang terlibat dalam analisis mungkin menghadapi sedikit kesulitan dalam prosesnya, terdapat alat dengan fitur canggih yang tersedia di pasar yang membantu menghindari kesalahan pengukuran dan mengembangkan model yang efektif. Bertentangan dengan kelihatannya, menciptakan model perilaku pelanggan seperti itu tidak hanya merupakan solusi bagi perusahaan besar tetapi juga dapat berguna bagi usaha kecil.

Jika Anda menyukai konten kami, bergabunglah dengan komunitas lebah kami yang sibuk di Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, YouTube, Pinterest, TikTok.

Penulis: Nicole Mankin

Manajer SDM dengan kemampuan luar biasa dalam membangun suasana positif dan menciptakan lingkungan yang berharga bagi karyawan. Dia senang melihat potensi orang-orang berbakat dan memobilisasi mereka untuk berkembang.

Lihat semua postingan