Cos’è la modellazione comportamentale predittiva?

Credi che predire il futuro sia un lavoro da cartomante con una palla di vetro? Oppure sei dalla parte degli scettici che considerano anche questi stratagemmi una manipolazione intelligente? Indipendentemente dalla tua scelta, in entrambi i casi hai in parte ragione. Raccontare il futuro è impossibile, ma delineare la direzione in cui sta andando non lo è. Oggigiorno alcune tecniche facilitano la previsione e la modellazione comportamentale predittiva è una di queste.

Definizione di modellizzazione comportamentale predittiva

Le previsioni nel caso della modellazione comportamentale predittiva non si basano su una palla di vetro ma sull'accumulo di dati storici. Sfruttare il passato per questo processo fornirà una varietà di risposte ma piuttosto un’indicazione sulla strada da percorrere e su cosa concentrarsi.

La modellazione comportamentale predittiva è ottima per prevedere le decisioni di acquisto dei clienti, ma ha anche una varietà di altre applicazioni aziendali. Nel caso dei clienti, l'utilizzo di questo tipo di strumenti aiuta ad adattare l'offerta alle esigenze specifiche del singolo. Ciò rende il prodotto o il servizio più rilevante in primo luogo. I clienti lo sanno e si sentono accuditi, provano un senso di unicità. Inoltre l'invio di offerte mirate ha un impatto anche sull'immagine dell'azienda. I clienti che non ricevono “spam” ma offerte concrete saranno sicuramente più soddisfatti e si ricorderanno positivamente dell'azienda.

Naturalmente questo porta benefici all’azienda, soprattutto in termini di risparmio. Inviare offerte specifiche a clienti essenzialmente potenzialmente interessati consente di ottenere un maggiore ritorno sull'investimento delle risorse destinate alla comunicazione. Modelli comportamentali predittivi adeguatamente sviluppati rappresentano una comodità per il reparto marketing e un'opportunità per sviluppare una strategia accurata.

Permette ai tuoi specialisti di determinare meglio quando, a chi e con quale percorso inviare le offerte in modo che siano efficaci in termini di vendite. I modelli non solo possono modellare le tue offerte per soddisfare le esigenze di un particolare gruppo di clienti, ma anche la probabilità che un particolare consumatore effettui un acquisto.

Qual è la differenza tra modellazione comportamentale predittiva e analisi predittiva?

I dati storici vengono utilizzati per creare modelli comportamentali predittivi, mentre l’analisi predittiva copre un’area più ampia in cui i modelli sono uno degli elementi per determinare la direzione del futuro. Oltre ai dati statistici, l’analisi predittiva comprende anche vari tipi di algoritmi per analizzare e valutare i dati e stimare le probabilità di eventi specifici.

Pertanto, si può affermare con certezza che la modellazione comportamentale predittiva è un elemento (sottoinsieme) appartenente al concetto più ampio di analisi predittiva.

4 fasi della modellazione comportamentale predittiva

1. Raccogli i dati più accurati possibili. Deve essere diversificato e reale per sviluppare un modello significativo. È inoltre fondamentale preparare ed elaborare adeguatamente i dati in modo che l’algoritmo possa fare previsioni significative.
2. Insegna il modello. L'elemento chiave qui non è la scelta corretta di un algoritmo, poiché se ne possono usare anche diversi in parallelo, ma la determinazione di ipotesi di test appropriate. In questa fase, l'apprendimento del modello può essere effettuato su diverse versioni, ma la conclusione di questa fase dovrebbe essere la selezione di quello con la migliore capacità di generalizzazione e quindi in grado di valutare con maggiore precisione gli eventi futuri.
3. Valutare il modello, stimarne l'efficacia. A questo scopo vengono applicati vari metodi, ma l'idea principale è testare un dato modello su dati di test sconosciuti e determinarne l'efficacia.
4. Mettere in uso il modello: previsione.

Quali sono i vantaggi della modellazione comportamentale predittiva?

La modellazione predittiva è l’elemento chiave per comprendere il comportamento futuro e modellare la direzione delle strategie future. Tuttavia, affinché ciò avvenga, è necessario raccogliere dati per l’analisi. Cosa puoi ottenere applicando la modellazione comportamentale predittiva?

Migliore previsione del comportamento futuro

È impossibile dire in modo inequivocabile come si comporteranno i clienti in futuro o cosa accadrà. Non è realistico, soprattutto in un’economia in così rapido cambiamento. Tuttavia, determinare la giusta direzione è già possibile, solo con l’aiuto di analisi di modelli comportamentali predittivi.

Processo decisionale accurato basato su previsioni affidabili

Potresti dire che alcune persone hanno un buon istinto o un'intuizione che le aiuta a prendere importanti decisioni aziendali. Potrebbe esserci qualcosa in questo. Tuttavia, una decisione basata su un’analisi approfondita e su fatti attendibili sarà sicuramente ancora più accurata. In questo caso è meglio scommettere su dati affidabili che sulla fortuna.

Aumentare i profitti in azienda

Con la modellazione predittiva è possibile smaltire le risorse a disposizione in modo più efficace. Ciò è reso possibile in parte dalla previsione del comportamento dei clienti, che si traduce in una migliore gestione delle risorse. Ciò si applica praticamente a ogni aspetto delle operazioni di un'azienda e un buon esempio è l'invio di pubblicità mirate ai clienti, che comporta di per sé un risparmio sui costi, ma aiuta anche a spingere il cliente a completare l'acquisto, aumentando i profitti dell'azienda.

Ridurre il rischio

Pianificando le attività future o la direzione dei cambiamenti pianificati sulla base di modelli e dati concreti, è più facile gestire i rischi e anticipare possibili difficoltà.

Quali sono le sfide della modellazione comportamentale predittiva?

La base ed essenziale per la creazione di modelli predittivi sono i dati. Questa è sia la fase più impegnativa che il momento in cui si verificano il maggior numero di errori. Raccogliere i dati, assegnarli a gruppi appropriati e determinarne la validità, è un lavoro impegnativo, ma essenziale. Tuttavia, spesso accade che i dati stessi non abbiano un valore sufficiente ed è necessario pulirli, ovvero estrarre ciò che è necessario per passare alle fasi successive della modellazione predittiva. I problemi che si possono riscontrare in questa fase sono:

• un gruppo troppo piccolo di intervistati
• dati inaffidabili
• corrispondenza eccessiva dei dati
• indisponibilità di alcuni dati

L’ultimo punto, l’inaccessibilità dei dati, comporta alcune barriere tecniche, ma anche organizzative. Sebbene le barriere tecniche siano chiare e non richiedano un’analisi più approfondita, ma solo un’adeguata preparazione, il problema organizzativo può essere un po’ più difficile da gestire. Questi includono la situazione in cui un dipartimento o un’industria non vuole condividere i propri dati, ritenendoli una sua risorsa. In tal caso, i team analitici potrebbero trovarsi di fronte a una barriera insormontabile.

Prevedere il comportamento dei clienti è un elemento importante che aiuta a prendere le giuste decisioni, oltre ad aprire la strada al cambiamento. Sebbene coloro che sono coinvolti nell'analisi possano incontrare qualche difficoltà lungo il percorso, sono disponibili sul mercato strumenti con le loro potenti funzionalità che aiutano a evitare errori di misurazione e a sviluppare modelli efficaci. Contrariamente alle apparenze, la creazione di tali modelli di comportamento dei clienti non è solo una soluzione per le grandi aziende, ma può essere utile anche per le piccole imprese.

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Autore: Nicole Mankin

Responsabile delle risorse umane con un'eccellente capacità di creare un'atmosfera positiva e creare un ambiente prezioso per i dipendenti. Ama vedere il potenziale delle persone di talento e mobilitarle per svilupparsi.

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