예측 행동 모델링이란 무엇입니까?

미래를 예측하는 것이 유리구슬을 가진 점쟁이의 일이라고 생각하시나요? 아니면 그러한 책략조차 영리한 조작으로 간주하는 회의론자들의 편에 서십니까? 귀하의 선택에 관계없이 두 경우 모두 귀하가 부분적으로 옳습니다. 미래를 말하는 것은 불가능하지만 미래가 향하는 방향을 개략적으로 설명하는 것은 그렇지 않습니다. 요즘 일부 기술은 예측을 용이하게 하며 예측 행동 모델링이 그 중 하나입니다.

예측 행동 모델링의 정의

예측 행동 모델링의 경우 예측은 유리구슬이 아닌 축적된 과거 데이터를 기반으로 합니다. 이 과정에서 과거를 활용하면 다양한 답변을 얻을 수 있지만 오히려 어느 방향으로 가고 무엇에 집중해야 할지를 알 수 있습니다.

예측 행동 모델링은 고객의 구매 결정을 예측하는 데 유용할 뿐만 아니라 다양한 비즈니스 애플리케이션에도 적용됩니다. 고객의 경우 이러한 유형의 도구를 사용하면 개인의 특정 요구 사항에 맞게 제안을 맞춤화하는 데 도움이 됩니다. 이는 우선 제품이나 서비스의 관련성을 더욱 높여줍니다. 고객은 이를 알고 보살핌을 받는다는 느낌과 독특함을 느낍니다. 게다가, 타겟 제안을 보내는 것도 회사 이미지에 영향을 미칩니다. "스팸"을 받지 않고 구체적인 제안을 받은 고객은 확실히 회사에 대해 더 만족하고 긍정적으로 기억할 것입니다.

당연히 이는 주로 비용 절감 측면에서 회사에 이익을 가져다줍니다. 본질적으로 잠재적으로 관심이 있는 고객에게 특정 제안을 보내면 커뮤니케이션에 할당된 리소스에 대한 투자 수익을 더 높일 수 있습니다. 적절하게 개발된 예측 행동 모델은 마케팅 부서에 편리함을 제공하고 정확한 전략을 개발할 수 있는 기회를 제공합니다.

이를 통해 전문가는 판매 측면에서 효과적이도록 언제, 누구에게, 어떤 경로로 제안을 보낼지 더 잘 결정할 수 있습니다. 모델은 특정 고객 그룹의 요구 사항에 맞게 제안을 형성할 수 있을 뿐만 아니라 특정 소비자가 구매할 가능성도 높일 수 있습니다.

예측 행동 모델링과 예측 분석의 차이점은 무엇입니까?

과거 데이터는 예측 행동 모델을 생성하는 데 사용되는 반면, 예측 분석은 모델이 미래의 방향을 결정하는 요소 중 하나인 더 넓은 영역을 다룹니다. 예측 분석에는 통계 데이터 외에도 데이터를 분석 및 평가하고 특정 사건의 확률을 추정하는 다양한 유형의 알고리즘도 포함됩니다.

따라서 예측 행동 모델링은 보다 넓은 예측 분석 개념에 속하는 요소(하위 집합)라고 해도 무방합니다.

예측 행동 모델링의 4단계

1. 가능한 가장 정확한 데이터를 수집하세요. 의미 있는 모델을 개발하려면 다양하고 현실적이어야 합니다. 알고리즘이 의미 있는 예측을 할 수 있도록 데이터를 적절하게 준비하고 처리하는 것도 중요합니다.
2. 모델을 가르칩니다. 여기서 핵심 요소는 알고리즘을 적절하게 선택하는 것이 아니라 여러 알고리즘을 병렬로 사용할 수도 있지만 적절한 테스트 가정을 결정하는 것입니다. 이 단계에서는 모델 학습을 여러 버전으로 수행할 수 있지만, 이 단계의 결론은 일반화 능력이 가장 좋은 버전을 선택하는 것이어야 하며, 이를 통해 향후 이벤트를 가장 정확하게 평가할 수 있습니다.
3. 모델을 평가하고 효율성을 추정합니다. 이를 위해 다양한 방법이 적용되지만, 주요 아이디어는 알려지지 않은 테스트 데이터에 대해 주어진 모델을 테스트하고 그 효과를 확인하는 것입니다.
4. 모델을 사용하여 예측합니다.

예측 행동 모델링의 장점은 무엇입니까?

예측 모델링은 미래 행동을 이해하고 미래 전략의 방향을 형성하는 핵심 요소입니다. 그러나 이를 위해서는 분석을 위한 데이터 수집이 필요합니다. 예측 행동 모델링을 적용하면 무엇을 얻을 수 있나요?

미래 행동에 대한 더 나은 예측

고객이 미래에 어떻게 행동할지, 어떤 일이 일어날지 명확하게 말하는 것은 불가능합니다. 특히 급변하는 경제 상황에서는 비현실적입니다. 그러나 예측 행동 모델링 분석을 통해서만 올바른 방향을 결정하는 것이 이미 가능합니다.

신뢰할 수 있는 예측을 바탕으로 한 정확한 의사결정

어떤 사람들은 중요한 비즈니스 결정을 내리는 데 도움이 되는 좋은 직감이나 직관을 가지고 있다고 말할 수 있습니다. 거기에 뭔가가있을 수 있습니다. 그러나 심층적인 분석과 신뢰할 수 있는 사실을 바탕으로 한 결정이 훨씬 더 정확할 것입니다. 이 경우에는 행운보다는 믿을 수 있는 데이터에 베팅하는 것이 좋습니다.

회사의 이익을 늘리세요

예측 모델링을 사용하면 현재 리소스를 보다 효과적으로 처리할 수 있습니다. 부분적으로 이는 고객 행동을 예측함으로써 가능하며 이는 더 나은 리소스 관리로 이어집니다. 이는 회사 운영의 거의 모든 측면에 적용되며 좋은 예는 고객에게 타겟 광고를 보내는 것입니다. 이는 그 자체로 비용을 절감할 뿐만 아니라 고객이 구매를 완료하도록 유도하여 회사의 수익을 높이는 데도 도움이 됩니다.

위험 감소

모델과 하드 데이터를 기반으로 향후 활동이나 계획된 변경 방향을 계획하면 위험을 관리하고 발생할 수 있는 어려움을 예측하기가 더 쉽습니다.

예측 행동 모델링의 과제는 무엇입니까?

예측 모델을 만들기 위한 기본이자 필수적인 것은 데이터입니다. 이것은 가장 어려운 단계이자 가장 많은 실수가 발생하는 순간입니다. 데이터를 수집하고 이를 적절한 그룹에 할당하고 유효성을 결정하는 것은 노동 집약적이지만 필수적입니다. 그럼에도 불구하고 데이터 자체의 가치가 충분하지 않은 경우가 종종 있으며 데이터를 정리해야 합니다. 즉, 예측 모델링의 추가 단계에 필요한 것을 추출해야 합니다. 이 단계에서 발생할 수 있는 문제는 다음과 같습니다.

• 응답자 그룹이 너무 적음
• 신뢰할 수 없는 데이터
• 과도한 데이터 매칭
• 일부 데이터를 사용할 수 없음

마지막 문제인 데이터 접근 불가능성은 기술적인 장벽뿐만 아니라 조직적인 장벽도 포함합니다. 기술적 장벽이 명확하고 심층적인 분석이 필요하지 않으며 적절한 준비만 필요하지만 조직의 문제는 처리하기가 좀 더 어려울 수 있습니다. 여기에는 부서나 산업이 데이터를 자산으로 믿고 공유하기를 원하지 않는 상황이 포함됩니다. 이러한 경우 분석 팀은 극복할 수 없는 장벽에 직면할 수 있습니다.

고객 행동을 예측하는 것은 올바른 결정을 내리는 데 도움이 될 뿐만 아니라 변화의 길을 닦는 데 도움이 되는 중요한 요소입니다. 분석에 참여하는 사람들은 그 과정에서 약간의 어려움을 겪을 수 있지만 측정 오류를 방지하고 효과적인 모델을 개발하는 데 도움이 되는 강력한 기능을 갖춘 도구가 시중에 나와 있습니다. 겉보기와 달리 이러한 고객 행동 모델을 만드는 것은 대기업을 위한 솔루션일 뿐만 아니라 중소기업에도 유용할 수 있습니다.

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저자: 니콜 맨킨

직원들에게 긍정적인 분위기를 조성하고 가치 있는 환경을 조성하는 탁월한 능력을 갖춘 HR 관리자입니다. 그녀는 재능 있는 사람들의 잠재력을 보고 그들을 동원하여 발전하는 것을 좋아합니다.

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