Co to jest predykcyjne modelowanie zachowań?

Czy sądzisz, że przepowiadanie przyszłości to zajęcie dla wróżki ze szklaną kulą? A może jesteś po stronie sceptyków, którzy uważają nawet takie sztuczki za sprytną manipulację? Niezależnie od dokonanego wyboru, w obu przypadkach po części masz rację. Przepowiedzenie przyszłości jest niemożliwe, ale nakreślenie kierunku, w jakim ona zmierza, już nie. Obecnie niektóre techniki ułatwiają prognozowanie, a jednym z nich jest predykcyjne modelowanie zachowań.

Definicja predykcyjnego modelowania zachowań

Prognoza w przypadku predykcyjnego modelowania zachowań nie opiera się na szklanej kuli, ale na gromadzeniu danych historycznych. Wykorzystanie przeszłości w tym procesie zapewni różnorodne odpowiedzi, ale raczej wskazanie, w którą stronę iść i na czym się skupić.

Predykcyjne modelowanie zachowań doskonale nadaje się do przewidywania decyzji zakupowych klientów, ale ma także wiele innych zastosowań biznesowych. W przypadku klientów wykorzystanie tego typu narzędzia pomaga dostosować ofertę do konkretnych potrzeb danej osoby. Dzięki temu produkt lub usługa będą przede wszystkim bardziej istotne. Klienci o tym wiedzą i czują się zaopiekowani, mają poczucie wyjątkowości. Poza tym wysyłanie ukierunkowanych ofert ma również wpływ na wizerunek firmy. Klienci, którzy nie dostaną „spamu”, ale konkretne oferty, z pewnością będą bardziej zadowoleni i pozytywnie zapamiętają firmę.

Naturalnie niesie to za sobą korzyści dla firmy, przede wszystkim w postaci oszczędności. Wysyłanie konkretnych ofert do klientów, którzy są nimi zasadniczo potencjalnie zainteresowani, pozwala uzyskać większy zwrot z inwestycji środków przeznaczonych na komunikację. Odpowiednio opracowane predykcyjne modele zachowań są wygodą dla działu marketingu i szansą na opracowanie trafnej strategii.

Dzięki temu Twoi specjaliści lepiej określą, kiedy, komu i jaką drogą wysyłać oferty, aby były skuteczne sprzedażowo. Modele mogą nie tylko kształtować ofertę tak, aby odpowiadała potrzebom określonej grupy klientów, ale także prawdopodobieństwu dokonania zakupu przez konkretnego konsumenta.

Jaka jest różnica między predykcyjnym modelowaniem zachowań a analizą predykcyjną?

Dane historyczne służą do tworzenia predykcyjnych modeli zachowań, natomiast analiza predykcyjna obejmuje szerszy obszar, w którym modele są jednym z elementów wyznaczających kierunek przyszłości. Oprócz danych statystycznych analiza predykcyjna obejmuje również różnego rodzaju algorytmy służące do analizy i oceny danych oraz szacowania prawdopodobieństw określonych zdarzeń.

Można zatem śmiało stwierdzić, że predykcyjne modelowanie zachowań jest elementem (podzbiorem) należącym do szerszej koncepcji analityki predykcyjnej.

4 etapy predykcyjnego modelowania zachowań

1. Zbierz jak najdokładniejsze dane. Aby opracować znaczący model, musi on być różnorodny i prawdziwy. Istotne jest także odpowiednie przygotowanie i przetworzenie danych, aby algorytm mógł formułować sensowne prognozy.
2. Naucz modelkę. Kluczowym elementem nie jest tu właściwy dobór algorytmu, bo równie dobrze można stosować kilka równolegle, ale określenie odpowiednich założeń testowych. Na tym etapie uczenie modelu można przeprowadzić na kilku wersjach, jednak zakończeniem tego etapu powinien być wybór tej, która ma najlepszą zdolność generalizacji, a co za tym idzie, może najdokładniej ocenić przyszłe zdarzenia.
3. Oceń model, oszacuj jego efektywność. Stosuje się w tym celu różne metody, ale główną ideą jest przetestowanie danego modelu na nieznanych danych testowych i określenie jego efektywności.
4. Wprowadź model w życie – prognozowanie.

Jakie są zalety predykcyjnego modelowania zachowań?

Modelowanie predykcyjne jest kluczowym elementem zrozumienia przyszłych zachowań i kształtowania kierunku przyszłych strategii. Aby jednak tak się stało konieczne jest zebranie danych do analizy. Co możesz zyskać stosując predykcyjne modelowanie zachowań?

Lepsze przewidywanie przyszłych zachowań

Nie da się jednoznacznie powiedzieć, jak klienci będą się zachowywać w przyszłości i co się wydarzy. To nierealne, szczególnie w tak szybko zmieniającej się gospodarce. Jednak wyznaczenie właściwego kierunku jest już możliwe, właśnie za pomocą analiz predykcyjnego modelowania zachowań.

Trafne podejmowanie decyzji w oparciu o wiarygodne prognozy

Można powiedzieć, że niektórzy ludzie mają dobre przeczucie lub intuicję, która pomaga im podejmować ważne decyzje biznesowe. Może coś w tym jest. Jednak decyzja oparta na głębokiej analizie i rzetelnych faktach z pewnością będzie jeszcze trafniejsza. W takim przypadku lepiej postawić na wiarygodne dane niż na szczęście.

Zwiększ zyski w firmie

Dzięki modelowaniu predykcyjnemu możesz efektywniej dysponować dostępnymi zasobami. Po części jest to możliwe dzięki prognozowaniu zachowań klientów, co przekłada się na lepsze zarządzanie zasobami. Dotyczy to praktycznie każdego aspektu działalności firmy, a dobrym przykładem jest wysyłanie do klientów ukierunkowanych reklam, co samo w sobie jest oszczędnością, ale także pomaga skłonić klienta do sfinalizowania zakupu, co zwiększa zyski firmy.

Zmniejszanie ryzyka

Planując przyszłe działania lub kierunek planowanych zmian w oparciu o modele i twarde dane, łatwiej jest zarządzać ryzykami i przewidywać ewentualne trudności.

Jakie wyzwania stoją przed predykcyjnym modelowaniem zachowań?

Podstawą i niezbędną rzeczą do tworzenia modeli predykcyjnych są dane. Jest to zarówno najtrudniejszy etap, jak i moment, w którym pojawia się najwięcej błędów. Zebranie danych, przypisanie ich do odpowiednich grup i ustalenie ich ważności jest pracochłonne, ale niezbędne. Często jednak zdarza się, że same dane nie mają wystarczającej wartości i należy je oczyścić, czyli wydobyć to, co niezbędne, aby przejść do dalszych etapów modelowania predykcyjnego. Problemy jakie można napotkać na tym etapie to:

• zbyt mała grupa respondentów
• niewiarygodne dane
• nadmierne dopasowanie danych
• niedostępność niektórych danych

Ostatni punkt, niedostępność danych, wiąże się z pewnymi barierami technicznymi, ale także organizacyjnymi. O ile bariery techniczne są jasne i nie wymagają głębszej analizy, a jedynie odpowiedniego przygotowania, o tyle problem organizacyjny może być nieco trudniejszy do rozwiązania. Należą do nich sytuacja, gdy dział lub branża nie chce udostępniać swoich danych, uważając je za swoje aktywa. W takiej sytuacji zespoły analityczne mogą stanąć przed barierą nie do pokonania.

Prognozowanie zachowań klientów jest ważnym elementem pomagającym w podejmowaniu właściwych decyzji, a także torującym drogę do zmian. Choć osoby zajmujące się analizą mogą po drodze napotkać pewne trudności, na rynku dostępne są narzędzia z ich potężnymi funkcjami, które pomagają unikać błędów pomiarowych i opracowywać efektywne modele. Wbrew pozorom tworzenie takich modeli zachowań klientów jest rozwiązaniem nie tylko dla dużych firm, ale może być przydatne także dla małych firm.

Jeśli podobają Ci się nasze treści, dołącz do naszej społeczności pracowitych pszczół na Facebooku, Twitterze, LinkedIn, Instagramie, YouTube, Pinterest i TikTok.

Autorka: Nicole Mankin

Menedżer HR posiadający doskonałą umiejętność budowania pozytywnej atmosfery i tworzenia wartościowego środowiska dla pracowników. Uwielbia dostrzegać potencjał w utalentowanych ludziach i mobilizować ich do rozwoju.

Zobacz wszystkie posty