O que é modelagem preditiva de comportamento?

Você acha que prever o futuro é trabalho para uma cartomante com uma bola de vidro? Ou você está do lado dos céticos que consideram até mesmo essas manobras uma manipulação inteligente? Independentemente da sua escolha, em ambos os casos, você está parcialmente certo. Dizer o futuro é impossível, mas delinear a direção para onde ele está indo não é. Hoje em dia, algumas técnicas facilitam a previsão e a modelagem preditiva do comportamento é uma delas.

Definição de modelagem preditiva de comportamento

A previsão, no caso da modelagem preditiva do comportamento, não se baseia em uma bola de vidro, mas no acúmulo de dados históricos. Aproveitar o passado para este processo fornecerá uma variedade de respostas, mas sim uma indicação de que caminho seguir e em que se concentrar.

A modelagem preditiva de comportamento é ótima para prever as decisões de compra dos clientes, mas também possui uma variedade de outras aplicações de negócios. No caso dos clientes, a utilização deste tipo de ferramenta ajuda a adequar a oferta às necessidades específicas de cada indivíduo. Isso torna o produto ou serviço mais relevante em primeiro lugar. Os clientes sabem disso e se sentem cuidados, com uma sensação de singularidade. Além disso, o envio de ofertas direcionadas também impacta a imagem da empresa. Os clientes que não recebem “spam”, mas sim ofertas concretas, certamente ficarão mais satisfeitos e se lembrarão positivamente da empresa.

Naturalmente, isso traz benefícios para a empresa, principalmente no que diz respeito à economia. O envio de ofertas específicas a clientes essencialmente potencialmente interessados ​​nas mesmas permite obter um maior retorno do investimento de recursos alocados às comunicações. Modelos de comportamento preditivo adequadamente desenvolvidos são uma conveniência para o departamento de marketing e uma chance de desenvolver uma estratégia precisa.

Faz com que seus especialistas determinem melhor quando, para quem e por que caminho enviar ofertas para que sejam eficazes em termos de vendas. Os modelos podem não apenas moldar suas ofertas para atender às necessidades de um determinado grupo de clientes, mas também à probabilidade de um determinado consumidor fazer uma compra.

Qual é a diferença entre modelagem preditiva de comportamento e análise preditiva?

Os dados históricos são usados ​​para criar modelos preditivos de comportamento, enquanto a análise preditiva cobre uma área mais ampla na qual os modelos são um dos elementos para determinar a direção do futuro. Além dos dados estatísticos, a análise preditiva também inclui vários tipos de algoritmos para analisar e avaliar dados e estimar as probabilidades de eventos específicos.

Assim, é seguro dizer que a modelagem preditiva do comportamento é um elemento (subconjunto) pertencente ao conceito mais amplo de análise preditiva.

4 estágios de modelagem preditiva de comportamento

1. Colete os dados mais precisos possíveis. Tem que ser diverso e real para desenvolver um modelo significativo. Também é crucial preparar e processar adequadamente os dados para que o algoritmo possa fazer previsões significativas.
2. Ensine o modelo. O elemento-chave aqui não é a seleção adequada de um algoritmo, uma vez que vários podem também ser usados ​​em paralelo, mas a determinação de suposições de teste apropriadas. Nesta fase, a aprendizagem do modelo pode ser realizada em diversas versões, mas a conclusão desta fase deve ser a seleção daquela que tenha a melhor capacidade de generalização e, assim, possa avaliar com maior precisão os eventos futuros.
3. Avalie o modelo, estime sua eficácia. Vários métodos são aplicados para esse fim, mas a ideia principal é testar um determinado modelo em dados de teste desconhecidos e determinar sua eficácia.
4. Coloque o modelo em uso – previsão.

Quais são as vantagens da modelagem preditiva de comportamento?

A modelagem preditiva é o elemento-chave para compreender o comportamento futuro e definir a direção das estratégias futuras. Porém, para que isso aconteça, é necessário coletar dados para análise. O que você pode ganhar aplicando modelagem preditiva de comportamento?

Melhor previsão do comportamento futuro

É impossível dizer de forma inequívoca como os clientes agirão no futuro ou o que acontecerá. Não é realista, especialmente numa economia em rápida mudança. Ainda assim, determinar a direção certa já é possível, apenas com a ajuda de análises preditivas de modelagem de comportamento.

Tomada de decisão precisa com base em previsões confiáveis

Você pode dizer que algumas pessoas têm um bom pressentimento ou intuição que as ajuda a tomar decisões de negócios importantes. Pode haver algo nisso. Porém, uma decisão baseada em análises profundas e fatos confiáveis ​​certamente será ainda mais acertada. Neste caso, é melhor apostar em dados confiáveis ​​do que na sorte.

Aumentar os lucros na empresa

Com a modelagem preditiva, você pode descartar os recursos disponíveis de maneira mais eficaz. Em parte, isto é possível através da previsão do comportamento do cliente, o que se traduz numa melhor gestão de recursos. Isso se aplica a praticamente todos os aspectos das operações de uma empresa, e um bom exemplo é o envio de anúncios direcionados aos clientes, o que por si só economiza custos, mas também ajuda a levar o cliente a concluir a compra, o que aumenta os lucros da empresa.

Reduzindo o risco

Ao planear atividades futuras ou a direção das mudanças planeadas com base em modelos e dados concretos, é mais fácil gerir riscos e antecipar possíveis dificuldades.

Quais são os desafios da modelagem preditiva de comportamento?

A base e o essencial para a criação de modelos preditivos são os dados. Esta é ao mesmo tempo a fase mais desafiadora e o momento em que ocorre o maior número de erros. Coletar os dados, atribuí-los a grupos apropriados e determinar sua validade é trabalhoso, mas essencial. No entanto, muitas vezes acontece que os dados em si não têm valor suficiente e é necessário limpá-los, ou seja, extrair o que é necessário para levar a fases posteriores da modelagem preditiva. Os problemas nesta fase que podem ser encontrados são:

• um grupo muito pequeno de entrevistados
• dados não confiáveis
• correspondência excessiva de dados
• indisponibilidade de alguns dados

O último ponto, a inacessibilidade dos dados, envolve algumas barreiras técnicas, mas também organizacionais. Embora as barreiras técnicas sejam claras e não exijam qualquer análise mais profunda, apenas uma preparação adequada, o problema organizacional pode ser um pouco mais difícil de resolver. Estas incluem a situação em que um departamento ou indústria não quer partilhar os seus dados, acreditando que são o seu activo. Nesse caso, as equipas analíticas podem enfrentar uma barreira intransponível.

A previsão do comportamento do cliente é um elemento importante que ajuda na tomada de decisões corretas, além de abrir caminho para mudanças. Embora os envolvidos na análise possam encontrar algumas dificuldades ao longo do caminho, existem no mercado ferramentas com seus poderosos recursos que ajudam a evitar erros de medição e a desenvolver modelos eficazes. Ao contrário do que parece, a criação de tais modelos de comportamento do cliente não é apenas uma solução para grandes empresas, mas também pode ser útil para pequenas empresas.

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Autora: Nicole Mankin

Gerente de RH com excelente capacidade de construir uma atmosfera positiva e criar um ambiente valioso para os funcionários. Ela adora ver o potencial de pessoas talentosas e mobilizá-las para se desenvolverem.

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