Ce este modelarea comportamentală predictivă?

Crezi că a prezice viitorul este o treabă pentru un ghicitor cu o minge de sticlă? Sau, ești de partea scepticilor care consideră chiar și astfel de trucuri o manipulare inteligentă? Indiferent de alegerea ta, în ambele cazuri, ai parțial dreptate. A spune viitorul este imposibil, totuși a contura direcția în care se îndreaptă, nu este. În prezent, unele tehnici facilitează prognoza, iar modelarea comportamentală predictivă este una dintre ele.

Definiția modelării comportamentului predictiv

Prognoza în cazul modelării comportamentului predictiv nu se bazează pe o minge de sticlă, ci pe acumularea de date istorice. Valorificarea trecutului pentru acest proces va oferi o varietate de răspunsuri, ci mai degrabă un indiciu asupra drumului pe care trebuie să mergeți și asupra căruia să vă concentrați.

Modelarea comportamentului predictiv este excelentă pentru a anticipa deciziile de cumpărare ale clienților, dar are și o varietate de alte aplicații de afaceri. În cazul clienților, utilizarea acestui tip de instrument ajută la adaptarea ofertei la nevoile specifice ale individului. Acest lucru face ca produsul sau serviciul să fie mai relevant în primul rând. Clienții știu asta și se simt îngrijiți, un sentiment de unicitate. În plus, trimiterea de oferte direcționate are și un impact asupra imaginii companiei. Clienții care nu primesc „spam” dar oferte concrete vor fi cu siguranță mai mulțumiți și își vor aminti pozitiv de companie.

Desigur, acest lucru aduce beneficii companiei, în primul rând când vine vorba de economii. Trimiterea de oferte specifice către clienții care sunt în esență potențial interesați de acestea vă permite să obțineți o rentabilitate mai mare a investiției resurselor alocate comunicațiilor. Modelele de comportament predictiv dezvoltate în mod corespunzător reprezintă o comoditate pentru departamentul de marketing și o șansă de a dezvolta o strategie precisă.

Îți face specialiștii să stabilească mai bine când, cui și pe ce cale să trimită oferte, astfel încât acestea să fie eficiente în ceea ce privește vânzările. Modelele nu vă pot modela doar ofertele pentru a se potrivi nevoilor unui anumit grup de clienți, ci și probabilității ca un anumit consumator să facă o achiziție.

Care este diferența dintre modelarea comportamentului predictiv și analiza predictivă?

Datele istorice sunt folosite pentru a crea modele de comportament predictiv, în timp ce analiza predictivă acoperă o zonă mai largă în care modelele sunt unul dintre elementele pentru a determina direcția viitorului. Pe lângă datele statistice, analiza predictivă include și diverse tipuri de algoritmi pentru analiza și evaluarea datelor și estimarea probabilităților unor evenimente specifice.

Astfel, este sigur să spunem că modelarea comportamentului predictiv este un element (subset) aparținând conceptului mai larg de analiză predictivă.

4 etape ale modelării comportamentului predictiv

1. Colectați cele mai precise date posibile. Trebuie să fie divers și real pentru a dezvolta un model semnificativ. De asemenea, este esențial să pregătiți și să procesați corect datele, astfel încât algoritmul să poată face previziuni semnificative.
2. Învață modelul. Elementul cheie aici nu este selectarea corectă a unui algoritm, deoarece mai mulți pot fi la fel de bine utilizați în paralel, ci determinarea ipotezelor de testare adecvate. În această etapă, învățarea modelului poate fi efectuată pe mai multe versiuni, dar concluzia acestei etape ar trebui să fie selectarea celui cu cea mai bună capacitate de generalizare și, astfel, poate evalua cu cea mai mare acuratețe evenimentele viitoare.
3. Evaluați modelul, estimați eficacitatea acestuia. În acest scop sunt aplicate diferite metode, dar ideea principală este testarea unui model dat pe date de testare necunoscute și determinarea eficienței acestuia.
4. Pune modelul în uz – prognoză.

Care sunt avantajele modelării comportamentale predictive?

Modelarea predictivă este elementul cheie în înțelegerea comportamentului viitor și modelarea direcției strategiilor viitoare. Cu toate acestea, pentru ca acest lucru să se întâmple, este necesară colectarea datelor pentru analiză. Ce poți câștiga prin aplicarea modelării comportamentale predictive?

Previziune mai bună a comportamentului viitor

Este imposibil să spunem fără echivoc cum vor acționa clienții în viitor sau ce se va întâmpla. Este nerealist, mai ales într-o economie care se schimbă atât de rapid. Totuși, determinarea direcției corecte este deja posibilă, doar cu ajutorul analizelor de modelare predictivă a comportamentului.

Luare corectă a deciziilor pe baza previziunilor fiabile

Ai putea spune că unii oameni au o intuiție sau o intuiție bună care îi ajută să ia decizii importante de afaceri. Poate fi ceva în asta. Cu toate acestea, o decizie bazată pe analize profunde și fapte de încredere va fi cu siguranță și mai exactă. În acest caz, este mai bine să pariezi pe date fiabile decât pe noroc.

Creșteți profitul în companie

Cu modelarea predictivă, puteți elimina mai eficient resursele disponibile. În parte, acest lucru este posibil prin prognozarea comportamentului clienților, care se traduce într-un management mai bun al resurselor. Acest lucru se aplică practic oricărui aspect al operațiunilor unei companii, iar un bun exemplu este trimiterea de reclame direcționate către clienți, ceea ce reprezintă o economie de costuri în sine, dar ajută și la determinarea clientului să finalizeze achiziția, ceea ce crește profiturile companiei.

Reducerea riscului

Prin planificarea activităților viitoare sau direcția schimbărilor planificate pe baza modelelor și a datelor concrete, este mai ușor să gestionați riscurile și să anticipați posibilele dificultăți.

Care sunt provocările modelării comportamentului predictiv?

Baza și lucrul esențial pentru crearea modelelor predictive sunt datele. Aceasta este atât etapa cea mai provocatoare, cât și momentul în care apar cel mai mare număr de greșeli. Colectarea datelor, alocarea lor grupurilor adecvate și determinarea validității lor, necesită forță de muncă, dar esențială. Cu toate acestea, adesea se întâmplă ca datele în sine să nu aibă o valoare suficientă și este necesar să le curățați, adică să extrageți ceea ce este necesar pentru a trece la etapele ulterioare ale modelării predictive. Problemele în această etapă care pot fi întâlnite sunt:

• un grup prea mic de respondenți
• date nesigure
• potrivirea excesivă a datelor
• indisponibilitatea unor date

Ultimul punct, inaccesibilitatea datelor, presupune unele bariere tehnice, dar și organizatorice. În timp ce barierele tehnice sunt clare și nu necesită o analiză mai profundă, ci doar o pregătire adecvată, problema organizațională poate fi puțin mai dificil de gestionat. Acestea includ situația în care un departament sau o industrie nu dorește să-și partajeze datele, crezând că este atuul său. Într-un astfel de caz, echipele analitice se pot confrunta cu o barieră de netrecut.

Prognoza comportamentului clienților este un element important care ajută la luarea deciziilor corecte, precum și la deschiderea drumului către schimbare. Deși cei implicați în analiză pot întâmpina puține dificultăți pe parcurs, există instrumente cu caracteristicile lor puternice disponibile pe piață care ajută la evitarea erorilor de măsurare și la dezvoltarea modelelor eficiente. Contrar aparențelor, crearea unor astfel de modele de comportament al clienților nu este doar o soluție pentru companiile mari, ci poate fi utilă și pentru întreprinderile mici.

Dacă vă place conținutul nostru, alăturați-vă comunității noastre de albine ocupate pe Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, YouTube, Pinterest, TikTok.

Autor: Nicole Mankin

Manager HR cu o capacitate excelentă de a construi o atmosferă pozitivă și de a crea un mediu valoros pentru angajați. Îi place să vadă potențialul oamenilor talentați și să îi mobilizeze pentru a se dezvolta.

Vizualizați toate postările