Что такое прогнозное моделирование поведения?

Вы думаете, что предсказание будущего – это работа гадалки со стеклянным шаром? Или вы на стороне скептиков, которые даже такие уловки считают ловкой манипуляцией? Независимо от вашего выбора, в обоих случаях вы отчасти правы. Предсказать будущее невозможно, но невозможно наметить направление, в котором оно движется. В наши дни некоторые методы облегчают прогнозирование, и прогнозное моделирование поведения является одним из них.

Определение прогнозного моделирования поведения

Прогноз в случае прогнозного моделирования поведения основывается не на стеклянном шаре, а на накоплении исторических данных. Использование прошлого для этого процесса даст множество ответов, а скорее укажет, по какому пути идти и на чем сосредоточиться.

Прогнозное моделирование поведения отлично подходит для прогнозирования решений клиентов о покупке, но также имеет множество других бизнес-приложений. В случае с клиентами использование этого типа инструмента помогает адаптировать предложение к конкретным потребностям человека. Это в первую очередь делает продукт или услугу более актуальными. Клиенты знают это и чувствуют заботу, ощущение уникальности. Кроме того, рассылка таргетированных предложений также влияет на имидж компании. Клиенты, которые получают не «спам», а конкретные предложения, наверняка останутся более довольными и положительно запомнят компанию.

Естественно, это приносит компании пользу, прежде всего, с точки зрения экономии. Рассылка конкретных предложений клиентам, которые по сути потенциально заинтересованы в них, позволяет получить большую отдачу от вложения ресурсов, выделенных на коммуникации. Правильно разработанные модели прогнозного поведения — это удобство для отдела маркетинга и шанс разработать точную стратегию.

Это позволяет вашим специалистам лучше определять, когда, кому и по какому маршруту отправлять предложения, чтобы они были эффективны с точки зрения продаж. Модели могут не только формировать ваши предложения в соответствии с потребностями определенной группы клиентов, но и с учетом вероятности совершения покупки конкретным потребителем.

В чем разница между прогнозным моделированием поведения и прогнозной аналитикой?

Исторические данные используются для создания моделей прогнозируемого поведения, тогда как прогнозный анализ охватывает более широкую область, в которой модели являются одним из элементов, определяющих направление будущего. Помимо статистических данных, прогнозный анализ также включает в себя различные типы алгоритмов для анализа и оценки данных, а также оценки вероятностей конкретных событий.

Таким образом, можно с уверенностью сказать, что прогнозное моделирование поведения является элементом (подмножеством), принадлежащим к более широкому понятию прогнозной аналитики.

4 этапа прогнозного моделирования поведения

1. Соберите максимально точные данные. Для разработки значимой модели она должна быть разнообразной и реальной. Также крайне важно правильно подготовить и обработать данные, чтобы алгоритм мог делать значимые прогнозы.
2. Научите модель. Ключевым элементом здесь является не правильный выбор алгоритма, поскольку несколько алгоритмов с таким же успехом могут использоваться параллельно, а определение соответствующих тестовых предположений. На этом этапе обучение модели может осуществляться по нескольким вариантам, но завершением этого этапа должен стать выбор того, который обладает лучшей способностью к обобщению и, следовательно, может наиболее точно оценить будущие события.
3. Оцените модель, оцените ее эффективность. Для этой цели применяются различные методы, но основная идея состоит в том, чтобы протестировать заданную модель на неизвестных тестовых данных и определить ее эффективность.
4. Внедрение модели в эксплуатацию – прогнозирование.

Каковы преимущества прогнозного моделирования поведения?

Прогнозное моделирование является ключевым элементом в понимании будущего поведения и формировании направления будущих стратегий. Однако для этого необходимо собрать данные для анализа. Что вы можете получить, применяя прогнозное моделирование поведения?

Лучшее предсказание будущего поведения

Невозможно однозначно сказать, как поведут себя клиенты в будущем и что произойдет. Это нереально, особенно в такой быстро меняющейся экономике. Тем не менее, определить правильное направление уже возможно, просто с помощью анализа прогнозного моделирования поведения.

Точное принятие решений на основе достоверных прогнозов

Вы могли бы сказать, что у некоторых людей есть хорошее чутье или интуиция, которая помогает им принимать важные деловые решения. Возможно, в этом что-то есть. Однако решение, основанное на глубоком анализе и достоверных фактах, наверняка будет еще более точным. В этом случае лучше сделать ставку на достоверные данные, чем на удачу.

Увеличение прибыли в компании

С помощью прогнозного моделирования вы можете более эффективно распоряжаться имеющимися ресурсами. Частично это становится возможным благодаря прогнозированию поведения клиентов, что приводит к лучшему управлению ресурсами. Это применимо практически ко всем аспектам деятельности компании, и хорошим примером является рассылка целевой рекламы клиентам, что само по себе экономит средства, но также помогает побудить клиента совершить покупку, что увеличивает прибыль компании.

Снижение риска

Планируя будущую деятельность или направление запланированных изменений на основе моделей и достоверных данных, легче управлять рисками и предвидеть возможные трудности.

Каковы проблемы прогнозного моделирования поведения?

Основой и важной вещью для создания прогнозных моделей являются данные. Это одновременно самый сложный этап и момент, когда происходит наибольшее количество ошибок. Сбор данных, распределение их по соответствующим группам и определение их достоверности — трудоемкий, но необходимый процесс. Тем не менее, часто бывает так, что сами данные не представляют достаточной ценности и их необходимо очистить, т.е. извлечь то, что необходимо использовать на дальнейших этапах прогнозного моделирования. На этом этапе могут возникнуть следующие проблемы:

• слишком маленькая группа респондентов
• ненадежные данные
• чрезмерное сопоставление данных
• отсутствие некоторых данных

Последний пункт — недоступность данных — предполагает некоторые технические барьеры, а также организационные. Хотя технические барьеры очевидны и не требуют какого-либо более глубокого анализа, а лишь соответствующей подготовки, организационные проблемы могут оказаться немного более сложными. К ним относятся ситуации, когда отдел или отрасль не хотят делиться своими данными, считая их своим активом. В таком случае аналитические команды могут столкнуться с непреодолимым барьером.

Прогнозирование поведения клиентов — важный элемент, который помогает принимать правильные решения, а также прокладывает путь к изменениям. Хотя те, кто занимается анализом, могут столкнуться на этом пути с некоторыми трудностями, на рынке доступны инструменты с их мощными функциями, которые помогают избежать ошибок измерений и разработать эффективные модели. Вопреки видимости, создание таких моделей поведения клиентов — решение не только для крупных компаний, но и может быть полезно для малого бизнеса.

Если вам нравится наш контент, присоединяйтесь к нашему занятому сообществу пчел на Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, YouTube, Pinterest, TikTok.

Автор: Николь Манкин

HR-менеджер с отличным умением создавать позитивную атмосферу и создавать ценную среду для сотрудников. Ей нравится видеть потенциал талантливых людей и мобилизовать их на развитие.

Просмотреть все сообщения