การสร้างแบบจำลองพฤติกรรมเชิงคาดการณ์คืออะไร?

คุณคิดว่าการทำนายอนาคตเป็นงานของหมอดูกับลูกแก้วหรือไม่ เพราะเหตุใด หรือคุณเข้าข้างคนขี้ระแวงที่คิดว่าแม้แต่อุบายเช่นการบงการที่ชาญฉลาด? ไม่ว่าคุณจะเลือกแบบไหน ในทั้งสองกรณี คุณมีสิทธิ์บางส่วน การบอกอนาคตนั้นเป็นไปไม่ได้ แต่การบอกทิศทางที่อนาคตกำลังมุ่งหน้าไปนั้นก็ทำไม่ได้ ปัจจุบันเทคนิคบางอย่างที่เอื้อต่อการพยากรณ์และการสร้างแบบจำลองพฤติกรรมเชิงคาดการณ์ก็เป็นหนึ่งในนั้น

คำจำกัดความของการสร้างแบบจำลองพฤติกรรมการทำนาย

การคาดการณ์ในกรณีของการสร้างแบบจำลองพฤติกรรมเชิงคาดการณ์ไม่ได้ขึ้นอยู่กับลูกแก้ว แต่เป็นการสะสมข้อมูลในอดีต การควบคุมอดีตสำหรับกระบวนการนี้จะให้คำตอบที่หลากหลาย แต่เป็นเครื่องบ่งชี้ว่าควรไปทางไหนและสิ่งที่ต้องมุ่งเน้น

การสร้างแบบจำลองพฤติกรรมเชิงคาดการณ์เหมาะอย่างยิ่งสำหรับการคาดการณ์การตัดสินใจซื้อของลูกค้า แต่ยังมีแอปพลิเคชันทางธุรกิจอื่นๆ ที่หลากหลายอีกด้วย ในกรณีของลูกค้า การใช้เครื่องมือประเภทนี้จะช่วยปรับแต่งข้อเสนอให้ตรงตามความต้องการเฉพาะของแต่ละบุคคล ทำให้ผลิตภัณฑ์หรือบริการมีความเกี่ยวข้องมากขึ้นตั้งแต่แรก ลูกค้ารู้และรู้สึกได้รับการดูแลและรู้สึกถึงความเป็นเอกลักษณ์ นอกจากนี้การส่งข้อเสนอที่ตรงเป้าหมายยังส่งผลต่อภาพลักษณ์ของบริษัทอีกด้วย ลูกค้าที่ไม่ได้รับ "สแปม" แต่ข้อเสนอที่เป็นรูปธรรมจะพึงพอใจและจดจำบริษัทในเชิงบวกมากขึ้นอย่างแน่นอน

แน่นอนว่าสิ่งนี้จะนำผลประโยชน์มาสู่บริษัท โดยเฉพาะในเรื่องของการออม การส่งข้อเสนอเฉพาะให้กับลูกค้าที่อาจสนใจข้อเสนอเหล่านี้จะช่วยให้คุณได้รับผลตอบแทนจากการลงทุนทรัพยากรที่จัดสรรให้กับการสื่อสารมากขึ้น โมเดลพฤติกรรมการคาดการณ์ที่พัฒนาอย่างเหมาะสมจะอำนวยความสะดวกให้กับแผนกการตลาดและเป็นโอกาสในการพัฒนากลยุทธ์ที่แม่นยำ

ช่วยให้ผู้เชี่ยวชาญของคุณตัดสินใจได้ดีขึ้นว่าจะส่งข้อเสนอพิเศษเมื่อใด ถึงใคร และโดยช่องทางใด เพื่อให้มีประสิทธิภาพในแง่ของการขาย โมเดลดังกล่าวไม่เพียงแต่จะกำหนดข้อเสนอของคุณให้ตรงกับความต้องการของลูกค้ากลุ่มใดกลุ่มหนึ่งเท่านั้น แต่ยังรวมถึงแนวโน้มที่ผู้บริโภคกลุ่มใดจะซื้อด้วย

อะไรคือความแตกต่างระหว่างการสร้างแบบจำลองพฤติกรรมเชิงคาดการณ์และการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์?

ข้อมูลในอดีตจะใช้เพื่อสร้างแบบจำลองพฤติกรรมการคาดการณ์ ในขณะที่การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ครอบคลุมพื้นที่ที่กว้างขึ้น ซึ่งแบบจำลองเป็นหนึ่งในองค์ประกอบในการกำหนดทิศทางของอนาคต นอกเหนือจากข้อมูลทางสถิติแล้ว การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ยังรวมถึงอัลกอริทึมประเภทต่างๆ เพื่อวิเคราะห์และประเมินข้อมูลและประเมินความน่าจะเป็นของเหตุการณ์เฉพาะ

ดังนั้นจึงปลอดภัยที่จะกล่าวว่าการสร้างแบบจำลองพฤติกรรมการคาดการณ์เป็นองค์ประกอบ (เซ็ตย่อย) ที่เป็นของแนวคิดที่กว้างขึ้นของการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์

การสร้างแบบจำลองพฤติกรรมเชิงคาดการณ์ 4 ขั้นตอน

1. รวบรวมข้อมูลที่แม่นยำที่สุดเท่าที่จะเป็นไปได้ การพัฒนาแบบจำลองที่มีความหมายจะต้องมีความหลากหลายและเป็นเรื่องจริง การเตรียมและประมวลผลข้อมูลอย่างเหมาะสมยังเป็นสิ่งสำคัญเพื่อให้อัลกอริธึมสามารถคาดการณ์ได้อย่างมีความหมาย
2. สอนโมเดล. องค์ประกอบสำคัญในที่นี้ไม่ใช่การเลือกอัลกอริธึมที่เหมาะสม เนื่องจากหลายอัลกอริธึมสามารถนำไปใช้แบบขนานได้เช่นกัน แต่เป็นการกำหนดสมมติฐานการทดสอบที่เหมาะสม ในขั้นตอนนี้ การเรียนรู้แบบจำลองสามารถดำเนินการได้หลายเวอร์ชัน แต่บทสรุปของขั้นตอนนี้ควรเป็นการเลือกเวอร์ชันที่มีความสามารถสรุปได้ดีที่สุด และจึงสามารถประเมินเหตุการณ์ในอนาคตได้อย่างแม่นยำที่สุด
3. ประเมินแบบจำลอง ประเมินประสิทธิผล มีการใช้วิธีการต่างๆ เพื่อจุดประสงค์นี้ แต่แนวคิดหลักคือการทดสอบแบบจำลองที่กำหนดกับข้อมูลการทดสอบที่ไม่รู้จัก และพิจารณาประสิทธิภาพของแบบจำลอง
4. นำแบบจำลองไปใช้ – การคาดการณ์

ข้อดีของการสร้างแบบจำลองพฤติกรรมเชิงคาดการณ์คืออะไร?

การสร้างแบบจำลองเชิงคาดการณ์เป็นองค์ประกอบสำคัญในการทำความเข้าใจพฤติกรรมในอนาคตและการกำหนดทิศทางของกลยุทธ์ในอนาคต อย่างไรก็ตาม เพื่อให้สิ่งนี้เกิดขึ้น จำเป็นต้องรวบรวมข้อมูลเพื่อการวิเคราะห์ คุณจะได้อะไรจากการใช้การสร้างแบบจำลองพฤติกรรมเชิงคาดการณ์

ทำนายพฤติกรรมในอนาคตได้ดีขึ้น

เป็นไปไม่ได้ที่จะพูดได้อย่างชัดเจนว่าลูกค้าจะกระทำอย่างไรในอนาคตหรือจะเกิดอะไรขึ้น มันไม่สมจริง โดยเฉพาะอย่างยิ่งในเศรษฐกิจที่เปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็วเช่นนี้ ถึงกระนั้น การกำหนดทิศทางที่ถูกต้องก็เป็นไปได้อยู่แล้ว เพียงใช้การวิเคราะห์การสร้างแบบจำลองพฤติกรรมเชิงคาดการณ์เท่านั้น

การตัดสินใจที่แม่นยำตามการคาดการณ์ที่เชื่อถือได้

คุณอาจพูดว่าบางคนมีสัญชาตญาณที่ดีซึ่งช่วยให้พวกเขาตัดสินใจทางธุรกิจที่สำคัญได้ อาจมีบางอย่างอยู่ในนั้น อย่างไรก็ตาม การตัดสินใจโดยอาศัยการวิเคราะห์เชิงลึกและข้อเท็จจริงที่เชื่อถือได้จะมีความแม่นยำมากยิ่งขึ้นอย่างแน่นอน ในกรณีนี้ เป็นการดีกว่าที่จะเดิมพันกับข้อมูลที่เชื่อถือได้มากกว่าโชค

เพิ่มผลกำไรในบริษัท

ด้วยการสร้างแบบจำลองเชิงคาดการณ์ คุณสามารถกำจัดทรัพยากรที่มีอยู่ได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น ส่วนหนึ่งเกิดขึ้นได้ด้วยการคาดการณ์พฤติกรรมของลูกค้า ซึ่งส่งผลให้มีการจัดการทรัพยากรที่ดีขึ้น สิ่งนี้ใช้ได้กับการดำเนินงานของบริษัทแทบทุกด้าน และตัวอย่างที่ดีก็คือการส่งโฆษณาที่ตรงเป้าหมายไปยังลูกค้า ซึ่งช่วยประหยัดต้นทุนในตัวมันเอง แต่ยังช่วยขับเคลื่อนลูกค้าให้ดำเนินการซื้อให้เสร็จสมบูรณ์ ซึ่งจะเพิ่มผลกำไรของบริษัท

การลดความเสี่ยง

ด้วยการวางแผนกิจกรรมในอนาคตหรือทิศทางของการเปลี่ยนแปลงที่วางแผนไว้ตามแบบจำลองและฮาร์ดดาต้า ช่วยให้จัดการความเสี่ยงและคาดการณ์ปัญหาที่อาจเกิดขึ้นได้ง่ายขึ้น

อะไรคือความท้าทายของการสร้างแบบจำลองพฤติกรรมเชิงคาดการณ์?

พื้นฐานและสิ่งสำคัญสำหรับการสร้างแบบจำลองการคาดการณ์คือข้อมูล นี่เป็นทั้งขั้นตอนที่ท้าทายที่สุดและเป็นช่วงเวลาที่เกิดข้อผิดพลาดมากที่สุด การรวบรวมข้อมูล มอบหมายให้กับกลุ่มที่เหมาะสม และการพิจารณาความถูกต้องของข้อมูลนั้น ต้องใช้แรงงานมาก แต่จำเป็น อย่างไรก็ตาม บ่อยครั้งเป็นกรณีที่ข้อมูลมีค่าไม่เพียงพอ และจำเป็นต้องทำความสะอาด เช่น เพื่อแยกสิ่งที่จำเป็นเพื่อนำไปใช้ในขั้นตอนต่อไปของการสร้างแบบจำลองเชิงคาดการณ์ ปัญหาในขั้นตอนนี้ที่สามารถพบได้คือ:

• กลุ่มผู้ตอบแบบสอบถามน้อยเกินไป
• ข้อมูลที่ไม่น่าเชื่อถือ
• การจับคู่ข้อมูลที่มากเกินไป
• ความไม่พร้อมใช้งานของข้อมูลบางอย่าง

ประเด็นสุดท้าย การเข้าถึงข้อมูลไม่ได้เกี่ยวข้องกับอุปสรรคทางเทคนิคบางประการ แต่ยังรวมถึงอุปสรรคในองค์กรด้วย แม้ว่าอุปสรรคทางเทคนิคจะชัดเจนและไม่จำเป็นต้องมีการวิเคราะห์เชิงลึก แต่เพียงการเตรียมการที่เพียงพอ ปัญหาขององค์กรก็อาจจัดการได้ยากขึ้นเล็กน้อย ซึ่งรวมถึงสถานการณ์ที่แผนกหรืออุตสาหกรรมไม่ต้องการเปิดเผยข้อมูลของตน โดยเชื่อว่าเป็นทรัพย์สินของตน ในกรณีเช่นนี้ ทีมวิเคราะห์อาจเผชิญกับอุปสรรคที่ผ่านไม่ได้

การพยากรณ์พฤติกรรมของลูกค้าเป็นองค์ประกอบสำคัญที่ช่วยในการตัดสินใจที่ถูกต้อง พร้อมทั้งปูทางไปสู่การเปลี่ยนแปลง แม้ว่าผู้ที่เกี่ยวข้องกับการวิเคราะห์อาจเผชิญกับความยากลำบากเล็กน้อยในระหว่างดำเนินการ แต่ก็มีเครื่องมือที่มีคุณสมบัติอันทรงพลังที่มีอยู่ในท้องตลาด ซึ่งช่วยหลีกเลี่ยงข้อผิดพลาดในการวัดและพัฒนาแบบจำลองที่มีประสิทธิภาพ ตรงกันข้ามกับรูปลักษณ์ภายนอก การสร้างโมเดลพฤติกรรมลูกค้าดังกล่าวไม่เพียงแต่เป็นวิธีแก้ปัญหาสำหรับบริษัทขนาดใหญ่เท่านั้น แต่ยังมีประโยชน์สำหรับธุรกิจขนาดเล็กอีกด้วย

หากคุณชอบเนื้อหาของเรา เข้าร่วมชุมชนผึ้งที่ไม่ว่างของเราบน Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, YouTube, Pinterest, TikTok

ผู้เขียน : นิโคล แมนคิน

ผู้จัดการฝ่ายทรัพยากรบุคคลที่มีความสามารถดีเยี่ยมในการสร้างบรรยากาศเชิงบวกและสร้างสภาพแวดล้อมที่มีคุณค่าให้กับพนักงาน เธอชอบที่จะเห็นศักยภาพของผู้มีความสามารถและระดมพวกเขาเพื่อพัฒนา

ดูโพสต์ทั้งหมด