Tahmine dayalı davranış modellemesi nedir?

Geleceği tahmin etmek, elinde cam küre olan bir falcının işi mi sanıyorsunuz? Yoksa bu tür oyunları bile akıllıca bir manipülasyon olarak gören şüphecilerden mi yanasınız? Seçiminiz ne olursa olsun, her iki durumda da kısmen haklısınız. Geleceği söylemek imkansızdır, ancak gittiği yönün ana hatlarını çizmek imkansızdır. Günümüzde bazı teknikler tahminde bulunmayı kolaylaştırıyor ve tahmine dayalı davranış modelleme de bunlardan biri.

Tahmine dayalı davranış modellemenin tanımı

Tahmine dayalı davranış modellemesi durumunda tahmin, bir cam küreye değil, tarihsel verilerin birikmesine dayanır. Bu süreç için geçmişi kullanmak, çeşitli yanıtlar sunacak, daha ziyade hangi yola gidileceğine ve neye odaklanılacağına dair bir gösterge sunacaktır.

Tahmine dayalı davranış modelleme, müşterilerin satın alma kararlarını öngörmek için harikadır ancak aynı zamanda çeşitli başka iş uygulamalarına da sahiptir. Müşteriler söz konusu olduğunda bu tür bir aracın kullanılması, teklifin bireyin özel ihtiyaçlarına göre uyarlanmasına yardımcı olur. Bu, ilk etapta ürün veya hizmeti daha alakalı hale getirir. Müşteriler bunu biliyor ve kendilerine önem verildiğini, benzersiz olduklarını hissediyorlar. Ayrıca, hedefe yönelik tekliflerin gönderilmesi de şirketin imajı üzerinde etkiye sahiptir. "Spam" almayan ancak somut teklifler alan müşteriler kesinlikle daha memnun kalacak ve şirketi olumlu bir şekilde hatırlayacaklardır.

Doğal olarak bu, öncelikle tasarruf konusunda şirkete fayda sağlıyor. Kendileriyle potansiyel olarak ilgilenen müşterilere özel teklifler göndermek, iletişime ayrılan kaynaklara yapılan yatırımdan daha fazla getiri elde etmenizi sağlar. Düzgün geliştirilmiş tahmine dayalı davranış modelleri, pazarlama departmanı için kolaylık ve doğru bir strateji geliştirme şansıdır.

Uzmanlarınızın teklifleri ne zaman, kime, hangi rota ile göndereceğini daha iyi belirlemesini ve satış açısından etkili olmasını sağlar. Modeller, tekliflerinizi yalnızca belirli bir müşteri grubunun ihtiyaçlarını karşılayacak şekilde şekillendirmekle kalmaz, aynı zamanda belirli bir tüketicinin satın alma olasılığını da karşılar.

Tahmine dayalı davranış modelleme ile tahmine dayalı analitik arasındaki fark nedir?

Tahmine dayalı davranış modelleri oluşturmak için geçmiş veriler kullanılırken, tahmine dayalı analiz, modellerin geleceğin yönünü belirleyen unsurlardan biri olduğu daha geniş bir alanı kapsar. Tahmine dayalı analiz, istatistiksel verilere ek olarak, verileri analiz etmek ve değerlendirmek ve belirli olayların olasılıklarını tahmin etmek için çeşitli algoritma türlerini de içerir.

Bu nedenle, tahmine dayalı davranış modellemenin daha geniş tahmine dayalı analitik kavramına ait bir unsur (alt küme) olduğunu söylemek güvenlidir.

Tahmine dayalı davranış modellemenin 4 aşaması

1. Mümkün olan en doğru verileri toplayın. Anlamlı bir model geliştirmek için farklı ve gerçek olması gerekir. Algoritmanın anlamlı tahminler yapabilmesi için verileri uygun şekilde hazırlamak ve işlemek de çok önemlidir.
2. Modeli öğretin. Buradaki anahtar unsur, bir algoritmanın doğru seçimi değil, çünkü birkaçı paralel olarak da kullanılabilir, ancak uygun test varsayımlarının belirlenmesidir. Bu aşamada model öğrenme birkaç versiyon üzerinde gerçekleştirilebilir, ancak bu aşamanın sonucunda en iyi genelleme yeteneğine sahip olanın seçilmesi ve böylece gelecekteki olayları en doğru şekilde değerlendirebilmesi gerekir.
3. Modeli değerlendirin, etkinliğini tahmin edin. Bu amaçla çeşitli yöntemler uygulanır ancak ana fikir, belirli bir modeli bilinmeyen test verileri üzerinde test etmek ve etkinliğini belirlemektir.
4. Modeli kullanıma alın – tahmin.

Tahmine dayalı davranış modellemenin avantajları nelerdir?

Tahmine dayalı modelleme, gelecekteki davranışları anlamada ve gelecekteki stratejilerin yönünü şekillendirmede temel unsurdur. Ancak bunun gerçekleşebilmesi için analize yönelik verilerin toplanması gerekmektedir. Tahmine dayalı davranış modellemeyi uygulayarak ne kazanabilirsiniz?

Gelecekteki davranışların daha iyi tahmin edilmesi

Gelecekte müşterilerin nasıl davranacağını veya ne olacağını kesin olarak söylemek mümkün değil. Özellikle hızla değişen bir ekonomide bu gerçekçi değil. Ancak tahmine dayalı davranış modelleme analizlerinin yardımıyla doğru yönü belirlemek zaten mümkün.

Güvenilir tahminlere dayalı doğru karar verme

Bazı insanların önemli iş kararları vermelerine yardımcı olan iyi bir içgüdüye veya sezgiye sahip olduklarını söyleyebilirsiniz. Bunda bir şeyler olabilir. Ancak derin analizlere ve güvenilir gerçeklere dayalı bir karar kesinlikle daha doğru olacaktır. Bu durumda, şansa güvenmek yerine güvenilir verilere bahis oynamak daha iyidir.

Şirketin kârını artırmak

Tahmine dayalı modelleme ile elinizdeki kaynakları daha etkin bir şekilde değerlendirebilirsiniz. Bu kısmen müşteri davranışlarının tahmin edilmesiyle mümkün oluyor ve bu da daha iyi kaynak yönetimi anlamına geliyor. Bu, bir şirketin operasyonlarının neredeyse her yönü için geçerlidir ve bunun iyi bir örneği, başlı başına bir maliyet tasarrufu sağlayan, aynı zamanda müşterinin satın alma işlemini tamamlamasına yardımcı olan ve şirketin karını artıran, müşterilere hedefli reklamlar göndermektir.

Riski azaltmak

Modellere ve somut verilere dayanarak gelecekteki faaliyetleri veya planlanan değişikliklerin yönünü planlayarak riskleri yönetmek ve olası zorlukları tahmin etmek daha kolaydır.

Tahmine dayalı davranış modellemenin zorlukları nelerdir?

Tahmine dayalı modeller oluşturmanın temeli ve vazgeçilmez olanı verilerdir. Bu hem en zorlu aşama hem de en fazla sayıda hatanın meydana geldiği andır. Verilerin toplanması, uygun gruplara atanması ve geçerliliğinin belirlenmesi emek yoğun ancak esastır. Bununla birlikte, çoğu zaman verinin kendisi yeterli değerde değildir ve onu temizlemek, yani tahmine dayalı modellemenin ileri aşamalarına geçmek için gerekenleri çıkarmak gerekir. Bu aşamada karşılaşılabilecek sorunlar şunlardır:

• çok küçük bir yanıtlayıcı grubu
• güvenilmez veriler
• aşırı veri eşleştirme
• bazı verilerin kullanılamaması

Son nokta olan verilere erişilemezlik, bazı teknik engellerin yanı sıra organizasyonel engelleri de içerir. Teknik engeller açık olmasına ve daha derin bir analiz gerektirmemesine, yalnızca yeterli hazırlık gerektirmesine rağmen, organizasyonel sorunun ele alınması biraz daha zor olabilir. Bunlar, bir departmanın veya sektörün kendi varlığı olduğuna inanarak verilerini paylaşmak istemediği durumu içerir. Böyle bir durumda analitik ekipler aşılamaz bir engelle karşılaşabilir.

Müşteri davranışını tahmin etmek, doğru kararların alınmasına yardımcı olan ve değişimin önünü açan önemli bir unsurdur. Analize katılanlar bu süreçte biraz zorlukla karşılaşsalar da, piyasada ölçüm hatalarından kaçınmaya ve etkili modeller geliştirmeye yardımcı olan güçlü özelliklere sahip araçlar bulunmaktadır. Görünüşün aksine, bu tür müşteri davranışı modelleri oluşturmak yalnızca büyük şirketler için bir çözüm değil, aynı zamanda küçük işletmeler için de faydalı olabilir.

İçeriğimizi beğendiyseniz Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, YouTube, Pinterest, TikTok'taki meşgul arılar topluluğumuza katılın.

Yazarı: Nicole Mankin

Olumlu bir atmosfer yaratma ve çalışanlar için değerli bir ortam yaratma konusunda mükemmel bir yeteneğe sahip İK yöneticisi. Yetenekli insanların potansiyelini görmeyi ve onları gelişmek için harekete geçirmeyi seviyor.

Tüm gönderileri görüntüle