什麼是預測行為建模？

你認為預測未來是拿著玻璃球的算命先生的工作嗎？ 或者，您是否支持懷疑論者，他們認為這種策略是一種聰明的操縱？ 無論您的選擇如何，在這兩種情況下，您都是部分正確的。 預測未來是不可能的，但概述未來的發展方向卻不是。 如今，一些技術有助於預測，預測行為建模就是其中之一。

預測行為建模的定義

預測行為建模中的預測不是基於玻璃球，而是基於累積的歷史資料。 利用過去的經驗來推動這個過程將提供多種答案，但更能指明該走哪條路以及該關注什麼。

預測行為建模非常適合預測客戶的購買決策，而且還具有各種其他業務應用程式。 對於客戶來說，使用此類工具有助於根據個人的特定需求客製化產品。 這首先使產品或服務更具相關性。 顧客知道這一點，並感受到被關心和獨特感。 此外，發送有針對性的報價也會對公司形象產生影響。 沒有收到「垃圾郵件」而是收到具體優惠的客戶肯定會更加滿意，並對公司產生正面的印象。

當然，這會為公司帶來好處，主要是在節省成本方面。 向本質上潛在感興趣的客戶發送特定報價可以讓您從分配給通訊的資源投資中獲得更大回報。 正確開發的預測行為模型可以為行銷部門帶來便利，並且有機會制定準確的策略。

它使您的專家更好地確定何時、向誰以及透過什麼方式發送報價，以便在銷售方面發揮作用。 這些模型不僅可以調整您的產品以滿足特定客戶群的需求，還可以調整特定消費者購買的可能性。

預測行為建模和預測分析有什麼不同？

歷史資料用於建立預測行為模型，而預測分析涵蓋更廣泛的領域，其中模型是確定未來方向的要素之一。 除了統計數據之外，預測分析還包括各種類型的演算法來分析和評估數據並估計特定事件的機率。

因此，可以肯定地說，預測行為建模是屬於更廣泛的預測分析概念的元素（子集）。

預測行為建模的 4 個階段

1. 盡可能收集最準確的數據。 發展有意義的模型必須是多樣化且真實的。 正確準備和處理資料也至關重要，這樣演算法才能做出有意義的預測。
2. 教導模型。 這裡的關鍵要素不是正確選擇演算法（因為多個演算法也可以並行使用），而是確定適當的測試假設。 在這一階段，模型學習可以在多個版本上進行，但這階段的結論應該是選擇泛化能力最好的版本，以便能夠最準確地評估未來事件。
3. 評估模型，估計其有效性。 為此目的應用了各種方法，但主要想法是在未知的測試資料上測試給定的模型並確定其有效性。
4. 將模型投入使用－預測。

預測行為建模有哪些優點？

預測建模是理解未來行為和塑造未來策略方向的關鍵要素。 然而，要做到這一點，有必要收集數據進行分析。 透過應用預測行為建模您可以獲得什麼？

更好地預測未來行為

不可能明確地說出客戶未來將如何行動或會發生什麼。 這是不切實際的，尤其是在如此快速變化的經濟中。 儘管如此，只需借助預測行為建模分析，就已經可以確定正確的方向。

基於可靠預測的準確決策

您可能會說，有些人有良好的直覺或直覺，可以幫助他們做出重要的商業決策。 這裡面可能有一些東西。 然而，基於深入分析和可靠事實的決定肯定會更加準確。 在這種情況下，押注於可靠的數據比押注運氣更好。

增加公司利潤

透過預測建模，您可以更有效地處理手邊的資源。 在某種程度上，這是透過預測客戶行為來實現的，這可以轉化為更好的資源管理。 這幾乎適用於公司營運的各個方面，一個很好的例子就是向客戶發送有針對性的廣告，這本身就可以節省成本，而且還有助於推動客戶完成購買，從而增加公司的利潤。

降低風險

透過根據模型和硬數據規劃未來的活動或規劃變更的方向，可以更輕鬆地管理風險並預測可能的困難。

預測行為建模面臨哪些挑戰？

創建預測模型的基礎和本質是資料。 這既是最具挑戰性的階段，也是發生錯誤最多的時刻。 收集數據、將其分配給適當的群組並確定其有效性是一項勞動密集型工作，但至關重要。 儘管如此，通常的情況是資料本身沒有足夠的價值，有必要對其進行清理，即提取進行預測建模的進一步階段所需的內容。 此階段可能遇到的問題有：

• 受訪者群體太小
• 數據不可靠
• 數據匹配過多
• 某些數據不可用

最後一點，數據不可訪問，涉及一些技術障礙，但也涉及組織障礙。 雖然技術障礙很明顯，不需要任何深入的分析，只需要充分的準備，但組織問題可能會更難處理。 其中包括某個部門或產業不想分享其數據，認為這是其資產的情況。 在這種情況下，分析團隊可能會面臨難以克服的障礙。

預測客戶行為是幫助做出正確決策並為變革鋪路的重要因素。 儘管參與分析的人員可能會遇到一些困難，但市場上有一些具有強大功能的工具可以幫助避免測量錯誤並開發有效的模型。 與表面上相反，創建此類客戶行為模型不僅是大公司的解決方案，而且對小型企業也很有用。

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作者：妮可曼金

人力資源經理具有出色的能力為員工營造積極的氛圍並創造有價值的環境。 她喜歡看到人才的潛力並動員他們發展。

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