Mi az előrejelző viselkedésmodellezés?

A prediktív viselkedésmodellezés definíciója

A prediktív viselkedésmodellezés esetében a jóslat nem üveggömbön alapul, hanem a történelmi adatok felhalmozásán. A múlt kihasználása ebben a folyamatban különböző válaszokat ad, de inkább arra utal, hogy merre kell haladni és mire kell összpontosítani.

A prediktív viselkedésmodellezés nagyszerű a vásárlói döntések előrejelzésére, de számos más üzleti alkalmazása is van. Az ügyfelek esetében ennek a típusú eszköznek a használata segít az ajánlatot az egyén specifikus igényeihez igazítani. Ez elsődlegesen relevánsabbá teszi a terméket vagy szolgáltatást. Az ügyfelek tudják ezt, és úgy érzik, hogy törődnek velük, egyfajta egyediséget éreznek. Ezen kívül a célzott ajánlatok küldése is hatással van a cég imázsára. Azok az ügyfelek, akik nem “spam”-et kapnak, hanem konkrét ajánlatokat, biztosan elégedettebbek lesznek, és pozitívan emlékeznek a cégre.

Természetesen ez előnyöket hoz a cég számára, elsősorban a megtakarítások terén. Konkrét ajánlatok küldése olyan ügyfeleknek, akik lényegében potenciálisan érdeklődnek irántuk, lehetővé teszi, hogy nagyobb megtérülést érjünk el a kommunikációra fordított erőforrások befektetéséből. A megfelelően kidolgozott prediktív viselkedésmodellek kényelmet nyújtanak a marketing osztály számára, és lehetőséget adnak egy pontos stratégia kidolgozására.

Ez segíti a szakembereket abban, hogy jobban meghatározzák, mikor, kinek és milyen úton küldjenek ajánlatokat, hogy azok hatékonyak legyenek az értékesítés szempontjából. A modellek nemcsak az ajánlatokat formálhatják a konkrét ügyfélcsoport igényeihez, hanem a vásárlás valószínűségét is.

Mi a különbség a prediktív viselkedésmodellezés és a prediktív analitika között?

A prediktív viselkedésmodellek létrehozásához történelmi adatokat használnak, míg a prediktív analitika szélesebb területet ölel fel, amelyben a modellek az egyik elemet képezik a jövő irányának meghatározásához. A statisztikai adatok mellett a prediktív analitika különböző típusú algoritmusokat is tartalmaz az adatok elemzésére és értékelésére, valamint a konkrét események valószínűségének megbecslésére.

Így biztonsággal mondhatjuk, hogy a prediktív viselkedésmodellezés egy elem (részhalmaz), amely a prediktív analitika szélesebb fogalmához tartozik.

A prediktív viselkedésmodellezés 4 szakasza

1. Gyűjtsd össze a lehető legpontosabb adatokat. Az adatoknak változatosnak és valósnak kell lenniük ahhoz, hogy értelmes modellt lehessen kidolgozni. Az adatok megfelelő előkészítése és feldolgozása is kulcsfontosságú, hogy az algoritmus értelmes előrejelzéseket tudjon készíteni.
2. Tanítsd meg a modellt. A kulcselem itt nem az algoritmus megfelelő kiválasztása, mivel több is párhuzamosan használható, hanem a megfelelő tesztelő feltételek meghatározása. E szakasz során a modell tanulása több verzión is elvégezhető, de ennek a szakasznak a következtetése a legjobb általánosító képességgel rendelkező modell kiválasztása kell, hogy legyen, amely így a legpontosabban tudja felmérni a jövőbeli eseményeket.
3. Értékeld a modellt, becsüld meg a hatékonyságát. E célra különböző módszereket alkalmaznak, de a fő ötlet az, hogy egy adott modellt ismeretlen tesztadatokon teszteljenek, és meghatározzák a hatékonyságát.
4. Vidd használatba a modellt – előrejelzés.

Mik a prediktív viselkedésmodellezés előnyei?

A prediktív modellezés a jövőbeli viselkedés megértésének és a jövőbeli stratégiák irányának formálásának kulcseleme. Ahhoz azonban, hogy ez megtörténjen, szükséges az adatok gyűjtése az elemzéshez. Mit nyerhetsz a prediktív viselkedésmodellezés alkalmazásával?

A jövőbeli viselkedés jobb előrejelzése

Nem lehet egyértelműen megmondani, hogyan fognak az ügyfelek a jövőben cselekedni, vagy mi fog történni. Ez irreális, különösen egy ilyen gyorsan változó gazdaságban. Mégis, a megfelelő irány meghatározása már lehetséges, csak a prediktív viselkedésmodellezés elemzéseinek segítségével.

Pontos döntéshozatal megbízható előrejelzések alapján

Azt mondhatnád, hogy egyes embereknek jó megérzésük vagy intuíciójuk van, ami segíti őket fontos üzleti döntések meghozatalában. Lehet, hogy van benne valami. Azonban egy mély elemzésen és megbízható tényeken alapuló döntés biztosan még pontosabb lesz. Ebben az esetben jobb megbízható adatokra támaszkodni, mint a szerencsére.

A nyereség növelése a cégnél

A prediktív modellezéssel hatékonyabban tudod kezelni a rendelkezésre álló erőforrásokat. Részben ezt a vásárlói viselkedés előrejelzése teszi lehetővé, ami jobb erőforrás-gazdálkodást eredményez. Ez gyakorlatilag a cég működésének minden aspektusára vonatkozik, és jó példa a célzott hirdetések küldése az ügyfeleknek, ami önmagában is költségmegtakarítást jelent, de segít az ügyfelet a vásárlás befejezésére is ösztönözni, ami növeli a cég nyereségét.

A kockázat csökkentése

A jövőbeli tevékenységek vagy a tervezett változások irányának modellek és kemény adatok alapján történő tervezésével könnyebb kezelni a kockázatokat és előre látni a lehetséges nehézségeket.

Mik a prediktív viselkedésmodellezés kihívásai?

A prediktív modellek létrehozásának alapja és lényeges eleme az adat. Ez a legnagyobb kihívást jelentő szakasz, és az a pillanat, amikor a legtöbb hiba előfordul. Az adatok gyűjtése, megfelelő csoportokhoz rendelése és érvényességük meghatározása munkaigényes, de elengedhetetlen. Ennek ellenére gyakran előfordul, hogy maguk az adatok nem elegendő értékűek, és szükséges az adatok tisztítása, azaz a szükséges információk kiemelése a prediktív modellezés további szakaszaihoz. Az ebben a szakaszban felmerülő problémák a következők lehetnek:

• túl kicsi válaszadói csoport
• megbízhatatlan adatok
• túlzott adatillesztés
• bizonyos adatok elérhetetlensége

A legutolsó pont, az adatok elérhetetlensége, technikai, de szervezeti akadályokat is magában foglal. Míg a technikai akadályok világosak és nem igényelnek mélyebb elemzést, csak megfelelő előkészítést, a szervezeti probléma kicsit nehezebben kezelhető. Ide tartozik az a helyzet, amikor egy osztály vagy iparág nem akarja megosztani az adatait, mert azt saját vagyonának tekinti. Ilyen esetben az elemző csapatok egy leküzdhetetlen akadállyal nézhetnek szembe.

A vásárlói viselkedés előrejelzése fontos elem, amely segít a helyes döntések meghozatalában, valamint utat nyit a változások előtt. Bár az elemzésben részt vevők útközben némi nehézséggel találkozhatnak, a piacon elérhető, erőteljes funkciókkal rendelkező eszközök segítenek elkerülni a mérési hibákat és hatékony modellek kidolgozását. A látszat ellenére az ilyen vásárlói viselkedésmodellek létrehozása nemcsak a nagy cégek megoldása, hanem a kisvállalkozások számára is hasznos lehet.

Ha tetszik a tartalmunk, csatlakozz a szorgos méheink közösségéhez a Facebookon, Twitteren, LinkedIn-en, Instagramon, YouTube-on, Pinterest-en, TikTok-on.