Какво е моделиране на предсказуемо поведение?

Определение на моделирането на предсказуемо поведение

Прогнозата в случая на моделирането на предсказуемо поведение не се основава на кристална топка, а на натрупване на исторически данни. Използването на миналото за този процес ще предостави разнообразие от отговори, а по-скоро индикация за това в коя посока да се върви и на какво да се фокусира.

Моделирането на предсказуемо поведение е чудесно за предвиждане на покупателните решения на клиентите, но също така има разнообразие от други бизнес приложения. В случая с клиентите, използването на този тип инструмент помага да се адаптира предложението към специфичните нужди на индивида. Това прави продукта или услугата по-релевантни на първо място. Клиентите знаят това и се чувстват ценени, с усещане за уникалност. Освен това, изпращането на целеви предложения също оказва влияние върху имиджа на компанията. Клиентите, които не получават “спам”, а конкретни предложения, със сигурност ще бъдат по-доволни и положително ще запомнят компанията.

Естествено, това носи ползи за компанията, предимно когато става въпрос за спестявания. Изпращането на конкретни предложения на клиенти, които по същество са потенциално заинтересовани от тях, позволява да се получи по-голяма възвръщаемост на инвестицията в ресурсите, отделени за комуникации. Правилно разработените модели на предсказуемо поведение са удобство за маркетинговия отдел и шанс за разработване на точна стратегия.

Това позволява на вашите специалисти по-добре да определят кога, на кого и по какъв маршрут да изпращат предложения, така че те да бъдат ефективни от гледна точка на продажбите. Моделите не само могат да оформят вашите предложения, за да отговарят на нуждите на конкретна група клиенти, но и вероятността конкретен потребител да направи покупка.

Каква е разликата между моделирането на предсказуемо поведение и предсказателната аналитика?

Историческите данни се използват за създаване на модели на предсказуемо поведение, докато предсказателната аналитика обхваща по-широка област, в която моделите са един от елементите за определяне на посоката на бъдещето. Освен статистически данни, предсказателната аналитика включва и различни видове алгоритми за анализ и оценка на данни и оценка на вероятностите за конкретни събития.

Така че, безопасно е да се каже, че моделирането на предсказуемо поведение е елемент (подмножество), принадлежащо на по-широката концепция за предсказателна аналитика.

4 етапа на моделирането на предсказуемо поведение

1. Съберете най-точните данни, които е възможно. Те трябва да бъдат разнообразни и реални, за да се разработи смислен модел. Също така е от съществено значение да се подготвят и обработят данните правилно, така че алгоритъмът да може да прави смислени прогнози.
2. Обучете модела. Ключовият елемент тук не е правилният избор на алгоритъм, тъй като няколко могат да бъдат използвани паралелно, а определянето на подходящи тестови предположения. На този етап обучението на модела може да се извърши на няколко версии, но заключението от този етап трябва да бъде изборът на този с най-добра способност за обобщение, и така може най-точно да оцени бъдещите събития.
3. Оценете модела, оценете неговата ефективност. За тази цел се прилагат различни методи, но основната идея е да се тества даден модел на непознати тестови данни и да се определи неговата ефективност.
4. Поставете модела в употреба – прогнозиране.

Какви са предимствата на моделирането на предсказуемо поведение?

Моделирането на предсказуемо поведение е ключов елемент в разбирането на бъдещото поведение и оформянето на посоката на бъдещите стратегии. Въпреки това, за да се случи това, е необходимо да се съберат данни за анализ. Какво можете да спечелите, прилагайки моделирането на предсказуемо поведение?

По-добро предсказване на бъдещото поведение

Невъзможно е да се каже недвусмислено как клиентите ще действат в бъдеще или какво ще се случи. Това е нереалистично, особено в така бързо променяща се икономика. Въпреки това, определянето на правилната посока вече е възможно, просто с помощта на анализи на моделирането на предсказуемо поведение.

Точни решения на базата на надеждни прогнози

Можете да кажете, че някои хора имат добро интуитивно чувство или интуиция, която им помага да вземат важни бизнес решения. Може да има нещо в това. Въпреки това, решение, основано на дълбок анализ и надеждни факти, със сигурност ще бъде още по-точно. В този случай е по-добре да се залага на надеждни данни, отколкото на късмет.

Увеличаване на печалбите в компанията

С моделирането на предсказуемо поведение можете да разпределяте ресурсите по-ефективно. Отчасти това е възможно благодарение на прогнозиране на поведението на клиентите, което се превръща в по-добро управление на ресурсите. Това важи за практически всеки аспект от дейността на компанията, а добър пример е изпращането на целеви реклами на клиентите, което само по себе си е икономия на разходи, но също така помага да се насочи клиентът да завърши покупката, което увеличава печалбите на компанията.

Намаляване на риска

Чрез планиране на бъдещи дейности или посоката на планирани промени на базата на модели и твърди данни, е по-лесно да се управляват рисковете и да се предвиждат възможни трудности.

Какви са предизвикателствата на моделирането на предсказуемо поведение?

Основата и същественото нещо за създаване на предсказуеми модели са данните. Това е както най-предизвикателният етап, така и моментът, когато се случват най-много грешки. Събирането на данни, разпределянето им в подходящи групи и определянето на тяхната валидност е трудоемко, но съществено. Въпреки това, често се случва самите данни да не са с достатъчна стойност и е необходимо да се почистят, т.е. да се извлекат необходимите данни за по-нататъшните етапи на моделирането. Проблемите на този етап, с които може да се срещнете, са:

• твърде малка група респонденти
• ненадеждни данни
• прекомерно съвпадение на данни
• недостъпност на някои данни

Последната точка, недостъпността на данни, включва някои технически бариери, но също така и организационни. Докато техническите бариери са ясни и не изискват по-дълбок анализ, а само адекватна подготовка, организационният проблем може да бъде малко по-труден за справяне. Те включват ситуация, в която отдел или индустрия не желае да сподели данните си, вярвайки, че те са тяхно имущество. В такъв случай аналитичните екипи могат да се сблъскат с непреодолима бариера.

Прогнозиране на поведението на клиентите е важен елемент, който помага при вземането на правилни решения, както и при прокарването на пътя за промяна. Въпреки че участниците в анализа могат да срещнат малко трудности по пътя, на пазара има инструменти с мощни функции, които помагат да се избегнат грешки в измерванията и да се разработят ефективни модели. В противоречие на външния вид, създаването на такива модели на поведение на клиентите не е само решение за големи компании, но може да бъде полезно и за малки бизнеси.

Ако харесвате нашето съдържание, присъединете се към нашата общност на пчеличките в Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, YouTube, Pinterest, TikTok.