Vad är prediktiv beteendemodellering?

Definition av prediktiv beteendemodellering

Prognoser i fallet med prediktiv beteendemodellering baseras inte på en kristallkula utan på att samla historiska data. Att utnyttja det förflutna i denna process kommer att ge en mängd svar, men snarare en indikation på vilken väg man ska gå och vad man ska fokusera på.

Prediktiv beteendemodellering är utmärkt för att förutse kunders köpbeslut men har också en mängd andra affärsapplikationer. I fallet med kunder hjälper användningen av denna typ av verktyg att skräddarsy erbjudandet efter individens specifika behov. Detta gör produkten eller tjänsten mer relevant från första början. Kunderna vet det och känner sig omhändertagna, en känsla av unikhet. Dessutom har även riktade erbjudanden en inverkan på företagets image. Kunder som inte får “spam” utan konkreta erbjudanden kommer säkerligen att vara mer nöjda och positivt minnas företaget.

Naturligtvis ger detta fördelar för företaget, främst när det gäller besparingar. Att skicka specifika erbjudanden till kunder som i grunden är potentiellt intresserade av dem gör att man kan få en större avkastning på de resurser som avsatts för kommunikation. Välutvecklade prediktiva beteendemodeller är en bekvämlighet för marknadsavdelningen och en chans att utveckla en exakt strategi.

Det gör att dina specialister bättre kan avgöra när, till vem och via vilken väg erbjudanden ska skickas så att de är effektiva i termer av försäljning. Modellerna kan inte bara forma dina erbjudanden för att matcha behoven hos en viss kundgrupp utan också sannolikheten för att en viss konsument gör ett köp.

Vad är skillnaden mellan prediktiv beteendemodellering och prediktiv analys?

Historiska data används för att skapa prediktiva beteendemodeller, medan prediktiv analys täcker ett bredare område där modeller är ett av elementen för att bestämma riktningen för framtiden. Förutom statistiska data inkluderar prediktiv analys också olika typer av algoritmer för att analysera och utvärdera data och uppskatta sannolikheterna för specifika händelser.

Därför är det säkert att säga att prediktiv beteendemodellering är ett element (delmängd) som tillhör det bredare begreppet prediktiv analys.

4 steg i prediktiv beteendemodellering

1. Samla in så noggranna data som möjligt. Det måste vara mångsidigt och verkligt för att utveckla en meningsfull modell. Det är också avgörande att korrekt förbereda och bearbeta data så att algoritmen kan göra meningsfulla prognoser.
2. Träna modellen. Den avgörande faktorn här är inte den korrekta valet av algoritm, eftersom flera kan användas parallellt, utan fastställandet av lämpliga testantaganden. I detta skede kan modellinlärning genomföras på flera versioner, men slutsatsen av detta steg bör vara valet av den med den bästa generaliseringsförmågan, och därmed kan bedöma framtida händelser mest exakt.
3. Utvärdera modellen, uppskatta dess effektivitet. Olika metoder tillämpas för detta ändamål, men huvudidén är att testa en given modell på okända testdata och bestämma dess effektivitet.
4. Sätt modellen i bruk – prognostisering.

Vilka är fördelarna med prediktiv beteendemodellering?

Prediktiv modellering är den centrala faktorn för att förstå framtida beteende och forma riktningen för framtida strategier. Men för att detta ska hända är det nödvändigt att samla in data för analys. Vad kan du vinna på att tillämpa prediktiv beteendemodellering?

Bättre förutsägelse av framtida beteende

Det är omöjligt att entydigt säga hur kunder kommer att agera i framtiden eller vad som kommer att hända. Det är orealistiskt, särskilt i en så snabbt förändrad ekonomi. Ändå är det redan möjligt att bestämma rätt riktning, bara med hjälp av analyser av prediktiv beteendemodellering.

Exakt beslutsfattande baserat på pålitliga prognoser

Man skulle kunna säga att vissa människor har en bra magkänsla eller intuition som hjälper dem att fatta viktiga affärsbeslut. Det kan finnas något i det. Men ett beslut baserat på djup analys och pålitliga fakta kommer säkerligen att vara ännu mer exakt. I det här fallet är det bättre att satsa på pålitliga data än på tur.

Öka vinsterna i företaget

Med prediktiv modellering kan du disponera över de resurser som finns mer effektivt. Delvis görs detta möjligt genom att prognostisera kundbeteende, vilket översätts till bättre resursförvaltning. Detta gäller praktiskt taget varje aspekt av ett företags verksamhet, och ett bra exempel är att skicka riktade annonser till kunder, vilket i sig är en kostnadsbesparande åtgärd, men också hjälper till att driva kunden att slutföra köpet, vilket ökar företagets vinster.

Minska risker

Genom att planera framtida aktiviteter eller riktningen för planerade förändringar baserat på modeller och hårda data är det lättare att hantera risker och förutse möjliga svårigheter.

Vilka är utmaningarna med prediktiv beteendemodellering?

Grunden och det väsentliga för att skapa prediktiva modeller är data. Detta är både den mest utmanande fasen och det ögonblick då det största antalet misstag inträffar. Att samla in data, tilldela den till lämpliga grupper och bestämma dess giltighet är arbetsintensivt, men avgörande. Ändå är det ofta så att datan i sig inte har tillräckligt värde, och det är nödvändigt att rensa den, dvs. att extrahera det som är nödvändigt för att gå vidare till nästa steg i den prediktiva modelleringen. Problem i detta skede som kan uppstå är:

• för liten grupp av respondenter
• opålitliga data
• överskjutande datamatchning
• otillgänglighet av viss data

Den sista punkten, datatillgänglighet, involverar vissa tekniska hinder, men också organisatoriska. Medan de tekniska hindren är tydliga och inte kräver någon djupare analys, endast adekvat förberedelse, kan det organisatoriska problemet vara lite svårare att hantera. Detta inkluderar situationen där en avdelning eller bransch inte vill dela med sig av sina data, i tron att det är deras tillgång. I sådana fall kan analytiska team stå inför en oöverstiglig barriär.

Att prognostisera kundbeteende är ett viktigt element som hjälper till att fatta rätt beslut, samt banar väg för förändring. Även om de som är involverade i analysen kan stöta på en del svårigheter längs vägen, finns det verktyg med kraftfulla funktioner tillgängliga på marknaden som hjälper till att undvika mätfel och utveckla effektiva modeller. Motsatt till vad man kan tro, är skapandet av sådana modeller för kundbeteende inte bara en lösning för stora företag utan kan också vara användbart för små företag.

Om du gillar vårt innehåll, gå med i vår aktiva community av busy bees på Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, YouTube, Pinterest, TikTok.