Hvad er prædiktiv adfærdsmodelering?

Definition af forudsigende adfærdsmodelering

Forudsigelse i tilfælde af forudsigende adfærdsmodelering er ikke baseret på en krystalkugle, men på at akkumulere historiske data. At udnytte fortiden til denne proces vil give en række svar, men snarere en indikation af, hvilken vej man skal gå, og hvad man skal fokusere på.

Forudsigende adfærdsmodelering er fantastisk til at forudse kunders købsbeslutninger, men har også en række andre forretningsanvendelser. I tilfælde af kunder hjælper brugen af denne type værktøj med at skræddersy tilbuddet til de specifikke behov hos den enkelte. Dette gør produktet eller servicen mere relevant i første omgang. Kunderne ved det og føler sig taget hånd om, en følelse af unikhed. Desuden har det at sende målrettede tilbud også en indvirkning på virksomhedens image. Kunder, der ikke får “spam”, men konkrete tilbud, vil helt sikkert være mere tilfredse og huske virksomheden positivt.

Naturally, this brings benefits to the company, primarily when it comes to savings. At sende specifikke tilbud til kunder, der i bund og grund potentielt er interesserede i dem, giver mulighed for at få et større afkast på investeringen af de ressourcer, der er afsat til kommunikation. Ordentligt udviklede forudsigende adfærdsmodele er en bekvemmelighed for marketingafdelingen og en chance for at udvikle en præcis strategi.

Det gør det muligt for dine specialister bedre at bestemme hvornår, til hvem og ad hvilken rute tilbud skal sendes, så de er effektive i forhold til salg. Modellerne kan ikke kun forme dine tilbud, så de matcher behovene hos en bestemt gruppe kunder, men også sandsynligheden for, at en bestemt forbruger foretager et køb.

Hvad er forskellen mellem forudsigende adfærdsmodelering og forudsigende analyse?

Historiske data bruges til at skabe forudsigende adfærdsmodele, mens forudsigende analyse dækker et bredere område, hvor modeller er et af elementerne til at bestemme retningen for fremtiden. Ud over statistiske data inkluderer forudsigende analyse også forskellige typer algoritmer til at analysere og evaluere data og estimere sandsynlighederne for specifikke begivenheder.

Således er det sikkert at sige, at forudsigende adfærdsmodelering er et element (undergruppe), der tilhører det bredere begreb forudsigende analyse.

4 faser af forudsigende adfærdsmodelering

1. Indsaml de mest præcise data muligt. Det skal være forskelligt og reelt for at udvikle en meningsfuld model. Det er også afgørende at forberede og behandle data korrekt, så algoritmen kan lave meningsfulde forudsigelser.
2. Træn modellen. Det centrale element her er ikke den rette valg af en algoritme, da flere kan bruges parallelt, men bestemmelsen af passende testforudsætninger. På dette stadium kan modelindlæring udføres på flere versioner, men konklusionen på dette stadium bør være valget af den med den bedste generaliseringsevne, og som dermed kan vurdere fremtidige begivenheder mest præcist.
3. Vurder modellen, estimér dens effektivitet. Forskellige metoder anvendes til dette formål, men hovedideen er at teste en given model på ukendte testdata og bestemme dens effektivitet.
4. Sæt modellen i brug – forudsigelse.

Hvad er fordelene ved forudsigende adfærdsmodelering?

Forudsigende modellering er det centrale element i at forstå fremtidig adfærd og forme retningen for fremtidige strategier. Men for at dette kan ske, er det nødvendigt at indsamle data til analyse. Hvad kan du opnå ved at anvende forudsigende adfærdsmodelering?

Bedre forudsigelse af fremtidig adfærd

Det er umuligt entydigt at sige, hvordan kunder vil handle i fremtiden, eller hvad der vil ske. Det er urealistisk, især i en så hurtigt skiftende økonomi. Alligevel er det allerede muligt at bestemme den rigtige retning, blot med hjælp fra analyser af forudsigende adfærdsmodelering.

Præcise beslutninger baseret på pålidelige forudsigelser

Man kunne sige, at nogle mennesker har en god mavefornemmelse eller intuition, der hjælper dem med at træffe vigtige forretningsbeslutninger. Der kan være noget i det. Men en beslutning baseret på dyb analyse og pålidelige fakta vil helt sikkert være endnu mere præcis. I dette tilfælde er det bedre at satse på pålidelige data end på held.

Øge overskuddet i virksomheden

Med forudsigende modellering kan du disponere over de tilgængelige ressourcer mere effektivt. Dette er delvist muligt ved at forudsige kundeadfærd, hvilket oversættes til bedre ressourceforvaltning. Dette gælder stort set for alle aspekter af en virksomheds drift, og et godt eksempel er at sende målrettede annoncer til kunder, hvilket i sig selv sparer omkostninger, men også hjælper med at få kunden til at gennemføre købet, hvilket øger virksomhedens overskud.

Reducere risiko

Ved at planlægge fremtidige aktiviteter eller retningen for planlagte ændringer baseret på modeller og hårde data er det lettere at styre risici og forudse mulige vanskeligheder.

Hvad er udfordringerne ved forudsigende adfærdsmodelering?

Grundlaget og det væsentlige for at skabe forudsigende modeller er data. Dette er både den mest udfordrende fase og det øjeblik, hvor det største antal fejl opstår. At indsamle data, tildele det til passende grupper og bestemme dets gyldighed er arbejdskrævende, men essentielt. Ikke desto mindre er det ofte tilfældet, at dataene i sig selv ikke har tilstrækkelig værdi, og det er nødvendigt at rense dem, dvs. at udtrække det, der er nødvendigt for at tage til de videre faser af forudsigende modellering. Problemer på dette stadium, som kan opstå, er:

• for lille en gruppe respondenter
• upålidelige data
• overdreven datatilpasning
• utilgængelighed af nogle data

Det sidste punkt, datatilgængelighed, involverer nogle tekniske barrierer, men også organisatoriske. Mens de tekniske barrierer er klare og ikke kræver nogen dybere analyse, kun tilstrækkelig forberedelse, kan det organisatoriske problem være lidt sværere at håndtere. Dette inkluderer situationen, hvor en afdeling eller branche ikke ønsker at dele sine data, idet de mener, det er deres aktiv. I sådanne tilfælde kan analytiske teams stå over for en uovervindelig barriere.

At forudsige kundeadfærd er et vigtigt element, der hjælper med at træffe de rigtige beslutninger samt bane vejen for forandring. Selvom de involverede i analysen kan støde på lidt vanskeligheder undervejs, er der værktøjer med deres kraftfulde funktioner tilgængelige på markedet, der hjælper med at undgå målefejl og udvikle effektive modeller. I modsætning til hvad man skulle tro, er det ikke kun en løsning for store virksomheder, men kan også være nyttigt for små virksomheder.

Hvis du kan lide vores indhold, så bliv en del af vores travle bier-fællesskab på Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, YouTube, Pinterest, TikTok.