Čo je modelovanie prediktívneho správania?

Definícia modelovania prediktívneho správania

Predpoveď v prípade modelovania prediktívneho správania nie je založená na sklenenej guli, ale na akumulácii historických údajov. Využitie minulosti pre tento proces prinesie rôzne odpovede, ale skôr naznačenie, ktorým smerom ísť a na čo sa zamerať.

Modelovanie prediktívneho správania je skvelé na predvídanie nákupných rozhodnutí zákazníkov, ale má aj rôzne iné obchodné aplikácie. V prípade zákazníkov používanie tohto typu nástroja pomáha prispôsobiť ponuku konkrétnym potrebám jednotlivca. To robí produkt alebo službu relevantnejšími na prvom mieste. Zákazníci to vedia a cítia sa staraní, majú pocit jedinečnosti. Okrem toho má zasielanie cielených ponúk tiež dopad na imidž spoločnosti. Zákazníci, ktorí nedostávajú “spam”, ale konkrétne ponuky, budú určite spokojnejší a pozitívne si zapamätajú spoločnosť.

Samozrejme, to prináša výhody pre spoločnosť, predovšetkým pokiaľ ide o úspory. Zasielanie konkrétnych ponúk zákazníkom, ktorí sú v podstate potenciálne zainteresovaní, umožňuje dosiahnuť väčší návrat na investíciu zdrojov pridelených na komunikáciu. Správne vyvinuté modely prediktívneho správania sú pohodlnosťou pre marketingové oddelenie a šancou vyvinúť presnú stratégiu.

Umožňuje vašim špecialistom lepšie určiť, kedy, komu a akou cestou posielať ponuky, aby boli efektívne z hľadiska predaja. Modely môžu nielen formovať vaše ponuky tak, aby zodpovedali potrebám konkrétnej skupiny zákazníkov, ale aj pravdepodobnosť, že konkrétny spotrebiteľ uskutoční nákup.

Aký je rozdiel medzi modelovaním prediktívneho správania a prediktívnou analýzou?

Historické údaje sa používajú na vytvorenie modelov prediktívneho správania, zatiaľ čo prediktívna analýza pokrýva širšiu oblasť, v ktorej sú modely jedným z prvkov na určenie smeru budúcnosti. Okrem štatistických údajov prediktívna analýza zahŕňa aj rôzne typy algoritmov na analýzu a hodnotenie údajov a odhadovanie pravdepodobností konkrétnych udalostí.

Takže je bezpečné povedať, že modelovanie prediktívneho správania je prvkom (podmnožinou) patriacim do širšieho konceptu prediktívnej analýzy.

4 fázy modelovania prediktívneho správania

1. Zbierajte čo najpresnejšie údaje. Musia byť rôznorodé a reálne, aby sa vyvinul zmysluplný model. Je tiež kľúčové správne pripraviť a spracovať údaje, aby algoritmus mohol robiť zmysluplné predpovede.
2. Učte model. Kľúčovým prvkom tu nie je správny výber algoritmu, keďže niekoľko môže byť rovnako dobre použité paralelne, ale určenie vhodných testovacích predpokladov. V tejto fáze sa učenie modelu môže uskutočňovať na niekoľkých verziách, ale záverom tejto fázy by malo byť vybranie tej s najlepšou schopnosťou generalizácie, a teda najpresnejšie hodnotenie budúcich udalostí.
3. Vyhodnoťte model, odhadnite jeho účinnosť. Na tento účel sa aplikujú rôzne metódy, ale hlavná myšlienka je testovať daný model na neznámych testovacích údajoch a určiť jeho účinnosť.
4. Uveďte model do praxe – predpovedanie.

Aké sú výhody modelovania prediktívneho správania?

Prediktívne modelovanie je kľúčovým prvkom v pochopení budúceho správania a formovaní smeru budúcich stratégií. Avšak, aby sa to stalo, je potrebné zbierať údaje na analýzu. Čo môžete získať aplikovaním modelovania prediktívneho správania?

Presnejšie predpovedanie budúceho správania

Nie je možné jednoznačne povedať, ako sa zákazníci v budúcnosti zachovajú alebo čo sa stane. Je to nerealistické, najmä v takej rýchlo sa meniaciej ekonomike. Napriek tomu je už možné určiť správny smer, len s pomocou analýz modelovania prediktívneho správania.

Presné rozhodovanie na základe spoľahlivých predpovedí

Zvýšenie ziskov v spoločnosti

Vďaka prediktívnemu modelovaniu môžete efektívnejšie hospodáriť so zdrojmi, ktoré máte k dispozícii. Čiastočne to umožňuje predpovedanie správania zákazníkov, čo sa premieta do lepšieho riadenia zdrojov. To platí prakticky pre každý aspekt činnosti spoločnosti, a dobrým príkladom je zasielanie cielených reklám zákazníkom, čo je samo o sebe úspora nákladov, ale tiež pomáha priviesť zákazníka k dokončeniu nákupu, čo zvyšuje zisky spoločnosti.

Zníženie rizika

Plánovaním budúcich aktivít alebo smeru plánovaných zmien na základe modelov a tvrdých údajov je jednoduchšie riadiť riziká a predvídať možné ťažkosti.

Aké sú výzvy modelovania prediktívneho správania?

Základom a podstatou vytvárania prediktívnych modelov sú údaje. Toto je najnáročnejšia fáza a moment, keď sa vyskytuje najväčší počet chýb. Zbieranie údajov, priraďovanie k vhodným skupinám a určovanie ich platnosti je pracné, ale nevyhnutné. Napriek tomu sa často stáva, že samotné údaje nemajú dostatočnú hodnotu a je potrebné ich vyčistiť, t.j. extrahovať to, čo je potrebné na ďalšie fázy modelovania prediktívneho správania. Problémy v tejto fáze, s ktorými sa môžete stretnúť, sú:

• príliš malá skupina respondentov
• nespoľahlivé údaje
• nadmerné prispôsobenie údajov
• nedostupnosť niektorých údajov

Posledný bod, nedostupnosť údajov, zahŕňa niektoré technické prekážky, ale aj organizačné. Zatiaľ čo technické prekážky sú jasné a nevyžadujú žiadnu hlbšiu analýzu, iba adekvátnu prípravu, organizačný problém môže byť o niečo ťažšie zvládnuť. Tieto zahŕňajú situáciu, keď oddelenie alebo odvetvie nechce zdieľať svoje údaje, veriac, že sú jeho majetkom. V takom prípade sa analytické tímy môžu stretnúť s nepriechodnou prekážkou.

Predpovedanie správania zákazníkov je dôležitým prvkom, ktorý pomáha pri správnom rozhodovaní, ako aj otvára cestu pre zmeny. Hoci sa tí, ktorí sa podieľajú na analýze, môžu na ceste stretnúť s určitými ťažkosťami, na trhu sú k dispozícii nástroje s ich silnými funkciami, ktoré pomáhajú vyhnúť sa chybám merania a vyvinúť efektívne modely. Na rozdiel od vzhľadu, vytváranie takýchto modelov správania zákazníkov nie je len riešením pre veľké spoločnosti, ale môže byť užitočné aj pre malé podniky.

Ak sa vám náš obsah páči, pridajte sa k našej komunite usilovných včiel na Facebooku, Twitteri, LinkedIn, Instagrame, YouTube, Pinterest, TikTok.

Nicole Mankin

HR manažérka s vynikajúcou schopnosťou vytvárať pozitívnu atmosféru a vytvárať cenné prostredie pre zamestnancov. Rada vidí potenciál talentovaných ľudí a mobilizuje ich na rozvoj.

View all posts →