Co je modelování prediktivního chování?

Definice modelování prediktivního chování

Předpověď v případě modelování prediktivního chování není založena na skleněné kouli, ale na akumulaci historických dat. Využití minulosti pro tento proces přinese různé odpovědi, ale spíše naznačení, kterým směrem se vydat a na co se zaměřit.

Modelování prediktivního chování je skvělé pro předvídání nákupních rozhodnutí zákazníků, ale má také řadu dalších obchodních aplikací. V případě zákazníků pomáhá použití tohoto typu nástroje přizpůsobit nabídku specifickým potřebám jednotlivce. To činí produkt nebo službu relevantnějšími na prvním místě. Zákazníci to vědí a cítí se opečovávaní, mají pocit jedinečnosti. Kromě toho má zasílání cílených nabídek také dopad na image společnosti. Zákazníci, kteří nedostávají “spam”, ale konkrétní nabídky, budou určitě spokojenější a pozitivně si zapamatují společnost.

Samozřejmě to přináší výhody společnosti, především pokud jde o úspory. Zasílání konkrétních nabídek zákazníkům, kteří jsou v podstatě potenciálně zainteresováni, umožňuje dosáhnout většího návratu na investice prostředků vynaložených na komunikaci. Správně vyvinuté modely prediktivního chování jsou výhodou pro marketingové oddělení a šancí na vypracování přesné strategie.

Umožňuje vašim specialistům lépe určit, kdy, komu a jakou cestou zasílat nabídky, aby byly efektivní z hlediska prodeje. Modely mohou nejen formovat vaše nabídky tak, aby odpovídaly potřebám konkrétní skupiny zákazníků, ale také pravděpodobnost, že konkrétní spotřebitel uskuteční nákup.

Jaký je rozdíl mezi modelováním prediktivního chování a prediktivní analýzou?

Historická data se používají k vytváření modelů prediktivního chování, zatímco prediktivní analýza pokrývá širší oblast, v níž jsou modely jedním z prvků určujících směr budoucnosti. Kromě statistických dat zahrnuje prediktivní analýza také různé typy algoritmů pro analýzu a vyhodnocení dat a odhad pravděpodobností konkrétních událostí.

Takže je bezpečné říci, že modelování prediktivního chování je prvkem (podmnožinou) patřícímu do širšího konceptu prediktivní analýzy.

4 fáze modelování prediktivního chování

1. Shromáždit co nejpřesnější data. Musí být různorodá a skutečná, aby bylo možné vyvinout smysluplný model. Je také zásadní správně připravit a zpracovat data, aby algoritmus mohl provádět smysluplné předpovědi.
2. Naučit model. Klíčovým prvkem zde není správný výběr algoritmu, protože několik jich může být použito paralelně, ale určení vhodných testovacích předpokladů. V této fázi může být učení modelu prováděno na několika verzích, ale závěrem této fáze by měl být výběr té s nejlepší schopností generalizace, a tedy ta, která nejpřesněji posoudí budoucí události.
3. Vyhodnotit model, odhadnout jeho účinnost. K tomu se používají různé metody, ale hlavní myšlenkou je otestovat daný model na neznámých testovacích datech a určit jeho účinnost.
4. Uvést model do praxe – předpovídání.

Jaké jsou výhody modelování prediktivního chování?

Prediktivní modelování je klíčovým prvkem pro pochopení budoucího chování a formování směru budoucích strategií. Aby se to však stalo, je nutné shromáždit data pro analýzu. Co můžete získat aplikací modelování prediktivního chování?

Lepší předpověď budoucího chování

Nelze jednoznačně říci, jak se zákazníci v budoucnu zachovají nebo co se stane. Je to nerealistické, zejména v tak rychle se měnící ekonomice. Přesto je již možné určit správný směr, právě s pomocí analýz modelování prediktivního chování.

Přesné rozhodování na základě spolehlivých předpovědí

Můžete říci, že někteří lidé mají dobrý instinkt nebo intuici, která jim pomáhá činit důležitá obchodní rozhodnutí. Možná na tom něco je. Nicméně rozhodnutí založené na hluboké analýze a spolehlivých faktech bude určitě ještě přesnější. V tomto případě je lepší vsadit na spolehlivá data než na štěstí.

Zvýšení zisků ve společnosti

Pomocí prediktivního modelování můžete efektivněji nakládat s dostupnými zdroji. Částečně to umožňuje předpovídání chování zákazníků, což se promítá do lepšího řízení zdrojů. To platí prakticky pro každý aspekt činnosti společnosti, a dobrým příkladem je zasílání cílených reklam zákazníkům, což je samo o sobě úsporné, ale také pomáhá přimět zákazníka k dokončení nákupu, což zvyšuje zisky společnosti.

Snížení rizika

Plánováním budoucích aktivit nebo směru plánovaných změn na základě modelů a tvrdých dat je snazší řídit rizika a předvídat možné potíže.

Jaké jsou výzvy modelování prediktivního chování?

Základem a zásadní věcí pro vytváření prediktivních modelů jsou data. To je jak nejvíce náročná fáze, tak okamžik, kdy dochází k největšímu počtu chyb. Shromažďování dat, přiřazování k příslušným skupinám a určování jejich platnosti je pracné, ale nezbytné. Přesto se často stává, že samotná data nemají dostatečnou hodnotu, a je nutné je vyčistit, tj. extrahovat to, co je nezbytné pro další fáze modelování prediktivního chování. Problémy v této fázi, se kterými se lze setkat, jsou:

• příliš malá skupina respondentů
• nespolehlivá data
• nadměrné shodování dat
• nedostupnost některých dat

Poslední bod, nedostupnost dat, zahrnuje některé technické bariéry, ale také organizační. Zatímco technické bariéry jsou jasné a nevyžadují žádnou hlubší analýzu, pouze adekvátní přípravu, organizační problém může být o něco obtížnější zvládnout. Sem patří situace, kdy oddělení nebo odvětví nechce sdílet svá data, protože je považuje za svůj majetek. V takovém případě se analytické týmy mohou setkat s nepřekonatelnou překážkou.

Předpovídání chování zákazníků je důležitým prvkem, který pomáhá při správném rozhodování, stejně jako otevírá cestu ke změnám. I když se ti, kdo se podílejí na analýze, mohou na cestě setkat s určitými obtížemi, na trhu jsou k dispozici nástroje s jejich silnými funkcemi, které pomáhají vyhnout se chybám měření a vyvinout efektivní modely. Na rozdíl od zdání, vytváření takových modelů chování zákazníků není pouze řešením pro velké společnosti, ale může být také užitečné pro malé podniky.

Pokud se vám náš obsah líbí, připojte se k naší komunitě pilných včel na Facebooku, Twitteru, LinkedInu, Instagramu, YouTube, Pinterestu, TikToku.