Che cos’è la modellazione del comportamento predittivo?

Definizione della modellazione del comportamento predittivo

Le previsioni nel caso della modellazione del comportamento predittivo non si basano su una sfera di cristallo, ma sull’accumulo di dati storici. Sfruttare il passato per questo processo fornirà una varietà di risposte, ma piuttosto un’indicazione su quale direzione prendere e su cosa concentrarsi.

La modellazione del comportamento predittivo è ottima per prevedere le decisioni di acquisto dei clienti, ma ha anche una varietà di altre applicazioni aziendali. Nel caso dei clienti, utilizzare questo tipo di strumento aiuta a personalizzare l’offerta in base alle esigenze specifiche dell’individuo. Questo rende il prodotto o il servizio più rilevante in primo luogo. I clienti lo sanno e si sentono curati, con un senso di unicità. Inoltre, inviare offerte mirate ha anche un impatto sull’immagine dell’azienda. I clienti che non ricevono “spam”, ma offerte concrete, saranno sicuramente più soddisfatti e ricorderanno positivamente l’azienda.

Naturalmente, questo porta benefici all’azienda, principalmente in termini di risparmi. Inviare offerte specifiche a clienti che sono essenzialmente potenzialmente interessati consente di ottenere un ritorno maggiore sull’investimento delle risorse allocate alle comunicazioni. I modelli di comportamento predittivo sviluppati correttamente sono una comodità per il dipartimento marketing e un’opportunità per sviluppare una strategia accurata.

Questo consente ai vostri specialisti di determinare meglio quando, a chi e con quale modalità inviare offerte affinché siano efficaci in termini di vendite. I modelli possono non solo plasmare le vostre offerte per adattarle alle esigenze di un particolare gruppo di clienti, ma anche la probabilità che un determinato consumatore effettui un acquisto.

Qual è la differenza tra la modellazione del comportamento predittivo e l’analisi predittiva?

I dati storici vengono utilizzati per creare modelli di comportamento predittivo, mentre l’analisi predittiva copre un’area più ampia in cui i modelli sono uno degli elementi per determinare la direzione del futuro. Oltre ai dati statistici, l’analisi predittiva include anche vari tipi di algoritmi per analizzare e valutare i dati e stimare le probabilità di eventi specifici.

Quindi, è sicuro dire che la modellazione del comportamento predittivo è un elemento (sottoinsieme) che appartiene al concetto più ampio di analisi predittiva.

4 fasi della modellazione del comportamento predittivo

1. Raccogliere i dati più accurati possibile. Devono essere diversi e reali per sviluppare un modello significativo. È anche cruciale preparare e elaborare correttamente i dati affinché l’algoritmo possa fare previsioni significative.
2. Insegnare al modello. L’elemento chiave qui non è la selezione corretta di un algoritmo, poiché diversi possono essere utilizzati in parallelo, ma la determinazione di assunzioni di test appropriate. In questa fase, l’apprendimento del modello può essere effettuato su diverse versioni, ma la conclusione di questa fase dovrebbe essere la selezione di quella con la migliore capacità di generalizzazione, e quindi in grado di valutare più accuratamente gli eventi futuri.
3. Valutare il modello, stimare la sua efficacia. Vengono applicati vari metodi a tale scopo, ma l’idea principale è testare un dato modello su dati di test sconosciuti e determinarne l’efficacia.
4. Mettere il modello in uso – previsione.

Quali sono i vantaggi della modellazione del comportamento predittivo?

La modellazione predittiva è l’elemento chiave per comprendere il comportamento futuro e plasmare la direzione delle strategie future. Tuttavia, affinché ciò avvenga, è necessario raccogliere dati per l’analisi. Cosa puoi guadagnare applicando la modellazione del comportamento predittivo?

Previsione migliore del comportamento futuro

È impossibile dire in modo inequivocabile come si comporteranno i clienti in futuro o cosa accadrà. È irrealistico, soprattutto in un’economia in rapida evoluzione. Tuttavia, determinare la giusta direzione è già possibile, proprio con l’aiuto delle analisi della modellazione del comportamento predittivo.

Decisioni accurate basate su previsioni affidabili

Potresti dire che alcune persone hanno un buon intuito o una sensazione che li aiuta a prendere decisioni aziendali importanti. Potrebbe esserci qualcosa di vero. Tuttavia, una decisione basata su un’analisi approfondita e fatti affidabili sarà sicuramente ancora più accurata. In questo caso, è meglio puntare su dati affidabili piuttosto che sulla fortuna.

Aumento dei profitti nell’azienda

Con la modellazione predittiva, puoi gestire le risorse a disposizione in modo più efficace. In parte, questo è reso possibile dalla previsione del comportamento dei clienti, che si traduce in una migliore gestione delle risorse. Questo si applica praticamente a ogni aspetto delle operazioni di un’azienda, e un buon esempio è l’invio di pubblicità mirate ai clienti, che è un risparmio di costi in sé, ma aiuta anche a spingere il cliente a completare l’acquisto, aumentando i profitti dell’azienda.

Riduzione del rischio

Pianificando le attività future o la direzione dei cambiamenti pianificati basati su modelli e dati concreti, è più facile gestire i rischi e anticipare possibili difficoltà.

Quali sono le sfide della modellazione del comportamento predittivo?

La base e l’elemento essenziale per creare modelli predittivi sono i dati. Questa è sia la fase più impegnativa sia il momento in cui si verificano il maggior numero di errori. Raccogliere i dati, assegnarli a gruppi appropriati e determinarne la validità è laborioso, ma essenziale. Tuttavia, spesso accade che i dati stessi non abbiano un valore sufficiente e sia necessario pulirli, cioè estrarre ciò che è necessario per portare alle fasi successive della modellazione predittiva. I problemi che si possono incontrare in questa fase sono:

• gruppo di rispondenti troppo piccolo
• dati non affidabili
• eccessiva corrispondenza dei dati
• inaccessibilità di alcuni dati

Il punto finale, l’inaccessibilità dei dati, comporta alcune barriere tecniche, ma anche organizzative. Mentre le barriere tecniche sono chiare e non richiedono alcuna analisi più profonda, solo una preparazione adeguata, il problema organizzativo può essere un po’ più difficile da gestire. Questi includono la situazione in cui un dipartimento o un settore non vuole condividere i propri dati, ritenendoli un proprio patrimonio. In tal caso, i team analitici possono affrontare una barriera insormontabile.

Prevedere il comportamento dei clienti è un elemento importante che aiuta a prendere le decisioni giuste, oltre a spianare la strada al cambiamento. Anche se coloro che sono coinvolti nell’analisi possono incontrare qualche difficoltà lungo il cammino, ci sono strumenti con potenti funzionalità disponibili sul mercato che aiutano a evitare errori di misurazione e sviluppare modelli efficaci. Contrariamente a quanto si possa pensare, creare tali modelli di comportamento dei clienti non è solo una soluzione per grandi aziende, ma può essere utile anche per piccole imprese.

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