Kas yra prognozuojamo elgesio modeliavimas?

Prognozavimo elgesio modeliavimo apibrėžimas

Prognozė prognozavimo elgesio modeliavimo atveju nėra paremta stiklo kamuoliu, o remiasi istorinių duomenų kaupimu. Praeities išnaudojimas šiam procesui suteiks įvairių atsakymų, tačiau labiau nurodys, kuriuo keliu eiti ir į ką sutelkti dėmesį.

Prognozavimo elgesio modeliavimas puikiai tinka numatyti klientų pirkimo sprendimus, tačiau taip pat turi įvairių kitų verslo taikymų. Klientų atveju, naudojant tokio tipo įrankius, galima pritaikyti pasiūlymą konkretiems asmens poreikiams. Tai pirmiausia padaro produktą ar paslaugą labiau aktualią. Klientai tai žino ir jaučiasi rūpestingi, turintys unikalumo jausmą. Be to, tikslinių pasiūlymų siuntimas taip pat turi įtakos įmonės įvaizdžiui. Klientai, kurie negauna “šlamšto”, bet konkrečių pasiūlymų, tikrai bus labiau patenkinti ir teigiamai prisimins įmonę.

Natūralu, kad tai atneša naudos įmonei, pirmiausia kalbant apie taupymą. Siunčiant konkrečius pasiūlymus klientams, kurie iš esmės gali būti jais suinteresuoti, galima gauti didesnį grąžą iš investicijų, skirtų komunikacijai. Tinkamai išvystyti prognozavimo elgesio modeliai yra patogumas marketingo skyriui ir galimybė sukurti tikslią strategiją.

Tai leidžia jūsų specialistams geriau nustatyti, kada, kam ir kokiu būdu siųsti pasiūlymus, kad jie būtų efektyvūs pardavimų atžvilgiu. Modeliai gali ne tik formuoti jūsų pasiūlymus, kad atitiktų konkrečios klientų grupės poreikius, bet ir tikimybę, kad konkretus vartotojas atliks pirkimą.

Koks skirtumas tarp prognozavimo elgesio modeliavimo ir prognozavimo analizės?

Istoriniai duomenys naudojami prognozavimo elgesio modeliams kurti, tuo tarpu prognozavimo analizė apima platesnę sritį, kurioje modeliai yra vienas iš elementų, nustatančių ateities kryptį. Be statistinių duomenų, prognozavimo analizė taip pat apima įvairių tipų algoritmus, skirtus analizuoti ir vertinti duomenis bei įvertinti konkrečių įvykių tikimybę.

Todėl galima drąsiai teigti, kad prognozavimo elgesio modeliavimas yra elementas (subgrupė), priklausanti platesnei prognozavimo analizės koncepcijai.

4 prognozavimo elgesio modeliavimo etapai

1. Surinkite kuo tikslesnius duomenis. Jie turi būti įvairūs ir realūs, kad būtų galima sukurti prasmingą modelį. Taip pat labai svarbu tinkamai paruošti ir apdoroti duomenis, kad algoritmas galėtų atlikti prasmingas prognozes.
2. Apmokykite modelį. Čia pagrindinis elementas nėra tinkamo algoritmo pasirinkimas, kadangi keli gali būti naudojami paraleliai, bet tinkamų testavimo prielaidų nustatymas. Šiame etape modelio mokymas gali būti vykdomas keliose versijose, tačiau šio etapo išvada turėtų būti pasirinkimas to, kuris turi geriausias generalizavimo galimybes, ir taip gali tiksliausiai įvertinti būsimus įvykius.
3. Įvertinkite modelį, įvertinkite jo efektyvumą. Šiam tikslui taikomos įvairios metodikos, tačiau pagrindinė idėja yra išbandyti konkretų modelį nežinomuose testiniuose duomenyse ir nustatyti jo efektyvumą.
4. Panaudokite modelį – prognozavimas.

Kokie yra prognozavimo elgesio modeliavimo privalumai?

Prognozavimo modeliavimas yra pagrindinis elementas, padedantis suprasti būsimą elgesį ir formuoti būsimų strategijų kryptį. Tačiau, kad tai įvyktų, būtina surinkti duomenis analizei. Ką galite laimėti taikydami prognozavimo elgesio modeliavimą?

Geriau prognozuoti būsimą elgesį

Neįmanoma vienareikšmiškai pasakyti, kaip klientai elgsis ateityje ar kas nutiks. Tai neįmanoma, ypač tokioje sparčiai besikeičiančioje ekonomikoje. Vis dėlto, teisingos krypties nustatymas jau yra įmanomas, tiesiog su prognozavimo elgesio modeliavimo analizės pagalba.

Tikslūs sprendimai, paremti patikimomis prognozėmis

Galite sakyti, kad kai kurie žmonės turi gerą intuiciją, kuri padeda jiems priimti svarbius verslo sprendimus. Galbūt tame yra kažkas. Tačiau sprendimas, paremtas gilia analize ir patikimais faktais, tikrai bus dar tikslesnis. Šiuo atveju geriau pasikliauti patikimais duomenimis nei sėkme.

Pelnas įmonėje

Naudodami prognozavimo modeliavimą, galite efektyviau naudoti turimus išteklius. Iš dalies tai tampa įmanoma prognozuojant klientų elgesį, kas leidžia geriau valdyti išteklius. Tai taikoma praktiškai kiekvienam įmonės veiklos aspektui, o geras pavyzdys yra tikslinių reklamų siuntimas klientams, kuris savaime yra išlaidų taupymas, bet taip pat padeda paskatinti klientą užbaigti pirkimą, kas didina įmonės pelną.

Rizikos mažinimas

Planuojant būsimą veiklą ar planuojamų pokyčių kryptį, remiantis modeliais ir tvirtais duomenimis, lengviau valdyti riziką ir numatyti galimas problemas.

Kokie yra prognozavimo elgesio modeliavimo iššūkiai?

Pagrindas ir esminis dalykas kuriant prognozavimo modelius yra duomenys. Tai yra tiek sudėtingiausias etapas, tiek momentas, kai įvyksta didžiausias klaidų skaičius. Duomenų rinkimas, jų priskyrimas tinkamoms grupėms ir galiojimo nustatymas yra darbo reikalaujantis, tačiau būtinas procesas. Vis dėlto dažnai pasitaiko, kad patys duomenys nėra pakankamai vertingi, ir juos reikia išvalyti, t. y. išgauti tai, kas būtina, kad būtų galima pereiti prie tolesnių prognozavimo modeliavimo etapų. Problemos šiame etape, su kuriomis galima susidurti, yra:

• per mažas respondentų skaičius
• nepatikimi duomenys
• per didelis duomenų derinimas
• kai kurių duomenų nebuvimas

Paskutinis punktas, duomenų neprieinamumas, apima tam tikras technines kliūtis, bet taip pat ir organizacines. Nors techninės kliūtys yra aiškios ir nereikalauja jokios gilesnės analizės, tik tinkamo paruošimo, organizacinė problema gali būti šiek tiek sudėtingesnė. Tai apima situaciją, kai skyrius ar pramonė nenori dalintis savo duomenimis, manydama, kad tai yra jų turtas. Tokiu atveju analitinės komandos gali susidurti su neįveikiama kliūtimi.

Klientų elgesio prognozavimas yra svarbus elementas, padedantis priimti teisingus sprendimus, taip pat atveriantis kelią pokyčiams. Nors analizuojantys asmenys gali susidurti su tam tikrais sunkumais, rinkoje yra įrankių su galingomis funkcijomis, kurie padeda išvengti matavimo klaidų ir kurti efektyvius modelius. Priešingai nei gali pasirodyti, tokių klientų elgesio modelių kūrimas nėra tik didelių įmonių sprendimas, bet taip pat gali būti naudingas mažoms įmonėms.

Jei jums patinka mūsų turinys, prisijunkite prie mūsų užimtų bičių bendruomenės Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, YouTube, Pinterest, TikTok.