Mitä on ennakoiva käyttäytymismallinnus?

Ennakoivan käyttäytymisen mallintamisen määritelmä

Ennuste ennakoivan käyttäytymisen mallintamisessa ei perustu lasipalloon, vaan historiallisten tietojen keräämiseen. Menneisyyden hyödyntäminen tässä prosessissa tuottaa erilaisia vastauksia, mutta ennemmin viittauksen siihen, mihin suuntaan mennä ja mihin keskittyä.

Ennakoiva käyttäytymisen mallintaminen on erinomaista asiakkaiden ostopäätösten ennakoimiseksi, mutta sillä on myös monia muita liiketoimintasovelluksia. Asiakkaiden kohdalla tämän tyyppisen työkalun käyttäminen auttaa räätälöimään tarjouksen yksilön erityistarpeisiin. Tämä tekee tuotteesta tai palvelusta alun perin merkityksellisemmän. Asiakkaat tietävät sen ja tuntevat itsensä huomioiduiksi, mikä luo ainutlaatuisuuden tunnetta. Lisäksi kohdennettujen tarjousten lähettäminen vaikuttaa myös yrityksen imagoon. Asiakkaat, jotka eivät saa “roskapostia” vaan konkreettisia tarjouksia, ovat varmasti tyytyväisempiä ja muistavat yrityksen positiivisesti.

Luonnollisesti tämä tuo etuja yritykselle, erityisesti säästöjen osalta. Erityisten tarjousten lähettäminen asiakkaille, jotka ovat periaatteessa potentiaalisesti kiinnostuneita niistä, mahdollistaa suuremman tuoton viestintään käytetyistä resursseista. Oikein kehitetyt ennakoivan käyttäytymisen mallit ovat käteviä markkinointiosastolle ja mahdollisuus kehittää tarkka strategia.

Se auttaa asiantuntijoitasi määrittämään paremmin, milloin, kenelle ja millä reitillä tarjouksia lähetetään, jotta ne olisivat tehokkaita myynnin kannalta. Mallit voivat muokata tarjouksiasi vastaamaan tietyn asiakasryhmän tarpeita, mutta myös tietyn kuluttajan ostopäätöksen todennäköisyyttä.

Mikä on ero ennakoivan käyttäytymisen mallintamisen ja ennakoivan analytiikan välillä?

Historiallisia tietoja käytetään ennakoivien käyttäytymismallien luomiseen, kun taas ennakoiva analyysi kattaa laajemman alueen, jossa mallit ovat yksi elementti tulevaisuuden suunnan määrittämisessä. Tilastollisten tietojen lisäksi ennakoiva analyysi sisältää myös erilaisia algoritmeja tietojen analysoimiseksi ja arvioimiseksi sekä tiettyjen tapahtumien todennäköisyyksien arvioimiseksi.

Näin ollen on turvallista sanoa, että ennakoiva käyttäytymisen mallintaminen on osa (alijoukko) laajempaa ennakoivan analytiikan käsitettä.

4 vaihetta ennakoivan käyttäytymisen mallintamisessa

1. Kerää mahdollisimman tarkkaa tietoa. Sen on oltava monipuolista ja todellista, jotta merkityksellinen malli voidaan kehittää. On myös ratkaisevan tärkeää valmistella ja käsitellä tietoja oikein, jotta algoritmi voi tehdä merkityksellisiä ennusteita.
2. Opeta malli. Tärkein elementti tässä ei ole algoritmin oikea valinta, sillä useita voidaan käyttää rinnakkain, vaan sopivien testihypoteesien määrittäminen. Tässä vaiheessa mallin oppiminen voidaan toteuttaa useilla versioilla, mutta tämän vaiheen päätelmän tulisi olla parhaan yleistämiskyvyn omaavan mallin valinta, ja siten se voi arvioida tulevia tapahtumia tarkimmin.
3. Arvioi malli, arvioi sen tehokkuus. Tähän tarkoitukseen käytetään erilaisia menetelmiä, mutta pääidea on testata annettua mallia tuntemattomilla testidatoilla ja määrittää sen tehokkuus.
4. Ota malli käyttöön – ennustaminen.

Mitkä ovat ennakoivan käyttäytymisen mallintamisen edut?

Ennakoiva mallintaminen on avainelementti tulevan käyttäytymisen ymmärtämisessä ja tulevien strategioiden suuntauksen muokkaamisessa. Jotta tämä tapahtuisi, on kuitenkin tarpeen kerätä tietoja analyysiä varten. Mitä voit saavuttaa soveltamalla ennakoivaa käyttäytymisen mallintamista?

Parempi ennustus tulevasta käyttäytymisestä

On mahdotonta sanoa yksiselitteisesti, miten asiakkaat tulevat toimimaan tulevaisuudessa tai mitä tapahtuu. Se on epärealistista, erityisesti näin nopeasti muuttuvassa taloudessa. Silti oikean suunnan määrittäminen on jo mahdollista, vain ennakoivan käyttäytymisen mallintamisen analyysien avulla.

Tarkat päätökset luotettavien ennusteiden perusteella

Voisit sanoa, että joillakin ihmisillä on hyvä vaisto tai intuitio, joka auttaa heitä tekemään tärkeitä liiketoimintapäätöksiä. Siinä saattaa olla jotain. Kuitenkin päätös, joka perustuu syvään analyysiin ja luotettaviin faktoihin, on varmasti vielä tarkempi. Tässä tapauksessa on parempi panostaa luotettaviin tietoihin kuin onneen.

Voittojen lisääminen yrityksessä

Ennakoivan mallintamisen avulla voit käyttää käytettävissä olevia resursseja tehokkaammin. Osittain tämä on mahdollista ennustamalla asiakaskäyttäytymistä, mikä kääntyy paremmaksi resurssien hallinnaksi. Tämä koskee käytännössä jokaista yrityksen toiminnan osa-aluetta, ja hyvä esimerkki on kohdennettujen mainosten lähettäminen asiakkaille, mikä on itsessään kustannussäästö, mutta myös auttaa asiakasta viimeistelemään oston, mikä lisää yrityksen voittoja.

Riskin vähentäminen

Suunnittelemalla tulevia toimintoja tai suunniteltujen muutosten suuntaa mallien ja kovien tietojen perusteella on helpompaa hallita riskejä ja ennakoida mahdollisia vaikeuksia.

Mitkä ovat ennakoivan käyttäytymisen mallintamisen haasteet?

Perusta ja olennaisin asia ennakoivien mallien luomisessa on data. Tämä on sekä haastavin vaihe että hetki, jolloin eniten virheitä tapahtuu. Datan kerääminen, sen jakaminen sopiviin ryhmiin ja sen pätevyyden määrittäminen on työlästä, mutta välttämätöntä. Silti on usein niin, että itse data ei ole riittävän arvokasta, ja se on puhdistettava, eli on tarpeen poistaa se, mikä on tarpeen viedä ennakoivan mallintamisen seuraaviin vaiheisiin. Tällä vaiheessa voi kohdata seuraavia ongelmia:

• liian pieni vastaajaryhmä
• epäluotettava data
• liiallinen datan sovittaminen
• joidenkin tietojen puuttuminen

Viimeinen kohta, datan saatavuusongelmat, sisältää joitakin teknisiä esteitä, mutta myös organisatorisia. Vaikka tekniset esteet ovat selkeitä eivätkä vaadi syvempää analyysiä, vain riittävää valmistelua, organisatorinen ongelma voi olla hieman vaikeampi käsitellä. Näihin kuuluu tilanne, jossa osasto tai ala ei halua jakaa tietojaan, pitäen niitä omaisuutenaan. Tällaisessa tapauksessa analytiikkatiimit voivat kohdata ylittämättömän esteen.

Asiakaskäyttäytymisen ennustaminen on tärkeä elementti, joka auttaa tekemään oikeita päätöksiä sekä raivaamaan tietä muutoksille. Vaikka analyysiin osallistuvat saattavat kohdata hieman vaikeuksia matkan varrella, markkinoilla on työkaluja, joilla on voimakkaat ominaisuudet, jotka auttavat välttämään mittausvirheitä ja kehittämään tehokkaita malleja. Näennäisestä huolimatta tällaisten asiakaskäyttäytymismallien luominen ei ole vain suurten yritysten ratkaisu, vaan se voi olla hyödyllistä myös pienille yrityksille.

Jos pidät sisällöstämme, liity vilkkaaseen mehiläisyhteisöömme Facebookissa, Twitterissä, LinkedInissä, Instagramissa, YouTubessa, Pinterestissä, TikTokissa.