Was ist prädiktives Verhaltensmodellierung?

Definition des prädiktiven Verhaltensmodells

Die Vorhersage im Fall des prädiktiven Verhaltensmodells basiert nicht auf einer Glaskugel, sondern auf der Ansammlung historischer Daten. Die Nutzung der Vergangenheit für diesen Prozess liefert eine Vielzahl von Antworten, sondern vielmehr einen Hinweis darauf, in welche Richtung man gehen und worauf man sich konzentrieren sollte.

Prädiktives Verhaltensmodellieren ist großartig, um die Kaufentscheidungen der Kunden vorherzusehen, hat aber auch eine Vielzahl anderer geschäftlicher Anwendungen. Im Fall von Kunden hilft die Verwendung dieses Typs von Werkzeugen, das Angebot auf die spezifischen Bedürfnisse des Einzelnen zuzuschneiden. Dies macht das Produkt oder die Dienstleistung zunächst relevanter. Die Kunden wissen das und fühlen sich umsorgt, ein Gefühl der Einzigartigkeit. Außerdem hat das Versenden gezielter Angebote auch Auswirkungen auf das Unternehmensimage. Kunden, die kein “Spam” erhalten, sondern konkrete Angebote, werden sicherlich zufriedener sein und sich positiv an das Unternehmen erinnern.

Natürlich bringt dies Vorteile für das Unternehmen, insbesondere wenn es um Einsparungen geht. Das Versenden spezifischer Angebote an Kunden, die im Wesentlichen potenziell an ihnen interessiert sind, ermöglicht es, eine höhere Rendite auf die in die Kommunikation investierten Ressourcen zu erzielen. Richtig entwickelte prädiktive Verhaltensmodelle sind eine Erleichterung für die Marketingabteilung und eine Chance, eine präzise Strategie zu entwickeln.

Es ermöglicht Ihren Spezialisten, besser zu bestimmen, wann, an wen und auf welchem Weg Angebote gesendet werden sollen, damit sie in Bezug auf den Verkauf effektiv sind. Die Modelle können nicht nur Ihre Angebote an die Bedürfnisse einer bestimmten Kundengruppe anpassen, sondern auch die Wahrscheinlichkeit, dass ein bestimmter Verbraucher einen Kauf tätigt.

Was ist der Unterschied zwischen prädiktivem Verhaltensmodellieren und prädiktiver Analyse?

Historische Daten werden verwendet, um prädiktive Verhaltensmodelle zu erstellen, während die prädiktive Analyse ein breiteres Gebiet abdeckt, in dem Modelle eines der Elemente sind, um die Richtung der Zukunft zu bestimmen. Neben statistischen Daten umfasst die prädiktive Analyse auch verschiedene Arten von Algorithmen zur Analyse und Bewertung von Daten und zur Schätzung der Wahrscheinlichkeiten spezifischer Ereignisse.

So kann man sicher sagen, dass prädiktives Verhaltensmodellieren ein Element (Teilmenge) des breiteren Konzepts der prädiktiven Analyse ist.

4 Phasen des prädiktiven Verhaltensmodellierens

1. Die genauesten Daten sammeln. Diese müssen vielfältig und real sein, um ein sinnvolles Modell zu entwickeln. Es ist auch entscheidend, die Daten richtig vorzubereiten und zu verarbeiten, damit der Algorithmus sinnvolle Vorhersagen treffen kann.
2. Das Modell trainieren. Das Schlüsselelement hier ist nicht die richtige Auswahl eines Algorithmus, da mehrere parallel verwendet werden können, sondern die Festlegung geeigneter Testannahmen. In dieser Phase kann das Modell auf mehreren Versionen trainiert werden, aber das Ergebnis dieser Phase sollte die Auswahl desjenigen mit der besten Generalisierungsfähigkeit sein, der somit zukünftige Ereignisse am genauesten bewerten kann.
3. Das Modell bewerten, seine Effektivität schätzen. Verschiedene Methoden werden zu diesem Zweck angewendet, aber die Hauptidee besteht darin, ein gegebenes Modell an unbekannten Testdaten zu testen und seine Effektivität zu bestimmen.
4. Das Modell in die Praxis umsetzen – Vorhersage.

Was sind die Vorteile des prädiktiven Verhaltensmodellierens?

Prädiktives Modellieren ist das Schlüsselelement zum Verständnis zukünftigen Verhaltens und zur Gestaltung der Richtung zukünftiger Strategien. Damit dies jedoch geschieht, ist es notwendig, Daten zur Analyse zu sammeln. Was können Sie durch die Anwendung des prädiktiven Verhaltensmodellierens gewinnen?

Bessere Vorhersage zukünftigen Verhaltens

Es ist unmöglich, eindeutig zu sagen, wie Kunden in der Zukunft handeln werden oder was passieren wird. Es ist unrealistisch, insbesondere in einer so schnelllebigen Wirtschaft. Dennoch ist es bereits möglich, die richtige Richtung zu bestimmen, nur mit Hilfe von Analysen des prädiktiven Verhaltensmodellierens.

Genauere Entscheidungsfindung basierend auf zuverlässigen Vorhersagen

Man könnte sagen, dass einige Menschen ein gutes Bauchgefühl oder eine Intuition haben, die ihnen hilft, wichtige Geschäftsentscheidungen zu treffen. Da könnte etwas dran sein. Eine Entscheidung, die auf tiefgehender Analyse und zuverlässigen Fakten basiert, wird jedoch sicherlich noch genauer sein. In diesem Fall ist es besser, auf zuverlässige Daten zu setzen als auf Glück.

Gewinnsteigerung im Unternehmen

Mit prädiktivem Modellieren können Sie die vorhandenen Ressourcen effektiver nutzen. Teilweise wird dies durch die Vorhersage des Kundenverhaltens ermöglicht, was zu einer besseren Ressourcenverwaltung führt. Dies gilt für nahezu jeden Aspekt der Unternehmensführung, und ein gutes Beispiel ist das Versenden gezielter Werbung an Kunden, was an sich kostensparend ist, aber auch dazu beiträgt, den Kunden zum Abschluss des Kaufs zu bewegen, was die Gewinne des Unternehmens steigert.

Risikoreduzierung

Durch die Planung zukünftiger Aktivitäten oder die Richtung geplanter Änderungen auf der Grundlage von Modellen und harten Daten ist es einfacher, Risiken zu managen und mögliche Schwierigkeiten vorherzusehen.

Was sind die Herausforderungen des prädiktiven Verhaltensmodellierens?

Die Grundlage und das Wesentliche für die Erstellung prädiktiver Modelle sind Daten. Dies ist sowohl die herausforderndste Phase als auch der Moment, in dem die meisten Fehler auftreten. Die Daten zu sammeln, sie geeigneten Gruppen zuzuordnen und ihre Gültigkeit zu bestimmen, ist arbeitsintensiv, aber unerlässlich. Dennoch ist es oft der Fall, dass die Daten selbst nicht von ausreichendem Wert sind und es notwendig ist, sie zu bereinigen, d.h. das Notwendige zu extrahieren, um zu den weiteren Phasen des prädiktiven Modellierens überzugehen. Probleme in dieser Phase, die auftreten können, sind:

• zu kleine Gruppe von Befragten
• unzuverlässige Daten
• übermäßige Datenanpassung
• Unverfügbarkeit einiger Daten

Der letzte Punkt, die Datenunzugänglichkeit, umfasst einige technische Barrieren, aber auch organisatorische. Während die technischen Barrieren klar sind und keine tiefere Analyse erfordern, sondern nur eine angemessene Vorbereitung, kann das organisatorische Problem etwas schwieriger zu bewältigen sein. Dazu gehört die Situation, in der eine Abteilung oder Branche nicht bereit ist, ihre Daten zu teilen, da sie diese als ihr Eigentum betrachtet. In einem solchen Fall können analytische Teams auf eine unüberwindbare Barriere stoßen.

Die Vorhersage des Kundenverhaltens ist ein wichtiges Element, das bei der Entscheidungsfindung hilft und den Weg für Veränderungen ebnet. Obwohl die an der Analyse Beteiligten auf dem Weg möglicherweise auf einige Schwierigkeiten stoßen, gibt es auf dem Markt Werkzeuge mit leistungsstarken Funktionen, die helfen, Messfehler zu vermeiden und effektive Modelle zu entwickeln. Entgegen der Erscheinung ist die Erstellung solcher Modelle des Kundenverhaltens nicht nur eine Lösung für große Unternehmen, sondern kann auch für kleine Unternehmen nützlich sein.

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