Wat is voorspellend gedrag modelleren?

Definitie van voorspellend gedrag modelleren

Voorspellingen in het geval van voorspellend gedrag modelleren zijn niet gebaseerd op een glazen bol, maar op het accumuleren van historische gegevens. Het benutten van het verleden voor dit proces zal een verscheidenheid aan antwoorden opleveren, maar eerder een indicatie van welke kant op te gaan en waar de focus op te leggen.

Voorspellend gedrag modelleren is geweldig voor het voorzien van de aankoopbeslissingen van klanten, maar heeft ook een verscheidenheid aan andere zakelijke toepassingen. In het geval van klanten helpt het gebruik van dit type tool om het aanbod af te stemmen op de specifieke behoeften van het individu. Dit maakt het product of de dienst in de eerste plaats relevanter. De klanten weten dat en voelen zich verzorgd, een gevoel van uniciteit. Bovendien heeft het verzenden van gerichte aanbiedingen ook invloed op het imago van het bedrijf. Klanten die geen “spam” ontvangen, maar concrete aanbiedingen, zullen zeker meer tevreden zijn en het bedrijf positief herinneren.

Natuurlijk brengt dit voordelen met zich mee voor het bedrijf, vooral als het gaat om besparingen. Het verzenden van specifieke aanbiedingen naar klanten die in wezen potentieel geïnteresseerd zijn, stelt je in staat om een groter rendement te behalen op de investering van middelen die aan communicatie zijn toegewezen. Goed ontwikkelde voorspellende gedragsmodellen zijn een gemak voor de marketingafdeling en een kans om een nauwkeurige strategie te ontwikkelen.

Het stelt je specialisten in staat beter te bepalen wanneer, aan wie en via welke route aanbiedingen te verzenden, zodat ze effectief zijn in termen van verkoop. De modellen kunnen niet alleen je aanbiedingen vormgeven om aan de behoeften van een specifieke groep klanten te voldoen, maar ook de waarschijnlijkheid dat een bepaalde consument een aankoop doet.

Wat is het verschil tussen voorspellend gedrag modelleren en voorspellende analyse?

Historische gegevens worden gebruikt om voorspellende gedragsmodellen te creëren, terwijl voorspellende analyse een breder gebied beslaat waarin modellen een van de elementen zijn om de richting van de toekomst te bepalen. Naast statistische gegevens omvat voorspellende analyse ook verschillende soorten algoritmen om gegevens te analyseren en te evalueren en de waarschijnlijkheden van specifieke gebeurtenissen te schatten.

Het is dus veilig om te zeggen dat voorspellend gedrag modelleren een element (subgroep) is dat behoort tot het bredere concept van voorspellende analyse.

4 fasen van voorspellend gedrag modelleren

1. Verzamel de meest nauwkeurige gegevens mogelijk. Het moet divers en echt zijn om een betekenisvol model te ontwikkelen. Het is ook cruciaal om gegevens goed voor te bereiden en te verwerken, zodat het algoritme zinvolle voorspellingen kan doen.
2. Leer het model. Het belangrijkste element hier is niet de juiste selectie van een algoritme, aangezien er verschillende parallel kunnen worden gebruikt, maar de bepaling van geschikte testveronderstellingen. In deze fase kan het model leren op verschillende versies, maar de conclusie van deze fase moet de selectie zijn van degene met de beste generalisatiecapaciteit, en dus het meest nauwkeurig toekomstige gebeurtenissen kan inschatten.
3. Beoordeel het model, schat de effectiviteit ervan. Voor dit doel worden verschillende methoden toegepast, maar het belangrijkste idee is om een gegeven model te testen op onbekende testgegevens en de effectiviteit ervan te bepalen.
4. Zet het model in gebruik – voorspelling.

Wat zijn de voordelen van voorspellend gedrag modelleren?

Voorspellend modelleren is het sleutel element in het begrijpen van toekomstig gedrag en het vormgeven van de richting van toekomstige strategieën. Echter, om dit te laten gebeuren, is het noodzakelijk om gegevens te verzamelen voor analyse. Wat kun je winnen door voorspellend gedrag modelleren toe te passen?

Betere voorspelling van toekomstig gedrag

Het is onmogelijk om eenduidig te zeggen hoe klanten zich in de toekomst zullen gedragen of wat er zal gebeuren. Het is onrealistisch, vooral in een zo snel veranderende economie. Toch is het al mogelijk om de juiste richting te bepalen, gewoon met behulp van analyses van voorspellend gedrag modelleren.

Nauwkeurige besluitvorming op basis van betrouwbare voorspellingen

Je zou kunnen zeggen dat sommige mensen een goed onderbuikgevoel of intuïtie hebben die hen helpt belangrijke zakelijke beslissingen te nemen. Daar kan iets van waar zijn. Echter, een beslissing gebaseerd op diepgaande analyse en betrouwbare feiten zal zeker nog nauwkeuriger zijn. In dit geval is het beter om op betrouwbare gegevens te wedden dan op geluk.

Verhoog de winst in het bedrijf

Met voorspellend modelleren kun je de beschikbare middelen effectiever inzetten. Dit wordt deels mogelijk gemaakt door het voorspellen van klantgedrag, wat zich vertaalt in een beter middelenbeheer. Dit geldt voor vrijwel elk aspect van de bedrijfsvoering, en een goed voorbeeld is het verzenden van gerichte advertenties naar klanten, wat op zich al kostenbesparend is, maar ook helpt om de klant te stimuleren de aankoop te voltooien, wat de winst van het bedrijf verhoogt.

Risico’s verminderen

Door toekomstige activiteiten of de richting van geplande veranderingen te plannen op basis van modellen en harde gegevens, is het gemakkelijker om risico’s te beheren en mogelijke moeilijkheden te anticiperen.

Wat zijn de uitdagingen van voorspellend gedrag modelleren?

De basis en het essentiële voor het creëren van voorspellende modellen zijn gegevens. Dit is zowel de meest uitdagende fase als het moment waarop de meeste fouten optreden. Het verzamelen van de gegevens, het toewijzen aan de juiste groepen en het bepalen van de geldigheid ervan, is arbeidsintensief, maar essentieel. Niettemin is het vaak het geval dat de gegevens zelf niet van voldoende waarde zijn, en het noodzakelijk is om ze te reinigen, dat wil zeggen om te extraheren wat nodig is om naar verdere fasen van voorspellend modelleren te gaan. Problemen in deze fase die kunnen worden tegengekomen zijn:

• te kleine groep respondenten
• onbetrouwbare gegevens
• overmatige gegevensmatching
• onbeschikbaarheid van sommige gegevens

Het laatste punt, gegevensonbeschikbaarheid, omvat enkele technische barrières, maar ook organisatorische. Terwijl de technische barrières duidelijk zijn en geen diepere analyse vereisen, alleen adequate voorbereiding, kan het organisatorische probleem iets moeilijker te hanteren zijn. Dit omvat de situatie waarin een afdeling of sector niet bereid is zijn gegevens te delen, in de veronderstelling dat het zijn bezit is. In zo’n geval kunnen analytische teams geconfronteerd worden met een onoverkomelijke barrière.

Het voorspellen van klantgedrag is een belangrijk element dat helpt bij het nemen van de juiste beslissingen, evenals het effenen van de weg voor verandering. Hoewel degenen die betrokken zijn bij de analyse onderweg misschien een beetje moeilijkheden tegenkomen, zijn er tools met krachtige functies beschikbaar op de markt die helpen meetfouten te vermijden en effectieve modellen te ontwikkelen. Tegen de verwachtingen in is het creëren van dergelijke modellen van klantgedrag niet alleen een oplossing voor grote bedrijven, maar kan het ook nuttig zijn voor kleine bedrijven.

Als je onze inhoud leuk vindt, sluit je dan aan bij onze drukke bijencommunity op Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, YouTube, Pinterest, TikTok.