O que é modelagem de comportamento preditivo?

Definição de modelagem de comportamento preditivo

A previsão no caso da modelagem de comportamento preditivo não se baseia em uma bola de cristal, mas na acumulação de dados históricos. Aproveitar o passado para esse processo fornecerá uma variedade de respostas, mas sim uma indicação de qual caminho seguir e em que focar.

A modelagem de comportamento preditivo é excelente para prever as decisões de compra dos clientes, mas também possui uma variedade de outras aplicações comerciais. No caso dos clientes, usar esse tipo de ferramenta ajuda a adaptar a oferta às necessidades específicas do indivíduo. Isso torna o produto ou serviço mais relevante em primeiro lugar. Os clientes sabem disso e se sentem cuidados, com um senso de exclusividade. Além disso, enviar ofertas direcionadas também impacta a imagem da empresa. Clientes que não recebem “spam”, mas ofertas concretas, certamente estarão mais satisfeitos e lembrarão positivamente da empresa.

Naturalmente, isso traz benefícios para a empresa, principalmente quando se trata de economia. Enviar ofertas específicas para clientes que estão essencialmente potencialmente interessados nelas permite obter um maior retorno sobre o investimento de recursos alocados para comunicações. Modelos de comportamento preditivo bem desenvolvidos são uma conveniência para o departamento de marketing e uma chance de desenvolver uma estratégia precisa.

Isso permite que seus especialistas determinem melhor quando, para quem e por qual caminho enviar ofertas, de modo que sejam eficazes em termos de vendas. Os modelos podem não apenas moldar suas ofertas para corresponder às necessidades de um grupo específico de clientes, mas também a probabilidade de um determinado consumidor realizar uma compra.

Qual é a diferença entre modelagem de comportamento preditivo e análise preditiva?

Dados históricos são usados para criar modelos de comportamento preditivo, enquanto a análise preditiva abrange uma área mais ampla na qual os modelos são um dos elementos para determinar a direção do futuro. Além dos dados estatísticos, a análise preditiva também inclui vários tipos de algoritmos para analisar e avaliar dados e estimar as probabilidades de eventos específicos.

Assim, é seguro dizer que a modelagem de comportamento preditivo é um elemento (subconjunto) pertencente ao conceito mais amplo de análise preditiva.

4 estágios da modelagem de comportamento preditivo

1. Coletar os dados mais precisos possíveis. Eles devem ser diversos e reais para desenvolver um modelo significativo. Também é crucial preparar e processar os dados adequadamente para que o algoritmo possa fazer previsões significativas.
2. Ensinar o modelo. O elemento chave aqui não é a seleção adequada de um algoritmo, uma vez que vários podem ser usados em paralelo, mas a determinação de suposições de teste apropriadas. Neste estágio, o aprendizado do modelo pode ser realizado em várias versões, mas a conclusão deste estágio deve ser a seleção da que possui a melhor capacidade de generalização e, assim, pode avaliar com mais precisão os eventos futuros.
3. Avaliar o modelo, estimar sua eficácia. Vários métodos são aplicados para esse fim, mas a ideia principal é testar um determinado modelo em dados de teste desconhecidos e determinar sua eficácia.
4. Colocar o modelo em uso – previsão.

Quais são as vantagens da modelagem de comportamento preditivo?

A modelagem preditiva é o elemento chave para entender o comportamento futuro e moldar a direção das estratégias futuras. No entanto, para que isso aconteça, é necessário coletar dados para análise. O que você pode ganhar aplicando a modelagem de comportamento preditivo?

Melhor previsão do comportamento futuro

É impossível dizer de forma inequívoca como os clientes agirão no futuro ou o que acontecerá. É irrealista, especialmente em uma economia que muda tão rapidamente. Ainda assim, determinar a direção certa já é possível, apenas com a ajuda das análises de modelagem de comportamento preditivo.

Tomada de decisão precisa com base em previsões confiáveis

Você pode dizer que algumas pessoas têm um bom instinto ou intuição que as ajuda a tomar decisões comerciais importantes. Pode haver algo nisso. No entanto, uma decisão baseada em uma análise profunda e em fatos confiáveis será certamente ainda mais precisa. Neste caso, é melhor apostar em dados confiáveis do que na sorte.

Aumento dos lucros na empresa

Com a modelagem preditiva, você pode dispor dos recursos disponíveis de forma mais eficaz. Em parte, isso é possibilitado pela previsão do comportamento do cliente, que se traduz em uma melhor gestão de recursos. Isso se aplica a praticamente todos os aspectos das operações de uma empresa, e um bom exemplo é o envio de anúncios direcionados aos clientes, que é uma economia de custos em si, mas também ajuda a levar o cliente a concluir a compra, o que aumenta os lucros da empresa.

Redução de riscos

Ao planejar atividades futuras ou a direção das mudanças planejadas com base em modelos e dados concretos, é mais fácil gerenciar riscos e antecipar possíveis dificuldades.

Quais são os desafios da modelagem de comportamento preditivo?

A base e o essencial para criar modelos preditivos são os dados. Esta é tanto a fase mais desafiadora quanto o momento em que ocorrem o maior número de erros. Coletar os dados, atribuí-los a grupos apropriados e determinar sua validade é trabalhoso, mas essencial. No entanto, muitas vezes acontece que os dados em si não têm valor suficiente, e é necessário limpá-los, ou seja, extrair o que é necessário para levar às fases posteriores da modelagem preditiva. Os problemas nesta fase que podem ser encontrados são:

• grupo de respondentes muito pequeno
• dados não confiáveis
• excesso de correspondência de dados
• indisponibilidade de alguns dados

O último ponto, a inacessibilidade dos dados, envolve algumas barreiras técnicas, mas também organizacionais. Enquanto as barreiras técnicas são claras e não requerem uma análise mais profunda, apenas uma preparação adequada, o problema organizacional pode ser um pouco mais difícil de lidar. Isso inclui a situação em que um departamento ou setor não quer compartilhar seus dados, acreditando que são um ativo seu. Nesse caso, as equipes analíticas podem enfrentar uma barreira intransponível.

Prever o comportamento do cliente é um elemento importante que ajuda na tomada de decisões corretas, além de abrir caminho para mudanças. Embora aqueles envolvidos na análise possam encontrar um pouco de dificuldade ao longo do caminho, existem ferramentas com recursos poderosos disponíveis no mercado que ajudam a evitar erros de medição e desenvolver modelos eficazes. Ao contrário do que parece, criar tais modelos de comportamento do cliente não é apenas uma solução para grandes empresas, mas também pode ser útil para pequenas empresas.

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