¿Qué es el modelado de comportamiento predictivo?

Definición de modelado de comportamiento predictivo

La previsión en el caso del modelado de comportamiento predictivo no se basa en una bola de cristal, sino en la acumulación de datos históricos. Aprovechar el pasado para este proceso proporcionará una variedad de respuestas, más bien una indicación de qué camino seguir y en qué enfocarse.

El modelado de comportamiento predictivo es excelente para prever las decisiones de compra de los clientes, pero también tiene una variedad de otras aplicaciones comerciales. En el caso de los clientes, utilizar este tipo de herramienta ayuda a adaptar la oferta a las necesidades específicas del individuo. Esto hace que el producto o servicio sea más relevante en primer lugar. Los clientes lo saben y se sienten atendidos, con un sentido de unicidad. Además, enviar ofertas dirigidas también tiene un impacto en la imagen de la empresa. Los clientes que no reciben “spam” sino ofertas concretas seguramente estarán más satisfechos y recordarán positivamente a la empresa.

Naturalmente, esto trae beneficios a la empresa, principalmente en lo que respecta a ahorros. Enviar ofertas específicas a clientes que son potencialmente interesados en ellas permite obtener un mayor retorno de la inversión de recursos asignados a las comunicaciones. Los modelos de comportamiento predictivo bien desarrollados son una conveniencia para el departamento de marketing y una oportunidad para desarrollar una estrategia precisa.

Esto permite a sus especialistas determinar mejor cuándo, a quién y por qué ruta enviar ofertas para que sean efectivas en términos de ventas. Los modelos no solo pueden moldear sus ofertas para que coincidan con las necesidades de un grupo particular de clientes, sino también la probabilidad de que un consumidor en particular realice una compra.

¿Cuál es la diferencia entre el modelado de comportamiento predictivo y la analítica predictiva?

Se utilizan datos históricos para crear modelos de comportamiento predictivo, mientras que el análisis predictivo abarca un área más amplia en la que los modelos son uno de los elementos para determinar la dirección del futuro. Además de los datos estadísticos, el análisis predictivo también incluye varios tipos de algoritmos para analizar y evaluar datos y estimar las probabilidades de eventos específicos.

Por lo tanto, se puede afirmar con seguridad que el modelado de comportamiento predictivo es un elemento (subconjunto) que pertenece al concepto más amplio de analítica predictiva.

4 etapas del modelado de comportamiento predictivo

1. Recopilar los datos más precisos posibles. Deben ser diversos y reales para desarrollar un modelo significativo. También es crucial preparar y procesar adecuadamente los datos para que el algoritmo pueda hacer pronósticos significativos.
2. Enseñar al modelo. El elemento clave aquí no es la selección adecuada de un algoritmo, ya que varios pueden usarse en paralelo, sino la determinación de supuestos de prueba apropiados. En esta etapa, el aprendizaje del modelo puede llevarse a cabo en varias versiones, pero la conclusión de esta etapa debe ser la selección de la que tenga la mejor capacidad de generalización, y así pueda evaluar con mayor precisión los eventos futuros.
3. Evaluar el modelo, estimar su efectividad. Se aplican varios métodos para este propósito, pero la idea principal es probar un modelo dado en datos de prueba desconocidos y determinar su efectividad.
4. Poner el modelo en uso – pronóstico.

¿Cuáles son las ventajas del modelado de comportamiento predictivo?

El modelado predictivo es el elemento clave para entender el comportamiento futuro y dar forma a la dirección de las estrategias futuras. Sin embargo, para que esto suceda, es necesario recopilar datos para el análisis. ¿Qué puedes ganar al aplicar el modelado de comportamiento predictivo?

Mejor predicción del comportamiento futuro

No es posible decir de manera inequívoca cómo actuarán los clientes en el futuro o qué sucederá. Es poco realista, especialmente en una economía que cambia tan rápidamente. Aún así, determinar la dirección correcta ya es posible, solo con la ayuda de los análisis de modelado de comportamiento predictivo.

Toma de decisiones precisa basada en pronósticos confiables

Podrías decir que algunas personas tienen un buen instinto o intuición que les ayuda a tomar decisiones comerciales importantes. Puede que haya algo en eso. Sin embargo, una decisión basada en un análisis profundo y hechos confiables será sin duda aún más precisa. En este caso, es mejor apostar por datos confiables que por la suerte.

Aumento de las ganancias en la empresa

Con el modelado predictivo, puedes disponer de los recursos disponibles de manera más efectiva. En parte, esto es posible gracias a la previsión del comportamiento del cliente, lo que se traduce en una mejor gestión de recursos. Esto se aplica a prácticamente todos los aspectos de las operaciones de una empresa, y un buen ejemplo es enviar anuncios dirigidos a los clientes, lo que en sí mismo ahorra costos, pero también ayuda a impulsar al cliente a completar la compra, lo que aumenta las ganancias de la empresa.

Reducción del riesgo

Al planificar actividades futuras o la dirección de los cambios planificados basándose en modelos y datos concretos, es más fácil gestionar riesgos y anticipar posibles dificultades.

¿Cuáles son los desafíos del modelado de comportamiento predictivo?

La base y lo esencial para crear modelos predictivos son los datos. Esta es tanto la etapa más desafiante como el momento en que ocurren la mayor cantidad de errores. Recopilar los datos, asignarlos a grupos apropiados y determinar su validez es laborioso, pero esencial. No obstante, a menudo sucede que los datos en sí no tienen un valor suficiente, y es necesario limpiarlos, es decir, extraer lo que es necesario llevar a las etapas posteriores del modelado predictivo. Los problemas en esta etapa que se pueden encontrar son:

• grupo de encuestados demasiado pequeño
• datos poco confiables
• ajuste excesivo de datos
• inaccesibilidad de algunos datos

El último punto, la inaccesibilidad de datos, implica algunas barreras técnicas, pero también organizativas. Mientras que las barreras técnicas son claras y no requieren un análisis más profundo, solo una preparación adecuada, el problema organizativo puede ser un poco más difícil de manejar. Estos incluyen la situación en la que un departamento o industria no quiere compartir sus datos, creyendo que son su activo. En tal caso, los equipos analíticos pueden enfrentar una barrera insuperable.

Prever el comportamiento del cliente es un elemento importante que ayuda a tomar las decisiones correctas, así como a allanar el camino para el cambio. Aunque los involucrados en el análisis pueden encontrar un poco de dificultad en el camino, hay herramientas con potentes características disponibles en el mercado que ayudan a evitar errores de medición y desarrollar modelos efectivos. Contrario a lo que parece, crear tales modelos de comportamiento del cliente no es solo una solución para grandes empresas, sino que también puede ser útil para pequeñas empresas.

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