Co to jest modelowanie predykcyjne?

Uważasz, że przewidywanie przyszłości to zadanie dla wróżki ze szklaną kulą? A może jesteś w tej grupie, która nawet takie zagrywki uważa za sprytną manipulację?

Niezależnie od tego, który obóz jest Ci bliższy, po części masz zapewne rację. Jednoznaczne ustalenie przyszłości jest niemożliwe, jednak nakreślenie kierunku, w którym zmierza już tak. Służą temu pewne narzędzia, które pomagają określić założenia przyszłych działań, a jednym z nich jest właśnie modelowanie predykcyjne.

Definicja modelowania predykcyjnego

Przewidywanie przyszłych zdarzeń w przypadku modelowania predykcyjnego nie opiera się na szklanej kuli, a na zgromadzonych danych historycznych. Biorąc pod uwagę fakt, że do tego procesu wykorzystywane są dane z przeszłości, nie można traktować wyniku zero jedynkowo, ale bardziej jako wskazówkę, w którą stronę warto podążać i na czym się skupić.

Modelowanie predykcyjne świetnie sprawdza się w przypadku przewidywania decyzji zakupowych klientów, ale także przy podejmowaniu różnorodnych decyzji biznesowych. W przypadku klientów, stosowanie tego rodzaju narzędzia pomaga dostosować ofertę do konkretnych potrzeb jednostki. Dzięki temu kierowana oferta jest przede wszystkim bardziej trafiona, co klient może odebrać jako ukłon w jego stronę. Wtedy czuje się on wysłuchany i ma poczucie wyjątkowości. Poza tym, wysyłanie kierowanych ofert ma także wpływ na wizerunek firmy. Klienci, którzy nie dostają “spamu”, a przydatne oferty będą z pewnością bardziej zadowoleni i zapamiętają dane przedsiębiorstwo w pozytywny sposób.

To oczywiście niesie korzyści także dla firmy, przede wszystkim oszczędność. Wysyłanie konkretnych ofert do klientów, którzy w dużej mierze są nimi potencjalnie zainteresowani pozwala uzyskać większy zwrot z inwestycji środków przeznaczonych na komunikację. Odpowiednio opracowane modele predykcyjne to ułatwienie dla działu marketingu i szansa na opracowanie trafnej strategii. Dzięki temu specjaliści mogą lepiej określić kiedy, komu i jaką drogą wysyłać oferty, aby były one skuteczne pod kątem sprzedażowym.

Modele predykcyjne pomagają nie tylko w dostosowaniu oferty do potrzeb danej grupy klientów, ale także w określeniu prawdopodobieństwa dokonania zakupu przez konkretnego konsumenta.

Wypróbuj Firmbee za darmo!

Jaka jest różnica pomiędzy modelowaniem predykcyjnym a analizą predykcyjną?

Do tworzenia modeli predykcyjnych wykorzystuje się dane historyczne, natomiast analiza predykcyjna obejmuje szerszy obszar, w którym jednym z elementów pozwalających określić kierunek przyszłości są modele predykcyjne. Poza danymi statystycznymi analiza predykcyjna obejmuje także różnego rodzaju algorytmy pomagające w analizie i ocenie danych, a także prawdopodobieństw wystąpienia konkretnych zdarzeń.

Można więc śmiało powiedzieć, że modelowanie predykcyjne jest elementem (podzbiorem) należącym do szerszego pojęcia, jakim jest analiza predykcyjna.

4 etapy modelowania predykcyjnego

1. Podstawą do opracowania modelu predykcyjnego są dane. Pierwszym krokiem jest więc zebranie możliwie jak najdokładniejszych danych. Aby były miarodajne i przydatne do tworzenia modeli, muszą być różnorodne i rzeczywiste. Kluczowe jest także odpowiednie ich przygotowanie i obrobienie, tak aby algorytm był w stanie je wykorzystać.
2. Kolejny etap to uczenie modelu. Kluczowym elementem nie jest tutaj odpowiednie dobranie algorytmu, gdyż równie dobrze można wykorzystać kilka z nich równolegle, a określenie odpowiednich założeń badania. Na tym etapie można przeprowadzić uczenie modelu na kilku wersjach, jednak ostatecznym zakończeniem tego etapu powinno być wybranie tej, która posiada najlepsze zdolności generalizacyjne, a więc potrafi najtrafniej ocenić przyszłe zdarzenia.
3. W następnym kroku, czyli ewaluacji modelu, szacowana jest jego skuteczność. Do tego celu stosowane są różne metody, jednak głównym założeniem jest testowanie danego modelu na nieznanych danych testowych i określanie jego skuteczności.
4. Ostatni etap polega na wdrożeniu do użytku modelu i nazywany jest prognozowaniem.

Jakie są zalety wykorzystywania predykcyjnego modelowania zachowań?

Modelowanie predykcyjne to ważny element, który pomaga w rozumieniu przyszłych zachowań i kształtowaniu kierunku przyszłych strategii. Jednak aby było to możliwe konieczne jest gromadzenie danych, które poddane zostaną analizie. Co można zyskać wykorzystując modelowanie predykcyjne?

Lepsze przewidywanie przyszłych zachowań

Nie da się jednoznacznie powiedzieć, jakie będą zachowania klientów w przyszłości ani tego, co się stanie. To niemożliwe, szczególnie w tak dynamicznie zmieniającej się gospodarce. Jednak określenie odpowiedniego kierunku jest już możliwe, właśnie za pomocą analiz predykcyjnego modelowania zachowań.

Trafne podejmowanie decyzji opartych na wiarygodnych prognozach

Można powiedzieć, że niektórzy mają dobre przeczucia czy intuicję, która pomaga im w podejmowaniu ważnych decyzji biznesowych. Być może coś w tym jest. Jednak decyzja podjęta na podstawie głębokiej analizy i wiarygodnych faktów będzie z pewnością trafniejsza. W tym przypadku lepiej postawić na wiarygodne dane, niż na łut szczęścia.

Zwiększenie zysków w firmie

Dzięki modelowaniu predykcyjnemu możliwe jest lepsze dysponowanie posiadanymi zasobami. Po części jest to możliwe dzięki skutecznemu przewidywaniu zachowań klientów, co z kolei przekłada się na lepsze zarządzanie zasobami. Dotyczy to praktycznie każdego aspektu działalności firmy, a dobrym przykładem jest wysyłanie celowanych reklam do klientów, co jest oszczędnością samą w sobie, ale także pomaga w doprowadzeniu klienta do finalizacji zakupu, co wpływa na zwiększenie zysków firmy.

Zmniejszenie ryzyka

Planując przyszłe działania czy kierunek planowanych zmian na podstawie modeli i twardych danych zdecydowanie łatwiej jest zarządzać ryzykiem i przewidzieć ewentualne trudności.

Jakie są wyzwania związane ze stosowaniem modelowania predykcyjnego?

Podstawą i absolutnie niezbędną rzeczą do tworzenia modeli predykcyjnych są dane. Jest to zarazem najbardziej wymagający etap, a także moment, w którym dochodzi do największej liczby pomyłek. Zebranie danych, przyporządkowanie ich do odpowiednich grup i określenie ich prawidłowości, jest pracochłonne, ale niezbędne. Często jednak bywa tak, że dane same w sobie nie mają odpowiedniej wartości i konieczne jest ich oczyszczenie czyli wydobycie tego, co akurat jest potrzebne do przeprowadzenia dalszych etapów modelowania predykcyjnego. Problemy na tym etapie, jaki można napotkać to:

• zbyt mała grupa badanych
• niewiarygodne dane
• nadmierne dopasowanie danych
• niedostępność niektórych danych

Ostatni punkt, czyli niedostępność danych, obejmuje pewne bariery techniczne, ale także organizacyjne. O ile bariery techniczne są całkowicie jasne i nie wymagają głębszej analizy, a jedynie odpowiedniego przygotowania, to problem organizacyjny może być nieco trudniejszy do przejścia. Chodzi między innymi o sytuację, w której dany dział czy branża nie chce udostępniać swoich danych, uważając że są one ich dobrem. W takim przypadku zespoły analityczne mogą natrafić na barierę nie do przejścia.

Przewidywanie zachowań klientów jest istotnym elementem, który pomaga w podejmowaniu słusznych decyzji, a także obieraniu kierunku zmian. Choć osoby zajmujące się analizą mogą po drodze natrafić na nieco trudności, to na rynku dostępne są narzędzia, które dzięki rozbudowanym funkcjom pomagają uniknąć błędów pomiarowych i opracowywać skuteczne modele. Wbrew pozorom tworzenie takich modeli zachowań klientów nie jest jedynie rozwiązaniem dla dużych firm, ale może być także przydatne w przypadku niewielkich przedsiębiorstw.

Jeśli podobają Ci się treści, które tworzymy, sprawdź również: Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, YouTube, Pinterest,TikTok.