Lập mô hình hành vi dự đoán

    Lập mô hình hành vi dự đoán

    Mô hình hành vi dự đoán giúp dự đoán hành vi tương lai của khách hàng cho phép các nhà tiếp thị khách hàng tối đa hóa hiệu quả của những nỗ lực của họ.

    Mô hình hành vi dự đoán là gì ?

    Mô hình hành vi dự đoán là khoa học áp dụng các kỹ thuật toán học và thống kê vào dữ liệu lịch sử và giao dịch để dự đoán hành vi trong tương lai của khách hàng. Trong lĩnh vực phân tích khách hàng , mô hình hành vi dự đoán vượt ra ngoài phân tích khách hàng thụ động bằng cách cho phép các nhà tiếp thị và chuyên gia duy trì đưa ra quyết định dựa trên kết quả dự kiến ​​trong tương lai, thay vì cố gắng đưa ra các phỏng đoán có học thức dựa trên phân tích dữ liệu lịch sử.

    Mô hình hành vi dự đoán là gì ?

    Mô hình hành vi dự đoán là gì ?

    Mô hình hành vi dự đoán thường được sử dụng để chọn các hành động tiếp thị tốt nhất để thực hiện trên từng nhóm khách hàng và xác định những khách hàng nào có khả năng sẽ thay đổi mức chi tiêu của họ (ví dụ: mua hàng, nâng cấp, bỏ cuộc).

    Ưu điểm của Mô hình Hành vi Dự đoán

    Khi các nhà tiếp thị có thể nhắm mục tiêu các khách hàng cụ thể bằng các hành động tiếp thị cụ thể có khả năng có tác động mong muốn nhất, thì mọi chiến dịch tiếp thị và hành động duy trì sẽ thành công hơn. ROI của các chiến dịch bán thêm, bán kèm và giữ chân người dùng sẽ lớn hơn. Ví dụ: hãy tưởng tượng có thể dự đoán khách hàng nào sẽ rời đi và các hành động tiếp thị cụ thể sẽ khiến họ tiếp tục là khách hàng lâu dài!

    Ngoài ra, khách hàng sẽ cảm thấy mức độ liên quan lớn hơn giữa giao tiếp của công ty với họ, dẫn đến sự hài lòng, lòng trung thành với thương hiệu và giới thiệu truyền miệng nhiều hơn.

    Cách hoàn thành mô hình hành vi dự đoán

    Có nhiều kỹ thuật cố gắng mô hình hóa chính xác hành vi của khách hàng để dự đoán nó. Thật không may, hầu hết các phương pháp mô hình hành vi dự đoán dựa vào việc định lượng rủi ro dựa trên dữ liệu và số liệu tĩnh, tức là thông tin về khách hàng khi họ tồn tại ngay bây giờ.

    Đơn giản nhất được gọi là RFM : lần truy cập gần đây, tần suất, tiền tệ. Mặc dù dễ thực hiện mà không cần các công cụ chuyên dụng, nó thực sự không phải là một mô hình dự đoán và nó bỏ qua nhiều yếu tố có thể cho biết khách hàng sẽ hành động như thế nào trong tương lai. Các mô hình hành vi dự đoán thực sự phổ biến nhất dựa trên các phương pháp thống kê, khai thác dữ liệu và lý thuyết trò chơi cũ hơn, chẳng hạn như hồi quy logistic và mô hình xác suất Bayes.

    Những cách tiếp cận này mang lại một số giá trị và có thể xác định chính xác một tỷ lệ phần trăm khách hàng có rủi ro nhất định, nhưng chúng tương đối không chính xác trong hầu hết các trường hợp và cuối cùng để lại tiền trên bàn. Điều này là do các phương pháp lập mô hình hành vi dự đoán này dựa trên dữ liệu lịch sử tĩnh và chỉ số, tức là chúng xem xét cách khách hàng tồn tại ở thời điểm hiện tại mà không có yếu tố thay đổi theo thời gian năng động và cực kỳ quan trọng. Do đó, ngày càng có nhiều công ty tìm kiếm các giải pháp phân tích dự đoán.

    Cách hoàn thành mô hình hành vi dự đoán

    Cách hoàn thành mô hình hành vi dự đoán

    Phương pháp tiếp cận tốt hơn để tạo mô hình hành vi dự đoán cho tiếp thị

    Optimove là một ứng dụng dựa trên Web (SaaS) triển khai một phương tiện dự đoán hành vi của khách hàng vượt trội. Không tiết lộ quá nhiều về “nước sốt bí mật” của công nghệ lập mô hình hành vi khách hàng của Optimove, phương pháp này kết hợp dự báo LTV, phân đoạn vi mô liên tục và một hệ thống lập mô hình hành vi dự đoán chuyên sâu về mặt toán học.

    Các giá trị suốt đời khách hàng(LTV) công nghệ dự báo được tích hợp trong phần mềm phân tích dự đoán của Optimove dựa trên nghiên cứu học thuật tiên tiến và được phát triển và cải thiện thêm trong nhiều năm bởi một nhóm các tiến sĩ và nhà phát triển phần mềm hạng nhất. Phương pháp này đã được thử nghiệm và chứng minh là một cách tiếp cận chính xác và hiệu quả trong một loạt các ngành và các tình huống của khách hàng.

    Phân đoạn vi mô liên tục tự động phân đoạn toàn bộ cơ sở khách hàng thành một cấu trúc phân cấp gồm các phân đoạn nhân khẩu học-hành vi ngày càng nhỏ hơn. Phân đoạn này là động và được cập nhật liên tục dựa trên những thay đổi trong dữ liệu. Hệ thống mô hình hành vi dự đoán dựa trên thực tế là các mẫu hành vi của khách hàng cá nhân thường xuyên thay đổi theo thời gian. Nói cách khác,

    Phần mềm phân tích dự đoán & Tối ưu hóa hành động tiếp thị

    Dự đoán hành vi của khách hàng chỉ quan trọng trong phạm vi có thể thực hiện hành động hiệu quả dựa trên các dự đoán. Phần mềm phân tích dự đoán của Optimove được dành riêng cho sứ mệnh dự đoán hành động tiếp thị nào sẽ hiệu quả nhất cho từng phân khúc khách hàng nhỏ.

    Công nghệ đột phá của sản phẩm là công nghệ tiếp thị  đầu tiên tích hợp tất cả các mô hình tự động phân đoạn, thống kê và dự đoán cần thiết để tính toán và dự đoán chính xác hành vi của khách hàng và giá trị lâu dài của khách hàng, cùng với khung ứng dụng để chọn nhóm mục tiêu, giao diện với hệ thống quản lý chiến dịch và đo lường kết quả hành động tiếp thị.

    Phần mềm phân tích dự đoán & Tối ưu hóa hành động tiếp thị

    Phần mềm phân tích dự đoán & Tối ưu hóa hành động tiếp thị

    Mô hình hành vi dự đoán và tối ưu hóa hành động tiếp thị của Optimove đưa các nhà tiếp thị vượt ra ngoài “phân tích khách hàng có thể hành động” để tự động xác định chính xác hành động tiếp thị nào nên được thực hiện cho từng khách hàng, mọi lúc. Với Optimove, nhà tiếp thị biết chính xác hành động tiếp thị nào cần thực hiện trên từng khách hàng riêng lẻ để tối đa hóa giá trị của khách hàng đó.

    Bắt đầu sử dụng phần mềm phân tích dự đoán ngay hôm nay!

    Liên hệ với chúng tôi ngay hôm nay – hoặc yêu cầu một bản demo trên Web – để tìm hiểu cách bạn có thể sử dụng phần mềm phân tích dự đoán của Optimove để dễ dàng tối đa hóa hiệu quả của các hành động tiếp thị của bạn nhằm chuyển đổi nhiều khách hàng hơn, tăng chi tiêu của khách hàng hiện tại và giảm tỷ lệ khách hàng bỏ trốn.

    Xem thêm: Machine Learning trong tiếp thị