고객 행동 모델링

고객 행동 모델링이란 무엇입니까?

고객 행동 모델링은 유사한 고객이 유사한 상황에서 어떻게 행동 할 것인지를 예측하기 위해 특정 고객 그룹 사이에서 관찰 된 일반적인 행동을 나타내는 수학적 구조의 생성으로 정의됩니다.

고객 행동 모델은 일반적으로 고객 데이터의 데이터 마이닝을 기반으로하며 각 모델은 한 시점에서 하나의 질문에 대답하도록 설계되었습니다. 예를 들어 고객 모델을 사용하여 특정 마케팅 작업에 대한 응답으로 특정 고객 그룹이 수행 할 작업을 예측할 수 있습니다. 모델이 건전하고 마케팅 담당자가 생성 한 권장 사항을 따르는 경우 마케팅 담당자는 그룹의 고객 대다수가 모델에 의해 예측 된대로 응답 한 것을 관찰합니다.

고객 행동 모델링의 어려움

불행히도 고객 행동 모델을 구축하는 것은 일반적으로 어렵고 비용이 많이 드는 작업입니다. 이 때문에 스마트 하 고 숙련 된 고객 분석 전문가 그것을 수행 하는 방법을 알고 비싸고 찾기 어려운,그리고 그들이 사용 해야 하는 수학적 기술은 복잡 하 고 위험 하기 때문에.

게다가,일단 고객 행동 모델이 구축되었더라도,마케팅 담당자의 목적을 위해,즉 각 고객 또는 고객 그룹에 대해 어떤 마케팅 행동을 취해야 할지 정확하게 결정하기 위해 그것을 조작하는 것은 어렵다.

마지막으로 수학적 복잡성에도 불구하고 대부분의 고객 모델은 실제로 비교적 간단합니다. 이러한 필요성 때문에 대부분의 고객 행동 모델은 생성 된 예측이 일반적으로 신뢰할 수 없을 정도로 많은 관련 요소를 무시합니다.

고객 행동 분석: 많은 고객 행동 모델은 최근 성,빈도 및 금전적 가치 분석을 기반으로합니다. 즉,최근에 비즈니스에서 돈을 지출 한 고객은 다른 사람보다 다시 지출 할 가능성이 높으며 비즈니스에서 더 자주 돈을 지출하는 고객은 다른 사람보다 다시 지출 할 가능성이 높으며 비즈니스에서 가장 많은 돈을 지출 한 고객은 다른 사람보다 다시 지출 할 가능성이 높습니다.

마케팅 담당자와 비즈니스 관리자가 이해하기 쉽고 전문 소프트웨어가 필요하지 않으며 거의 모든 비즈니스 및 업계의 고객에게 적용되기 때문에 인기가 있습니다.

불행히도,리얼엠엠만으로는 마케팅 담당자가 요구하는 수준의 정확성을 제공하지 못합니다. 첫째,고객이 과거에 한 일을 기술할 뿐 미래의 행동을 정확하게 예측할 수는 없다. 둘째,특정 시점에 고객을 보고 고객이 과거에 어떻게 행동했는지 또는 현재 고객이 어떤 라이프사이클 단계에서 발견되었는지는 고려하지 않습니다. 이 두 번째 요점은 시간이 지남에 따라 고객의 행동을 분석하지 않는 한 정확한 고객 모델링이 매우 약하기 때문에 중요합니다.

고객 행동 모델링에 대한 더 나은 접근

옵티모브는 기존 방법보다 훨씬 더 진보되고 효과적인 고객 행동 모델링 방법을 소개합니다. 여러 기술을 통합된 폐쇄 루프 시스템에 결합함으로써 마케팅 담당자는 사용하기 쉬운 애플리케이션에서 매우 정확한 고객 행동 분석을 즐길 수 있습니다.

옵티모브는 다음과 같은 기능을 결합하여 시장을 선도하는 예측 고객 행동 모델링을 실현합니다:

1. 고객을 소그룹으로 세분화하고 실제 행동을 기반으로 개별 고객을 해결하는 것–고객을 서로 유사하게 만드는 것에 대한 사전 생각 된 개념 또는 가정을 하드 코딩하는 대신 개별 고객에 대한 중요한 사실을 숨기는 집계/평균 데이터 만 보는 대신
2. 고객을 추적하고 시간이 지남에 따라 서로 다른 세그먼트로 이동하는 방법(즉,고객이 다른 세그먼트로 이동하는 고객 라이프 사이클 컨텍스트 및 코호트 분석을 포함한 동적 세분화)–고객의 미래 행동을 정확하게 예측하는 방법
3. 에 관계없이 고객이 현재 어떤 세그먼트인지 결정하는 대신(예: 예측 고객 행동 모델링 기술을 사용하여–과거 데이터의 백미러를 보는 대신 고급 계산을 사용하여 모든 고객의 고객 평생 가치를 결정하고 의사 결정을 기반으로-고객이 회사에 가져올 수있는 단기 수익 만 보는 대신
4. 객관적인 메트릭을 기반으로 모든 고객의 장기적인 가치를 극대화하기 위해 각 고객에 대해 정확히 어떤 마케팅 조치를 취해야 하는지를 알고 있습니다.고객-대신 알아 내려고 노력 대시보드 또는 보고서 더미를 기반으로 수행할 작업
5. 통찰력을 드러내고 고객 마케팅을 개선하기위한 권장 사항을 제시 할 수있는 마케팅 기계 학습 기술을 사용합니다.

기존 접근 방식과 최적 접근 방식의 차이점을 생각하는 한 가지 방법은 전자는 고객 스냅 샷과 같고 후자는 고객 애니메이션이라는 것입니다. 고객의 애니메이션 뷰는 훨씬 더 정확한 고객 행동 예측을 허용,훨씬 더 드러난다.

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