Modelagem do comportamento do cliente

o Que é o Comportamento do Cliente de Modelagem?

Modelagem do Comportamento do Cliente é definido como a criação de uma construção matemática para representar os comportamentos comuns observadas entre grupos específicos de clientes, a fim de prever como semelhantes os clientes irão se comportar em circunstâncias semelhantes.Os modelos de comportamento do cliente são tipicamente baseados na mineração de dados dos clientes, e cada modelo é projetado para responder a uma pergunta em um ponto no tempo. Por exemplo, um modelo de cliente pode ser usado para prever o que um grupo particular de clientes fará em resposta a uma ação de marketing particular. Se o modelo é sólido e o comerciante segue as recomendações que gerou, então o comerciante vai observar que a maioria dos clientes do grupo respondeu como previsto pelo modelo.

a dificuldade da Modelagem do comportamento do cliente

infelizmente, construir modelos de comportamento do cliente é tipicamente uma tarefa difícil e cara. Isto porque os especialistas em análise de clientes inteligentes e experientes que sabem como fazê-lo são caros e difíceis de encontrar, e porque as técnicas matemáticas que eles precisam usar são complexas e arriscadas.

além disso, mesmo uma vez que um modelo de comportamento do cliente foi construído, é difícil manipulá-lo para os fins do comerciante, ou seja, para determinar exatamente quais ações de marketing a tomar para cada cliente ou grupo de clientes.

finalmente, apesar da sua complexidade matemática, a maioria dos modelos de clientes são realmente relativamente simples. Devido a esta necessidade, a maioria dos modelos de comportamento do cliente ignoram tantos fatores pertinentes que as previsões que geram geralmente não são muito confiáveis.

Análise Do Comportamento Do Cliente: A abordagem RFM

muitos modelos de comportamento do cliente são baseados em uma análise de recência, frequência e valor monetário (RFM). Isto significa que os clientes que gastaram o dinheiro em um negócio recentemente são mais propensos do que outros a gastar novamente, que os clientes que gastam dinheiro com mais frequência, por uma empresa são mais propensos do que outros a gastar novamente e que os clientes que têm gasto mais dinheiro em um negócio são mais propensos do que outros a gastar novamente.

RFM é popular porque é fácil de entender por comerciantes e gerentes de negócios, não requer software especializado e é verdadeiro para os clientes em quase todos os negócios e indústria.

infelizmente, RFM sozinho não fornece o nível de precisão que os comerciantes exigem. Em primeiro lugar, os modelos RFM descrevem apenas o que um cliente fez no passado e não consegue prever com precisão comportamentos futuros. Em segundo lugar, os modelos RFM analisam os clientes num determinado momento e não têm em conta a forma como o cliente se comportou no passado ou em que fase do ciclo de vida o cliente se encontra actualmente. Este segundo ponto é crítico porque a modelagem precisa do cliente é muito fraca a menos que o comportamento do cliente seja analisado ao longo do tempo.

a Better Approach to Customer Behavior Modeling

Optimove introduces customer behavior modeling methods which are far more advanced and effective than conventional methods. Ao combinar uma série de tecnologias em um sistema integrado de circuito fechado, os comerciantes desfrutam de uma análise de comportamento do cliente altamente precisa em uma aplicação fácil de usar.

Optimove consegue modelar o comportamento preditivo do cliente com a combinação das seguintes capacidades:

1. Segmentar os clientes em grupos pequenos e abordagem de clientes individuais, com base no real comportamentos – em vez de codificar qualquer pré-concebida de conceitos ou pressupostos de que faz os clientes semelhante a um outro, e, em vez de apenas olhar para agregados/a média dos dados que esconde fatos importantes sobre os clientes individuais
2. Acompanhamento de clientes e como eles se movem entre diferentes segmentos ao longo do tempo (i.e., segmentação dinâmica), incluindo o contexto do ciclo de vida do cliente e análise de coortes – em vez de apenas determinar em que segmentos os clientes estão agora sem considerar como eles chegaram lá
3. com precisão prever os comportamentos futuros dos clientes (por exemplo,, converter, churn, gastar mais, gastar menos) utilizando a introdução assistida comportamento do cliente técnicas de modelagem – em vez de apenas olhar no retrovisor de dados históricos
4. Utilização de avançados cálculos para determinar o valor de vida do cliente (LTV) de cada cliente e tomar decisões sobre ele, em vez de olhar somente para o curto prazo receitas de que um cliente pode levar a empresa
5. Sabendo que, com base no objetivo métricas, exatamente o que as acções de marketing para o fazer agora, para cada cliente, a fim de maximizar o valor de longo prazo de cada cliente – em vez de tentar descobrir o que fazer com base em um painel ou um monte de relatórios.
6. empregando tecnologias de marketing de aprendizagem por máquina que podem revelar percepções e fazer recomendações para melhorar o marketing do cliente que os profissionais de marketing são improváveis de detectar por conta própria.

uma forma de pensar na diferença entre abordagens convencionais e a abordagem Optimove é que a primeira é como um instantâneo do cliente, enquanto a segunda é uma animação do cliente. A visão animada do cliente é muito mais reveladora, permitindo previsões de comportamento do cliente muito mais precisas.

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