Davranışsal Modelleme
Davranışsal Modelleme Nedir?
Davranışsal modelleme, şirketler tarafından tüketici eylemlerini daha iyi anlamak ve tahmin etmek için kullanılan bir yaklaşımdır. Davranışsal modelleme, belirli durumlarda gelecekteki davranışları tahmin etmek için mevcut tüketici ve iş harcama verilerini kullanır. Davranışsal modelleme, finansal kurumlar tarafından bir bireye veya işletmeye fon sağlama ile ilişkili riski tahmin etmek ve pazarlama firmaları tarafından reklamları hedeflemek için kullanılır. Davranışsal ekonomi , aynı zamanda,. tamamen gerçeklere dayalı veya rasyonel davranış olarak kabul edilecek olanın dışında kalan ajanların davranışlarını tahmin etmek için davranışsal modellemeye de dayanır .
Davranışsal Modellemeyi Anlamak
Davranışsal modelleme, bir tüketici tarafından kararların nasıl alındığına ve belirli bir tüketicinin diğerine karşı bir seçim yapma olasılığının daha iyi bir simülasyonunu sağlamak için karar verme psikolojisinin bir kısmını yakalamaya çalışır. Davranışsal modelleme, şirketler tarafından değer önermelerini geliştirmek veya modelin çıktılarına dayalı olarak pazarlama kampanyalarını hedeflemek için kullanılır. Bu anlamda, davranışsal modelleme temel olarak benzer alışkanlıkları paylaşan ve tetikleyicileri satın alan kişilerin alt kümelerini kategorize etmek için verileri analiz etmekten oluşur.
Bankalar ve kredi kartı şirketleri gibi finansal kuruluşlar, hizmetlerinin kullanıcılarını segmentlere ayırmak ve profillerini oluşturmak için davranışsal modellemeyi kullanır. Örneğin, bir kredi kartı şirketi, bir kartın normalde kullanıldığı işletme türlerini, mağazaların yerini, gelecekteki satın alma davranışını tahmin etmek için her bir satın alma işleminin sıklığını ve miktarını ve bir kart sahibinin geri ödeme ile karşılaşıp karşılaşmayacağını inceleyecektir. sorunlar. Bu veriler genellikle müşterileri benzer ihtiyaçlara ve kullanım kalıplarına sahip gruplar halinde toplamak için toplanır. Belirli bir gruptaki müşterilere, daha fazla kart kullanımını teşvik etmek veya hatta diğer borçların mevcut hesaba konsolidasyonu için farklı promosyonlar sunulabilir.
Davranışsal Modellemenin Gerçek Dünya Örnekleri
Bir şirketin müşterisi olduğunuzda, genellikle tutarlı olmanızı veya etkileşiminizi ve satın almalarınızı artırmanızı isterler. Bu aynı zamanda kredi kartı sağlayıcıları için de geçerlidir. Örneğin, bir kredi kartı şirketi, bir kart sahibinin son altı ay içinde indirimli mağazalardan alışveriş yapmaktan lüks mağazalara geçtiğini fark edebilir. Kendi başına bu, kart sahibinin gelirinde bir artış gördüğünü veya kart sahibinin karşılayabileceğinden daha fazla harcama yaptığı anlamına gelebilir. Seçenekleri daraltmak ve daha doğru bir risk profili oluşturmak için kart şirketi, kart sahibinin yalnızca asgari ödemeyi mi yoksa kart sahibinin geç ödeme yapıp yapmadığı gibi diğer veri noktalarına da bakacaktır. Geç ödemeler, kart sahibinin daha büyük bir iflas riski altında olduğunun bir göstergesi olabilir .
Davranışsal modelleme, perakendeciler tarafından tüketici satın alımları hakkında tahminlerde bulunmak için de kullanılır. Örneğin bir perakendeci, bir tüketicinin mağazada veya çevrimiçi olarak satın aldığı ürün türlerini inceleyebilir ve ardından, önceki satın alımlarına ne kadar benzer olduğuna bağlı olarak tüketicinin yeni bir ürün satın alma olasılığını tahmin edebilir. Bu, bireysel harcama modellerini daha ayrıntılı bir şekilde izlemelerine olanak tanıyan müşteri sadakat programları sağlayan perakendeciler için özellikle yararlıdır . Örneğin, bir mağaza, şampuan satın alan tüketicilerin, bir kupon verildiğinde sabun da satın alacağını belirlerse, mağaza, yalnızca şampuan satın alan bir tüketiciye bir satış noktası terminalinde sabun için bir kupon sağlayabilir. Bu tür davranışsal modelleme, davranışsal analitik olarak bilinen bir alt alana dönüştürülmüştür .
##Öne çıkanlar
Davranışsal modelleme esas olarak bir şirketin veri setini kullanır, ancak diğer ilgili kamu kaynaklarını da çekebilir.
Şirketler, teklifleri hedeflemek ve müşterilere reklam vermek için davranışsal modellemeyi kullanır. Bankalar ayrıca müşteri gruplarının daha derin risk profillerini oluşturmak için davranışsal modellemeyi kullanır.
Davranışsal modelleme, bir bireyin neden karar verdiğini açıklamaya çalışır ve daha sonra model, gelecekteki davranışı tahmin etmeye yardımcı olmak için kullanılır.
