مدل پیش بینی کننده، مزایا و معایب آن را بشناسید!

فهرست مطالب:

1. ‌مدل پیش بینی کننده و اهمیت آن
2. مدل پیش‌بینی کننده چگونه کار می‌کند؟
3. اهمیت و کاربردهای مدل پیش‌بینی کننده چیست؟
4. انواع مختلف مدل پیش‌بینی کننده چیست؟
5. نحوه به کارگیری مدل پیش‌بینی کننده در بازاریابی دیجیتال چگونه می‌باشد؟
6. مزایای مدل پیش‌بینی کننده چیست؟
7. محدودیت‌های مدل پیش‌بینی کننده چیست؟
8. حرف آخر درباره مدل پیش‌بینی کننده
9. سوالات متداول درباره مدل پیش‌بینی کننده

امروزه استفاده از ابزارهای موثر به منظور دسته‌بندی و تحلیل رفتار مشتریان و بررسی روند بازار، امری ضروری در حوزه بازاریابی دیجیتال محسوب می‌شود. در واقع طراحی و اجرای استراتژی‌های مناسب بازاریابی منوط به شناخت مطلوب از جامعه هدف بوده و با داشتن یک دسته‌بندی صریح و دقیق از ویژگی‌های مشتریان براساس استفاده از ابزارهای مناسب و پیش‌بینی روند بازار و الگوی رفتاری مشتریان بالقوه، می‌توان به شکل بهینه در جهت تبدیل آنان به مشتریان بالفعل تلاش نمود. در این مقاله به بررسی مدل پیش‌بینی کننده بر اساس رفتار مشتریان خواهیم پرداخت. در ابتدا خواهید دانست که مدل پیش‌بینی کننده چیست و با اهمیت، نحوه عملکرد و انواع آن بیشتر آشنا خواهید شد. با ما همراه باشید.

در کنار هوش تجاری، یکی از نوین‌ترین و کارآمدترین ابزارها به منظور تجزیه و تحلیل رفتار مشتریان و همچنین بررسی بازار، مدل پیش‌بینی کننده یا Predictive می‌باشد که بر اساس بررسی رفتار پیشین مشتریان و آنالیز بازار در قالب تحلیل داده‌ها، امکان پیش‌بینی رفتار مشتریان برای طراحی و توسعه کمپین‌های بازاریابی مناسب و درواقع انجام بازاریابی پیش‌بینی کننده را فراهم می‌آورد.

در مقاله حاضر در آریو وب می‌خواهیم عمیق‌تر این مسئله را بررسی کنیم که مدل پیش‌بینی کننده چیست و چرا در بازاریابی دیجیتال به کار گرفته می‌شود. علاوه بر آن، شما با مطالعه این مقاله پاسخ بسیاری از سوالات مهم خود درباره این ابزار را خواهید یافت. سوالاتی از قبیل این که اهمیت مدل پیش‌بینی کننده چیست، انواع مختلف مدل پیش‌بینی کننده چیست، مزایا و معایب مدل پیش‌بینی کننده چیست و در نهایت، نحوه به کارگیری مدل پیش‌بینی کننده چیست. با ما همراه باشید.

 مدل پیش‌بینی کننده و اهمیت آن

مدل پیش‌بینی کننده، ابزاری است که به طور گسترده در حوزه‌های مختلف تجاری، به خصوص در بازاریابی دیجیتال به کار گرفته می‌شود. این مدل بر مبنای بررسی‌های آماری و تحلیل داده با استفاده از تکنیک‌های یادگیری ماشین عمل کرده و با طراحی یک مدل از داده‌های موجود، می‌تواند پیش‌بینی مناسبی از روند آتی پدیده مورد نظر در حوزه دیجیتال مارکتینگ را ارائه دهد.

مدل پیش‌بینی کننده عمدتاً برای پیش‌بینی یک پدیده خاص مانند نرخ فروش و میزان سود محصولات، روند بازار و یا الگوی رفتاری مشتریان به کار می‌رود و با ارائه یک مدل ریاضیاتی، امکان تصمیم‌گیری مبتنی بر داده را در بازاریابی دیجیتال فراهم می‌آورد به این صورت که فاکتورهای مختلف از پدیده مورد نظر آنالیز شده و با کنار هم قرار دادن تمامی متغیرها، مدلی جامع به منظور پیش‌بینی رفتار آن پدیده در آینده ارائه می‌شود.

نحوه عملکرد مدل پیش‌بینی کننده چیست؟

اکنون که با مفاهیم بنیادی مدل پیش‌بینی کننده آشنا شدید، ممکن است این سوال برایتان پیش بیاید که نحوه کار مدل پیش‌بینی کننده چیست و چگونه این ابزار یک پیش‌بینی مناسب درباره استراتژی‌های بازاریابی ارائه می‌دهد؟

به طور کلی، مدل پیش‌بینی کننده ارتباط تنگاتنگی با علم داده و یادگیری ماشین دارد. به عبارت دیگر، این ابزار با تحلیل و بررسی مجموعه‌ای از داده‌ها و یافتن الگوی ریاضی، امکان پیش‌بینی رفتار پدیده مورد نظر را فراهم می‌کند.

مدل پیش‌بینی کننده در بازاریابی دیجیتال با جمع آوری داده‌ها و آنالیز فاکتورهایی از قبیل اطلاعات جمعیت شناسی و جغرافیای مشتریان، الگوی وب‌گردی مشتریان، تاریخچه خرید و تعامل مشتریان با کمپین‌های بازاریابی، امکان تصمیم‌گیری آگاهانه مبتنی بر پیش‌بینی انجام شده توسط مدل را فراهم می‌کند. به این ترتیب شما می‌توانید با تجزیه و تحلیل اطلاعات فعلی و پیش‌بینی الگوهای آینده، به شکل بهینه‌تر استراتژی‌های بازاریابی را برای وب‌ سایت تجاری و یا طراحی فروشگاه آنلاین خود درنظر بگیرید.

اهمیت و کاربردهای مدل پیش‌بینی کننده چیست؟

همان‌طور که در بخش‌های قبلی مقاله گفتیم، مدل‌های پیش‌بینی کننده اهمیت‌ها‌ و کاربردهای فراوانی در حوزه‌های مختلف کسب و کار، به خصوص در بازاریابی دیجیتال برای فروشگاه‌های آنلاین دارند. از جمله اهمیت‌ها و کاربردهای مدل‌های پیش‌بینی کننده می‌توانیم 4 مورد زیر را برشماریم:

1- بهبود تصمیم‌گیری‌

مدل‌های پیش‌بینی کننده اطلاعات ارزشمندی را فراهم می‌آورند که این اطلاعات در فرآیند تصمیم‌گیری درست بسیار کمک می‌کنند. این ابزار با آنالیز داده‌های کسب شده از فعالیت‌های پیشین مشتریان و بررسی روند بازار، به کسب و کارهای مختلف دیجیتالی قابلیت تصمیم‌گیری آگاهانه و مدیریت درست منابع را می‌دهد.

2- پیش‌بینی و برنامه‌ریزی درست

همان‌طور که پیش‌تر در این مقاله به شکل اجمالی اشاره کردیم، مدل‌های پیش‌بینی کننده معمولاً برای پیش‌بینی الگوهای خاص در بازاریابی دیجیتال استفاده می‌شوند. این مدل‌ها با بهره‌گیری از علوم داده به کسب و کارهای فعال در حوزه بازار دیجیتال کمک می‌کنند که مواردی چون مقدار عرضه و تقاضا، حجم فروش، الگوی رفتاری مشتریان و... را پیش‌بینی کنند و با طراحی و تدوین استراتژی‌های مناسب بازاریابی و فروش، به سودآوری هرچه بیشتر دست یابند.

3- ارزیابی و مدیریت ریسک

مدل‌های پیش‌بینی کننده برای ارزیابی ریسک‌ و جلوگیری از زیان نیز می‌توانند به کار آیند. کسب و کارهای مختلف آنلاین با تحلیل داده‌ها و بدست آوردن یک الگوی مشخص توسط مدل پیش‌بینی کننده قادر هستند ریسک‌ها و خطرات احتمالی درباره استراتژی‌های بازار را تعیین نمایند و به مدیریت بهتر استراتژی‌ها بپردازند.

4- دسته‌بندی مشتریان و شخصی‌سازی استراتژی‌ها

مدل‌های پیش‌بینی کننده نقش مهمی در دسته‌بندی مشتریان ایفا می‌کنند و به کسب و کارهای مختلف این امکان را می‌دهند که بر اساس ویژگی‌های پیش‌بینی شده، مشتریان را به دسته‌های مشخص تقسیم نموده و در ادامه، استراتژی‌های مناسب مانند جذب و یا بازگرداندن را برای هر دسته بر اساس روند پیش‌بینی شده مشتریان و روند بازار طراحی و اجرا کنند.

انواع مختلف مدل پیش‌بینی کننده چیست؟

اکنون می‌خواهیم این موضوع را بررسی کنیم که نحوه تحلیل و بررسی داده‌ها و ارائه پیش‌بینی توسط مدل پیش‌بینی کننده چیست و نیز الگوریتم‌های مختلف مورد استفاده در مدل پیش‌بینی کننده چیست.

در ابتدا لازم است به این نکته اشاره داشته باشیم که روش‌های مختلفی برای دسته‌بندی مدل‌های پیش‌بینی کننده وجود دارد اما متداول‌ترین راه، تقسیم‌بندی مدل‌ها به مدل‌های بدون نظارت (Unsupervised) و مدل‌های نظارت شده (Supervised) می-باشد.

در مدل‌های بدون نظارت، مدل پیش‌بینی کننده بر اساس داده‌های غیر برچسب‌گذاری شده کار می‌کند به این شکل که تنها متغیرهای مستقل یا ویژگی‌های ورودی مشخص هستند و وظیفه مدل این است که الگوها و ارتباطات میان داده‌ها را بدون وجود متغیرهای وابسته به شکل خوشه‌ای تعیین نماید.

در سوی مقابل، مدل‌های نظارت شده قرار دارند که بر اساس داده‌های برچسب‌گذاری شده کار می‌کنند. به عبارت دیگر، در این نوع از مدل‌ها، ویژگی‌های ورودی که همان متغیرهای مستقل هستند و همچنین متغیرهای هدف یا وابسته، مشخص می‌باشند و بر اساس یک مدل ریاضی، ارتباط میان متغیرهای مستقل و وابسته پیدا می‌شود. به این ترتیب می‌توان با استفاده از این مدل‌ها، پیش‌بینی‌هایی درباره داده‌های ناموجود نیز انجام داد.

ذکر این نکته خالی از لطف نیست که استفاده از هر یک مدل‌ها بستگی به هدف مد نظر شما در حوزه بازاریابی دیجیتال دارد. با توجه به نکات عنوان شده می‌توان گفت که مدل‌های بدون نظارت برای دسته‌بندی مشتریان مناسب می‌باشند در حالی که به-کارگیری مدل‌های نظارت شده برای پیش‌بینی الگوی رفتاری مشتریان و همچنین بررسی روند بازار مطلوب‌تر است.

الگوریتم‌های مورد استفاده در مدل‌های پیش‌بینی کننده

الگوریتم‌هایی که در مدل‌های پیش‌بینی کننده می‌توانند به کار گرفته شوند بستگی به نوع مدل و همچنین هدف شما دارند. الگوریتم‌هایی که در مدل بدون نظارت استفاده می‌شوند شامل کی میانگین (K-means) و خوشه‌بندی سلسله مراتبی (Hierarchical Clustering) می‌باشند. همچنین از جمله الگوریتم‌هایی که در مدل نظارت‌شده استفاده می‌شوند، می‌توانیم به رگرسیون خطی (Linear Regression)، رگرسیون لجستیک (Logistic Regression) و درخت‌های تصمیم (Decision Trees) اشاره کنیم.

در ادامه می‌خواهیم توضیح مختصری از هر یک از الگوریتم‌ها ارائه دهیم.

کی میانگین

این الگوریتم جزو الگوریتم‌‌های بدون نظارت محسوب شده و با یافتن ویژگی‌های مشابه میان مشتریان، امکان دسته‌بندی آنان و طراحی استراتژی‌های بازاریابی به صورت شخصی‌سازی شده را فراهم می‌آورد.

خوشه‌بندی سلسله مراتبی

این الگوریتم نیز جزو الگوریتم‌های بدون نظارت است و با جداسازی و ادغام پیوسته کاربران بر مبنای ویژگی‌های مشابه، یک سلسله مراتب از خوشه‌ها که همان کاربران هستند، ایجاد می‌کند و در نهایت یک ساختار سلسله مراتبی از مشتریان که دارای سطوح مختلفی از مشابهت هستند، به وجود می‌آورد.

رگرسیون خطی

رگرسیون خطی جزو الگوریتم‌های نظارت شده محسوب می‌شود و هدف آن یافتن یک رابطه خطی میان متغیرهای مستقل و متغیرهای وابسته با کمینه کردن خطای پیش‌بینی می‌باشد. این الگوریتم برای یافتن روندهای آتی در بازاریابی کاربرد دارد.

رگرسیون لجستیک

این الگوریتم رابطه میان متغیرهای ورودی و احتمال وقوع متغیر خروجی را بر اساس یک تابع لجستیک بررسی کرده و تاثیر متغیرهای مستقل بر روی احتمال وقوع متغیرهای وابسته را تخمین می‌زند. از این الگوریتم می‌توان برای اهدافی چون بررسی از دست رفتن مشتریان و همچنین ارزیابی ریسک استفاده کرد.

درخت‌های تصمیم

این الگوریتم متغیرهای ورودی را دریافت نموده و براساس گراف‌بندی که به مانند ساختار یک درخت می‌باشد، خروجی‌های احتمالی هر یک از سناریوها یا تصمیم‌های مختلف را ارائه می‌دهد. الگوریتم درخت‌های تصمیم معمولاً برای ارزیابی ریسک و همچنین طراحی بهینه استراتژی‌های بازاریابی به کار گرفته می‌شوند.

نحوه به کار گیری مدل پیش‌بینی کننده چیست؟

حال سوالی که ممکن است برایتان پیش آمده باشد این است که روش به‌کار گیری مدل پیش‌بینی کننده چیست و روند لازم برای استفاده از مدل پیش‌بینی کننده چیست؟ مراحلی که باید برای به‌کار گیری درست این در ابزار در بازاریابی آنلاین لازم است طی شود، عبارت‌اند از:

1. تعیین صریح هدف خود از به کار گیری مدل. به عنوان مثال، دسته‌بندی مشتریان و طراحی استراتژی‌های بازاریابی مناسب برای بازگشت مشتریان
2. جمع‌آوری دقیق و صحیح تعداد نسبتاً زیادی از داده‌ها که در ارتباط با هدف تعیین شده قبلی باشند. مثلاً الگوی خرید مشتریان، میزان تعامل مشتریان با فروشگاه آنلاین و...
3. توسعه مدل‌ و استفاده از الگوریتم مناسب بسته به هدف مورد نظر و نوع داده‌های جمع‌آوری شده
4. یاددهی مدل و راه‌اندازی آن از طریق علوم یادگیری ماشین و بررسی دقت و صحت نتایج مدل
5. ارائه پیش‌بینی از الگو و رفتار مورد نظر توسط مدل. به طور مثال، الگوی رفتاری مشتریان در فصل تابستان
6. تصمیم‌گیری و طراحی و اجرای استراتژی‌های مناسب بازاریابی بر مبنای پیش‌بندی ارائه شده توسط مدل
7. ارزیابی نتایج، بررسی کارایی مدل و تلاش در جهت بهبود آن

به این ترتیب با طی نمودن این مراحل و به کارگیری مدل پیش‌بینی کننده، کسب و کارهای مختلف آنلاین و حتی غیر آنلاین می‌توانند از الگوهای رفتاری کاربران و همچینن روند موجود در بازار مطلع شده و با پیش‌بینی روندهای یادشده، کمپین‌های موفق تبلیغات و فروش را ساماندهی و اجرا نمایند.

مزایای مدل پیش‌بینی کننده چیست؟

اکنون که با مفاهیم مختلف مدل پیش‌بینی کننده آشنا شدید و شیوه عملکرد آن و همچنین نحوه استفاده از آن را فرا گرفتید، احتمالاً دریافته باشید که استفاده از مدل پیش‌بینی کننده در بازاریابی دیجیتال محاسن متعددی از مناظر مختلف به دنبال دارد. از جمله مزایای استفاده از این ابزار می‌توانیم به موارد زیر اشاره کنیم:

1. دقت و صحت بالا به علت استفاده از ابزارهای آماری پیشرفته و تکنیک‌های یادگیری ماشین
2. امکان تصمیم‌گیری آگاهانه مبتنی بر داده
3. بهبود هدف‌گذاری‌ها و سیاست‌های بازاریابی
4. تخصیص بهینه منابع و افزایش سودآوری مجموعه
5. طراحی و اجرای درست کمپین‌های بازاریابی
6. کاهش ریسک استراتژی‌های بازاریابی با پیش‌بینی الگوی بازار و رفتار مشتریان

توجه داشته باشید که مزایای استفاده از مدل پیش‌بینی کننده تنها به این موارد محدود نمی‌شود و شما می‌توانید با بهره گرفتن از این ابزار در حیطه خاص مد نظر خود، به بهبود کسب و کار دیجیتال خود بپردازید. به عنوان مثال، همان‌طور که در مقاله قبلی آریو وب با نام ریتارگتینگ چیست اشاره کردیم، مدل پیش‌بینی کننده از جمله مدل‌ها و ابزاری است که می‌تواند به شکل کاملاً مفید برای بازگرداندن مشتریان به کار گرفته شود.

حال ممکن است این سوال برایتان پیش بیاید که آیا مدل پیش‌بینی کننده یک ابزار بی نقص در بازاریابی آنلاین بوده و استفاده از آن به معنای تضمین موفقیت استراتژی‌های اقتصادی طراحی شده می‌باشد؟ همچنین در صورتی در صورتی که جواب این سوال منفی است، کاستی‌ها و معایب مدل پیش‌بینی کننده چیست و راهکار رفع آن‌ها چه می‌باشد؟ در بخش بعدی به بررسی این موارد خواهیم پرداخت.

معایب مدل پیش‌بینی کننده چیست؟

استفاده از مدل پیش‌بینی کننده اگرچه مزایای متعددی برای بهبود استراتژی‌های کسب و کار آنلاین شما فراهم می‌آورد اما دارای برخی محدودیت‌هایی است که نیاز به دقت و ملاحظه در استفاده از این ابزار را پدید می‌آورد. معایب و محدودیت‌های این مدل عبارت‌اند از:

1. وابستگی به داده: دقت و کارایی مدل‌های پیش‌بینی کننده به وجود داده‌های صحیح و با تعداد نسبتاً بالا بستگی دارد. داده‌های نادرست و یا ناقص می‌توانند به پیش‌بینی‌های نادرست توسط مدل و طراحی و استراتژی‌هایی ختم شوند که در نهایت نه تنها سودآوری برای مجموعه نداشته باشند، بلکه باعث ضرر و زیان نیز شوند.
2. پیچیدگی و نیاز به تخصص: طراحی و به کارگیری مدل‌های پیش‌بینی کننده پیچیده بوده و نیاز به سطح قابل قبولی از تخصص و تجربه در زمینه تحلیل داده، مباحث آماری و علوم یادگیری ماشین دارد. برای کسب مشاوره رایگان در خصوص به‌کار گیری درست این ابزار می‌توانید به متخصصان ما در آریو وب مراجعه نمایید.
3. ملاحظات قانونی: همان‌طور که گفتیم، مدل‌های پیش‌بینی کننده از داده‌های مشتریان به منظور ارائه پیش‌بینی استفاده می‌کنند. بنابراین در جمع-آوری داده‌ها باید دقت لازم را به کار برد که حریم شخصی مشتریان حفظ شود و تنها اطلاعاتی که برای بهبود استراتژی‌های بازاریابی لازم هستند، با کسب رضایت از کاربران، جمع‌آوری گردد. اگرچه این مسئله ممکن است باعث بروز محدودیت‌‌هایی شود اما رعایت آن برای پیش‌گیری از بروز مشکلات احتمالی برای کسب و کار شما و همچنین مشتریان شما ضروری است.
4. لزوم نظارت و بهبود پیوسته: این مدل‌ها نیاز دارند که به طور پیوسته نظارت و بررسی شوند و با روند و الگوی روز بازار تنظیم شوند. نگهداری پیوسته و لزوم انجام دوره‌ای فرآیند بهینه‌سازی می‌تواند وقت‌گیر باشد و منابع مالی و انسانی مجموعه شما را نیز تحت شعاع خود قرار دهد.

در انتها ذکر این نکته خالی از لطف نیست که نباید در طراحی استراتژی‌های بازاریابی تنها به استفاده از مدل پیش کننده و استفاده صرف از داده‌ها اکتفا نمایید بلکه لازم است به طور موازی از بررسی‌های انسانی و همچنین دیگر مدل‌ها و ابزارها که قبلاً در بخش مقالات وب‌سایت معرفی و بررسی شد، استفاده کنید تا نتایج مناسب و مطلوبی نیز کسب نمایید. برای دریافت مشاوره رایگان در مورد مدل‌های مناسب تحلیل رفتار مشتریان و طراحی و اجرای درست استراتژی‌های بازاریابی برای فروشگاه آنلاین خود می‌توانید با مشاوران و متخصصان ما در آریو وب تماس حاصل فرمایید.

نتیجه‌گیری درباره مدل پیش‌بینی کننده

با توجه به نکاتی که در این مقاله عنوان شد، دانستیم که مدل پیش‌بینی کننده چیست و همچنین مزایا و محدودیت‌های مدل پیش‌بینی کننده چیست. به علاوه، با مطالعه این مقاله فرا گرفتیم که شیوه استفاده از این مدل در بازاریابی دیجیتال، به خصوص در بحث دسته‌بندی مشتریان، چه بوده و چگونه می‌توان با استفاده از این ابزار به پیش‌بینی پدیده خاص مد نظر درباره کسب و کار آنلاین خود پرداخت و کمپین‌های تبلیغاتی و فروش مناسب را طراحی و اجرا نمود.

به طور خلاصه، مدل پیش‌بینی کننده یک ابزار قدرتمند بوده و کاربردهای فراوانی در حوزه‌های مختلف، به ویژه در زمینه بازاریابی آنلاین دارد. کسب و کارهای آنلاین می‌توانند با به‌کارگیری این مدل و تکیه به تکنیک‌های آماری و علوم یادگیری ماشین، علاوه بر بررسی روند فعلی بازار و دسته‌بندی مشتریان، به پیش‌بینی‌هایی با دقت و صحت مطلوب درباره الگوی رفتاری مشتریان و روند بازار دست یابند. به این ترتیب فرآیند تصمیم‌گیری و طراحی و اجرای استراتژی‌های بازاریابی می‌تواند به صورت بهینه و موثر انجام گردد.

ذکر این نکته خالی از لطف نیست که در استفاده از این ابزار بایستی ملاحظات لازم را لحاظ نمود زیرا این مدل نیز به مانند هر ابزار دیگر دارای برخی محدودیت‌ها می‌باشد و بهتر است که در طراحی و مدیریت کمپین‌های بازاریابی خود تنها به داده‌ها اکتفا نکنید و از دیگر تکنیک‌ها و مدل‌ها به صورت موازی برای انجام یک بازاریابی آنلاین جامع و کامل بهره بگیرید. برای کسب اطلاعات بیشتر و دریافت مشاوره رایگان درباره این‌که مدل پیش‌بینی کننده چیست و چگونه می‌توانید از این ابزار به همراه سایر تکنیک‌ها برای دنبال نمودن اهداف بازاریابی وب‌سایت خود استفاده نمایید، می‌توانید به متخصصان ما در آریو وب مراجعه نمایید.

 

سوالات متداول درباره مدل پیش‌بینی کننده

برای مشاوره رایگان کلیک نمایید