Verhaltensmodellierung

Wichtige Erkenntnisse

• Behavioral Modeling prognostiziert das Verhalten von Verbrauchern mithilfe von Ausgabendaten, um zukünftiges Verhalten vorherzusagen.
• Unternehmen und Banken nutzen Behavioral Modeling, um Marketing zu verbessern und Risiken zu bewerten.
• Datengesteuerte Modelle helfen, Werbeaktionen anzupassen und Kunden basierend auf Ausgabegewohnheiten zu segmentieren.
• Einzelhändler nutzen Behavioral Modeling, um die Kaufwahrscheinlichkeit einzuschätzen und Treueprogramme zu verbessern.
• Behavioral Analytics ist ein verfeinertes Teilgebiet, das sich auf detaillierte Analysen des Verbraucherverhaltens konzentriert.
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Was ist Behavioral Modeling?

Behavioral Modeling ist ein Ansatz, den Unternehmen nutzen, um das Verhalten von Verbrauchern besser zu verstehen und vorherzusagen. Behavioral Modeling verwendet verfügbare Verbraucher- und Geschäftsausgabendaten, um zukünftiges Verhalten unter bestimmten Umständen abzuschätzen. Behavioral Modeling wird von Finanzinstituten genutzt, um das Risiko der Bereitstellung von Mitteln für eine Einzelperson oder ein Unternehmen einzuschätzen, und von Marketingfirmen, um Werbung gezielt zu platzieren. Auch die Verhaltensökonomie stützt sich auf Behavioral Modeling, um Verhaltensweisen von Akteuren vorherzusagen, die außerhalb dessen liegen, was als vollständig faktenbasiertes oder rationales Verhalten angesehen würde.

Wie Behavioral Modeling Verbraucherentscheidungen erklärt

Behavioral Modeling versucht einfach, einen Teil der Psychologie der Entscheidungsfindung zu erfassen, um eine bessere Simulation zu liefern, wie Entscheidungen von einem Verbraucher getroffen werden und wie wahrscheinlich es ist, dass ein bestimmter Verbraucher eine Wahl gegenüber einer anderen trifft. Unternehmen nutzen Behavioral Modeling, um ihre Wertversprechen zu verfeinern oder Marketingkampagnen basierend auf den Ergebnissen des Modells gezielt auszurichten. In diesem Sinne besteht Behavioral Modeling hauptsächlich aus der Analyse von Daten, um Untergruppen von Personen zu kategorisieren, die ähnliche Gewohnheiten und Kaufauslöser teilen.

Finanzinstitute wie Banken und Kreditkartenunternehmen nutzen Behavioral Modeling, um die Nutzer ihrer Dienstleistungen zu segmentieren und zu profilieren. Beispielsweise untersucht ein Kreditkartenunternehmen die Arten von Geschäften, in denen eine Karte normalerweise verwendet wird, den Standort der Geschäfte, die Häufigkeit und den Betrag jedes Kaufs, um sowohl das zukünftige Kaufverhalten als auch die Wahrscheinlichkeit abzuschätzen, dass ein Karteninhaber in Zahlungsschwierigkeiten gerät. Diese Daten werden in der Regel aggregiert, um Kunden in Gruppen mit ähnlichen Bedürfnissen und Nutzungsmustern zusammenzufassen. Den Kunden einer bestimmten Gruppe können verschiedene Werbeaktionen angeboten werden, um entweder die Kreditkartennutzung zu fördern oder sogar die Konsolidierung anderer Schulden in das bestehende Konto zu ermöglichen.

Anwendungen des Behavioral Modeling

Sobald Sie Kunde eines Unternehmens sind, möchten diese in der Regel, dass Sie Ihre Interaktionen und Käufe beibehalten oder steigern. Dies gilt auch für Kreditkartenanbieter. Ein Kreditkartenunternehmen könnte beispielsweise feststellen, dass ein Karteninhaber in den letzten sechs Monaten von Einkäufen in Discountgeschäften zu Einkäufen in gehobenen Geschäften gewechselt ist. Für sich genommen könnte dies bedeuten, dass das Einkommen des Karteninhabers gestiegen ist, oder es könnte bedeuten, dass der Karteninhaber mehr ausgibt, als er sich leisten kann. Um die Möglichkeiten einzugrenzen und ein genaueres Risikoprofil zu erstellen, wird das Kreditkartenunternehmen auch andere Datenpunkte prüfen, wie z. B. ob der Karteninhaber nur die Mindestzahlung leistet oder ob der Karteninhaber Zahlungen verspätet geleistet hat. Verspätete Zahlungen können ein Indikator dafür sein, dass der Karteninhaber einem höheren Insolvenzrisiko ausgesetzt ist.

Behavioral Modeling wird auch von Einzelhändlern genutzt, um Schätzungen über Verbraucherkäufe anzustellen. Ein Einzelhändler könnte beispielsweise die Arten von Produkten untersuchen, die ein Verbraucher im Geschäft oder online kauft, und dann die Wahrscheinlichkeit abschätzen, dass der Verbraucher ein neues Produkt kauft, basierend darauf, wie ähnlich es seinen früheren Käufen ist. Dies ist besonders nützlich für Einzelhändler, die Kundenbindungsprogramme anbieten, mit denen sie individuelle Ausgabemuster detaillierter verfolgen können. Wenn ein Geschäft beispielsweise feststellt, dass Kunden, die Shampoo kaufen, auch Seife kaufen, wenn sie einen Coupon erhalten, kann das Geschäft einem Kunden, der nur Shampoo kauft, einen Coupon für Seife an einem Point-of-Sale-Terminal anbieten. Diese Art von Behavioral Modeling wurde zu einem Teilgebiet verfeinert, das als Behavioral Analytics bekannt ist.

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