Alien Road Tahmine Dayalı Analitik

Yaygın kullanım durumları birkaç gruba ayrılır. Her biri farklı veriler ve farklı düzeyde çaba gerektirir, bu nedenle bir araç seçmeden önce hangi soruyu sorduğunuzu bilmek faydalıdır.

• Satın alma eğilimi: bir kullanıcının veya müşterinin belirli bir süre içinde satın alma yapma olasılığı.
• Ayrılma riski: bir abonenin iptal etme veya tekrar eden bir alıcının sipariş vermeyi bırakma olasılığı.
• Müşteri yaşam boyu değeri: tanımlanmış bir süre boyunca bir müşteriden beklenen gelir.
• Potansiyel müşteri puanlama: bir potansiyel müşterinin nitelikli bir fırsata veya satışa dönüşme şansı.
• Talep ve gelir tahmini: haftaya, ürüne veya bölgeye göre beklenen satışlar.
• Bütçe yanıtı: bir kanalda harcama arttıkça veya azaldıkça dönüşümlerin nasıl değiştiği.

Google Analytics 4, veri eşiklerini karşılayan mülkler için satın alma olasılığı, ayrılma olasılığı ve tahmini gelir gibi tahmine dayalı metrikler sunar. Reklam platformları kendi tahminlerini teklif verme içinde çalıştırır. Özel modeller, bir işletmenin bu yerleşik araçların sağlamadığı tahminlere ihtiyaç duyduğu durumlarda devreye girer.

Tahmin kalitesi algoritmalardan çok verilere bağlıdır. Temiz, bağlantılı veriler üzerinde basit bir model, yarım yamalak izlenen olaylar üzerinde karmaşık bir modelden daha iyidir. Herhangi bir modellemeden önce, müşterinin pazarlama verilerini sonuçlarla birleştirip birleştiremeyeceğini kontrol ederiz.

• Tarihleri, değerleri ve sabit bir müşteri tanımlayıcısı olan müşteri veya sipariş kayıtları.
• Pazarlama temas noktaları: reklam tıklamaları, kampanya etiketleri, e-posta etkileşimi, site oturumları.
• Sonuç verileri: satışlar, yenilemeler, iptaller, CRM aşama değişiklikleri.
• Yeterli geçmiş: mevsimselliği yakalamak için genellikle en az bir tam yıl.
• Onay kayıtları, böylece yalnızca müşterinin yasal olarak işleyebileceği veriler kullanılır.

1. Kararı çerçeveleyin

Her model, değiştireceği bir kararla başlar. “Ayrılmayı tahmin et” bir karar değildir. “Gelecek ay iptal etme olasılığı en yüksek olan abonelerin yüzde 10’una bir elde tutma teklifi gönder” bir karardır. Çerçeveleme bize neyi tahmin edeceğimizi, ne kadar ileriye bakacağımızı ve yararlı olması için ne kadar doğru olması gerektiğini söyler.

2. Bir temel hat oluşturun

Önce çalışabilecek en basit yöntemi deneriz: güncellik, sıklık ve sipariş değerine dayalı bir kural veya temel bir regresyon. Bu temel hat standardı belirler. Daha karmaşık bir model, ek bakımı haklı çıkarmak için onu açıkça geçmelidir.

3. Modelle ve doğrula

Modeller eski veriler üzerinde eğitilir ve modelin hiç görmediği daha sonraki bir dönemde test edilir. Bu zamana dayalı bölünme önemlidir, çünkü rastgele bölünmeler gelecekteki bilgileri sızdırabilir ve doğruluğun pratikte olacağından daha iyi görünmesine neden olabilir. Hatayı, en yüksek puanlı müşterilerin kaçının gerçekten satın aldığı gibi iş terimleriyle bildiririz.

4. Tahminleri işe koyun

Bir elektronik tablodaki puan hiçbir şeyi değiştirmez. Tahminlerin, bunlara göre hareket eden sistemlere akması gerekir: Google Ads veya Meta’daki kitle listeleri, e-posta platformundaki segmentler veya CRM’deki bir öncelik alanı. Planlanmış yenilemeler puanları güncel tutar.

Dürüst test kontrollü bir karşılaştırmadır. Hedef grubu bölün, bir yarısı için tahminlere göre hareket edin ve diğeri için her zamanki gibi devam edin, ardından sonuçları karşılaştırın. Bu kontrol grubu olmadan, modeli zaten satın alacak olan müşteriler için kredilendirmek kolaydır.

Model kayması diğer kontroldür. Müşteri davranışı fiyatlar, mevsimler ve rakiplerle değişir. İlkbaharda çalışan bir model sonbahara kadar doğruluğunu kaybedebilir, bu yüzden her ay hatasını izleriz ve kararlaştırılan sınırı aştığında yeniden eğitiriz.

Raporlama ritmi testin kendisi kadar önemlidir. Yılda sadece bir kez gözden geçirilen bir model, aylarca sessizce avantajını kaybedebilir. Üç rakamla kısa bir aylık kontrolü tercih ederiz: en yüksek puanlı grubun kaçı dönüşüm sağladı, bu kontrol grubuyla nasıl karşılaştırılıyor ve puan dağılımı değişti mi. Üçü de sabitse, kimsenin modele dokunmasına gerek yoktur.

• Küçük veri: yılda birkaç yüz siparişi olan bir mağaza nadiren güvenilir bireysel düzeyde modelleri destekler.
• Geri bildirim döngüleri: sadece yüksek puanlı müşterileri hedeflemek, diğerleri hakkında asla bir şey öğrenemeyeceğiniz anlamına gelir.
• Önyargı: geçmiş hedefleme üzerinde eğitilmiş modeller, kör noktalar dahil olmak üzere geçmiş seçimleri tekrarlar.
• Gizlilik: KVKK ve GDPR kapsamındaki profil oluşturma kuralları şeffaflık ve bazı durumlarda onay gerektirebilir.
• Aşırı güven: kesin görünen bir sayı geniş bir belirsizliği gizleyebilir.

Tahminleri mümkün olduğunda aralıklar olarak sunarız. “Gelecek ay 380 ile 460 sipariş arasında” doğru tartışmaya davet eder. “412 sipariş” yanlış bir kesinliğe davet eder.