Predictive Analytics maliyetleri üç yerden gelir: veri hazırlığı, model oluşturma ve tahminleri doğru ve kullanılır tutmanın devam eden iş yükü. ROI, bir tahmin sayesinde iyileşen kararlardan gelir; örneğin daha iyi potansiyel müşteri önceliklendirmesi, daha düşük müşteri kaybı veya daha sıkı envanter yönetimi. Bütçeyi planlarken önce bir karar belirleyin, ardından herhangi bir araca para ödemeden önce daha iyi bir kararın ne kadar değerli olduğunu tahmin edin.
Predictive Analytics, bir sonraki adımda ne olacağını tahmin etmek için geçmiş verileri ve istatistiksel veya makine öğrenimi modellerini kullanır: hangi potansiyel müşteri dönüşecek, hangi müşteri iptal edecek, kaç adet satılacak. Teknoloji olgundur. Başarısız olan genellikle iş durumudur, çünkü ekipler değiştirmeleri gereken karar üzerinde anlaşmadan önce yetenek satın alırlar.
Predictive Analytics aslında ne kadara mal olur?
Yazılım genellikle en küçük kalemdir. Birçok ekibin zaten ödeme yaptıkları araçların içinde tahmin özellikleri vardır: Google Analytics 4 veri eşikleri karşılandığında tahmine dayalı kitleler sunar, HubSpot ve Salesforce belirli katmanlarda potansiyel müşteri ve anlaşma puanlaması içerir ve BigQuery ML gibi bulut platformları analistlerin SQL ile modeller eğitmesine olanak tanır.
Daha büyük maliyet insan ve veridir. Bir CRM’i temizlemek, sipariş verileriyle birleştirmek ve güvenilir bir sonuç etiketi tanımlamak haftalar sürebilir. Başlatmadan sonra, birinin doğruluğu izlemesi, modelleri yeniden eğitmesi ve satış veya pazarlama ekiplerinin puanları gerçekten kullandığından emin olması gerekir.
- Veri çalışması: temizleme, kaynakları birleştirme, sonuçları tanımlama ve izleme boşluklarını düzeltme.
- Araçlar: yerleşik özellikler, bulut ML hizmetleri veya uzman platformlar.
- Oluşturma süresi: modelleri eğitmek, test etmek ve belgelemek için analist veya veri bilimci saatleri.
- Aktivasyon: puanları kararların alındığı CRM’e, reklam platformuna veya e-posta aracına aktarma.
- Bakım: sapmayı izleme, yeniden eğitme ve “model neden böyle dedi?” sorusunu yanıtlama.
Herhangi bir şey oluşturmadan önce ROI nasıl tahmin edilir?
Tek bir karar ve iyileştirilmiş karar başına bir değerle başlayın. Bir B2B şirketinin satış ekibinin gelen her potansiyel müşteriyi geliş sırasına göre aradığını varsayalım. Eğer bir potansiyel müşteri puanı, en umut verici olanları önce aramalarını sağlarsa, değer aynı personel sayısı ile daha fazla anlaşmanın kapatılmasından gelir. Bunu kendi rakamlarınızla tahmin edin: mevcut dönüşüm oranı, ortalama anlaşma değeri ve kaç potansiyel müşterinin eskidiği.
Tek bir rakam yerine basit bir aralık kullanın. Muhafazakar bir durum, olası bir durum ve iyimser bir durum beklentileri dürüst tutar. İyimser durum bile maliyeti zor karşılıyorsa, orada durun ve bütçeyi koruyun.
Çalışılmış örnek yapısı
Örneğin, müşteri kaybı sorunu olan bir çevrimiçi mağaza durumu şöyle yazabilir: her ay iptal eden abone sayısı, tutulan ay başına ortalama marj, bir elde tutma teklifinin tutabileceği risk altındaki müşteri payı ve bu teklifin maliyeti. Kendi verilerinizi girin. Yapı herhangi bir kıyaslamadan daha önemlidir, çünkü ödünç alınan kıyaslamalar nadiren müşterilerinize uyar.
Hangi KPI’lar modelin buna değdiğini kanıtlar?
Model doğruluğu gereklidir ancak yeterli değildir. Kimsenin harekete geçmediği güçlü bir AUC’ye sahip bir kayıp modelinin ROI’si sıfırdır. Modeli ve iş sonucunu yan yana izleyin.
- Model kalitesi: hareket ettiğiniz eşikte hassasiyet ve geri çağırma, aylık kontrol edilir.
- Adaptasyon: puanı kullanan kararların payı (önceliklendirilen aramalar, oluşturulan kitleler).
- Sonuç artışı: tedavi edilen grupta dönüşüm, elde tutma veya marj, bir kontrol grubuna kıyasla.
- Sonuç başına maliyet: toplam aylık maliyetin artan sonuçlara bölünmesi.
- Karar süresi: ekiplerin puanla, puansız olduğundan ne kadar daha hızlı hareket ettiği.
Kontrol grupları neden bu kadar önemlidir?
Bir kontrol grubu olmadan, herhangi bir iyileşme mevsimsellik, yeni bir kampanya veya şans olabilir. Müşterilerin veya potansiyel müşterilerin rastgele bir dilimini, genellikle yüzde 10 ila 20’sini, model odaklı sürecin dışında tutun. Sonuçlarını aynı dönem boyunca tedavi edilen grupla karşılaştırın. Artışı göstermenin en basit ve dürüst yolu budur.
Kontrol grupları, her potansiyel müşterinin önceliklendirilmesini isteyen satış ekipleri için israf gibi hissettirir. Bir çeyrek gibi sabit bir test penceresi üzerinde anlaşın ve sonuçları açıkça paylaşın. Eğer model kazanırsa, kontrol grubu sona erer ve herkes onu kullanır.
Predictive Analytics ne zaman paraya değmez?
Küçük veri setleri en yaygın nedendir. Yılda yirmi anlaşma kapatıyorsanız, bir modelin öğrenecek çok az şeyi vardır ve başparmak kuralları da aynı derecede iyi çalışabilir. Bir diğer uyarı işareti, kimsenin değiştiremeyeceği bir karardır: üretim hacimleri aylar öncesinden sabitlendiğinde talebi tam olarak tahmin etmek az yardımcı olur.
Kötü izleme üçüncüsüdür. Dönüşümler tutarsız kaydedilirse, model tutarsızlığı öğrenir. Önce ölçümü düzeltin; asla bir model oluşturmasanız bile bu kendini amorti eder.
Şirket içinde mi oluşturmalı yoksa bir platform mu satın almalı?
Tahmin standart olduğunda ve veriler zaten bir sistemde yaşadığında satın alın veya yerleşik özellikleri kullanın. Bir CRM içindeki potansiyel müşteri puanlaması ve bir analiz aracı içindeki satın alma olasılığı iyi örneklerdir. Karar işletmenize özgü olduğunda, veriler birkaç sistemi kapsadığında veya her tahmini bir düzenleyiciye ya da şüpheci bir satış direktörüne açıklamanız gerektiğinde oluşturun.
Orta yol birçok orta ölçekli şirket için işe yarar: SQL tabanlı araçlarla bir bulut deposunda bir model eğitin, ardından puanları bir senkronizasyon aracıyla mevcut sistemlere gönderin. Bu, maliyetleri tahmin edilebilir tutar ve temel bir kararı bir satıcının kara kutusuna kilitlemekten kaçınır.
Alien Road, Predictive Analytics’i müşteri çalışmalarında nasıl uygular
Tipik bir etkileşimde keşif, müşteriyle birlikte satışın önce hangi potansiyel müşterileri arayacağı veya hangi müşterilerin geri kazanma teklifi alacağı gibi bir karar seçmek anlamına gelir. Araçlar hakkında konuşmadan önce veri hacmini ve izleme kalitesini kontrol ederiz ve genellikle müşterinin zaten ödeme yaptığı tahmin özellikleriyle başlarız.
Kurulum, veri hazırlığını, ilk modeli, bir kontrol grubu tasarımını ve puanların CRM’e veya reklam platformuna aktarılmasını kapsar. Ölçüm, model kalitesini ve iş artışını birlikte izler. Aylık raporlama maliyeti, adaptasyonu ve artan sonuçları tek bir tabloda gösterir, böylece devam etme, genişletme veya durdurma kararı kanıtlara dayanır.
Bu hafta nereden başlamalı
Ekibinizin eksik bilgilerle tekrar tekrar aldığı bir kararı yazın. Yanına, bunu ne sıklıkla yaptığınızı, daha iyi bir kararın ne kadar değerli olduğunu ve halihazırda hangi verilere sahip olduğunuzu not edin. Eğer bu üç satır umut verici görünüyorsa, yeni bir şey satın almadan önce zaten sahip olduğunuz bir aracın bir tahmin özelliği sunup sunmadığını kontrol edin.
Okumaya devam edin: Yapay Zekâ Optimizasyonu · Yapay Zekâ Optimizasyonu