Når vi hjælper virksomheder med at definere deres datastrategi, er en af de vigtigste prioriteter at øge omsætningen med minimal spild. Afhængigt af virksomhedens forretningsmodel, hvad de laver, hvad de sælger, og transaktionsvolumen, kan tilbøjelighedsmodeller være det mest effektfulde initiativ at implementere.

Hvad er en tilbøjelighedsmodel fra et forretningsperspektiv?

En tilbøjelighedsmodel fortæller dig, hvem der er mest tilbøjelige til at foretage en specifik handling - købe, forlade, opgradere eller klikke.

Den lader dig fokusere ressourcer på personer, der mest sandsynligt siger “ja” og stoppe med at brænde tid og penge på lange skud. Du stopper med at spilde tid, penge og muligheder ved at vise det forkerte tilbud til de forkerte personer.

Det oversættes til højere ROI, lavere kundeanskaffelse og færre spildte cyklusser.

Du stopper med at behandle alle leads ens. Du begynder at satse, hvor oddsene er i din favør.

Hvilket problem løser de? Hvorfor har du brug for det?

Du spilder penge

Uden en model bruger du det samme på alle - varme leads, kolde leads, dæktrillere. En tilbøjelighedsmodel fortæller dig, hvor du skal lægge ind, og hvor du skal gå væk.

Den besvarer spørgsmålet: “Hvem skal jeg bruge tid og penge på, og hvem skal jeg ignorere?”

Hvad kræves for en succesfuld implementering?

Tilbøjelighedsmodeller er ofte den hurtigste måde at øge omsætningen ved hjælp af data, hvilket er grunden til, at de er blandt de første AI-applikationer, som højtydende virksomheder implementerer.

For at lykkes skal du starte med en klar strategi:

  • Hvilket problem løser vi? Er det virkelig et problem for virksomheden?
  • Hvilke handlinger forudsiger vi?
  • Hvad vil vi gøre med resultaterne?
  • Hvem skal handle på dette? Eller vil det blive inkorporeret i skalerbare/automatiserbare processer?

Som minimum har du brug for:

  • Data, der beskriver dine kunder (adfærd, demografi, osv.)
    • Adfærd;
    • Demografi;
    • Osv.
  • En historie over den handling, du forsøger at forudsige:
    • Tidligere køb;
    • Klik;
    • Osv.

Hvis du har det, er du allerede i spillet.

Hvorfor ikke bare bruge ChatGPT eller en anden LLM?

LLM’er er generalister. Tilbøjelighedsmodeller er snigskytte.

LLM’er genererer ord. Tilbøjelighedsmodeller genererer sandsynligheder i stor skala.

Dette gør dem usammenlignelig mere kraftfulde og præcise end LLM’er, når de løser dette særlige problem. At bruge en LLM i stedet for en dedikeret tilbøjelighedsmodel kan koste din virksomhed millioner.

At bruge en LLM i stedet for den rigtige model er som at bruge en blender til at skære træ. Det er det forkerte værktøj, og det koster dig penge.

Vil min virksomhed drage fordel af en tilbøjelighedsmodel?

Spørg dig selv:

Strategisk:

  • Er dette din topprioritet for omsætningsvækst?
  • Er resultatet klart og målbart?
  • Ved alle involverede, hvordan de skal handle på resultatet?

Forretningsmodel:

  • Er det svært at forudsige, hvad en kunde vil gøre i dag?
  • Har du nok volumen (hundreder, tusinder eller millioner) til at retfærdiggøre bygning af dette?

Teknisk:

  • Har du de rigtige data?
  • Kan du implementere modellen i dine nuværende systemer?

Vi har implementeret højtydende tilbøjelighedsmodeller på tværs af flere brancher:

  • Bank: Forudsagde hvilke kunder der mest sandsynligt ville købe forsikring, investeringsprodukter eller kreditlinjer, hvilket forbedrede konvertering og reducerede udgående indsats. Vi brugte demografi og tidligere kundeadfærd.
  • Ejendom: For en UK-baseret platform matchede vi kundeprofiler og forespørgsler til tusinder af lokaler og forsynede lokaleksperter med en prioriteret liste over ejendomme, der mest sandsynligt ville blive valgt af hver forespørger—selv med begrænsede kundedata.
  • Detail: For en kunde i Danmark forudsagde vi, hvilke restauranter der mest sandsynligt ville købe specifikke produkter, hvilket gjorde det muligt for deres feltsalgsteam at fokusere besøg på højsandsynlighedskøbere og lukke aftaler hurtigere.

Alle tre resulterede i målbar salgsvækst og omkostningsreduktion—mindre støj, mere signal.

Afsluttende tanker

Hvis du har nok volumen, kan tilbøjelighedsmodeller være de mest effektive AI-modeller at anvende på din virksomhed.

De fortæller dig præcist, hvor du skal placere dine indsatser, så du stopper med at gætte. De tillader dig at skalere hurtigere.

Hvis du er interesseret i at implementere disse og sælge på en smartere måde, skal vi tale.