Wenn wir Unternehmen dabei helfen, ihre Datenstrategie zu definieren, ist eine der obersten Prioritäten, den Umsatz mit minimaler Verschwendung zu steigern. Je nach Geschäftsmodell des Unternehmens, was es tut, was es verkauft und dem Transaktionsvolumen können Neigungsmodelle die wirkungsvollste Initiative sein, die implementiert werden kann.

Was ist ein Neigungsmodell aus geschäftlicher Sicht?

Ein Neigungsmodell sagt Ihnen, wer am wahrscheinlichsten eine bestimmte Aktion ausführt - kaufen, abwandern, upgraden oder klicken.

Es ermöglicht Ihnen, Ressourcen auf Personen zu konzentrieren, die am wahrscheinlichsten “Ja” sagen und aufzuhören, Zeit und Geld für aussichtslose Fälle zu verschwenden. Sie hören auf, Zeit, Geld und Gelegenheiten zu verschwenden, indem Sie das falsche Angebot den falschen Personen zeigen.

Das führt zu höherem ROI, niedrigeren Kundenakquisitionskosten und weniger verschwendeten Zyklen.

Sie hören auf, alle Leads gleich zu behandeln. Sie beginnen zu setzen, wo die Chancen zu Ihren Gunsten stehen.

Welches Problem lösen sie? Warum brauchen Sie es?

Sie verschwenden Geld.

Ohne Modell geben Sie für alle das Gleiche aus - heisse Leads, kalte Leads, Reifenkicker. Ein Neigungsmodell sagt Ihnen, wo Sie investieren und wo Sie weggehen sollen.

Es beantwortet die Frage: “Für wen soll ich Zeit und Geld ausgeben, und wen soll ich ignorieren?”

Was ist für eine erfolgreiche Implementierung erforderlich?

Neigungsmodelle sind oft der schnellste Weg, den Umsatz mit Daten zu steigern, weshalb sie zu den ersten KI-Anwendungen gehören, die leistungsstarke Unternehmen implementieren.

Für den Erfolg beginnen Sie mit einer klaren Strategie:

  • Welches Problem lösen wir? Ist es wirklich ein Problem für das Unternehmen?
  • Welche Aktionen sagen wir voraus?
  • Was werden wir mit den Ergebnissen machen?
  • Wer muss darauf reagieren? Oder wird es in skalierbare/automatisierbare Prozesse integriert?

Mindestens benötigen Sie:

  • Daten, die Ihre Kunden beschreiben (Verhalten, Demografie, etc.)
    • Verhalten;
    • Demografie;
    • Etc.
  • Eine Historie der Aktion, die Sie vorhersagen möchten:
    • Vergangene Käufe;
    • Klicks;
    • Etc.

Wenn Sie das haben, sind Sie bereits im Spiel.

Warum nicht einfach ChatGPT oder ein anderes LLM verwenden?

LLMs sind Generalisten. Neigungsmodelle sind Scharfschützen.

LLMs generieren Wörter. Neigungsmodelle generieren Wahrscheinlichkeiten im grossen Massstab.

Das macht sie unvergleichlich mächtiger und genauer als LLMs bei der Lösung dieses speziellen Problems. Die Verwendung eines LLMs anstelle eines dedizierten Neigungsmodells kann Ihr Unternehmen Millionen kosten.

Ein LLM anstelle des richtigen Modells zu verwenden ist wie einen Mixer zum Holzschneiden zu verwenden. Es ist das falsche Werkzeug und kostet Sie Geld.

Wird mein Unternehmen von einem Neigungsmodell profitieren?

Fragen Sie sich:

Strategisch:

  • Ist dies Ihre oberste Priorität für Umsatzwachstum?
  • Ist das Ergebnis klar und messbar?
  • Weiss jeder Beteiligte, wie er auf das Ergebnis reagieren soll?

Geschäftsmodell:

  • Ist es schwer vorherzusagen, was ein Kunde heute tun wird?
  • Haben Sie genug Volumen (Hunderte, Tausende oder Millionen), um den Aufbau zu rechtfertigen?

Technisch:

  • Haben Sie die richtigen Daten?
  • Können Sie das Modell in Ihre aktuellen Systeme einsetzen?

Wir haben leistungsstarke Neigungsmodelle in mehreren Branchen implementiert:

  • Banking: Vorhergesagt, welche Kunden am wahrscheinlichsten Versicherungen, Anlageprodukte oder Kreditlinien kaufen würden, was die Conversion verbesserte und den Outbound-Aufwand reduzierte. Wir verwendeten Demografie und vergangenes Kundenverhalten.
  • Immobilien: Für eine UK-basierte Plattform matchten wir Kundenprofile und Anfragen mit Tausenden von Venues und versorgten Venue-Experten mit einer priorisierten Liste von Immobilien, die am wahrscheinlichsten von jedem Anfragenden gewählt werden würden—auch bei begrenzten Kundendaten.
  • Einzelhandel: Für einen Kunden in Dänemark sagten wir vorher, welche Restaurants am wahrscheinlichsten spezifische Produkte kaufen würden, was es ihrem Aussendienst-Team ermöglichte, Besuche auf Käufer mit hoher Wahrscheinlichkeit zu konzentrieren und schneller Geschäfte abzuschliessen.

Alle drei führten zu messbarem Umsatzwachstum und Kostensenkung—weniger Rauschen, mehr Signal.

Abschliessende Gedanken

Wenn Sie genug Volumen haben, können Neigungsmodelle die effektivsten KI-Modelle sein, die Sie auf Ihr Geschäft anwenden können.

Sie sagen Ihnen genau, wo Sie Ihre Einsätze platzieren sollen, damit Sie aufhören zu raten. Sie ermöglichen es Ihnen, schneller zu skalieren.

Wenn Sie daran interessiert sind, diese zu implementieren und intelligenter zu verkaufen, sollten wir sprechen.