Når vi hjelper selskaper med å definere sin datastrategi, er en av hovedprioritetene å øke inntektene med minimal sløsing. Avhengig av selskapets forretningsmodell, hva de gjør, hva de selger, og transaksjonsvolum, kan tilbøyelighetsmmodeller være det mest effektive initiativet å implementere.

Hva er en tilbøyelighetsmodell fra et forretningsperspektiv?

En tilbøyelighetsmodell forteller deg hvem som mest sannsynlig vil utføre en spesifikk handling - kjøpe, forlate, oppgradere eller klikke.

Den lar deg fokusere ressurser på personer som mest sannsynlig sier “ja” og slutte å brenne tid og penger på lange skudd. Du slutter å kaste bort tid, penger og muligheter ved å vise feil tilbud til feil personer.

Det oversettes til høyere ROI, lavere kundeanskaffelse og færre kastet bort sykluser.

Du slutter å behandle alle leads likt. Du begynner å satse der oddsen er i din favør.

Hvilket problem løser de? Hvorfor trenger du det?

Du kaster bort penger

Uten en modell bruker du det samme på alle - varme leads, kalde leads, dekktrykkere. En tilbøyelighetsmodell forteller deg hvor du skal satse og hvor du skal gå bort.

Den svarer på spørsmålet: “Hvem skal jeg bruke tid og penger på, og hvem skal jeg ignorere?”

Hva kreves for en vellykket implementering?

Tilbøyelighetsmmodeller er ofte den raskeste måten å øke inntektene ved hjelp av data, som er grunnen til at de er blant de første AI-applikasjonene som høytytende selskaper implementerer.

For å lykkes, start med en klar strategi:

  • Hvilket problem løser vi? Er det virkelig et problem for bedriften?
  • Hvilke handlinger forutser vi?
  • Hva skal vi gjøre med resultatene?
  • Hvem trenger å handle på dette? Eller vil det bli innlemmet i skalerbare/automatiserbare prosesser?

Som minimum trenger du:

  • Data som beskriver kundene dine (atferd, demografi, etc.)
    • Atferd;
    • Demografi;
    • Etc.
  • En historie over handlingen du prøver å forutsi:
    • Tidligere kjøp;
    • Klikk;
    • Etc.

Hvis du har det, er du allerede i spillet.

Hvorfor ikke bare bruke ChatGPT eller en annen LLM?

LLM-er er generalister. Tilbøyelighetsmmodeller er snikskyttere.

LLM-er genererer ord. Tilbøyelighetsmmodeller genererer sannsynligheter i stor skala.

Dette gjør dem usammenlignelig mer kraftfulle og nøyaktige enn LLM-er når de løser dette spesielle problemet. Å bruke en LLM i stedet for en dedikert tilbøyelighetsmodell kan koste selskapet ditt millioner.

Å bruke en LLM i stedet for riktig modell er som å bruke en blender til å kutte tre. Det er feil verktøy og det koster deg penger.

Vil selskapet mitt dra nytte av en tilbøyelighetsmodell?

Spør deg selv:

Strategisk:

  • Er dette din toppprioritet for inntektsvekst?
  • Er resultatet klart og målbart?
  • Vet alle involverte hvordan de skal handle på resultatet?

Forretningsmodell:

  • Er det vanskelig å forutsi hva en kunde vil gjøre i dag?
  • Har du nok volum (hundrevis, tusenvis eller millioner) til å rettferdiggjøre å bygge dette?

Teknisk:

  • Har du riktige data?
  • Kan du distribuere modellen til dine nåværende systemer?

Vi har implementert høytytende tilbøyelighetsmmodeller på tvers av flere bransjer:

  • Bank: Forutsa hvilke kunder som mest sannsynlig ville kjøpe forsikring, investeringsprodukter eller kredittlinjer, forbedret konvertering og redusert utgående innsats. Vi brukte demografi og tidligere kundeatferd.
  • Eiendom: For en UK-basert plattform matchet vi kundeprofiler og henvendelser til tusenvis av steder, og ga stedseksperter en prioritert liste over eiendommer som mest sannsynlig ville bli valgt av hver henvendelse—selv med begrenset kundedata.
  • Detaljhandel: For en kunde i Danmark forutsa vi hvilke restauranter som mest sannsynlig ville kjøpe spesifikke produkter, slik at deres feltsalgsteam kunne fokusere besøk på høy-sannsynlighet kjøpere og lukke avtaler raskere.

Alle tre resulterte i målbar salgsvekst og kostnadsreduksjon—mindre støy, mer signal.

Avsluttende tanker

Hvis du har nok volum kan tilbøyelighetsmmodeller være de mest effektive AI-modellene å anvende på bedriften din.

De forteller deg nøyaktig hvor du skal plassere innsatsene dine, så du slutter å gjette. De lar deg skalere raskere.

Hvis du er interessert i å implementere disse og selge på en smartere måte, bør vi snakke.