När vi hjälper företag att definiera sin datastrategi är en av de viktigaste prioriteringarna att öka intäkterna med minimal slöseri. Beroende på företagets affärsmodell, vad de gör, vad de säljer och transaktionsvolym, kan benägenhetsmodeller vara det mest effektfulla initiativet att implementera.

Vad är en benägenhetsmodell ur ett affärsperspektiv?

En benägenhetsmodell berättar vem som är mest benägen att vidta en specifik åtgärd - köpa, lämna, uppgradera eller klicka.

Den låter dig fokusera resurser på personer som mest sannolikt säger “ja” och sluta bränna tid och pengar på långskott. Du slutar slösa tid, pengar och möjligheter genom att visa fel erbjudande till fel personer.

Det översätts till högre ROI, lägre kundanskaffning och färre bortslösade cykler.

Du slutar behandla alla leads lika. Du börjar satsa där oddsen är i din favör.

Vilket problem löser de? Varför behöver du det?

Du slösar pengar

Utan en modell spenderar du samma på alla - heta leads, kalla leads, damasker. En benägenhetsmodell berättar var du ska lägga in och var du ska gå bort.

Den besvarar frågan: “Vem ska jag spendera tid och pengar på, och vem ska jag ignorera?”

Vad krävs för en framgångsrik implementering?

Benägenhetsmodeller är ofta det snabbaste sättet att öka intäkterna med hjälp av data, vilket är anledningen till att de är bland de första AI-applikationerna som högpresterande företag implementerar.

För att lyckas, börja med en tydlig strategi:

  • Vilket problem löser vi? Är det verkligen ett problem för företaget?
  • Vilka åtgärder förutspår vi?
  • Vad kommer vi att göra med resultaten?
  • Vem behöver agera på detta? Eller kommer det att integreras i skalbara/automatiserbara processer?

Som minimum behöver du:

  • Data som beskriver dina kunder (beteende, demografi, etc.)
    • Beteende;
    • Demografi;
    • Etc.
  • En historia av åtgärden du försöker förutspå:
    • Tidigare köp;
    • Klick;
    • Etc.

Om du har det är du redan i spelet.

Varför inte bara använda ChatGPT eller någon annan LLM?

LLM:er är generalister. Benägenhetsmodeller är krypskytar.

LLM:er genererar ord. Benägenhetsmodeller genererar sannolikheter i stor skala.

Detta gör dem ojämförligt mer kraftfulla och noggranna än LLM:er när de löser detta särskilda problem. Att använda en LLM istället för en dedikerad benägenhetsmodell kan kosta ditt företag miljoner.

Att använda en LLM istället för rätt modell är som att använda en mixer för att skära trä. Det är fel verktyg och det kostar dig pengar.

Kommer mitt företag att dra nytta av en benägenhetsmodell?

Fråga dig själv:

Strategiskt:

  • Är detta din högsta prioritet för intäktstillväxt?
  • Är resultatet tydligt och mätbart?
  • Vet alla inblandade hur de ska agera på resultatet?

Affärsmodell:

  • Är det svårt att förutspå vad en kund kommer att göra idag?
  • Har du tillräckligt med volym (hundratals, tusentals eller miljoner) för att motivera att bygga detta?

Tekniskt:

  • Har du rätt data?
  • Kan du distribuera modellen till dina nuvarande system?

Vi har implementerat högpresterande benägenhetsmodeller inom flera branscher:

  • Bank: Förutspådde vilka kunder som mest sannolikt skulle köpa försäkring, investeringsprodukter eller kreditlinjer, vilket förbättrade konvertering och minskade utgående ansträngning. Vi använde demografi och tidigare kundbeteende.
  • Fastighet: För en UK-baserad plattform matchade vi kundprofiler och förfrågningar till tusentals lokaler och försåg lokalexperter med en prioriterad lista över fastigheter som mest sannolikt skulle väljas av varje förfrågare—även med begränsad kunddata.
  • Detaljhandel: För en kund i Danmark förutspådde vi vilka restauranger som mest sannolikt skulle köpa specifika produkter, vilket gjorde det möjligt för deras fältsäljteam att fokusera besök på högsannolikhetskunder och stänga affärer snabbare.

Alla tre resulterade i mätbar försäljningstillväxt och kostnadsminskning—mindre brus, mer signal.

Slutliga tankar

Om du har tillräckligt med volym kan benägenhetsmodeller vara de mest effektiva AI-modellerna att tillämpa på ditt företag.

De berättar exakt var du ska placera dina satsningar, så du slutar gissa. De låter dig skala snabbare.

Om du är intresserad av att implementera dessa och sälja på ett smartare sätt, bör vi prata.