Davranışsal modelleme, gelecekteki davranışları tahmin etmek için mevcut ve alakalı tüketici ve iş harcamaları verilerini kullanmak anlamına gelir. Davranışsal modelleme, finansal kuruluşlar tarafından bir bireye veya işletmeye fon sağlama riskini tahmin etmek için kullanılır, aynı zamanda pazarlama, reklam ve satış tahminlerinde de kullanılır. Davranışsal ekonomi olarak adlandırılan yeni bir ekonomi alanı da, tamamen gerçeğe dayalı veya rasyonel davranış olarak kabul edilenlerin dışında kalan ajanların davranışlarını tahmin etmek için büyük ölçüde davranışsal modellemeye dayanmaktadır.
Davranışsal Modellemeyi Kırmak
Bankalar ve kredi kartı şirketleri gibi finansal kurumlar, bireylerin hizmetlerini nasıl kullanabileceklerini tahmin etmek için davranışsal modelleme kullanır. Örneğin, bir kredi kartı şirketi, bir kartın normalde kullanıldığı işletme türlerini, mağazaların yerini ve her bir satın alma işleminin sıklığını ve miktarını, gelecekteki satın alma davranışını ve bir kart sahibinin geri ödemeye girip giremeyeceğini inceleyecektir. sorunları.
Davranışsal Modelleme Örneği
Örneğin, bir kredi kartı şirketi, bir kart sahibinin, son altı ay içinde indirim mağazalarından alışveriş yapmaktan üst düzey mağazalara geçtiğini fark edebilir. Kendi başına, bu, kart sahibinin gelirinde bir artış gördüğünü gösterebilir veya kart sahibinin ödeyebileceğinden daha fazla harcama yaptığı anlamına gelebilir. Seçenekleri daraltmak ve daha doğru bir risk profili oluşturmak için kart şirketi, kart sahibinin sadece minimum ödemeyi ödeyip ödemeyeceği veya kart sahibinin geç ödeme yapıp yapmadığı gibi diğer veri noktalarına da bakacaktır. Geciken ödemeler, kart sahibinin iflas riskinin daha yüksek olduğunu gösteren bir gösterge olabilir.
Davranışsal modelleme, perakendeciler tarafından tüketici alımları hakkında tahmin yapmak için de kullanılır. Örneğin bir perakendeci, bir tüketicinin mağazada veya çevrimiçi olarak satın aldığı ürün türlerini inceleyebilir ve ardından tüketicinin önceki satın alımlarına ne kadar benzediğine bağlı olarak yeni bir ürün satın alma olasılığını tahmin edebilir. Bu, bireysel harcama kalıplarını daha ayrıntılı bir şekilde izlemelerine olanak sağlayan müşteri sadakat programları sağlayan perakendeciler için özellikle yararlıdır. Örneğin, bir mağaza, bir kupon sağlandığında şampuan satın alan tüketicilerin de sabun satın alacağını belirlerse, mağaza, sadece şampuan satın alan bir tüketiciye satış noktası terminalinde sabun için bir kupon sağlayabilir.