Modelarea comportamentală înseamnă utilizarea de date disponibile și relevante privind cheltuielile pentru consumatori și afaceri pentru a estima comportamentul viitor. Modelarea comportamentală este utilizată de către instituțiile financiare pentru a estima riscul asociat cu furnizarea de fonduri unei persoane fizice sau a unei întreprinderi, dar este utilizată și în marketing, publicitate și previziuni de vânzări. O nouă zonă a economiei, numită economie comportamentală, se bazează foarte mult pe modelarea comportamentală pentru a prezice comportamente ale agenților care se încadrează în afara ceea ce ar fi considerat în întregime bazat pe fapte sau comportament rațional.
Ruperea modelării comportamentale
Instituțiile financiare, cum ar fi băncile și companiile de carduri de credit, folosesc modelarea comportamentală pentru a estima modul în care indivizii sunt susceptibili să își folosească serviciile. De exemplu, o companie de carduri de credit va examina tipurile de întreprinderi la care se folosește în mod normal o carte, locația magazinelor și frecvența și suma fiecărei achiziții pentru a estima atât comportamentul viitor de cumpărare, cât și dacă este posibil ca un deținător de card să poată fi rambursat. Probleme.
Exemplu de modelare comportamentală
De exemplu, o companie de cărți de credit poate observa că un deținător de card a trecut de la efectuarea de achiziții la magazinele cu discount la magazinele de ultimă oră în ultimele șase luni. În sine, acest lucru poate indica faptul că deținătorul cardului a înregistrat o creștere a veniturilor sau ar putea însemna că deținătorul cardului cheltuiește mai mult decât își poate permite. Pentru a restrânge opțiunile și a crea un profil de risc mai precis, compania de carduri va analiza și alte puncte de date, cum ar fi dacă deținătorul cardului plătește plata minimă sau dacă titularul cardului a efectuat plăți cu întârziere. Plățile întârziate pot fi un indicator că deținătorul cardului prezintă un risc mai mare de insolvență.
Modelarea comportamentală este folosită și de retaileri pentru a face estimări cu privire la achizițiile consumatorilor. Un retailer ar putea, de exemplu, să examineze tipurile de produse pe care un consumator le achiziționează în magazin sau online și apoi să estimeze probabilitatea ca consumatorul să cumpere un produs nou pe baza cât de similar este cu achizițiile anterioare. Acest lucru este util în special pentru comercianții cu amănuntul care furnizează programe de fidelizare a clienților, care le permit să urmărească cu mai multă granularitate modelele de cheltuieli individuale. De exemplu, dacă un magazin stabilește că consumatorii care cumpără șampon vor cumpăra și săpun dacă li se oferă un cupon, magazinul poate oferi un cupon pentru săpun la un terminal de vânzare la un consumator care cumpără doar șampon.
