Моделювання поведінки означає використання наявних та релевантних даних про споживчі та бізнес-витрати для оцінки майбутньої поведінки. Поведінкове моделювання використовується фінансовими установами для оцінки ризику, пов'язаного із наданням коштів фізичній особі чи бізнесу, але також використовується в маркетингу, рекламі та прогнозуванні продажів. Нова область економіки, яка називається поведінковою економікою, також в значній мірі покладається на поведінкове моделювання для прогнозування поведінки агентів, які виходять за межі того, що вважатиметься цілком фактичним чи раціональним поведінкою.
Порушення поведінкового моделювання
Фінансові установи, такі як банки та компанії з кредитними картками, використовують поведінкове моделювання, щоб оцінити, наскільки люди, ймовірно, користуються їхніми послугами. Наприклад, компанія, яка користується кредитною карткою, вивчить типи підприємств, для яких картка зазвичай використовується, місце розташування магазинів, а також частоту та суму кожної покупки, щоб оцінити як майбутню поведінку покупки, так і те, чи вірогідний власник картки спричинить погашення проблеми.
Приклад поведінкового моделювання
Наприклад, компанія з кредитними картками може помітити, що власник картки перейшов від здійснення покупок у дисконтних магазинах до крамниць високого класу протягом останніх шести місяців. Це само по собі може свідчити про те, що власник картки відчув збільшення доходу або може означати, що власник картки витрачає більше коштів, ніж він / вона може собі дозволити. Щоб звузити параметри та створити більш точний профіль ризику, карткова компанія також розгляне інші точки даних, наприклад, чи власник картки сплачує лише мінімальний платіж, чи власник картки здійснив несвоєчасні платежі. Пізні платежі можуть бути показником того, що власник картки ризикує неплатоспроможності.
Поведінкове моделювання також використовується роздрібними торговцями для оцінки оцінок споживчих закупівель. Наприклад, роздрібний продавець може вивчити типи товарів, які споживач купує в магазині чи в Інтернеті, а потім оцінити ймовірність того, що споживач придбає новий товар, виходячи з того, наскільки він схожий на попередні покупки. Це особливо корисно роздрібним торговцям, які надають програми лояльності клієнтів, що дозволяють їм відстежувати окремі схеми витрат з більш детальною ретельністю. Наприклад, якщо магазин визначає, що споживачі, які купують шампунь, також купуватимуть мило, якщо надано купон, магазин може надати купон на мило у терміналі торгового пункту споживачеві, який купує лише шампунь.
