Pivix Logo
Sözlüğe dön

Öngörücü Kitle

Öngörücü kitle, kullanıcıların satın alma, yükseltme veya kayıp gibi belirli bir eylemi gerçekleştirme olasılığını tahmin eden makine öğrenmesi modelleriyle oluşturulan bir segmenttir.

Derinlemesine

Öngörücü kitle, geçmiş davranış, demografi ve etkileşim verilerinin, hangi sinyal birleşimlerinin istenen bir sonuçtan önce geldiğini öğrenen bir modele beslenmesiyle üretilir. İnsanları "fiyatlandırma sayfasını ziyaret etti" gibi durağan kurallara göre gruplamak yerine, model her kullanıcıya bir olasılık puanı atar ve en yüksek olasılıklı kişileri, yeni veriler geldikçe güncellenen dinamik bir segmentte toplar. Pazarlama platformları ve CDP'ler öngörücü kitleleri giderek hazır olarak sunuyor; böylece ekipler kod yazmadan "7 gün içinde dönüşme olasılığı yüksek" veya "yüksek kayıp riski" gibi hedefler belirleyebiliyor.

Öngörücü kitlenin gücü aynı zamanda tuzağıdır: bir model, üzerinde eğitildiği veri ve sonuç kadar dürüsttür; bu yüzden taraflı veya seyrek bir geçmiş, harcamayı sessizce yanlış kişilere yönlendirebilir. Sık görülen bir hata, puanın nasıl oluşturulduğunu veya tahmin edilen eylemin işletme için hâlâ önemli olup olmadığını kontrol etmeden ona güvenmektir. Bir quiz funnel ve lead niteleme akışında, her quiz'den gelen yapılandırılmış yanıtlar ve hesaplanan puanlar, öngörücü modellerin tam olarak ihtiyaç duyduğu etiketli, niyet açısından zengin eğitim verisidir; böylece funnel hem modeli besler hem de kara kutunun tahminini kontrol edebileceğiniz şeffaf, insan tarafından okunabilir bir puanlama katmanı sunar.

Pratikte örnek

Bir abonelik fitness uygulaması, hedefleri, mevcut aktivite düzeyini ve bütçeyi yakalayan Pivix onboarding quiz'ini bir öngörücü model için etiketli özellikler olarak kullandı. Model, yaklaşık 2.300 ücretsiz kullanıcıdan oluşan "14 gün içinde yükseltme olasılığı yüksek" bir kitle işaretledi ve yaşam döngüsü ekibi onlara hedefli bir yıllık plan teklifi gönderdi. Bu grup, hedefsiz bir toplu gönderimdeki %3'e karşılık %11 oranında dönüşüm sağladı ve kampanyanın yükseltme gelirini kabaca üçe katladı.

Sıkça sorulan sorular

Öngörücü kitlelerin iyi çalışması için hangi veriler gerekir?

Tahmin edilecek net bir sonuca ve bu sonuca dair yeterli geçmiş örneğe ek olarak davranış, firmografi ve etkileşim sinyalleri gibi özelliklere ihtiyaç duyarlar. Puanlanmış quiz yanıtları gibi temiz, etiketli veriler doğruluğu çarpıcı biçimde artırır.

Öngörücü kitle ile benzer kitle arasındaki fark nedir?

Benzer kitle, mevcut bir müşteri tohumuna benzeyen kişileri bulur; öngörücü kitle ise kullanıcıları belirli bir gelecekteki eylem olasılığına göre sıralar. Örtüşürler ama biraz farklı sorulara yanıt verirler.

Veri bilimi ekibi olmadan bir öngörücü kitleye güvenebilir miyim?

Birçok platform öngörücü kitleleri uzman olmadan erişilebilir kılar, ancak yine de tahmin edilen eylemin önemli olduğunu doğrulamalı ve sonuçları zamanla izlemelisiniz. Puanı, sorgulanamaz bir gerçek değil, test edilecek güçlü bir sinyal olarak değerlendirin.

İlgili terimler

Sözlük teorisini nitelikli müşteri adaylarına dönüştürün

Dakikalar içinde, kod gerektirmeden müşteri adaylarını niteleyen ve toplayan bir scorecard quiz hunisi oluşturun.

Ücretsiz başla
  • Kredi kartı yok
  • Ücretsiz plan
  • Dakikalar içinde yayında