Bei der Verhaltensmodellierung werden verfügbare und relevante Daten zu Konsum- und Geschäftsausgaben verwendet, um das zukünftige Verhalten abzuschätzen. Die Verhaltensmodellierung wird von Finanzinstituten verwendet, um das mit der Bereitstellung von Mitteln für eine Person oder ein Unternehmen verbundene Risiko abzuschätzen. Sie wird jedoch auch für Marketing-, Werbe- und Verkaufsprognosen verwendet. Ein neuer Bereich der Ökonomie, die so genannte Verhaltensökonomie, stützt sich in hohem Maße auf Verhaltensmodelle, um das Verhalten von Agenten vorherzusagen, die außerhalb des rein faktenbasierten oder rationalen Verhaltens liegen.
Aufschlüsselung der Verhaltensmodellierung
Finanzinstitute wie Banken und Kreditkartenunternehmen verwenden Verhaltensmodelle, um die Wahrscheinlichkeit einzuschätzen, mit der Einzelpersonen ihre Dienste in Anspruch nehmen. Beispielsweise untersucht ein Kreditkartenunternehmen die Arten von Geschäften, in denen eine Karte normalerweise verwendet wird, den Standort der Geschäfte sowie die Häufigkeit und den Betrag jedes Kaufs, um das zukünftige Kaufverhalten abzuschätzen und festzustellen, ob ein Karteninhaber wahrscheinlich in die Rückzahlung gerät Probleme.
Beispiel für Verhaltensmodellierung
Beispielsweise kann ein Kreditkartenunternehmen feststellen, dass ein Karteninhaber in den letzten sechs Monaten von Einkäufen in Discountern zu High-End-Läden gewechselt ist. Dies kann allein darauf hindeuten, dass der Karteninhaber ein höheres Einkommen verzeichnet hat, oder dass der Karteninhaber mehr ausgibt, als er sich leisten kann. Um die Optionen einzugrenzen und ein genaueres Risikoprofil zu erstellen, untersucht das Kartenunternehmen auch andere Datenpunkte, z. B. ob der Karteninhaber nur die Mindestzahlung leistet oder ob der Karteninhaber verspätete Zahlungen geleistet hat. Zahlungsverzug kann ein Hinweis darauf sein, dass für den Karteninhaber ein höheres Insolvenzrisiko besteht.
Die Verhaltensmodellierung wird auch von Einzelhändlern verwendet, um Schätzungen über Konsumentenkäufe vorzunehmen. Ein Einzelhändler könnte beispielsweise die Arten von Produkten untersuchen, die ein Verbraucher im Geschäft oder online kauft, und dann die Wahrscheinlichkeit abschätzen, dass der Verbraucher ein neues Produkt kauft, basierend darauf, wie ähnlich es seinen vorherigen Einkäufen ist. Dies ist besonders nützlich für Einzelhändler, die Kundenbindungsprogramme anbieten, mit denen sie einzelne Ausgabenmuster genauer verfolgen können. Wenn ein Geschäft beispielsweise feststellt, dass Verbraucher, die Shampoo kaufen, auch Seife kaufen, wenn ein Gutschein bereitgestellt wird, kann das Geschäft einem Verbraucher, der nur Shampoo kauft, einen Gutschein für Seife an einem POS-Terminal bereitstellen.
