Um Modelo Eficaz para Previsão de Necessidades do Consumidor Usando Análise de Big Data

Big data é um conjunto de dados não estruturados com um volume considerável, proveniente de várias fontes, como a internet, organizações empresariais, etc., em vários formatos. Prever o comportamento do consumidor é uma responsabilidade central para a maioria dos comerciantes. A pesquisa de mercado pode mostrar as intenções do consumidor; pode ser um grande desafio para um projeto de pesquisa bem projetado penetrar o véu que protege as verdadeiras motivações dos clientes de uma análise mais próxima. O comportamento do cliente geralmente se concentra na mineração de dados do cliente, e cada modelo é estruturado em uma fase para responder a uma consulta. A previsão do comportamento do cliente é um desafio complexo e imprevisível. Neste artigo, métodos matemáticos avançados e analíticos de big data (BDA) são utilizados para prever o comportamento do cliente. A análise preditiva de comportamento pode fornecer aos profissionais de marketing modernos múltiplas percepções para otimizar esforços em suas estratégias. Este modelo vai além da análise de evidências históricas e faz as suposições mais informadas sobre o que acontecerá no futuro usando matemática. Como o método é complexo, é bastante direto para a maioria dos clientes. Como resultado, a maioria dos modelos de comportamento do consumidor tem tantas variáveis que produzem previsões geralmente bastante precisas usando big data. Este artigo tenta desenvolver um modelo de mineração de regras de associação para prever o comportamento dos clientes, melhorar a precisão e derivar os principais padrões de dados dos consumidores. A descoberta recomendou que o método BDA melhora a usabilidade da análise de Big data na organização (98,2%), a proporção de gestão de riscos (96,2%), o custo operacional (97,1%), a proporção de feedback do cliente (98,5%) e a proporção de previsão de demanda (95,2%).