行動モデル
行動モデルとは、特定の条件下でエンティティ（ユーザー、顧客、システム、エージェントなど）がどのように行動するかを予測または説明するために設計された計算上の表現です。これらのモデルは、単なる記述統計を超えて、過去のデータ入力に基づいて潜在的なパターン、意図、将来の行動を推論します。
今日のデータ駆動型の環境において、行動が「なぜ」起こったのかを理解することは、「何が」起こったのかを知ることと同じくらい重要です。行動モデルにより、企業は受動的な報告からプロアクティブな介入へと移行できます。ニーズを予測したり、チャーンを予測したりすることで、組織はリソース配分を最適化し、体験をパーソナライズし、コンバージョン率を大幅に向上させることができます。
行動モデルの構築には、通常、いくつかの段階が関わってきます。まず、データ収集では、インタラクションログ、クリックストリーム、購入履歴、人口統計情報などを収集します。次に、特徴量エンジニアリングにより、生データを意味のある変数に変換します。第三に、マルコフ連鎖、リカレントニューラルネットワーク（RNN）、決定木などの適切なモデリング技術を選択し、データでトレーニングします。最後に、モデルを検証し、新しい未見のデータポイントをスコアリングして予測を生成するためにデプロイします。
行動モデリングはデジタル製品全体に浸透しています。Eコマースでは、推論された好みに基づいて製品を提案するレコメンデーションエンジンを動かしています。マーケティングでは、ターゲットキャンペーンのための高い傾向を持つリードを特定します。SaaSプラットフォームでは、機能採用率や潜在的なユーザー離脱点を予測し、タイムリーなオンボーディング調整を可能にします。
主な利点には、エンゲージメントを促進するハイパーパーソナライゼーション、異常または高リスクな行動をフラグ付けすることによるリスク軽減、予測される結果に基づいた意思決定プロセスの自動化による運用効率が含まれます。
これらのモデルを実装するには、データスパース性（稀なイベントに対するデータ不足）やモデルドリフトといった課題があります。モデルドリフトは、エンティティの現実世界の行動が時間とともに変化し、再トレーニングなしでは元のモデルが不正確になる場合に発生します。
関連概念には、ユーザージャーニーマッピング、顧客生涯価値（CLV）予測、意図認識などがあります。CLVは結果ですが、行動モデルはCLV予測を推進するエンジンです。
