How to Use Propensity Modeling to Predict Customer Behavior?

What is Propensity Modeling?

Propensity Modeling is a statistical technique used to predict the likelihood of future events. 

With the increasing use of machine learning, companies can build robust propensity models and make accurate forecasts. 

In marketing, for example, propensity models are used to predict customer behavior.

Then it could be as simple as determining whether a customer is likely to respond to a particular offer or purchase a product, given a specific set of circumstances. 

Understanding customer behavior helps businesses fine-tune their marketing efforts and allocate resources accordingly.

Importance of Propensity Modeling

As a general term, “propensity model” refers to different types of statistical models designed to predict binary outcomes; that is, either something will happen or it won’t.

Propensity modeling is a powerful tool for improving marketing campaigns, targeting customers more effectively, making better business decisions, and even predicting customer churn.

While propensity modeling as a technique dates back to the early ’30s, machine learning is now being used to develop these models.

There are some preparatory steps before you can begin making these models. 

An enterprise needs to first collect data on customer behavior. This data can be collected through surveys, focus groups, or customer transaction history.

Once this data is collected, it can be used to create a statistical model to predict customer behavior.

There are three basic sources of data. One of them is customer demographics, which will tell you who your customers are.

To understand what the customer has done or what action he/she has taken, you need their transactional data, i.e., purchase history.

To understand why the customer completed that particular action, you need his/her opinions and comments posted in the “Comments” section or on social media.

Benefits of Propensity Modeling

Propensity modeling is based on the idea that past behavior is a good predictor of future conduct. 

By analyzing past data, businesses can build models that accurately predict the likelihood of events.

This information can then be used to inform decisions about marketing, product development, and other areas of the business.

There are a number of benefits to using propensity modeling in your business:

• These models can be used to predict customer behavior. By understanding the factors that influence customer behavior, businesses can target their marketing and sales efforts more effectively.

What Are The Various Propensity Models?

Customer propensity models are typically used by businesses to target customers with specific marketing campaigns, identify which customers are most likely to respond to a particular offer, or measure customer churn.

There are several propensity models that can be used. The most common and oft-used ones are probit (a type of regression model) and logit (logistic regression) models.

Simply put, Probit models are regression models in which the dependent variable can take only two values and determines the likelihood that an item or event will fall into one of a range of categories.

It is used to predict the likelihood of an event, whereas logit models predict the odds.

Probit and logit models are similar but use different functions. Probit models use probits to determine the likelihood of an item or event falling into a certain category, like married or unmarried, while logit models use logistic functions.

One common use of propensity modeling in marketing is to predict customer purchase behavior.

Logistic regression: Logit models are commonly used in classification and predictive analytics.

Based on a dataset of independent variables, logistic regression estimates the probability of an event occurring, such as voting or not voting. In this case, the dependent variable ranges from 0 to 1.

In addition to predicting categorical outcomes, logistic regression can also be used to estimate relationships between independent and dependent variables.

Random Forest: In classification and regression problems, Random Forest is often used as a supervised machine learning algorithm.

For classification and regression, it uses the majority vote of the decision trees created on different samples.

What is more, the Random Forest Algorithm can handle both continuous and categorical variables, which is why it can be used for regression and classification. As a result, it yields better results for classification problems.

Major Data Sources Used in B2B Predictive Models

Modern predictive models merge data from various systems, such as:

a) CRM platforms

b) CDPs

c) Customer satisfaction surveys

d) Customer support platforms

e) Billing plus transaction systems

f) Product usage logs

How to Use Propensity Models to Predict Customer Behavior Using Machine Learning

By understanding the factors that influence customer behavior, businesses can use propensity models to target their marketing and sales efforts more effectively.

A propensity score evaluates the probability that your customers will take one or more of those actions. 

For example, a retailer might use it to predict whether a customer is likely to make a purchase.

By using these scores, you can also predict, in real time, the value each customer brings.

Today, thanks to machine learning, companies can build robust propensity models and make accurate forecasts using the right tools and data science teams.

Also, AI propensity models are dynamic, scalable, and adaptive.

By analyzing data on past customer behavior, machines learn to anticipate the actions customers are likely to take next.

Propensity models can be considered binary classifiers in machine learning, meaning they can predict whether certain events, actions, or behaviors will occur.

The following steps are typically involved in bringing propensity modeling to life:

1. Mapping a strategy

How to Implement Propensity Modeling

There are many ways to implement propensity modeling. The most common technique is to use historical data to train a machine learning algorithm.

The algorithm looks for patterns in the data that indicate a high or low likelihood of an event occurring. Once the algorithm is trained, it can be used to make predictions on new data.

Another approach is to use surveys or experiments to collect data on people’s likelihood of taking a certain action. This data can then be used to build a statistical model for making predictions.

To ensure that a data scientist’s models are aligned with a business's goals, it is imperative to choose model performance metrics that align with those objectives.

Archetypal metrics include accuracy, specificity, and the receiver operating characteristic. But by using more targeted metrics, models can be selected and optimized more effectively to achieve the desired business outcomes.

How Do Predictive Behavioral Models Forecast Customer Churn vs. Expansion in B2B?

Predictive behavioral models forecast customer churn and expansion by inspecting support data, product usage, and engagement to pinpoint those at risk of leaving versus those planning to upgrade. These models analyze past actions to compute real-time health scores, enabling teams to actively mediate.

Predictive behavioral models look for the following signals to smartly understand customer churn:

a) Decrease in the frequency of logins 

b) Fewer renewals or purchases

c) Spike in support complaints

d) Delayed contract discussions or payments

e) Lower engagement with marketing campaigns or emails

How Does Expansion Prediction Work in B2B?

Churn prediction mainly focuses on identifying dangers, and expansion prediction focuses on identifying opportunities for growth within current accounts. 

Predictive behavioral models inspect the following signals:

a) Higher transaction volumes

b) Positive customer sentiment

c) Growing user counts

d) Recurrent feature usage

e) High participation in webinars

Example of a Propensity-to-Buy Model

Imagine an online electronics retailer looking to increase the sales of its freshly introduced Bluetooth headphones. The company uses the propensity-to-buy model to identify shoppers likely to make a purchase, rather than sending a promotional email to every customer.   

The purchase propensity model inspects past customer data, including:

a) Past purchases

b) Browsing habits

c) Email engagement

d) Product categories viewed

e) Cart abandonment history

Once data processing is complete, the model assigns each customer a score between 0 and 100, indicating their chances of purchasing the headphones. 

For example:

a) Customer A received a score of 93 as they had recently purchased a smartphone, viewed audio accessories numerous times, and repeatedly engaged with promotional emails. 

b) Customer B received a score of 40 because they have not purchased anything in the past 7 months and hardly open marketing emails. 

c) Customer C received a score of 20 because they usually shop in irrelevant product categories and show less interest in electronics. 

Based on these scores, the retailer can focus its marketing strategies on high-propensity customers like Customer A. They may receive personalized product recommendations, targeted ads, or exclusive discounts, while lower-propensity customers are excluded from the campaign.

The result is a perfect marketing strategy, increased conversion rates, reduced campaign costs, and a better customer experience.

Example of a Churn Propensity Model

Imagine you’re running an online grocery delivery business. Over the last few months, you've observed that some customers who once ordered constantly have quickly stopped placing orders. Rather than waiting until they're gone for good, a churn propensity model lets you figure out which customers are at risk before they leave. 

Let’s assume your model examines customer behavior using factors like:

a) Average order value

b) Website/app activity

c) Customer support interactions

d) Product return frequency

e) Amount of purchases made in the last 90 days

f) Response to marketing emails and promotions

After analyzing past customer data, the model assigns each customer a churn score ranging from 0 to 100. 

For example:

In this example, Stephen has an 86% possibility of stopping purchases in the coming days. The organization can engage him with customized discounts and targeted product recommendations before he leaves. 

However, customers in the medium-risk segment can receive re-engagement emails, whereas low-risk customers may consistently receive standard marketing communications.

Common Mistakes in Propensity Modeling

Relying on low-quality data

Outdated, invalid, or incomplete customer data can result in unstable predictions. Therefore, data validation and cleansing should be done before model development. 

Focusing mainly on the accuracy of the model

A model might perform well statistically but fail to produce impactful results in real-world campaigns. Metrics like revenue impact, conversion rates, retention improvements, and customer acquisition costs are usually more crucial than technical accuracy.  

Failing to update the model periodically

Market trends, seasonality, and consumer preferences can influence customers' buying decisions. A model may become less productive when it's not monitored and retrained regularly.

Ignoring customer segmentation

The model’s effectiveness can be reduced when you apply a single propensity to the whole customer base. Not all customer groups behave the same. Loyal, new, and high-value customers may respond to numerous factors. Segment-oriented models usually generate more accurate insights.

The Limitations of Propensity Modeling

For one, it is based on past data. Also, propensity models can be biased if the data used to create them is not representative of the population as a whole.

What’s more, propensity models are only as good as the assumptions made about customer behavior.

If these assumptions are inaccurate, the predictions will be as well. Despite these limitations, propensity modeling can be a valuable tool for businesses seeking to better understand and predict customer behavior.

Conclusion 

Propensity modeling can be a powerful tool for predicting customer behavior. However, it is important to remember that all predictions are based on past data and may not necessarily be accurate for future events.