Amplero: Intelligensebb módszer az ügyfelek számának csökkentésére

megcélozza az embereket

Amikor csökkenteni kell az ügyfelek visszafogottságát, a tudás erő, különösen, ha gazdag viselkedési áttekintés formájában jelenik meg. Marketingszakemberként mindent megteszünk annak érdekében, hogy megértsük, hogyan viselkednek az ügyfelek és miért távoznak, hogy megakadályozhassuk.
De amit a marketingszakemberek gyakran kapnak, az inkább a churn magyarázata, mintsem a churn kockázatának jó előrejelzése. Tehát hogyan kerülhet a probléma elé? Hogyan lehet megjósolni, hogy kik távozhatnak kellő pontossággal és elegendő idővel ahhoz, hogy beavatkozhassanak a viselkedésüket befolyásoló módon?

Amíg a marketingszakemberek megpróbálták kezelni a churn problémáját, addig a churn modellezés hagyományos megközelítése az ügyfelek „pontozása” volt. A churn pontozással az a probléma, hogy a legtöbb megőrzési modell olyan pontszámmal értékeli az ügyfeleket, amely attól függ, hogy manuálisan hozzanak létre összesített attribútumokat egy adattárházban, és teszteljék hatásukat a statikus churn modell növekedésének javításában. A folyamat több hónapig is eltarthat, az ügyfelek viselkedésének elemzésétől a megtartási marketing taktikák alkalmazásán keresztül. Továbbá, mivel a marketingszakemberek általában havonta frissítik az ügyfelek arányát, ezért elmaradnak a gyorsan megjelenő jelek, amelyek arra utalnak, hogy az ügyfél távozhat. Ennek eredményeként a megőrzési marketing taktika túl késő.

Amplero, amely nemrégiben bejelentette a viselkedésmodellezés új megközelítésének integrálását a gépi tanulás személyre szabásának elősegítése érdekében, a marketingszakembereknek intelligensebb módszert kínál a megrázkódás előrejelzésére és megelőzésére.

Mi a gépi tanulás?

A gépi tanulás egy olyan mesterséges intelligencia (AI), amely kifejezetten programozás nélkül biztosítja a rendszereket a tanuláshoz. Ez általában az adatok folyamatos betáplálásával és az eredmények alapján szoftver-módosító algoritmusokkal valósul meg.

A hagyományos churn modellezési technikákkal ellentétben az Amplero dinamikusan figyelemmel kíséri a vásárlói magatartás szekvenciáit, és automatikusan rájön, hogy mely vásárlói tevékenységek értelmesek. Ez azt jelenti, hogy a marketingszakember már nem támaszkodik egyetlen, havi pontszámra, amely jelzi, hogy az ügyfelet veszélyezteti-e a cég elhagyása. Ehelyett az egyes vásárlók dinamikus viselkedését folyamatosan elemzik, ami időszerűbb retenciós marketinghez vezet.

Az Amplero viselkedésmodellezési megközelítésének fő előnyei:

  • Fokozott pontosság. Az Amplero churn modellezése az ügyfelek időbeli elemzésén alapul, így észlelni tudja az ügyfelek viselkedésének finom változásait és megérteni a nagyon ritka események hatását. Az Amplero modell egyedülálló abban is, hogy folyamatosan frissül, mivel új viselkedési adatok vannak. Mivel a megrongálódási pontok soha nem stagnálnak, idővel nem csökken a teljesítmény.
  • Prediktív és reaktív. Az Amplero-val a churn modellezés előremutató, ami több héttel korábban képes megjósolni a churn-t. Ez a hosszabb időn belüli előrejelzések képessége lehetővé teszi a marketingszakemberek számára, hogy még mindig elkötelezett ügyfeleket vonzanak megtartási üzenetekkel és ajánlatokkal, mielőtt elérnék a visszatérés és távozás pontját.
  • A jelek automatikus felfedezése. Az Amplero automatikusan felismeri a szemcsés, nem nyilvánvaló jeleket az ügyfél teljes viselkedési sorrendjének elemzése alapján. Az adatok folyamatos feltárása lehetővé teszi a vásárlás, a fogyasztás és más elköteleződési jelek körüli személyre szabott minták felderítését. Ha vannak olyan változások a versenypiacon, amelyek az ügyfelek viselkedésének változását eredményezik, az Amplero modell azonnal alkalmazkodik ezekhez a változásokhoz, új mintákat fedez fel.
  • Korai azonosítás, amikor a marketing még mindig releváns. Mivel az Amplero szekvenciális keverési modellje rendkívül részletezett bemeneti adatokat használ, sokkal kevesebb időre van szükség az ügyfelek sikeres pontozásához, ami azt jelenti, hogy az Amplero modellje képes azonosítani a sokkal rövidebb hivatali idővel rendelkező csiszolókat. A hajlam modellezés eredményeit folyamatosan betápláljuk az Amplero gépi tanulási marketing platformjába, amely aztán felfedezi és végrehajtja az egyes ügyfelek és kontextusok optimális megtartási marketing akcióit.

Amplero

Az Amplero-val a marketingszakemberek 300% -kal jobb kavarodás-előrejelzési pontosságot és akár 400% -kal jobb retenciós marketinget érhetnek el, mint a hagyományos modellezési technikák alkalmazásakor. A pontosabb és időszerűbb ügyfél-előrejelzések készítésének képessége minden különbség abban rejlik, hogy fenntartható képességet tudunk kifejleszteni az árfolyam-csökkentés és az ügyfél élettartamának növelése érdekében.

További információkért vagy demo kérésért látogasson el a weboldalra Amplero.

Mit gondolsz?

Ez az oldal Akismet-et használ a levélszemét csökkentése érdekében. Ismerje meg, hogyan dolgozik a megjegyzésed.