Amplero: Ένας εξυπνότερος τρόπος για να μειωθεί η ανατροπή των πελατών

στόχευση ανθρώπων

Όσον αφορά τη μείωση της αναταραχής των πελατών, η γνώση είναι δύναμη ειδικά αν έχει τη μορφή πλούσιας συμπεριφοράς. Ως έμποροι κάνουμε ό, τι μπορούμε για να καταλάβουμε πώς συμπεριφέρονται οι πελάτες και γιατί φεύγουν, έτσι ώστε να μπορούμε να το αποτρέψουμε.
Ωστόσο, αυτό που συχνά λαμβάνουν οι έμποροι είναι μια εξήγηση για το κάψιμο και όχι μια πραγματική πρόβλεψη για τον κίνδυνο εμφύσησης. Λοιπόν, πώς αντιμετωπίζετε το πρόβλημα; Πώς προβλέπετε ποιος μπορεί να φύγει με αρκετή ακρίβεια και αρκετό χρόνο για να παρέμβει με τρόπους που επηρεάζουν τη συμπεριφορά τους;

Για όσο διάστημα οι έμποροι προσπαθούσαν να αντιμετωπίσουν το πρόβλημα του churn, η παραδοσιακή προσέγγιση της μοντελοποίησης churn ήταν η «βαθμολόγηση» των πελατών. Το πρόβλημα με το churn scoring είναι ότι τα περισσότερα μοντέλα διατήρησης βαθμολογούν τους πελάτες με βαθμολογία που εξαρτάται από τη μη αυτόματη δημιουργία αθροιστικών χαρακτηριστικών σε μια αποθήκη δεδομένων και τον έλεγχο της επίδρασής τους στη βελτίωση της ανύψωσης ενός στατικού μοντέλου. Η διαδικασία μπορεί να διαρκέσει αρκετούς μήνες, από την ανάλυση της συμπεριφοράς των πελατών έως την ανάπτυξη τακτικών μάρκετινγκ διατήρησης. Επιπλέον, δεδομένου ότι οι έμποροι συνήθως ενημερώνουν τα αποτελέσματα των πελατών σε μηνιαία βάση, λείπουν τα γρήγορα αναδυόμενα σήματα που δείχνουν ότι ένας πελάτης μπορεί να φύγει. Ως αποτέλεσμα, οι τακτικές μάρκετινγκ διατήρησης είναι πολύ αργά.

Αμπλέρο, η οποία πρόσφατα ανακοίνωσε την ενσωμάτωση μιας νέας προσέγγισης στη μοντελοποίηση συμπεριφοράς για να τροφοδοτήσει την εξατομίκευση της μηχανικής μάθησης, παρέχει στους έμπορους έναν πιο έξυπνο τρόπο για την πρόβλεψη και την πρόληψη της ανατροπής.

Τι είναι η Μηχανική Εκμάθηση;

Η μηχανική μάθηση είναι ένας τύπος τεχνητής νοημοσύνης (AI) που παρέχει στα συστήματα τη δυνατότητα να μάθουν χωρίς να έχουν προγραμματιστεί ρητά. Αυτό επιτυγχάνεται συνήθως μέσω συνεχούς τροφοδοσίας δεδομένων και με αλγόριθμους αλλαγής λογισμικού με βάση τα αποτελέσματα.

Σε αντίθεση με τις παραδοσιακές τεχνικές μοντελοποίησης churn, το Amplero παρακολουθεί τις ακολουθίες της συμπεριφοράς των πελατών σε δυναμική βάση, ανακαλύπτοντας αυτόματα ποιες ενέργειες των πελατών έχουν νόημα. Αυτό σημαίνει ότι ο έμπορος δεν εξαρτάται πλέον από ένα, μηνιαίο σκορ που δείχνει εάν ένας πελάτης κινδυνεύει να αποχωρήσει από την εταιρεία. Αντ 'αυτού, η δυναμική συμπεριφορά κάθε μεμονωμένου πελάτη αναλύεται σε συνεχή βάση, οδηγώντας σε πιο έγκαιρη διατήρηση μάρκετινγκ.

Βασικά πλεονεκτήματα της προσέγγισης συμπεριφοράς της Amplero:

  • Αυξημένη ακρίβεια. Η μοντελοποίηση του Amplero βασίζεται στην ανάλυση της συμπεριφοράς των πελατών με την πάροδο του χρόνου, ώστε να μπορεί να ανιχνεύσει και τις δύο λεπτές αλλαγές στη συμπεριφορά των πελατών και να κατανοήσει τον αντίκτυπο των πολύ σπάνιων γεγονότων. Το μοντέλο Amplero είναι επίσης μοναδικό, καθώς ενημερώνεται συνεχώς καθώς υπάρχουν νέα δεδομένα συμπεριφοράς. Επειδή οι βαθμολογίες churn δεν γίνονται ποτέ παλιές, δεν υπάρχει πτώση στην απόδοση με την πάροδο του χρόνου.
  • Προγνωστική έναντι αντιδραστικής. Με το Amplero, η μοντελοποίηση churn είναι στραμμένη προς τα εμπρός με αποτέλεσμα τη δυνατότητα πρόβλεψης του churn αρκετές εβδομάδες νωρίτερα. Αυτή η ικανότητα πρόβλεψης για μεγαλύτερα χρονικά διαστήματα επιτρέπει στους εμπόρους να προσελκύσουν πελάτες που εξακολουθούν να είναι αφοσιωμένοι, αλλά είναι πιθανό να στροβιλίσουν στο μέλλον με μηνύματα διατήρησης και προσφορές πριν φτάσουν στο σημείο χωρίς επιστροφή και αποχώρηση.
  • Αυτοματοποιημένη ανακάλυψη σημάτων. Το Amplero ανακαλύπτει αυτόματα κοκκώδη, μη προφανή σήματα με βάση την ανάλυση ολόκληρης της ακολουθίας συμπεριφοράς ενός πελάτη με την πάροδο του χρόνου. Η συνεχής εξερεύνηση δεδομένων επιτρέπει τον εντοπισμό εξατομικευμένων προτύπων γύρω από αγορές, κατανάλωση και άλλα σήματα αφοσίωσης. Εάν υπάρχουν αλλαγές στην ανταγωνιστική αγορά που έχουν ως αποτέλεσμα αλλαγές στη συμπεριφορά των πελατών, το μοντέλο Amplero θα προσαρμοστεί αμέσως σε αυτές τις αλλαγές, ανακαλύπτοντας νέα μοτίβα.
  • Πρόωρη αναγνώριση, όταν το μάρκετινγκ εξακολουθεί να είναι σχετικό. Επειδή το διαδοχικό μοντέλο στροβιλισμού της Amplero αξιοποιεί πολύ λεπτομερή δεδομένα εισόδου, απαιτείται πολύ λιγότερος χρόνος για την επιτυχημένη βαθμολόγηση ενός πελάτη, πράγμα που σημαίνει ότι το μοντέλο της Amplero μπορεί να εντοπίσει churners με πολύ μικρότερη διάρκεια. Τα αποτελέσματα της μοντελοποίησης τάσης τροφοδοτούνται συνεχώς στην πλατφόρμα μάρκετινγκ μηχανικής μάθησης της Amplero, η οποία στη συνέχεια ανακαλύπτει και εκτελεί τις βέλτιστες ενέργειες μάρκετινγκ διατήρησης για κάθε πελάτη και περιβάλλον.

Αμπλέρο

Με το Amplero, οι έμποροι μπορούν να επιτύχουν 300% καλύτερη ακρίβεια πρόβλεψης στροφών και έως και 400% καλύτερο μάρκετινγκ συγκράτησης από ό, τι όταν χρησιμοποιούν παραδοσιακές τεχνικές μοντελοποίησης. Έχοντας τη δυνατότητα να κάνετε πιο ακριβείς και έγκαιρες προβλέψεις πελατών, κάνει τη διαφορά να είστε σε θέση να αναπτύξετε μια βιώσιμη ικανότητα για τη μείωση της ανατροπής και την αύξηση της αξίας ζωής των πελατών.

Για περισσότερες πληροφορίες ή για να ζητήσετε επίδειξη, επισκεφθείτε Αμπλέρο.

Ποια είναι η γνώμη σας;

Αυτός ο ιστότοπος χρησιμοποιεί το Akismet για να μειώσει το spam. Μάθετε πώς επεξεργάζονται τα δεδομένα των σχολίων σας.