Amplero: 'n slimmer manier om klanteverlies te verminder

teiken mense

As dit kom by die vermindering van klanteenhede, is kennis krag, veral as dit in die vorm van ryk gedragsinsig is. As bemarkers doen ons alles in ons vermoë om te verstaan ​​hoe klante optree en waarom hulle vertrek, sodat ons dit kan voorkom.
Maar wat bemarkers dikwels kry, is 'n verklaring van 'n afwyking eerder as 'n ware voorspelling van die risiko van 'n aflewering. So hoe kom u voor die probleem? Hoe voorspel u wie met genoeg akkuraatheid en genoeg tyd kan vertrek om in te gryp op maniere wat hul gedrag beïnvloed?

Vir so lank as wat bemarkers probeer om die probleem van churn aan te spreek, is die tradisionele benadering van churn-modellering om klante te "score". Die probleem met skoorbeurte is dat die meeste retensiemodelle klante beoordeel met 'n telling wat afhang van die handmatige samestelling van eienskappe in 'n datapakhuis en die uitwerking daarvan op die verbetering van die verhoging van 'n statiese skyfmodel. Die proses kan etlike maande duur, van die ontleding van kliëntegedrag tot die gebruik van retensiebemarkingstaktieke. Aangesien bemarkers gewoonlik maandelikse tellings van klante bywerk, word vinnig opkomende seine gemis wat aandui dat 'n klant kan vertrek. As gevolg hiervan is die bemarkingstaktiek vir retensie te laat.

Amplero, wat onlangs die integrasie van 'n nuwe benadering tot gedragsmodellering aangekondig het om die personalisering van masjienleer aan te wakker, bied bemarkers 'n slimmer manier om karring te voorspel en te voorkom.

Wat is masjienleer?

Masjienleer is 'n soort kunsmatige intelligensie (AI) wat stelsels die vermoë bied om te leer sonder om eksplisiet geprogrammeer te word. Dit word gewoonlik bewerkstellig deur data voortdurend in te voer en algoritmes op grond van die resultate deur sagteware te verander.

In teenstelling met tradisionele tegnologiese modelleringstegnieke, monitor Amplero sekwensies van kliëntegedrag op 'n dinamiese basis en ontdek outomaties watter klante se optrede sinvol is. Dit beteken dat 'n bemarker nie meer afhanklik is van 'n enkele, maandelikse telling wat aandui of 'n klant die risiko loop om die maatskappy te verlaat nie. In plaas daarvan word die dinamiese gedrag van elke kliënt deurlopend geanaliseer, wat lei tot meer tydige bemarking van behoud.

Belangrikste voordele van Amplero se gedragsmodelleringsbenadering:

  • Verhoogde akkuraatheid. Amplero se karringmodellering is gebaseer op die ontleding van kliëntegedrag oor tyd sodat dit subtiele veranderings in kliëntegedrag kan opspoor en die impak van baie ongereelde gebeurtenisse kan verstaan. Die Amplero-model is ook uniek deurdat dit deurlopend opgedateer word, aangesien daar nuwe gedragsdata is. Aangesien karringtellings nooit verouderd raak nie, sal die prestasie mettertyd nie verlaag word nie.
  • Voorspellend teenoor reaktief. Met Amplero is die modellering van skyfies vorentoe gerig, wat lei tot die vermoë om skurwe 'n paar weke vooruit te voorspel. Hierdie vermoë om voorspellings oor langer tydsraamwerke te maak, stel bemarkers in staat om klante te betrek wat nog steeds besig is, maar waarskynlik in die toekoms met bewaringsboodskappe en aanbiedings sal beland voordat hulle die punt van geen terugkeer en vertrek bereik nie.
  • Outomatiese ontdekking van seine. Amplero ontdek outomaties korrelige, nie-voor-die-hand-liggende seine gebaseer op die ontleding van die hele gedragsreeks van 'n klant oor tyd. Deurlopende verkenning van data maak dit moontlik om gepersonaliseerde patrone op te spoor rondom aankope, verbruik en ander betrokkenheidseine. As daar veranderinge in die mededingende mark is wat lei tot veranderinge in die gedrag van klante, sal die Amplero-model onmiddellik by hierdie veranderinge aanpas en nuwe patrone ontdek.
  • Vroeë identifikasie, wanneer bemarking steeds relevant is. Omdat Amplero se opeenvolgende skyfmodel baie ingevoerde data gebruik, word baie minder tyd benodig om 'n klant suksesvol te laat score, wat beteken dat Amplero se model skurwers met baie korter termyn kan identifiseer. Die resultate van die geneigdheidsmodellering word voortdurend in Amplero se masjienleerbemarkingsplatform gevoer, wat dan die optimale bemarkingsaksies vir elke klant en konteks ontdek en uitvoer.

Amplero

Met Amplero kan bemarkers 300% beter akkuraatheid van die voorspelling van skyfies voorspel en tot 400% beter retensiebemarking as wanneer tradisionele modelleringstegnieke gebruik word. Die vermoë om meer akkurate en tydige voorspellings van klante te maak, maak die verskil in die vermoë om 'n volhoubare vermoë te ontwikkel om die koste te verminder en die waarde van die klant se leeftyd te verhoog.

Besoek gerus vir meer inligting of om 'n demo aan te vra Amplero.

Wat dink jy?

Hierdie webwerf gebruik Akismet om spam te verminder. Leer hoe jou opmerking verwerk is.