Амплеро: Попаметен начин да се намали разгорувањето на клиентите

целни луѓе

Кога станува збор за намалување на гужвата на клиентите, знаењето е моќ, особено ако е во форма на богат увид во однесувањето. Како маркетери, правиме се што можеме за да разбереме како се однесуваат клиентите и зошто тие заминуваат, за да можеме да го спречиме тоа.
Но, она што маркетерите често го добиваат е објаснување за раздвиженост отколку вистинско предвидување на ризикот од раздвижување. Па, како да излезете пред проблемот? Како предвидувате кој може да замине со доволно точност и доволно време да интервенира на начини што влијаат на нивното однесување?

Додека маркетарите се обидуваа да го решат проблемот со разгорување, традиционалниот пристап кон моделирањето на удари е „оценување“ на клиенти. Проблемот со оценувањето на придвижувањата е во тоа што повеќето модели за задржување ги оценуваат клиентите со резултат што зависи од рачно создавање на збирни атрибути во складиште на податоци и тестирање на нивното влијание во подобрувањето на подигнувањето на моделот на статички придвижувања. Процесот може да трае неколку месеци, од анализа на однесувањето на клиентот преку примена на тактики за задржување на маркетингот. Понатаму, бидејќи пазарџиите обично ги ажурираат резултатите на клиентите на месечно ниво, пропуштаат сигнали кои брзо се појавуваат и укажуваат на тоа дека клиентот може да си замине. Како резултат, тактиките за задржување на маркетингот се доцна.

Амплеро, кој неодамна најави интеграција на нов пристап кон моделирање на однесувањето за да ја разгори персонализацијата на неговото машинско учење, им обезбедува на пазарџиите попаметен начин за предвидување и спречување на разочарување.

Што е машинско учење?

Машинското учење е вид на вештачка интелигенција (АИ) кој им овозможува на системите можност за учење без експлицитно програмирање. Ова обично се постигнува преку континуирано хранење на податоци и имање алгоритми за софтверски измени врз основа на резултатите.

За разлика од традиционалните техники за моделирање на ремени, Амплеро ги следи низите на однесување на клиентите на динамична основа, автоматски открива кои активности на клиентите се значајни. Ова значи дека продавачот повеќе не зависи од единствена, месечна оценка што укажува на тоа дали клиентот ризикува да ја напушти компанијата. Наместо тоа, динамичното однесување на секој поединечен клиент се анализира на континуирана основа, што доведува до понавремен маркетинг за задржување.

Клучни придобивки од пристапот на моделирање на однесувањето на Амплеро:

  • Зголемена точност. Моделирањето на амблеро се базира на анализа на однесувањето на клиентот со текот на времето за да може да открие и суптилни промени во однесувањето на клиентот и да го разбере влијанието на многу ретки настани. Моделот Амплеро е уникатен и по тоа што се ажурира постојано бидејќи има нови податоци за однесување. Бидејќи резултатите од тресењето никогаш не застаруваат, со текот на времето нема опаѓање во перформансите.
  • Предвидливо наспроти реактивно. Со Амплеро, моделирањето на раздвиженост се гледа напред, што резултира во можност да се предвиди раздвиженоста неколку недели однапред. Оваа можност за правење предвидувања за подолги временски рамки им овозможува на пазарџиите да ангажираат клиенти кои сè уште се ангажирани, но веројатно ќе се разгоруваат во иднина со пораки за задржување и понуди пред да стигнат до точка на враќање и да заминат.
  • Автоматско откривање на сигнали. Амплеро автоматски открива грануларни, неочигледни сигнали засновани на анализа на целокупната секвенца на однесување на клиентот со текот на времето. Континуираното истражување на податоците овозможува откривање на персонализирани обрасци околу набавките, потрошувачката и другите сигнали за ангажман. Доколку има промени на конкурентскиот пазар кои резултираат со промени во однесувањето на клиентите, моделот Амплеро веднаш ќе се прилагоди на овие промени, откривајќи нови модели.
  • Рана идентификација, кога маркетингот е сè уште релевантен. Бидејќи секвенцијалниот модел на режење на Амплеро користи многу грануларни влезни податоци, потребно е далеку помалку време за успешно оценување на клиент, што значи дека моделот на Амплеро може да ги идентификува режачите со многу пократок стаж. Резултатите од моделирањето на склоноста постојано се внесуваат во маркетинг платформата за машинско учење на Амплеро, која потоа ги открива и извршува оптималните активности за задржување на маркетингот за секој клиент и контекст.

Амплеро

Со Amplero, пазарџиите можат да постигнат 300% подобра прецизност за предвидување на возбудувања и до 400% подобар маркетинг за задржување отколку кога користите традиционални техники за моделирање. Да се ​​има способност да се направат попрецизни и навремени предвидувања на клиентите ја прави целата разлика во можноста да се развие одржлива можност за намалување на вознемиреноста и зголемување на вредноста на клиентот за време на животот.

За повеќе информации или да побарате демо, посетете ја Амплеро.

Што мислите?

Оваа страница користи Akismet за намалување на спам. Научете како се обработува вашиот коментар.