Amplero: по-интелигентен начин за намаляване на притока на клиенти

целенасочени хора

Що се отнася до намаляването на клиентския отток, знанието е сила, особено ако е под формата на богата поведенческа проницателност. Като търговци ние правим всичко възможно, за да разберем как се държат клиентите и защо напускат, за да можем да го предотвратим.
Но това, което търговците често получават, е обяснение на оттока, а не истинска прогноза за риска от отбив. И така, как се изправяте пред проблема? Как предвиждате кой може да си тръгне с достатъчно точност и достатъчно време, за да се намеси по начини, които влияят на поведението им?

Докато маркетолозите се опитват да се справят с проблема с оттока, традиционният подход за моделиране на оттока е да „вкарва“ клиенти. Проблемът с оценката на оттока е, че повечето модели за задържане оценяват клиентите с резултат, който зависи от ръчното създаване на съвкупни атрибути в хранилището на данни и тестване на тяхното въздействие при подобряване на ефекта на статичен модел на отбиване. Процесът може да отнеме няколко месеца, от анализ на поведението на клиентите до внедряване на маркетингови тактики за задържане. Освен това, тъй като търговците обикновено актуализират резултатите за отбиване на клиентите ежемесечно, пропускат се бързо появяващите се сигнали, които показват, че клиентът може да напусне. В резултат на това тактиките за задържане на маркетинг са твърде късно.

Amplero, която наскоро обяви интеграцията на нов подход към поведенческото моделиране, за да подхрани персонализацията на машинното обучение, предоставя на търговците по-интелигентен начин за прогнозиране и предотвратяване на отбив.

Какво е машинно обучение?

Машинното обучение е вид изкуствен интелект (AI), който осигурява на системите способността да учат, без да са изрично програмирани. Това обикновено се постига чрез непрекъснато подаване на данни към и чрез алгоритми за промяна на софтуера въз основа на резултатите.

За разлика от традиционните техники за моделиране на оттока, Amplero наблюдава динамично последователността на поведението на клиентите, като автоматично открива кои действия на клиента са значими. Това означава, че маркетологът вече не разчита на един-единствен месечен резултат, показващ дали клиентът е изложен на риск да напусне компанията. Вместо това динамичното поведение на всеки отделен клиент се анализира непрекъснато, което води до по-навременен маркетинг за задържане.

Основни предимства на подхода за моделиране на поведението на Amplero:

  • Повишена точност. Моделирането на оттока на Amplero се основава на анализ на поведението на клиентите във времето, за да може да открие както фини промени в поведението на клиентите, така и да разбере въздействието на много редки събития. Моделът Amplero е уникален и с това, че се актуализира непрекъснато, тъй като има нови поведенчески данни. Тъй като резултатите за отбиване никога не остаряват, няма спад в представянето с течение на времето.
  • Прогнозно срещу реактивно. С Amplero моделирането на оттока е насочено към бъдещето, което води до възможността за прогнозиране на оттока няколко седмици предварително. Тази способност да правят прогнози за по-дълги срокове позволява на маркетолозите да ангажират клиенти, които все още са ангажирани, но е вероятно да се объркат в бъдеще със съобщения и оферти за задържане, преди да достигнат точката на невъзвръщане и напускане.
  • Автоматично откриване на сигнали. Amplero автоматично открива гранулирани, неочевидни сигнали, базирани на анализ на цялата поведенческа последователност на клиента във времето. Непрекъснатото проучване на данни позволява откриването на персонализирани модели около покупки, потребление и други сигнали за ангажиране. Ако има промени на конкурентния пазар, които водят до промени в поведението на клиентите, моделът Amplero незабавно ще се адаптира към тези промени, откривайки нови модели.
  • Ранно идентифициране, когато маркетингът все още е от значение. Тъй като моделът на последователното изхвърляне на Amplero използва силно гранулирани входни данни, е необходимо много по-малко време за успешен резултат на клиента, което означава, че моделът на Amplero може да идентифицира метелици с много по-кратък мандат. Резултатите от моделирането на склонността се подават постоянно в маркетинговата платформа за машинно обучение на Amplero, която след това открива и изпълнява оптималните маркетингови действия за задържане за всеки клиент и контекст.

Amplero

С Amplero търговците могат да постигнат 300% по-добра точност на прогнозирането на оттока и до 400% по-добър маркетинг за задържане, отколкото при използване на традиционни техники за моделиране. Наличието на способност да прави по-точни и навременни прогнози на клиентите прави разликата във възможността да се развие устойчива способност за намаляване на оттока и повишаване на стойността на живота на клиента.

За повече информация или за заявка за демонстрация, моля посетете Amplero.

Какво мислите?

Този сайт използва Akismet за намаляване на спама. Научете как се обработват данните за коментарите ви.