Амплеро: Паметнији начин за смањење одзива купаца

циљати људе

Што се тиче смањења одлива купаца, знање је моћ, посебно ако је у облику богатог увида у понашање. Као трговци чинимо све што можемо како бисмо разумели како се купци понашају и зашто одлазе, како бисмо то спречили.
Али оно што трговци често добију је објашњење одлива, а не истинско предвиђање ризика од одлива. Па како доћи пред проблем? Како предвиђате ко може да оде са довољно тачности и довољно времена да интервенише на начине који утичу на њихово понашање?

Све док трговци покушавају да се позабаве проблемом одлива, традиционални приступ моделирању одлива био је „оцењивање“ купаца. Проблем с оценом одлива је у томе што већина модела задржавања оцењује купце оценом која зависи од ручног креирања агрегатних атрибута у складишту података и тестирања њиховог утицаја на побољшање учинка статичког модела одлива. Процес може потрајати неколико месеци, од анализе понашања купаца до примене маркетиншке тактике задржавања. Штавише, пошто трговци обично месечно ажурирају резултате одбијања купаца, пропуштају се брзо растући сигнали који указују да купац може да оде. Као резултат, тактике задржавања маркетинга су прекасне.

Амплеро, која је недавно најавила интеграцију новог приступа моделирању понашања како би подстакла персонализацију машинског учења, пружа маркетиншким стручњацима паметнији начин за предвиђање и спречавање одлива.

Шта је машинско учење?

Машинско учење је врста вештачке интелигенције (АИ) која системима пружа могућност учења без експлицитног програмирања. То се обично постиже континуираним уношењем података у алгоритме и њиховом променом на основу резултата.

За разлику од традиционалних техника моделирања одлива, Амплеро динамички надгледа секвенце понашања купаца, аутоматски откривајући које су радње купца значајне. То значи да се продавац више не ослања на један месечни резултат који показује да ли је купац у ризику да напусти компанију. Уместо тога, динамичко понашање сваког појединачног купца континуирано се анализира, што доводи до правовременог маркетинга задржавања.

Кључне предности Амплеровог приступа моделирању понашања:

  • Повећана тачност. Моделирање одлива компаније Амплеро заснива се на анализи понашања купаца током времена, тако да може открити како суптилне промене у понашању купаца, тако и разумети утицај врло ретких догађаја. Амплеро модел је такође јединствен по томе што се континуирано ажурира јер постоје нови подаци о понашању. Будући да резултати одбијања никада не застаревају, временом нема пада у перформансама.
  • Предиктивно наспрам реактивног. Са Амплеро-ом моделирање одлива је усмјерено ка будућности, што резултира способношћу предвиђања одлива неколико седмица унапријед. Ова способност давања предвиђања у дужим временским оквирима омогућава маркетиншким стручњацима да ангажују купце који су још увек ангажовани, али ће вероватно убудуће узбуркати поруке о задржавању и пре него што стигну до тачке без повратка и одласка.
  • Аутоматско откривање сигнала. Амплеро аутоматски открива зрнасте, не очигледне сигнале на основу анализе читавог низа понашања купца током времена. Континуирано истраживање података омогућава откривање персонализованих образаца око куповине, потрошње и других сигнала ангажмана. Ако постоје промене на конкурентном тржишту које резултирају променама у понашању купаца, Амплеро модел ће се одмах прилагодити тим променама, откривајући нове обрасце.
  • Рано идентификовање, када је маркетинг и даље релевантан. Будући да Амплеров модел секвенцијалног одлива користи изузетно гранулиране улазне податке, потребно је много мање времена да би се клијент успешно оценио, што значи да Амплеров модел може идентификовати стругаче са много краћим стажом. Резултати моделирања склоности непрестано се уносе у Амплеро-ову маркетиншку платформу за машинско учење која затим открива и извршава оптималне маркетиншке акције задржавања за сваког купца и контекст.

Амплеро

Помоћу Амплеро-а трговци могу постићи 300% бољу прецизност предвиђања одлива и до 400% бољи маркетинг задржавања него када користе традиционалне технике моделирања. Способност тачнијег и благовременијег предвиђања купаца чини сву разлику у могућности развијања одрживе способности за смањење одлива и повећање животне вредности купаца.

За више информација или да бисте затражили демонстрацију, посетите Амплеро.

Шта ви мислите?

Ова страница користи Акисмет како би смањила нежељену пошту. Сазнајте како се ваш коментар обрађује.