Amplero: mądrzejszy sposób na ograniczenie utraty klientów

celuj w ludzi

Jeśli chodzi o ograniczenie odpływu klientów, wiedza jest potęgą, zwłaszcza jeśli ma formę bogatego wglądu w zachowanie. Jako marketerzy robimy wszystko, co w naszej mocy, aby zrozumieć, jak zachowują się klienci i dlaczego odchodzą, abyśmy mogli temu zapobiec.
Jednak marketerzy często otrzymują wyjaśnienie, a nie rzeczywistą prognozę ryzyka odejścia. Jak więc rozwiązać problem? Jak przewidujesz, kto może odejść z wystarczającą dokładnością i czasem, aby interweniować w sposób, który wpłynie na jego zachowanie?

Odkąd marketerzy próbowali rozwiązać problem rezygnacji, tradycyjnym podejściem do modelowania rezygnacji było „ocenianie” klientów. Problem z oceną odejść polega na tym, że większość modeli utrzymania klientów ocenia klientów za pomocą wyniku, który zależy od ręcznego tworzenia zagregowanych atrybutów w hurtowni danych i testowania ich wpływu na poprawę wzrostu statycznego modelu rezygnacji. Proces może zająć kilka miesięcy, od analizy zachowań klientów do wdrożenia taktyk marketingu retencyjnego. Ponadto, ponieważ marketerzy zazwyczaj aktualizują wyniki odpływu klientów co miesiąc, szybko pojawiające się sygnały wskazujące na możliwość odejścia klienta są przeoczane. W rezultacie taktyki marketingu retencyjnego są za późne.

Amplero, która niedawno ogłosiła integrację nowego podejścia do modelowania behawioralnego, aby napędzać personalizację uczenia maszynowego, zapewnia marketerom inteligentniejszy sposób przewidywania i zapobiegania odejściu klientów.

Co to jest uczenie maszynowe?

Uczenie maszynowe to rodzaj sztucznej inteligencji (AI), która zapewnia systemom zdolność uczenia się bez konieczności bezpośredniego programowania. Jest to zwykle realizowane poprzez ciągłe dostarczanie danych i zmienianie algorytmów oprogramowania w oparciu o wyniki.

W przeciwieństwie do tradycyjnych technik modelowania rezygnacji, Amplero monitoruje sekwencje zachowań klientów w sposób dynamiczny, automatycznie wykrywając, które działania klientów są znaczące. Oznacza to, że marketer nie jest już zależny od pojedynczego miesięcznego wyniku wskazującego, czy klientowi grozi odejście z firmy. Zamiast tego dynamiczne zachowanie każdego klienta jest analizowane w sposób ciągły, co prowadzi do bardziej terminowego marketingu retencyjnego.

Kluczowe zalety podejścia Amplero do modelowania behawioralnego:

  • Zwiększona dokładność. Modelowanie odejść firmy Amplero opiera się na analizie zachowań klientów w czasie, dzięki czemu może wykryć zarówno subtelne zmiany w zachowaniu klientów, jak i zrozumieć wpływ bardzo rzadkich zdarzeń. Model Amplero jest również wyjątkowy, ponieważ jest stale aktualizowany w miarę pojawiania się nowych danych behawioralnych. Ponieważ wyniki dotyczące rezygnacji nigdy się nie starzeją, nie ma spadku wydajności w miarę upływu czasu.
  • Predykcyjne a reaktywne. Dzięki Amplero modelowanie rezygnacji jest wybiegające w przyszłość, co daje możliwość przewidywania odejść z kilkutygodniowym wyprzedzeniem. Ta umiejętność przewidywania w dłuższych ramach czasowych pozwala marketerom na angażowanie klientów, którzy są nadal zaangażowani, ale prawdopodobnie będą w przyszłości odejść z wiadomościami o utrzymaniu i ofertami, zanim osiągną punkt, z którego nie będą wracać i odejść.
  • Automatyczne wykrywanie sygnałów. Amplero automatycznie wykrywa ziarniste, nieoczywiste sygnały na podstawie analizy całej sekwencji zachowań klienta w czasie. Ciągła eksploracja danych pozwala na wykrywanie spersonalizowanych wzorców dotyczących zakupów, konsumpcji i innych sygnałów zaangażowania. Jeśli na konkurencyjnym rynku nastąpią zmiany, które skutkują zmianami w zachowaniu klientów, model Amplero natychmiast dostosuje się do tych zmian, odkrywając nowe wzorce.
  • Wczesna identyfikacjakiedy marketing jest nadal aktualny. Ponieważ sekwencyjny model odejść firmy Amplero wykorzystuje wysoce szczegółowe dane wejściowe, do pomyślnej oceny klienta potrzeba znacznie mniej czasu, co oznacza, że ​​model Amplero może zidentyfikować osoby odchodzące o znacznie krótszym okresie stażu. Wyniki modelowania skłonności są stale wprowadzane do platformy marketingowej uczenia maszynowego Amplero, która następnie wykrywa i wykonuje optymalne działania marketingowe dotyczące retencji dla każdego klienta i kontekstu.

Amplero

Dzięki Amplero marketerzy mogą osiągnąć o 300% lepszą dokładność przewidywania rezygnacji i do 400% lepszy marketing retencyjny niż przy użyciu tradycyjnych technik modelowania. Możliwość tworzenia dokładniejszych i bardziej aktualnych prognoz klientów ma ogromne znaczenie w opracowywaniu trwałej zdolności do zmniejszania rezygnacji i zwiększania wartości życiowej klienta.

Aby uzyskać więcej informacji lub poprosić o demo, odwiedź stronę Amplero.

Co o tym myślisz?

Ta strona używa Akismet do redukcji spamu. Dowiedz się, jak przetwarzane są dane komentarza.