Amplero: راهی دقیقتر برای کاهش ریزش مشتری

افراد را هدف قرار دهید

وقتی نوبت به کاهش مشتری می رسد ، دانش به ویژه اگر به صورت بینش رفتاری غنی باشد قدرت است. ما به عنوان بازاریاب همه تلاش خود را می کنیم تا درک کنیم مشتری چگونه رفتار می کند و چرا آنها را ترک می کند ، بنابراین می توانیم جلوی آن را بگیریم.
اما آنچه که معمولاً بازاریاب ها دریافت می کنند بیشتر از اینکه پیش بینی واقعی ریسک چرخش باشد ، توضیح چارچوب است. بنابراین چگونه می توانید در مقابل مشکل قرار بگیرید؟ چگونه پیش بینی می کنید چه کسی ممکن است با دقت کافی و زمان کافی برای مداخله در راههایی که رفتار آنها را تحت تأثیر قرار می دهد ، برود؟

تا زمانی که بازاریابان در تلاش برای حل مشکل ریزش بوده اند ، رویکرد سنتی در مدل سازی چرخش "امتیاز دادن" به مشتریان بوده است. مشکل در امتیازدهی به churn این است که بیشتر مدلهای نگهداری به مشتریان نمره ای می دهند که به ایجاد دستی ویژگیهای کل در انبار داده و آزمایش تأثیر آنها در بهبود بالابردن مدل استاتیک churn بستگی دارد. این فرآیند ، از تجزیه و تحلیل رفتار مشتری از طریق به کار بردن تاکتیک های بازاریابی حفظ ، می تواند چندین ماه طول بکشد. علاوه بر این ، از آنجا که بازاریاب ها معمولاً امتیازات خرد مشتری را به صورت ماهانه به روز می کنند ، سیگنال هایی که به سرعت نشان می دهند مشتری ممکن است ترک کند از دست می روند. در نتیجه ، تاکتیک های بازاریابی حفظ بسیار دیر است.

آمپلرو، که اخیراً از ادغام رویکرد جدیدی در مدل سازی رفتاری برای تقویت شخصی سازی یادگیری ماشین خود خبر داده است ، راهی هوشمندانه برای پیش بینی و جلوگیری از ایجاد خشم در اختیار بازاریابان قرار می دهد.

یادگیری ماشین چیست؟

یادگیری ماشینی نوعی هوش مصنوعی (AI) است که توانایی یادگیری را بدون برنامه ریزی صریح سیستم ها فراهم می کند. این امر معمولاً از طریق تغذیه مداوم داده ها و داشتن الگوریتم های تغییر نرم افزار بر اساس نتایج حاصل می شود.

برخلاف تکنیک های سنتی مدل سازی چرخش ، آمپلرو توالی رفتار مشتری را به صورت پویا کنترل می کند و به طور خودکار کشف می کند که اقدامات مشتری معنی دار است. این بدان معناست که یک بازاریاب دیگر به یک نمره ماهانه که نشان می دهد مشتری در معرض خطر ترک شرکت است اعتماد نمی کند. درعوض ، رفتار پویای هر مشتری به طور مداوم مورد تجزیه و تحلیل قرار می گیرد و منجر به بازاریابی به موقع بیشتری می شود.

مزایای اصلی رویکرد مدل سازی رفتاری آمپلرو:

  • افزایش دقت. مدل سازی آمپلرو مبتنی بر تجزیه و تحلیل رفتار مشتری در طول زمان است ، بنابراین می تواند هم تغییرات ظریف رفتار مشتری را تشخیص دهد و هم تأثیر وقایع بسیار نادر را درک کند. مدل آمپلرو از این جهت منحصر به فرد است که به دلیل وجود داده های رفتاری جدید ، به طور مداوم به روز می شود. از آنجا که نمرات churn هرگز کهنه نمی شوند ، با گذشت زمان افت عملکردی وجود ندارد.
  • پیش بینی در مقابل واکنش پذیر. با استفاده از آمپلرو ، مدل سازی چرخش رو به جلو است و در نتیجه توانایی پیش بینی چروک چندین هفته قبل را دارد. این توانایی برای پیش بینی در بازه های زمانی طولانی تر به بازاریابان اجازه می دهد تا مشتریانی را که هنوز درگیر آن هستند اما احتمالاً در آینده با پیام های نگهداری و پیشنهادات قبل از رسیدن به نقطه بازگشت و خارج شدن ، درگیر کنند ، درگیر کنند.
  • کشف خودکار سیگنال ها. آمپلرو براساس تجزیه و تحلیل کل توالی رفتاری مشتری در طول زمان ، به طور خودکار سیگنال های دانه ریز و غیر واضحی را کشف می کند. اکتشاف مداوم داده ها امکان شناسایی الگوهای شخصی در اطراف خرید ، مصرف و سایر علائم تعامل را فراهم می کند. اگر تغییراتی در بازار رقابتی ایجاد شود که منجر به تغییر رفتار مشتری شود ، مدل Amplero بلافاصله با کشف این الگوها سازگار می شود و الگوهای جدیدی را کشف می کند.
  • شناسایی اولیه، هنگامی که بازاریابی هنوز مرتبط است. از آنجا که مدل پی در پی آمپلرو از داده های ورودی بسیار دانه استفاده می کند ، برای نمره دهی موفقیت آمیز مشتری به زمان بسیار کمتری نیاز است ، به این معنی که مدل آمپلرو می تواند تراشه های با عمر بسیار کوتاه تر را شناسایی کند. نتایج حاصل از مدل گرایش به طور مداوم به پلت فرم بازاریابی یادگیری ماشین آمپلرو منتقل می شود و سپس اقدامات بهینه بازاریابی حفظ را برای هر مشتری و زمینه کشف و اجرا می کند.

آمپلرو

با استفاده از آمپلرو ، بازاریابان می توانند نسبت به استفاده از تکنیک های سنتی مدل سازی ، 300٪ دقت پیش بینی churn و تا 400٪ بازاریابی نگهداری بهتر داشته باشند. داشتن توانایی در پیش بینی دقیق و به موقع مشتری ، در ایجاد توانایی پایدار برای کاهش رنج و افزایش ارزش مادام العمر مشتری تفاوت دارد.

برای اطلاعات بیشتر و یا درخواست نسخه ی نمایشی ، لطفاً بازدید کنید آمپلرو.

شما چه فکر میکنید؟

این سایت از Akismet برای کاهش هرزنامه استفاده می کند. بدانید که چگونه نظر شما پردازش می شود.