Amplero: Cara Lebih Pintar untuk Mengurangkan Perubahan Pelanggan

sasaran orang

Untuk mengurangkan perubahan pelanggan, pengetahuan adalah kekuatan terutama jika dalam bentuk pandangan tingkah laku yang kaya. Sebagai pemasar, kami melakukan segala yang kami mampu untuk memahami bagaimana tingkah laku pelanggan dan mengapa mereka pergi, supaya kami dapat mencegahnya.
Tetapi apa yang sering diterima oleh pemasar adalah penjelasan churn dan bukannya ramalan sebenar risiko churn. Oleh itu, bagaimana anda menghadapi masalah ini? Bagaimana anda meramalkan siapa yang akan pergi dengan ketepatan dan masa yang cukup untuk campur tangan dalam cara yang mempengaruhi tingkah laku mereka?

Selama pemasar telah berusaha mengatasi masalah churn, pendekatan tradisional untuk pemodelan churn adalah untuk "memberi skor" kepada pelanggan. Masalah dengan skor churn adalah bahawa kebanyakan model retensi menilai pelanggan dengan skor yang bergantung pada pembuatan atribut agregat secara manual di gudang data dan menguji kesannya dalam meningkatkan peningkatan model churn statik. Prosesnya boleh memakan masa beberapa bulan, dari menganalisis tingkah laku pelanggan hingga menggunakan taktik pemasaran retensi. Tambahan pula, kerana pemasar biasanya mengemas kini skor pertukaran pelanggan setiap bulan, isyarat yang muncul dengan cepat yang menunjukkan bahawa pelanggan mungkin akan ketinggalan. Akibatnya, taktik pemasaran retensi sudah terlambat.

Amplero, yang baru-baru ini mengumumkan integrasi pendekatan baru untuk pemodelan tingkah laku untuk memacu personalisasi pembelajaran mesinnya, memberikan pemasar cara yang lebih pintar untuk meramalkan dan mencegah perubahan.

Apa itu Pembelajaran Mesin?

Pembelajaran mesin adalah sejenis kecerdasan buatan (AI) yang menyediakan sistem dengan kemampuan untuk belajar tanpa diprogram secara eksplisit. Hal ini biasanya dicapai melalui pemberian data secara berterusan ke dan menggunakan algoritma mengubah perisian berdasarkan hasilnya.

Tidak seperti teknik pemodelan churn tradisional, Amplero memantau urutan tingkah laku pelanggan secara dinamik, secara automatik mengetahui tindakan pelanggan mana yang bermakna. Ini bermaksud bahawa pemasar tidak lagi bergantung pada satu skor bulanan yang menunjukkan sama ada pelanggan berisiko meninggalkan syarikat. Sebaliknya, tingkah laku dinamik setiap pelanggan dianalisis secara berterusan, yang menyebabkan pemasaran retensi lebih tepat pada masanya.

Manfaat utama pendekatan pemodelan tingkah laku Amplero:

  • Peningkatan ketepatan. Pemodelan churn Amplero didasarkan pada menganalisis tingkah laku pelanggan dari masa ke masa sehingga dapat mengesan kedua-dua perubahan tingkah laku pelanggan yang halus, dan memahami kesan peristiwa yang sangat jarang terjadi. Model Amplero juga unik kerana ia diperbaharui secara berterusan kerana terdapat data tingkah laku baru. Kerana skor churn tidak pernah menjadi basi, tidak ada penurunan prestasi dari masa ke masa.
  • Ramalan berbanding reaktif. Dengan Amplero, pemodelan churn lebih maju sehingga menghasilkan kemampuan untuk meramalkan perubahan beberapa minggu sebelumnya. Keupayaan untuk membuat ramalan dalam jangka masa yang lebih lama membolehkan pemasar untuk melibatkan pelanggan yang masih bertunang tetapi kemungkinan akan berpindah di masa depan dengan pesanan dan tawaran pengekalan sebelum mereka sampai di titik tidak pulang dan pergi.
  • Penemuan isyarat automatik. Amplero secara automatik menemui isyarat berbutir dan tidak jelas berdasarkan analisis keseluruhan urutan tingkah laku pelanggan dari masa ke masa. Penerokaan data secara berterusan memungkinkan untuk mengesan corak yang diperibadikan di sekitar pembelian, penggunaan, dan isyarat pertunangan lain. Sekiranya terdapat perubahan pada pasar yang kompetitif yang mengakibatkan perubahan dalam tingkah laku pelanggan, model Amplero akan segera menyesuaikan diri dengan perubahan ini, menemukan corak baru.
  • Pengenalan Awal, ketika pemasaran masih relevan. Kerana model turutan berurutan Amplero memanfaatkan data input yang sangat terperinci, diperlukan lebih sedikit masa untuk berjaya menjaringkan pelanggan, yang bermaksud bahawa model Amplero dapat mengenal pasti pemutar dengan jangka masa yang jauh lebih pendek. Hasil pemodelan kecenderungan terus dimasukkan ke dalam platform pemasaran pembelajaran mesin Amplero yang kemudian menemui dan melaksanakan tindakan pemasaran retensi yang optimum untuk setiap pelanggan dan konteks.

Amplero

Dengan Amplero pemasar dapat mencapai ketepatan ramalan churn 300% lebih baik dan pemasaran retensi hingga 400% lebih baik daripada ketika menggunakan teknik pemodelan tradisional. Mempunyai kemampuan untuk membuat ramalan pelanggan yang lebih tepat dan tepat pada masanya menjadikan semua perbezaan dapat mengembangkan kemampuan yang berkelanjutan untuk mengurangkan perubahan dan meningkatkan nilai seumur hidup pelanggan.

Untuk maklumat lebih lanjut atau untuk meminta demo, sila lawati Amplero.

Apa yang anda fikir?

Laman web ini menggunakan Akismet untuk mengurangkan spam. Ketahui bagaimana data komen anda diproses.