Amplero: o modalitate mai inteligentă de a reduce consumul de clienți

vizează oamenii

Când vine vorba de reducerea consumului de clienți, cunoașterea este putere mai ales dacă este sub formă de informații comportamentale bogate. Ca comercianți, facem tot ce putem pentru a înțelege cum se comportă clienții și de ce pleacă, astfel încât să putem preveni acest lucru.
Dar ceea ce obțin adesea marketerii este mai degrabă o explicație a churn decât o adevărată predicție a riscului de churn. Deci, cum poți ajunge în fața problemei? Cum preziceți cine poate pleca cu suficientă precizie și suficient timp pentru a interveni în moduri care influențează comportamentul lor?

Atâta timp cât specialiștii în marketing au încercat să soluționeze problema churn-ului, abordarea tradițională a modelării churn-ului a fost „scorul” clienților. Problema cu notarea churn este că majoritatea modelelor de reținere evaluează clienții cu un scor care depinde de crearea manuală a atributelor agregate într-un depozit de date și de testarea impactului acestora în îmbunătățirea ridicării unui model static de churn. Procesul poate dura câteva luni, de la analiza comportamentului clienților prin implementarea unor tactici de marketing de păstrare. În plus, întrucât agenții de marketing actualizează în mod obișnuit scorul de churn al clienților lunar, semnalele care apar rapid, care indică faptul că un client poate pleca, sunt ratate. Drept urmare, tacticile de retenție de marketing sunt prea târziu.

Amplero, care a anunțat recent integrarea unei noi abordări a modelării comportamentale pentru a-și alimenta personalizarea învățării automate, oferă specialiștilor în marketing un mod mai inteligent de a prevedea și preveni churn.

Ce este învățarea automată?

Învățarea automată este un tip de inteligență artificială (AI) care oferă sistemelor capacitatea de a învăța fără a fi programat în mod explicit. Acest lucru se realizează de obicei prin alimentarea continuă a datelor către și având algoritmi de modificare software pe baza rezultatelor.

Spre deosebire de tehnicile de modelare tradiționale, Amplero monitorizează secvențele comportamentului clientului pe o bază dinamică, descoperind automat acțiunile clienților care sunt semnificative. Aceasta înseamnă că un agent de marketing nu se mai bazează pe un scor lunar unic, care să indice dacă un client riscă să părăsească compania. În schimb, comportamentul dinamic al fiecărui client este analizat în mod continuu, ducând la o retenție de marketing mai oportună.

Beneficiile cheie ale abordării de modelare comportamentală a lui Amplero:

  • Precizie crescută. Modelarea churn a lui Amplero se bazează pe analiza comportamentului clienților în timp, astfel încât să poată detecta atât modificări subtile în comportamentul clienților, cât și să înțeleagă impactul evenimentelor foarte rare. Modelul Amplero este, de asemenea, unic prin faptul că este actualizat continuu, deoarece există date comportamentale noi. Deoarece scorurile churn nu devin niciodată vechi, nu există o scădere a performanței în timp.
  • Predictiv vs. reactiv. Cu Amplero, modelarea churn este orientată spre viitor, având ca rezultat capacitatea de a prevedea churn cu câteva săptămâni înainte. Această abilitate de a face predicții pe perioade mai lungi de timp permite specialiștilor în marketing să atragă clienți care sunt încă angajați, dar care sunt susceptibili de a produce în viitor mesaje și oferte de păstrare înainte de a ajunge la punctul de neîntoarcere și de plecare.
  • Descoperirea automată a semnalelor. Amplero descoperă automat semnale granulare, neevidente, pe baza analizei întregii secvențe comportamentale a unui client în timp. Explorarea continuă a datelor permite detectarea tiparelor personalizate în jurul achizițiilor, consumului și altor semnale de implicare. Dacă există schimbări pe piața concurențială care duc la schimbări în comportamentul clienților, modelul Amplero se va adapta imediat la aceste schimbări, descoperind noi tipare.
  • Identificarea timpurie, când marketingul este încă relevant. Deoarece modelul de churn secvențial al lui Amplero folosește date de intrare foarte granulare, este nevoie de mult mai puțin timp pentru a obține un punctaj cu succes pentru un client, ceea ce înseamnă că modelul lui Amplero poate identifica churnere-urile cu o funcționare mult mai scurtă. Rezultatele modelării înclinației sunt introduse în mod constant în platforma de marketing pentru învățarea automată a lui Amplero, care apoi descoperă și execută acțiunile de marketing de păstrare optime pentru fiecare client și context.

Amplero

Cu Amplero, specialiștii în marketing pot obține o precizie cu 300% mai bună a predicției de churn și un marketing de păstrare cu până la 400% mai bun decât atunci când se utilizează tehnici de modelare tradiționale. Abilitatea de a face predicții mai precise și în timp util pentru clienți face diferența în a putea dezvolta o capacitate durabilă de reducere a churn și de creștere a valorii pe viață a clienților.

Pentru mai multe informații sau pentru a solicita o demonstrație, vă rugăm să vizitați Amplero.

Ce părere ai?

Acest site folosește Akismet pentru a reduce spamul. Aflați cum sunt procesate datele despre comentarii.