Amplero: älykkäämpi tapa vähentää asiakkaiden vaihtumista

kohdistaa ihmisiin

Asiakkaiden vaihtuvuuden vähentämisessä tieto on voimaa, varsinkin jos se on rikkaan käyttäytymiskuvan muodossa. Markkinoijina teemme kaikkemme ymmärtääksemme, miten asiakkaat käyttäytyvät ja miksi he lähtevät, jotta voimme estää sen.
Mutta mitä markkinoijat usein saavat, on pikemminkin selitys kuin todellinen ennuste vaihtumisriskistä. Joten miten pääset ongelman eteen? Kuinka ennustat, kuka voi lähteä riittävän tarkasti ja riittävästi aikaa puuttua tapoihin, jotka vaikuttavat heidän käyttäytymiseensä?

Niin kauan kuin markkinoijat ovat yrittäneet ratkaista siemennesteen ongelmaa, perinteinen lähestymistapa siemenmallinnuksessa on ollut "pisteyttää" asiakkaita. Churn-pisteytyksen ongelma on, että useimmat säilytysmallit arvioivat asiakkaita pisteillä, jotka riippuvat aggregaattimääritteiden manuaalisesta luomisesta tietovarastossa ja niiden vaikutuksen testaamisesta staattisen churn-mallin nousun parantamiseksi. Prosessi voi viedä useita kuukausia asiakkaan käyttäytymisen analysoinnista säilyttämismarkkinoinnin taktiikan käyttöönottoon. Lisäksi, koska markkinoijat päivittävät tyypillisesti asiakkaiden vaihtopisteitä kuukausittain, menetetään nopeasti esiin tulevia signaaleja, jotka viittaavat siihen, että asiakas voi lähteä. Tämän seurauksena markkinoinnin taktiikka on liian myöhäistä.

Amplero, joka ilmoitti äskettäin uuden lähestymistavan integroinnista käyttäytymismallinnukseen koneoppimisen räätälöinnin edistämiseksi, tarjoaa markkinoijille älykkäämmin tavan ennustaa ja ehkäistä vaihtelua.

Mikä on koneoppiminen?

Koneoppiminen on eräänlainen tekoäly (AI), joka tarjoaa järjestelmille mahdollisuuden oppia ilman nimenomaista ohjelmointia. Tämä saavutetaan tyypillisesti syöttämällä jatkuvasti dataa ja saamalla tulosten perusteella ohjelmiston muutosalgoritmit.

Toisin kuin perinteiset sekoitusmallintamistekniikat, Amplero seuraa asiakkaan käyttäytymistä dynaamisesti ja selvittää automaattisesti, mitkä asiakkaan toimet ovat merkityksellisiä. Tämä tarkoittaa sitä, että markkinoija ei ole enää riippuvainen yhdestä kuukausituloksesta, joka osoittaa, onko asiakkaalla riski poistua yrityksestä. Sen sijaan jokaisen asiakkaan dynaamista käyttäytymistä analysoidaan jatkuvasti, mikä johtaa nopeammin markkinointiin.

Ampleron käyttäytymismallinnuksen tärkeimmät edut:

  • Parempi tarkkuus. Ampleron vaihtumismallinnus perustuu asiakkaiden käyttäytymisen analysointiin ajan myötä, jotta se pystyy havaitsemaan sekä pienet muutokset asiakkaiden käyttäytymisessä että ymmärtämään hyvin harvinaisten tapahtumien vaikutukset. Amplero-malli on ainutlaatuinen myös siinä mielessä, että sitä päivitetään jatkuvasti uusien käyttäytymistietojen mukana. Koska vaihtopisteet eivät koskaan vanhene, suorituskyky ei pudota ajan mittaan.
  • Ennakoiva vs. reaktiivinen. Ampleron kanssa kuorimallinnus on tulevaisuuteen suuntautuvaa, mikä johtaa kykyyn ennustaa muutosta useita viikkoja etukäteen. Tämä kyky tehdä ennusteita pidemmällä aikavälillä antaa markkinoijille mahdollisuuden houkutella asiakkaita, jotka ovat edelleen mukana, mutta todennäköisesti jatkossa vaihtelevat tulevaisuudessa säilyttämisviesteillä ja -tarjouksilla ennen kuin he saavuttavat paluun ja poistumisen.
  • Automaattinen signaalien löytäminen. Amplero löytää automaattisesti rakeiset, ei-ilmeiset signaalit, jotka perustuvat asiakkaan koko käyttäytymissekvenssin analysointiin ajan myötä. Jatkuva tietojen etsintä mahdollistaa henkilökohtaisten mallien havaitsemisen ostojen, kulutuksen ja muiden sitoutumissignaalien ympärillä. Jos kilpailumarkkinoilla tapahtuu muutoksia, jotka johtavat muutoksiin asiakkaiden käyttäytymisessä, Amplero-malli sopeutuu välittömästi näihin muutoksiin ja löytää uusia malleja.
  • Varhainen tunnistaminen, kun markkinointi on edelleen merkityksellistä. Koska Ampleron peräkkäinen sekoitusmalli hyödyntää erittäin rakeista syöttötietoa, asiakkaan pisteyttäminen vaatii paljon vähemmän aikaa, mikä tarkoittaa, että Ampleron malli pystyy tunnistamaan paljon lyhyemmän käyttöiän omaavat sytyttimet. Taipumismallinnuksen tuloksia syötetään jatkuvasti Ampleron koneoppimisen markkinointialustalle, joka sitten löytää ja suorittaa optimaaliset markkinointitoiminnot kullekin asiakkaalle ja kontekstille.

Amplero

Ampleron avulla markkinoijat voivat saavuttaa 300% paremman muutoksen ennustustarkkuuden ja jopa 400% paremman retentio markkinoinnin kuin perinteisiä mallintamistekniikoita käytettäessä. Kyky tehdä tarkempia ja oikea-aikaisia ​​asiakasennusteita tekee kaikesta eron siinä, että pystymme kehittämään kestävän kyvyn vähentää vaihtelua ja lisätä asiakkaan elinikäistä arvoa.

Lisätietoja tai demon pyytäminen on osoitteessa Amplero.

Mitä mieltä olet?

Tämä sivusto käyttää Akismetiä roskapostin vähentämiseksi. Lue, miten kommenttitietosi käsitellään.