Amplero: pametnejši način za zmanjšanje odziva strank

ciljne ljudi

Ko gre za zmanjšanje odliva strank, je znanje moč, zlasti če je v obliki bogatega vedenjskega vpogleda. Kot prodajalci storimo vse, da razumemo, kako se stranke obnašajo in zakaj odhajajo, da bi lahko to preprečili.
Toda tisto, kar tržniki pogosto dobijo, je razlaga odtoka in ne resnična napoved tveganja odliva. Kako torej priti pred težavo? Kako predvidevate, kdo bo morda odšel z dovolj natančnostjo in dovolj časa, da bo posegel na načine, ki vplivajo na njihovo vedenje?

Odkar tržniki skušajo rešiti problem odtoka, je bil tradicionalni pristop k modeliranju odtoka "ocenjevanje" kupcev. Težava pri točkovanju odtoka je v tem, da večina modelov zadrževanja oceni stranke z oceno, ki je odvisna od ročnega ustvarjanja sestavljenih atributov v podatkovnem skladišču in preizkušanja njihovega vpliva pri izboljšanju dviga statičnega modela odtoka. Postopek lahko traja več mesecev, od analize vedenja kupcev do uvajanja taktike trženja zadrževanja. Poleg tega, ker tržniki običajno mesečno posodabljajo rezultate odkupa strank, se zamudijo hitro nastajajoči signali, ki kažejo, da lahko stranka zapusti. Posledično so taktike zadrževalnega trženja prepozne.

Amplero, ki je pred kratkim napovedal vključitev novega pristopa k vedenjskemu modeliranju, ki spodbuja njegovo personalizacijo strojnega učenja, tržnikom ponuja pametnejši način za napovedovanje in preprečevanje odtoka.

Kaj je strojno učenje?

Strojno učenje je vrsta umetne inteligence (AI), ki sistemom omogoča, da se učijo, ne da bi bili izrecno programirani. To se običajno doseže z nenehnim podajanjem podatkov v programsko opremo in spreminjanjem algoritmov na podlagi rezultatov.

Za razliko od tradicionalnih tehnik modeliranja odtoka, Amplero dinamično spremlja zaporedja vedenja kupcev in samodejno odkrije, katera dejanja kupcev so pomembna. To pomeni, da tržnik ni več odvisen od ene mesečne ocene, ki kaže, ali kupec tvega, da bo zapustil podjetje. Namesto tega se dinamično vedenje vsake posamezne stranke neprestano analizira, kar vodi k pravočasnejšemu trženju zadrževanja.

Ključne prednosti pristopa modeliranja vedenja Amplero:

  • Povečana natančnost. Amplerovo modeliranje odtoka temelji na analizi vedenja kupcev skozi čas, tako da lahko zazna tako subtilne spremembe v vedenju kupcev kot tudi razume vpliv zelo redkih dogodkov. Model Amplero je edinstven tudi s tem, da se nenehno posodablja, saj obstajajo novi vedenjski podatki. Ker rezultati odtoka nikoli ne zastarajo, sčasoma ni padca uspešnosti.
  • Prediktivno v primerjavi z reaktivnim. Z Amplero je modeliranje odtoka usmerjeno v prihodnost, kar ima za posledico možnost napovedovanja odtoka več tednov vnaprej. Ta zmožnost napovedovanja v daljšem časovnem obdobju omogoča tržnikom, da pritegnejo stranke, ki so še vedno zaročene, vendar se bodo v prihodnosti verjetno zmešale s sporočili in ponudbami o zadržanju, preden pridejo do točke, ko se ne vrnejo in odidejo.
  • Avtomatizirano odkrivanje signalov. Amplero samodejno odkrije drobne, ne očitne signale na podlagi analize celotnega vedenjskega zaporedja stranke skozi čas. Neprekinjeno raziskovanje podatkov omogoča zaznavanje personaliziranih vzorcev okoli nakupov, porabe in drugih signalov o angažiranosti. Če pride do sprememb na konkurenčnem trgu, ki povzročijo spremembe v vedenju kupcev, se bo model Amplero takoj prilagodil tem spremembam in odkril nove vzorce.
  • Zgodnja identifikacija, ko je trženje še vedno pomembno. Ker Amplerov model zaporednega odtekanja izkorišča zelo razdrobljene vhodne podatke, je za uspešno ocenjevanje stranke potrebno veliko manj časa, kar pomeni, da lahko Amplerov model prepozna vrtalnike z bistveno krajšim trajanjem. Rezultati modeliranja nagnjenosti se nenehno vnašajo v tržno platformo za strojno učenje družbe Amplero, ki nato odkrije in izvede optimalne marketinške akcije zadrževanja za vsako stranko in kontekst.

Amplero

Z Amplero lahko tržniki dosežejo 300% boljšo natančnost napovedi odtoka in do 400% boljše trženje zadrževanja kot pri uporabi tradicionalnih tehnik modeliranja. Sposobnost natančnejših in pravočasnejših napovedi strank bistveno vpliva na to, da lahko razvijemo trajnostno sposobnost za zmanjšanje odtoka in povečanje življenjske vrednosti kupca.

Če želite več informacij ali zahtevati predstavitev, obiščite Amplero.

Kaj menite?

Ta stran uporablja Akismet za zmanjšanje nezaželene pošte. Preberite, kako se vaš komentar obravnava.