Amplero: Müştəri zədələnməsini azaltmaq üçün daha asan bir yol

hədəf insanları

Müştəri narahatlığını azaltmağa gəldikdə, bilik xüsusilə zəngin davranış anlayışı şəklindədirsə gücdür. Marketoloq olaraq müştərilərin necə davrandıqlarını və niyə getdiklərini anlamaq üçün əlimizdən gələni edirik ki, bunun qarşısını ala bilək.
Ancaq marketoloqların tez-tez əldə etdikləri, risk riskinin həqiqi bir proqnozundan daha çox bir açıqlama izahıdır. Bəs problemin qarşısına necə çıxırsan? Kimin davranışlarına təsir edəcək şəkildə müdaxilə etmək üçün kifayət qədər dəqiqlik və kifayət qədər vaxt ayıracağını necə proqnozlaşdırırsınız?

Marketoloqlar çörək problemini həll etməyə çalışdıqları müddətdə, çörək modelləşdirməsində ənənəvi yanaşma müştərilərə “qol vurmaq” olub. Çırpma skoru ilə bağlı problem ondan ibarətdir ki, əksər saxlama modelləri müştəriləri bir məlumat anbarında məcmu atributların əl ilə yaradılmasından və statik səs modelinin qaldırılmasının yaxşılaşdırılmasında təsirlərinin sınanmasından asılı olan bir puanla qiymətləndirir. Proses, müştəri davranışını analiz etməkdən tutma marketinqi taktikasını tətbiq etməklə bir neçə ay çəkə bilər. Bundan əlavə, marketoloqlar adətən müştərilərin səsvermə puanlarını aylıq olaraq yenilədiyi üçün müştərinin gedə biləcəyini göstərən sürətlə inkişaf edən siqnallar qaçırılır. Nəticədə, saxlama marketinq taktikaları çox gecdir.

AmpleroBu yaxınlarda maşın öyrənmə fərdiləşdirməsini artırmaq üçün davranış modelləşdirməsinə yeni bir yanaşmanın inteqrasiyasını elan edən, marketoloqlara çaxnaşmanı proqnozlaşdırmaq və qarşısını almaq üçün daha asan bir yol təqdim edir.

Maşın öyrənmə nədir?

Maşın təlimi sistemlərə açıq şəkildə proqramlaşdırılmadan öyrənmə qabiliyyəti verən süni intellekt növüdür. Bu, adətən məlumatların fasiləsiz verilməsi və nəticələrə əsaslanan proqram dəyişikliyi alqoritmlərinə malik olması ilə həyata keçirilir.

Ənənəvi səs modelləşdirmə üsullarından fərqli olaraq, Amplero müştəri davranışlarının ardıcıllığını dinamik bir şəkildə izləyir və hansı müştəri hərəkətlərinin mənalı olduğunu avtomatik olaraq aşkar edir. Bu o deməkdir ki, bir marketoloq artıq bir müştərinin şirkətdən çıxma riskinin olub olmadığını göstərən aylıq bir bala etibar etmir. Bunun əvəzinə, hər bir fərdi müştərinin dinamik davranışı davamlı olaraq təhlil edilir və bu da vaxtında saxlama marketinqinə səbəb olur.

Ampleronun davranış modelləşdirmə yanaşmasının əsas üstünlükləri:

  • Artan dəqiqlik. Amplero-nun tələsik modelləşdirməsi müştərilərin davranışlarındakı həm incə dəyişiklikləri aşkarlaya biləcəyini, həm də çox nadir hallarda baş verən hadisələrin təsirini başa düşə biləcəyi üçün zamanla müştəri davranışını analiz etməyə əsaslanır. Amplero modeli, yeni davranış məlumatları olduğu üçün davamlı olaraq yenilənməsi ilə də unikaldır. Çırpma puanları heç vaxt köhnəlmədiyi üçün, zamanla performansda heç bir azalma olmur.
  • Proqnozlaşdırıcı və reaktiv. Amplero ilə churn modelləşdirmə irəliləyir və nəticədə çürünü bir neçə həftə əvvəldən proqnozlaşdırmaq qabiliyyəti yaranır. Bu daha uzun müddətlər ərzində proqnoz vermək bacarığı marketoloqlara hələ nişanlanan, lakin geri dönmə nöqtəsinə çatmadan ayrılmadan əvvəl saxlama mesajları və təklifləri ilə gələcək müştəriləri cəlb etməyə imkan verir.
  • Siqnalların avtomatlaşdırılmış kəşfi. Amplero, müştərinin zamanla bütün davranış ardıcıllığını təhlil edərək avtomatik olaraq dənəvər, aşkar olmayan siqnalları kəşf edir. Verilərin davamlı araşdırılması alışlar, istehlak və digər nişan siqnalları ətrafında fərdiləşdirilmiş nümunələrin aşkarlanmasına imkan verir. Müştəri davranışında dəyişikliklərlə nəticələnən rəqabət bazarında dəyişikliklər olarsa, Amplero modeli dərhal yeni dəyişikliklər taparaq bu dəyişikliklərə uyğunlaşacaqdır.
  • Erkən müəyyənləşdirməmarketinq hələ də aktual olduqda. Amplero-nun ardıcıl çağırış modeli yüksək dərəcədə daxilolma məlumatlarından istifadə etdiyi üçün müştərini müvəffəqiyyətlə qiymətləndirmək üçün daha az vaxt tələb olunur, yəni Amplero modeli daha qısa müddətə sahib olanları müəyyən edə bilər. Meyl modelləşdirməsinin nəticələri daim Amplero'nun maşın öyrənmə marketinq platformasına daxil edilir, daha sonra hər bir müştəri və kontekst üçün optimal saxlama marketinq fəaliyyətlərini aşkarlayır və həyata keçirir.

Amplero

Amplero marketoloqları ilə ənənəvi modelləşdirmə üsullarından istifadə etdikdən 300% daha yaxşı səs proqnozlaşdırma dəqiqliyi və 400% -ə qədər daha yaxşı saxlama marketinqi əldə edə bilərlər. Müştəri daha dəqiq və vaxtında proqnoz vermək bacarığına sahib olmaq, müştərinin ömür boyu dəyərini artırmaq və sürətləndirmək üçün davamlı bir qabiliyyət inkişaf etdirmək üçün bütün fərqləri yaradır.

Daha çox məlumat və ya demo tələb etmək üçün müraciət edin Amplero.

Siz nə düşünürsünüz?

Bu sayt spam azaldılması üçün Akismet istifadə edir. Yorumunuzun necə işləndiyini öyrənin.