Amplero: Isang Mas Matalinong Paraan upang Bawasan ang Customer Churn

target na tao

Pagdating sa pagbawas ng churn ng customer, ang kaalaman ay kapangyarihan lalo na kung ito ay nasa anyo ng mayamang pananaw sa pag-uugali. Bilang mga marketer ginagawa namin ang lahat upang maunawaan kung paano kumilos ang mga customer at kung bakit sila umalis, upang mapigilan namin ito.
Ngunit ang madalas na nakukuha ng mga marketer ay isang paliwanag na churn sa halip na isang totoong hula ng churn risk. Kaya paano ka makukuha sa harap ng problema? Paano mo mahuhulaan kung sino ang maaaring umalis na may sapat na kawastuhan at sapat na oras upang makagambala sa mga paraan na nakakaimpluwensya sa kanilang pag-uugali?

Hangga't sinusubukan ng mga marketer na tugunan ang problema ng churn, ang tradisyunal na diskarte sa churn modeling ay upang "puntos" ang mga customer. Ang problema sa pagmamarka ng churn ay ang karamihan sa mga modelo ng pagpapanatili na-rate ang mga customer sa isang marka na nakasalalay sa manu-manong paglikha ng pinagsama-samang mga katangian sa isang warehouse ng data at pagsubok sa kanilang epekto sa pagpapabuti ng pag-angat ng isang static na churn model. Ang proseso ay maaaring tumagal ng ilang buwan, mula sa pag-aaral ng pag-uugali ng customer sa pamamagitan ng pag-deploy ng mga taktika sa pagpapanatili ng pagpapanatili. Bukod dito, dahil karaniwang ina-update ng mga marketer ang mga marka ng churn ng customer sa isang buwanang batayan, mabilis na umuusbong na mga senyas na nagpapahiwatig na maaaring umalis ang isang customer ay napalampas. Bilang isang resulta, ang mga taktika sa pagpapanatili ng marketing ay huli na.

Amplero, na kamakailan-lamang na inihayag ang pagsasama ng isang bagong diskarte sa pag-uugali sa pag-uugali upang mapalakas ang pag-personalize ng pag-aaral ng makina, nagbibigay sa mga marketer ng isang mas matalinong paraan upang mahulaan at maiwasan ang churn.

Ano ang Learning ng Machine?

Ang pag-aaral ng makina ay isang uri ng artipisyal na katalinuhan (AI) na nagbibigay ng mga system ng kakayahang matuto nang hindi malinaw na nai-program. Karaniwan itong nagagawa sa pamamagitan ng patuloy na pagpapakain ng data sa at pagkakaroon ng software na nagbago ng mga algorithm batay sa mga resulta.

Hindi tulad ng tradisyunal na mga diskarte sa pagmomolde na churn, sinusubaybayan ng Amplero ang mga pagkakasunud-sunod ng pag-uugali ng customer sa isang pabago-bagong batayan, awtomatikong natuklasan kung aling mga pagkilos ng customer ang makabuluhan. Nangangahulugan ito na ang isang nagmemerkado ay hindi na umaasa sa isang solong buwanang iskor na nagpapahiwatig kung ang isang customer ay nasa peligro na umalis sa kumpanya. Sa halip, ang dinamiko na pag-uugali ng bawat indibidwal na customer ay sinusuri sa isang tuloy-tuloy na batayan, na humahantong sa mas napapanahong marketing ng pagpapanatili.

Mga pangunahing benepisyo ng diskarte sa pag-uugali ng pag-uugali ng Amplero:

  • Tumaas na kawastuhan. Ang pagmomodelo ng amplero ay batay sa pag-aaral ng pag-uugali ng customer sa paglipas ng panahon upang makita nito ang parehong banayad na mga pagbabago sa pag-uugali ng customer, at maunawaan ang epekto ng napaka-madalas na mga kaganapan. Ang modelo ng Amplero ay natatangi din sa patuloy na pag-update na ito dahil mayroong bagong data sa pag-uugali. Dahil ang mga marka ng churn ay hindi kailanman naging lipas, walang drop-off sa pagganap sa paglipas ng panahon.
  • Mahuhulaan kumpara sa reaktibo. Sa Amplero, ang churn modeling ay inaabangan ang panahon na nagreresulta sa kakayahang hulaan ang churn ng ilang linggo nang maaga. Ang kakayahang gumawa ng mga hula sa mas matagal na mga timeframe ay nagbibigay-daan sa mga marketer na makisali sa mga customer na nakikibahagi pa ngunit malamang na maghinay sa hinaharap na may mga mensahe sa pagpapanatili at alok bago nila maabot ang puntong hindi bumalik at umalis.
  • Awtomatikong pagtuklas ng mga signal. Awtomatikong natuklasan ng Amplero ang mga butil, hindi halatang signal batay sa pag-aaral ng buong pagkakasunud-sunod ng pag-uugali ng isang customer sa paglipas ng panahon. Pinapayagan ng patuloy na paggalugad ng data para sa pagtuklas ng mga isinapersonal na mga pattern sa paligid ng mga pagbili, pagkonsumo, at iba pang mga signal ng pakikipag-ugnayan. Kung may mga pagbabago sa mapagkumpitensyang merkado na nagreresulta sa mga pagbabago sa pag-uugali ng customer, agad na umaangkop ang modelo ng Amplero sa mga pagbabagong ito, na natuklasan ang mga bagong pattern.
  • Maagang Pagkakakilanlan, kapag may kaugnayan pa rin ang marketing. Dahil ang sunud-sunod na modelo ng churn ng Amplero ay gumagamit ng mataas na butil na data ng pag-input, mas kaunting oras ang kinakailangan upang matagumpay na ma-iskor ang isang customer, nangangahulugan na ang modelo ng Amplero ay maaaring makilala ang mga churner na may mas maikling panunungkulan. Ang mga resulta ng pagmomodelo ng hilig ay patuloy na pinakain sa platform ng marketing ng pag-aaral ng machine ng Amplero na pagkatapos ay natuklasan at naisagawa ang pinakamainam na mga pagkilos sa pagmemerkado ng pagpapanatili para sa bawat customer at konteksto.

Amplero

Sa mga marketer ng Amplero ay maaaring makamit ang 300% na mas mahusay na churn prediksiyon ng katumpakan at hanggang sa 400% na mas mahusay na pagpapanatili ng marketing kaysa kapag gumagamit ng tradisyonal na mga diskarte sa pagmomodelo. Ang pagkakaroon ng kakayahang gumawa ng mas tumpak at napapanahong mga hula ng customer ay gumagawa ng lahat ng pagkakaiba sa kakayahang makabuo ng isang napapanatiling kakayahan para sa pagbawas ng churn at pagpapalakas ng halaga ng habambuhay ng customer.

Para sa karagdagang impormasyon o upang humiling ng isang demo, mangyaring bisitahin ang Amplero.

Ano sa tingin ninyo?

Ang site na ito ay gumagamit ng Akismet upang mabawasan ang spam. Alamin kung paano naproseso ang data ng iyong komento.