Amplero: דרך חכמה יותר להפחית את נטיות הלקוחות

למקד לאנשים

כשמדובר בהפחתת נטיות הלקוחות, ידע הוא כוח, במיוחד אם זה בצורה של תובנה התנהגותית עשירה. כמשווקים אנו עושים הכל כדי להבין כיצד הלקוחות מתנהגים ולמה הם עוזבים, כדי שנוכל למנוע זאת.
אך מה שמשווקים מקבלים לעיתים קרובות הוא הסבר לטלטל ולא חיזוי אמיתי לסיכון לטלטול. אז איך מגיעים מול הבעיה? איך אתה מנבא מי עשוי לעזוב די מספיק ומספיק זמן להתערב בדרכים המשפיעות על התנהגותם?

כל עוד משווקים מנסים לטפל בבעיית הטלטלה, הגישה המסורתית לדוגמנות טלטלות הייתה "ניקוד" לקוחות. הבעיה בניקוד המטמלים היא שרוב דגמי השימור מדרגים את הלקוחות עם ציון שתלוי ביצירה ידנית של מאפיינים מצטברים במחסן נתונים ובדיקת השפעתם בשיפור העלאת מודל הטבלה הסטטי. התהליך יכול להימשך מספר חודשים, מניתוח התנהגות הלקוחות דרך פריסת טקטיקות שיווק שימור. יתר על כן, מכיוון שמשווקים בדרך כלל מעדכנים את ציוני היקף הלקוחות על בסיס חודשי, מתגעגעים לאותות המתעוררים במהירות המעידים על לקוח שעזב. כתוצאה מכך, טקטיקות שיווק שימור מאוחרות מדי.

אמפררו, שהכריזה לאחרונה על שילוב גישה חדשה למודל התנהגותי כדי לתדלק את ההתאמה האישית של למידת מכונה שלה, מספקת למשווקים דרך חכמה יותר לחזות ולמנוע טלטלות.

מהי למידת מכונה?

לימוד מכונה הוא סוג של בינה מלאכותית (AI) המספק למערכות יכולת ללמוד מבלי שתוכנת במפורש. זה נעשה בדרך כלל באמצעות הזנת נתונים ברציפות ושינוי אלגוריתמים של תוכנה על סמך התוצאות.

שלא כמו טכניקות דוגמנות מסורתיות, Amplero עוקבת אחר רצפי התנהגות הלקוחות על בסיס דינמי, ומגלה אוטומטית אילו פעולות של לקוחות הן משמעותיות. המשמעות היא שמשווק כבר לא מסתמך על ציון חודשי יחיד המציין אם לקוח נמצא בסיכון לעזוב את החברה. במקום זאת, מנותחים את ההתנהגות הדינמית של כל לקוח באופן רציף, מה שמוביל לשיווק שימור בזמן יותר.

היתרונות העיקריים של גישת הדוגמנות ההתנהגותית של Amplero:

  • דיוק מוגבר. מודל המטלטלים של אמפלרו מבוסס על ניתוח התנהגות הלקוח לאורך זמן, כך שהוא יכול לזהות שינויים עדינים בהתנהגות הלקוח ולהבין את ההשפעה של אירועים נדירים מאוד. מודל ה- Amplero ייחודי גם בכך שהוא מתעדכן ברציפות מכיוון שיש נתונים התנהגותיים חדשים. מכיוון שציוני ה- churn לעולם אינם מתיישנים, אין ירידה בביצועים לאורך זמן.
  • ניבוי לעומת תגובתי. עם Amplero, דוגמנות הטלטלות צופה קדימה וכתוצאה מכך יכולת לחזות טלטלה מספר שבועות מראש. יכולת זו לחזות פרקי זמן ארוכים יותר מאפשרת למשווקים לעסוק בלקוחות שעדיין עוסקים אך צפויים להיטלטל בעתיד עם הודעות שמירה והצעות לפני שהם מגיעים לנקודת האל-חזור ועוזבים.
  • גילוי אוטומטי של אותות. Amplero מגלה אוטומטית אותות גרגירים ולא ברורים על בסיס ניתוח כל רצף ההתנהגות של הלקוח לאורך זמן. חקירה רציפה של נתונים מאפשרת זיהוי של דפוסים מותאמים אישית סביב רכישות, צריכה ואיתות מעורבות אחרים. אם ישנם שינויים בשוק התחרותי המביאים לשינויים בהתנהגות הלקוחות, מודל Amplero יסתגל מיד לשינויים אלה, ויגלה דפוסים חדשים.
  • זיהוי מוקדם, כאשר השיווק עדיין רלוונטי. מכיוון שמודל ה- churn הרציף של Amplero ממנף נתוני קלט גרגירים ביותר, נדרש זמן רב בהרבה לניקוד לקוח, כלומר המודל של Amplero יכול לזהות מחטבים בעלי כהונה קצרה בהרבה. תוצאות מודל הנטייה מוזנות כל הזמן לפלטפורמת השיווק של למידת מכונה של Amplero ואז מגלה ומבצעת את פעולות השיווק האופטימליות לשימור עבור כל לקוח והקשר.

אמפררו

עם Amplero משווקים יכולים להשיג דיוק ניבוי ניבוי טוב יותר של 300% ושיווק שימור טוב יותר עד 400% מאשר בשימוש בטכניקות דוגמנות מסורתיות. היכולת לחזות לקוחות מדויקים ומתוזמנים יותר עושה את ההבדל ביכולת לפתח יכולת ברת קיימא להפחתת הנטלות ולהעלאת ערך חיי הלקוח.

למידע נוסף או לבקשת הדגמה, בקרו באתר אמפררו.

מה אתה חושב?

אתר זה משתמש Akismet כדי להפחית דואר זבל. למד כיצד הנתונים שלך מעובדים.