Amplero: Pametniji način za smanjenje odziva kupaca

ciljati ljude

Što se tiče smanjenja odbijanja kupaca, znanje je snaga, posebno ako je u obliku bogatog uvida u ponašanje. Kao trgovci činimo sve što možemo kako bismo razumjeli kako se kupci ponašaju i zašto odlaze, kako bismo to mogli spriječiti.
Ali ono što trgovci često dobiju je objašnjenje odliva, a ne istinsko predviđanje rizika od odbijanja. Pa kako doći pred problem? Kako predviđate tko može otići s dovoljno tačnosti i dovoljno vremena da intervenira na načine koji utječu na njihovo ponašanje?

Sve dok trgovci pokušavaju riješiti problem odljeva, tradicionalni pristup modeliranju odljeva bio je „ocjenjivanje“ kupaca. Problem s bodovnim odbijanjem je taj što većina modela zadržavanja ocjenjuje kupce ocjenom koja ovisi o ručnom stvaranju skupnih atributa u skladištu podataka i testiranju njihovog utjecaja na poboljšanje učinka statičkog odbojnog modela. Proces može potrajati nekoliko mjeseci, od analize ponašanja kupaca do primjene marketinške taktike zadržavanja. Štaviše, budući da trgovci obično ažuriraju rezultate odbijanja kupaca na mjesečnoj osnovi, propuštaju se brzo rastući signali koji ukazuju na to da kupac može otići. Kao rezultat, taktika zadržavanja marketinga je prekasna.

Amplero, koja je nedavno najavila integraciju novog pristupa modeliranju ponašanja kako bi podstakla personalizaciju mašinskog učenja, pruža marketinškim stručnjacima pametniji način za predviđanje i sprečavanje odliva.

Šta je mašinsko učenje?

Mašinsko učenje je vrsta umjetne inteligencije (AI) koja pruža sistemima mogućnost učenja bez izričitog programiranja. To se obično postiže kontinuiranim unošenjem podataka i softverskim izmjenama algoritama zasnovanih na rezultatima.

Za razliku od tradicionalnih tehnika modeliranja odljeva, Amplero dinamički prati sekvence ponašanja kupaca, automatski otkrivajući koje su radnje kupca značajne. To znači da se prodavač više ne oslanja na jedan mjesečni rezultat koji pokazuje da li je kupac u opasnosti da napusti kompaniju. Umjesto toga, dinamičko ponašanje svakog pojedinog kupca kontinuirano se analizira, što dovodi do pravovremenog marketinga zadržavanja.

Ključne prednosti Amplerovog pristupa modeliranju ponašanja:

  • Povećana tačnost. Amplerovo modeliranje odbacivanja temelji se na analizi ponašanja kupaca s vremenom, tako da može otkriti i suptilne promjene u ponašanju kupaca, te razumjeti utjecaj vrlo rijetkih događaja. Amplero model je jedinstven i po tome što se kontinuirano ažurira jer postoje novi podaci o ponašanju. Budući da rezultati odbijanja nikad ne zastarevaju, vremenom nema pada u performansama.
  • Prediktivno u odnosu na reaktivno. Uz Amplero modeliranje odljeva gleda prema naprijed, što rezultira sposobnošću predviđanja odljeva nekoliko tjedana unaprijed. Ova sposobnost predviđanja u dužim vremenskim okvirima omogućava marketinškim stručnjacima da angažiraju kupce koji su još uvijek angažirani, ali će ih u budućnosti vjerojatno pojaviti poruke o zadržavanju prije nego što stignu do točke bez povratka i odlaska.
  • Automatizirano otkrivanje signala. Amplero automatski otkriva zrnaste, ne očigledne signale na osnovu analize čitavog niza ponašanja kupca tokom vremena. Kontinuirano istraživanje podataka omogućava otkrivanje personaliziranih obrazaca oko kupovine, potrošnje i drugih signala angažmana. Ako postoje promjene na konkurentnom tržištu koje rezultiraju promjenama u ponašanju kupaca, Amplero model će se odmah prilagoditi tim promjenama, otkrivajući nove obrasce.
  • Rano utvrđivanje, kada je marketing još uvijek relevantan. Budući da Amplerov model sekvencijalnog odljeva koristi visoko granulirane ulazne podatke, potrebno je mnogo manje vremena da se uspješno ocijeni kupac, što znači da Amplerov model može identificirati odljevnike sa mnogo kraćim stažom. Rezultati modeliranja sklonosti neprestano se unose u Amplerovu marketinšku platformu za mašinsko učenje koja zatim otkriva i izvršava optimalne marketinške akcije zadržavanja za svakog kupca i kontekst.

Amplero

Uz Amplero trgovci mogu postići 300% bolju preciznost predviđanja odliva i do 400% bolji marketing zadržavanja nego kada koriste tradicionalne tehnike modeliranja. Sposobnost davanja preciznijih i pravovremenijih predviđanja kupaca čini svu razliku u mogućnosti razvijanja održive sposobnosti za smanjenje odliva i povećanje životne vrijednosti kupaca.

Za više informacija ili da biste zatražili demonstraciju, posjetite Amplero.

Šta ti misliš?

Ova stranica koristi Akismet kako bi smanjila neželjenu poštu. Saznajte kako se podaci vašeg komentara obrađuju.