Amplero: Chytřejší způsob, jak snížit churn zákazníků

cílit na lidi

Pokud jde o snižování fluktuace zákazníků, znalosti mají sílu, zejména pokud mají podobu bohatého pochopení chování. Jako obchodníci děláme vše, co je v našich silách, abychom pochopili, jak se zákazníci chovají a proč odcházejí, abychom tomu mohli zabránit.
Ale to, co obchodníci často dostanou, je spíše vysvětlení churn než skutečná předpověď rizika churn. Jak se tedy dostat před problém? Jak předvídáte, kdo může odejít s dostatečnou přesností a dostatečným časem, aby zasáhl způsoby, které ovlivňují jeho chování?

Dokud se obchodníci snaží řešit problém churn, tradičním přístupem k modelování churn je „bodování“ zákazníků. Problém s hodnocením churn je, že většina retenčních modelů hodnotí zákazníky skóre, které závisí na ručním vytváření agregačních atributů v datovém skladu a testování jejich dopadu při zlepšování nárůstu statického modelu churn. Proces může trvat několik měsíců, od analýzy chování zákazníků přes nasazení taktiky retenčního marketingu. Kromě toho, protože obchodníci obvykle každý měsíc aktualizují skóre churn zákazníků, rychle se objevující signály, které naznačují, že zákazník může odejít, chybí. Ve výsledku je taktika retenčního marketingu příliš pozdě.

Amplero, která nedávno oznámila integraci nového přístupu k modelování chování, aby podpořila přizpůsobení svého strojového učení, poskytuje obchodníkům chytřejší způsob předvídání a prevence churn.

Co je strojové učení?

Strojové učení je typ umělé inteligence (AI), který poskytuje systémům schopnost učit se bez výslovného programování. Toho se obvykle dosahuje nepřetržitým podáváním dat a softwarovými alternačními algoritmy na základě výsledků.

Na rozdíl od tradičních technik modelování churn Amplero monitoruje sekvence chování zákazníků na dynamickém základě a automaticky zjišťuje, které akce zákazníků mají smysl. To znamená, že obchodník již není závislý na jediném měsíčním skóre, které ukazuje, zda je zákazník vystaven riziku odchodu ze společnosti. Místo toho je neustále analyzováno dynamické chování každého jednotlivého zákazníka, což vede k včasnějšímu retenčnímu marketingu.

Klíčové výhody přístupu modelu chování založeného na Ampleru:

  • Zvýšená přesnost. Modelování odlivu společnosti Amplero je založeno na analýze chování zákazníků v průběhu času, aby bylo možné detekovat jemné změny v chování zákazníků a porozumět dopadu velmi řídkých událostí. Model Amplero je také jedinečný v tom, že se neustále aktualizuje, protože existují nová data o chování. Vzhledem k tomu, že výsledky churn nikdy nezmizí, v průběhu času nedochází k poklesu výkonu.
  • Prediktivní vs. reaktivní. S Amplero je modelování churn předvídavé, což má za následek schopnost předpovídat churn několik týdnů předem. Tato schopnost vytvářet předpovědi v delších časových rámcích umožňuje obchodníkům zapojit zákazníky, kteří jsou stále zapojeni, ale je pravděpodobné, že v budoucnu budou chrlit s retenčními zprávami a nabídkami, než dosáhnou bodu, kdy není návratu a odchodu.
  • Automatické zjišťování signálů. Amplero automaticky objevuje granulované, nepostřehnutelné signály na základě analýzy celé sekvence chování zákazníka v průběhu času. Kontinuální průzkum dat umožňuje detekci personalizovaných vzorců kolem nákupů, spotřeby a dalších signálů zapojení. Pokud dojde ke změnám na konkurenčním trhu, které vedou ke změnám v chování zákazníků, model Amplero se těmto změnám okamžitě přizpůsobí a objeví nové vzorce.
  • Včasná identifikace, kdy je marketing stále relevantní. Vzhledem k tomu, že model sekvenční churn Amplero využívá vysoce granulární vstupní data, je k úspěšnému skórování zákazníka zapotřebí mnohem méně času, což znamená, že model Amplero dokáže identifikovat churners s mnohem kratší dobou působení. Výsledky modelování sklonu se neustále dostávají do marketingové platformy strojového učení společnosti Amplero, která poté objevuje a provádí optimální retenční marketingové akce pro každého zákazníka a kontext.

Amplero

Díky Amplero mohou obchodníci dosáhnout o 300% lepší přesnosti předpovědi churn a až o 400% lepšího retenčního marketingu než při použití tradičních technik modelování. Schopnost provádět přesnější a včasnější předpovědi zákazníků má zásadní význam v tom, že je možné vyvinout udržitelnou kapacitu pro snižování churn a zvyšování celoživotní hodnoty zákazníka.

Další informace nebo žádost o ukázku naleznete na stránce Amplero.

Co si myslíte?

Tyto stránky používají Akismet k omezení spamu. Zjistěte, jak jsou vaše údaje komentářů zpracovávány.