Amplero: Një mënyrë më e mençur për të zvogëluar rrënimin e klientit

njerëzit e synuar

Kur bëhet fjalë për zvogëlimin e ngërçit të klientit, njohuria është fuqi veçanërisht nëse është në formën e depërtimit të pasur të sjelljes. Si tregtarë, ne bëjmë gjithçka që mundemi për të kuptuar se si sillen klientët dhe pse largohen, në mënyrë që të mund ta parandalojmë atë.
Por ajo që marrin shpesh tregtarët është një shpjegim i ndryshimit në vend se një parashikim i vërtetë i rrezikut të ndryshimit. Atëherë, si i dilni përpara problemit? Si e parashikoni kush mund të largohet me saktësi të mjaftueshme dhe kohë të mjaftueshme për të ndërhyrë në mënyra që ndikojnë në sjelljen e tyre?

Për sa kohë që tregtarët janë përpjekur të adresojnë problemin e rrënojave, qasja tradicionale për modelimin e rrotave ka qenë "vlerësimi" i klientëve. Problemi me pikëzimin e ndryshimeve është se shumica e modeleve të mbajtjes vlerësojnë klientët me një rezultat që varet nga krijimi manual i atributeve agregate në një depo të të dhënave dhe testimi i ndikimit të tyre në përmirësimin e ngritjes së një modeli statik të ndryshimit. Procesi mund të zgjasë disa muaj, nga analizimi i sjelljes së klientit përmes vendosjes së taktikave të marketingut të mbajtjes. Për më tepër, meqenëse tregtarët zakonisht azhurnojnë rezultatet e ndryshimeve të klientëve në baza mujore, sinjalet që dalin me shpejtësi që tregojnë se një klient mund të largohet humbasin. Si rezultat, taktikat e marketingut të mbajtjes janë shumë vonë.

Amplero, e cila kohët e fundit njoftoi integrimin e një qasje të re në modelimin e sjelljes për të nxitur personalizimin e saj të të mësuarit në makinë, u siguron tregtarëve një mënyrë më të zgjuar për të parashikuar dhe parandaluar tronditjen.

Isfarë është mësimi i makinerisë?

Të mësuarit në makinë është një lloj i inteligjencës artificiale (AI) që siguron sistemet me aftësinë për të mësuar pa u programuar në mënyrë të qartë. Kjo zakonisht realizohet përmes dhënies së vazhdueshme të të dhënave dhe algoritmeve të ndryshimit të softuerit bazuar në rezultatet.

Ndryshe nga teknikat tradicionale të modelimit të rrotave, Amplero monitoron sekuencat e sjelljes së klientit mbi një bazë dinamike, duke zbuluar automatikisht se cilat veprime të konsumatorëve janë kuptimplota. Kjo do të thotë që një tregtar nuk varet më nga një rezultat i vetëm, mujor që tregon nëse një klient rrezikon të largohet nga kompania. Në vend të kësaj, sjellja dinamike e secilit klient individual analizohet në mënyrë të vazhdueshme, duke çuar në një marketing më të mbajtur në kohë.

Përfitimet kryesore të qasjes së modelimit të sjelljes së Amplero-s:

  • Rritja e saktësisë. Modelimi i modelit të Amplero bazohet në analizimin e sjelljes së klientit me kalimin e kohës në mënyrë që të mund të zbulojë të dy ndryshimet delikate në sjelljen e klientit dhe të kuptojë ndikimin e ngjarjeve shumë të rralla. Modeli Amplero është gjithashtu unik në atë që azhurnohet vazhdimisht pasi ka të dhëna të reja të sjelljes. Për shkak se rezultatet e rrënojave kurrë nuk bajatosen, nuk ka rënie në performancë me kalimin e kohës.
  • Parashikuese vs reaktive. Me Amplero, modelimi i rrënojave po shikon përpara duke rezultuar në aftësinë për të parashikuar zhurmën disa javë më parë. Kjo aftësi për të bërë parashikime gjatë afateve më të gjata lejon tregtarët të angazhojnë klientë që janë ende të angazhuar, por ka të ngjarë të tronditen në të ardhmen me mesazhe dhe oferta për mbajtjen përpara se të arrijnë pikën pa kthim dhe të largohen.
  • Zbulimi i automatizuar i sinjaleve. Amplero zbulon automatikisht sinjale të grimcuara, jo të dukshme bazuar në analizimin e të gjithë sekuencës së sjelljes së një klienti me kalimin e kohës. Eksplorimi i vazhdueshëm i të dhënave lejon zbulimin e modeleve të personalizuara rreth blerjeve, konsumit dhe sinjaleve të tjera të angazhimit. Nëse ka ndryshime në tregun konkurrues që rezultojnë në ndryshime në sjelljen e klientit, modeli Amplero menjëherë do të përshtatet me këto ndryshime, duke zbuluar modele të reja.
  • Identifikimi i hershëm, kur marketingu është akoma i rëndësishëm. Për shkak se modeli rendor i rrumbullakët i Amplero-s shfrytëzon të dhëna shumë grimcuar të hyrjes, kërkohet shumë më pak kohë për të shënuar me sukses një klient, që do të thotë se modeli i Amplero-s mund të identifikojë rrëmbyesit me një qëndrim shumë më të shkurtër. Rezultatet e modelimit të prirjes ushqehen vazhdimisht në platformën e marketingut të mësimit të makinës në Amplero, e cila më pas zbulon dhe ekzekuton veprimet optimale të marketingut të mbajtjes për çdo klient dhe kontekst.

Amplero

Me tregtarët e Amplero mund të arrijnë 300% saktësi më të mirë të parashikimit të ndryshimeve dhe deri në 400% marketing më të mirë të mbajtjes sesa kur përdorni teknika tradicionale të modelimit. Të kesh aftësinë për të bërë parashikime më të sakta dhe me kohë të klientit bën të gjithë ndryshimin në të qenit në gjendje të zhvillosh një aftësi të qëndrueshme për zvogëlimin e ndryshimeve dhe rritjen e vlerës së jetës së klientit.

Për më shumë informacion ose për të kërkuar një demo, ju lutemi vizitoni Amplero.

Çfarë mendoni ju?

Kjo faqe përdor Akismet për të reduktuar spamin. Mësoni se si përpunohet komenti juaj.