Amplero: un xeito máis intelixente de reducir a desgraza do cliente

dirixirse ás persoas

Cando se trata de reducir o desabastecemento do cliente, o coñecemento é poderoso, especialmente se está baixo a forma de comprender o comportamento. Como comerciantes facemos todo o posible para comprender como se comportan os clientes e por que marchan, de xeito que poidamos evitalo.
Pero o que adoitan obter os comerciantes é unha explicación de desfeita máis que unha predición real do risco de desfeita. Entón, como se enfronta ao problema? Como predicir quen pode marchar con suficiente precisión e tempo suficiente para intervir de xeito que inflúa no seu comportamento?

Mentres os comerciantes intentaron resolver o problema do churn, o enfoque tradicional para o modelado de churn foi "puntuar" aos clientes. O problema coa puntuación de churn é que a maioría dos modelos de retención cualifican aos clientes cunha puntuación que depende de crear manualmente atributos agregados nun almacén de datos e probar o seu impacto na mellora da elevación dun modelo de churn estático. O proceso pode levar varios meses, desde a análise do comportamento dos clientes a través da implantación de tácticas de marketing de retención. Ademais, dado que os comerciantes normalmente actualizan as puntuacións de desabastecemento dos clientes mensualmente, faltan os sinais emerxentes que indican que un cliente pode marchar. Como resultado, as tácticas de mercadotecnia de retención son demasiado tarde.

Amplero, que anunciou recentemente a integración dun novo enfoque sobre o modelado comportamental para alimentar a súa personalización de aprendizaxe automática, ofrece aos comerciantes un xeito máis intelixente de predicir e previr a alteración.

Que é Machine Learning?

A aprendizaxe automática é un tipo de intelixencia artificial (IA) que proporciona aos sistemas a capacidade de aprender sen programarse explícitamente. Isto normalmente lógrase alimentando continuamente datos e tendo algoritmos de alteración de software en función dos resultados.

A diferenza das técnicas tradicionais de modelado de churn, Amplero monitoriza as secuencias de comportamento do cliente de forma dinámica, descubrindo automaticamente que accións do cliente son significativas. Isto significa que un comerciante xa non depende dunha única puntuación mensual que indique se un cliente corre o risco de abandonar a empresa. Pola contra, o comportamento dinámico de cada cliente analízase de xeito continuo, o que leva a unha comercialización de retención máis oportuna.

Principais beneficios do enfoque de modelización do comportamento de Amplero:

  • Maior precisión. O modelado de rotación de Amplero baséase en analizar o comportamento dos clientes ao longo do tempo para que poida detectar cambios sutís no comportamento dos clientes e comprender o impacto de eventos moi pouco frecuentes. O modelo Amplero tamén é único porque se actualiza continuamente xa que hai novos datos de comportamento. Debido a que as puntuacións de churn nunca quedan obsoletas, non hai descensos no rendemento co paso do tempo.
  • Preditivo vs. reactivo. Con Amplero, a modelaxe de churn está cara ao futuro, o que resulta na capacidade de predicción de churn con varias semanas de antelación. Esta capacidade de facer predicións en prazos máis longos permite que os comerciantes participen en clientes que aínda están comprometidos pero que probablemente desbotarán no futuro con mensaxes de retención e ofertas antes de que cheguen ao punto de non retorno e saída.
  • Descubrimento automatizado de sinais. Amplero descubre automaticamente sinais granulares e non obvios baseados na análise de toda a secuencia de comportamento do cliente ao longo do tempo. A exploración continua de datos permite a detección de patróns personalizados en torno a compras, consumo e outros sinais de compromiso. Se hai cambios no mercado competitivo que provocan cambios no comportamento do cliente, o modelo Amplero adaptarase inmediatamente a estes cambios, descubrindo novos patróns.
  • Identificación temperá, cando o marketing segue sendo relevante. Debido a que o modelo de rotación secuencial de Amplero aproveita datos de entrada moi granulares, requírese moito menos tempo para puntuar con éxito un cliente, o que significa que o modelo de Amplero pode identificar os rotores con duración moito máis curta. Os resultados do modelado de propensión inclúense constantemente na plataforma de mercadotecnia de aprendizaxe automática de Amplero que logo descubre e executa as accións de mercadotecnia de retención óptimas para cada cliente e contexto.

Amplero

Con Amplero, os comerciantes poden acadar un 300% de maior precisión de predición e ata un 400% de mercadotecnia de retención mellor que cando se utilizan as técnicas tradicionais de modelado. Ter a capacidade de facer predicións máis precisas e oportunas dos clientes marca a diferenza en ser capaz de desenvolver unha capacidade sostible para reducir o desgaste e aumentar o valor da vida do cliente.

Para obter máis información ou solicitar unha demostración, visite Amplero.

¿Que pensas?

Este sitio usa Akismet para reducir o spam. Aprende a procesar os teus datos de comentarios.