Amplero: более разумный способ сократить отток клиентов

целевые люди

Когда дело доходит до сокращения оттока клиентов, знания - это сила, особенно если они представлены в форме обширного поведенческого анализа. Как маркетологи, мы делаем все возможное, чтобы понять, как ведут себя клиенты и почему они уходят, чтобы мы могли предотвратить это.
Но маркетологи часто получают объяснение оттока, а не истинное предсказание риска оттока. Так как же решить проблему? Как предсказать, кто может уйти, с достаточной точностью и достаточным временем, чтобы вмешаться и повлиять на их поведение?

До тех пор, пока маркетологи пытались решить проблему оттока, традиционный подход к моделированию оттока заключался в «оценке» клиентов. Проблема с оценкой оттока заключается в том, что большинство моделей удержания присваивают клиентам оценку, которая зависит от ручного создания агрегированных атрибутов в хранилище данных и тестирования их влияния на улучшение подъема статической модели оттока. Этот процесс может занять несколько месяцев, от анализа поведения клиентов до внедрения маркетинговых тактик удержания. Кроме того, поскольку маркетологи обычно обновляют показатели оттока клиентов на ежемесячной основе, быстро появляющиеся сигналы, указывающие на то, что клиент может уйти, упускаются. В результате использовать маркетинговую тактику удержания уже слишком поздно.

Амплеро, которая недавно объявила об интеграции нового подхода к поведенческому моделированию для повышения персонализации машинного обучения, предоставляет маркетологам более разумный способ прогнозирования и предотвращения оттока.

Что такое машинное обучение?

Машинное обучение - это тип искусственного интеллекта (ИИ), который дает системам возможность учиться без явного программирования. Обычно это достигается путем непрерывной подачи данных и программных алгоритмов изменения на основе результатов.

В отличие от традиционных методов моделирования оттока, Amplero отслеживает последовательность поведения клиентов на динамической основе, автоматически обнаруживая, какие действия клиентов значимы. Это означает, что маркетолог больше не полагается на единый ежемесячный балл, указывающий, рискует ли клиент покинуть компанию. Вместо этого динамическое поведение каждого отдельного клиента анализируется на постоянной основе, что приводит к более своевременному маркетингу удержания.

Ключевые преимущества подхода к поведенческому моделированию Amplero:

  • Повышенная точность. Моделирование оттока клиентов Amplero основано на анализе поведения клиентов с течением времени, поэтому оно может обнаруживать как незначительные изменения в поведении клиентов, так и понимать влияние очень редких событий. Модель Amplero также уникальна тем, что она постоянно обновляется по мере поступления новых поведенческих данных. Поскольку показатели оттока никогда не устаревают, производительность не падает со временем.
  • Прогнозирующий против реактивного. В Amplero моделирование оттока является перспективным, что дает возможность прогнозировать отток на несколько недель вперед. Эта способность делать прогнозы на более длительные периоды времени позволяет маркетологам привлекать клиентов, которые по-прежнему вовлечены, но, скорее всего, уйдут в будущем, с помощью сообщений и предложений удержания, прежде чем они достигнут точки невозврата и уйдут.
  • Автоматическое обнаружение сигналов. Amplero автоматически обнаруживает детализированные, неочевидные сигналы на основе анализа всей последовательности поведения клиента с течением времени. Непрерывное исследование данных позволяет обнаруживать персонализированные модели покупок, потребления и других сигналов взаимодействия. Если на конкурентном рынке происходят изменения, которые приводят к изменениям в поведении клиентов, модель Amplero немедленно адаптируется к этим изменениям, обнаруживая новые закономерности.
  • Ранняя идентификация, когда маркетинг еще актуален. Поскольку в модели последовательного оттока клиентов Amplero используются высокодетализированные входные данные, для успешной оценки клиента требуется гораздо меньше времени, а это означает, что модель Amplero может определять отток клиентов с гораздо более коротким сроком полномочий. Результаты моделирования склонности постоянно вводятся в маркетинговую платформу машинного обучения Amplero, которая затем обнаруживает и выполняет оптимальные маркетинговые действия по удержанию клиентов для каждого клиента и контекста.

Амплеро

С Amplero маркетологи могут добиться на 300% большей точности прогнозирования оттока и до 400% лучшего маркетинга удержания, чем при использовании традиционных методов моделирования. Возможность делать более точные и своевременные прогнозы для клиентов имеет решающее значение для создания устойчивых возможностей для сокращения оттока клиентов и повышения их ценности в течение всего срока службы.

Для получения дополнительной информации или запроса демонстрации посетите Амплеро.

Как вы думаете?

Этот сайт использует Akismet для уменьшения количества спама. Узнайте, как обрабатываются ваши данные комментариев.