Amplero: En smartere måte å redusere kundens churn på

målrette folk

Når det gjelder å redusere kundeavvik, er kunnskap makt, spesielt hvis det er i form av rik atferdsmessig innsikt. Som markedsførere gjør vi alt vi kan for å forstå hvordan kundene oppfører seg og hvorfor de forlater, slik at vi kan forhindre det.
Men hva markedsførere ofte får, er en forklaring på churn snarere enn en sann prediksjon av churn-risiko. Så hvordan kommer du foran problemet? Hvordan forutsier du hvem som kan dra med tilstrekkelig nøyaktighet og tilstrekkelig tid til å gripe inn på måter som påvirker deres oppførsel?

Så lenge markedsførere har prøvd å løse problemet med churn, har den tradisjonelle tilnærmingen til churn-modellering vært å "score" kunder. Problemet med churn-scoring er at de fleste retensjonsmodeller vurderer kunder med en score som er avhengig av å manuelt lage samlede attributter i et datalager og teste deres innvirkning på å forbedre løftet til en statisk churn-modell. Prosessen kan ta flere måneder, fra å analysere kundeadferd gjennom distribusjon av oppbevaringstaktikk. Videre, siden markedsførere vanligvis oppdaterer antall kundeslag på månedlig basis, blir raskt fremkomne signaler som indikerer at en kunde kan gå, savnet. Som et resultat er retensjonsmarkedsføringstaktikk for sent.

Amplero, som nylig kunngjorde integrasjonen av en ny tilnærming til atferdsmodellering for å gi drivstoff til maskinlæringstilpasning, gir markedsførere en smartere måte å forutsi og forhindre sving.

Hva er maskinlæring?

Maskinlæring er en type kunstig intelligens (AI) som gir systemer muligheten til å lære uten å være eksplisitt programmert. Dette oppnås vanligvis ved kontinuerlig å mate data til og ha programvareendringsalgoritmer basert på resultatene.

I motsetning til tradisjonelle modeller for churn-modellering, overvåker Amplero sekvenser av kundeatferd på en dynamisk basis, og oppdager automatisk hvilke kundhandlinger som er meningsfylte. Dette betyr at en markedsfører ikke lenger er avhengig av en enkelt, månedlig score som indikerer om en kunde risikerer å forlate selskapet. I stedet analyseres den dynamiske oppførselen til hver enkelt kunde kontinuerlig, noe som fører til mer rettidig markedsføring av oppbevaring.

Viktige fordeler med Ampleros atferdsmodelleringsmetode:

  • Økt nøyaktighet. Ampleros churn-modellering er basert på å analysere kundeatferd over tid, slik at den kan oppdage både subtile endringer i kundeatferd, og forstå virkningen av svært sjeldne hendelser. Amplero-modellen er også unik ved at den oppdateres kontinuerlig ettersom det er nye atferdsdata. Fordi churn-score aldri blir foreldede, er det ikke noe fall i ytelsen over tid.
  • Forutsigende vs. reaktiv. Med Amplero ser churn-modellering fremover, noe som resulterer i muligheten til å forutsi churn flere uker i forveien. Denne evnen til å komme med spådommer over lengre tidsrammer gjør det mulig for markedsførere å engasjere kunder som fremdeles er engasjerte, men sannsynligvis vil kjempe i fremtiden med oppbevaringsmeldinger og tilbud før de når punktet uten retur og reise.
  • Automatisert funn av signaler. Amplero oppdager automatisk granulære, ikke-åpenbare signaler basert på å analysere hele kundens atferdssekvens over tid. Kontinuerlig utforskning av data gjør det mulig å oppdage personlige mønstre rundt kjøp, forbruk og andre engasjementsignaler. Hvis det er endringer i konkurransemarkedet som resulterer i endringer i kundeatferd, vil Amplero-modellen umiddelbart tilpasse seg disse endringene og oppdage nye mønstre.
  • Tidlig identifisering, når markedsføring fremdeles er relevant. Fordi Ampleros sekvensielle churn-modell utnytter svært detaljerte inngangsdata, kreves det langt mindre tid for å lykkes med å score en kunde, noe som betyr at Ampleros modell kan identifisere churners med mye kortere ansettelse. Resultatene av tilbøyelighetsmodelleringen blir kontinuerlig matet inn i Ampleros maskinlæringsmarkedsføringsplattform som deretter oppdager og utfører de optimale oppbevaringsmarkedsføringshandlingene for hver kunde og kontekst.

Amplero

Med Amplero kan markedsførere oppnå 300% bedre presisjonsnøyaktighet for churn og opptil 400% bedre retensjonsmarkedsføring enn ved bruk av tradisjonelle modelleringsteknikker. Å ha evnen til å gjøre mer nøyaktige og rettidige kundeprognoser gjør hele forskjellen i å kunne utvikle en bærekraftig evne til å redusere churn og øke kundens levetid.

For mer informasjon eller for å be om en demo, besøk Amplero.

Hva tror du?

Dette nettstedet bruker Akismet for å redusere spam. Lær hvordan kommentaren din behandles.