Amplero: pametniji način za smanjenje odziva kupaca

ciljati ljude

Što se tiče smanjenja odbijanja kupaca, znanje je snaga, posebno ako je u obliku bogatog uvida u ponašanje. Kao trgovci činimo sve kako bismo shvatili kako se kupci ponašaju i zašto odlaze, kako bismo to mogli spriječiti.
No ono što trgovci često dobivaju je objašnjenje odbijanja, a ne istinsko predviđanje rizika odbijanja. Pa kako doći pred problem? Kako predviđate tko može otići s dovoljno točnosti i dovoljno vremena da intervenira na načine koji utječu na njihovo ponašanje?

Sve dok trgovci pokušavaju riješiti problem odljeva, tradicionalni pristup modeliranju odljeva bio je "ocjenjivanje" kupaca. Problem s ocjenom odbitka je taj što većina modela zadržavanja ocjenjuje kupce ocjenom koja ovisi o ručnom stvaranju skupnih atributa u skladištu podataka i testiranju njihovog utjecaja na poboljšanje učinka statičkog modela odljeva. Proces može potrajati nekoliko mjeseci, od analize ponašanja kupaca do primjene marketinške taktike zadržavanja. Nadalje, budući da trgovci obično mjesečno ažuriraju rezultate odbijanja kupaca, propuštaju se brzorastući signali koji ukazuju na to da kupac može napustiti. Kao rezultat, taktike marketinga zadržavanja prekasno su.

Amplero, koja je nedavno najavila integraciju novog pristupa modeliranju ponašanja kako bi se potaknula njegova personalizacija strojnog učenja, pruža marketinškim stručnjacima pametniji način predviđanja i sprečavanja odbijanja.

Što je strojno učenje?

Strojno učenje vrsta je umjetne inteligencije (AI) koja pruža sustavima mogućnost učenja bez izričitog programiranja. To se obično postiže kontinuiranim unosom podataka i softverskim izmjenama algoritama na temelju rezultata.

Za razliku od tradicionalnih tehnika modeliranja odljeva, Amplero dinamički prati sekvence ponašanja kupaca, automatski otkrivajući koje su korisničke radnje značajne. To znači da se prodavač više ne oslanja na jedan mjesečni rezultat koji pokazuje da li je kupac u opasnosti da napusti tvrtku. Umjesto toga, dinamičko ponašanje svakog pojedinog kupca kontinuirano se analizira, što dovodi do pravodobnog marketinga zadržavanja.

Ključne blagodati Amplerovog pristupa modeliranja ponašanja:

  • Povećana točnost. Amplerovo modeliranje odljeva temelji se na analizi ponašanja kupaca tijekom vremena, tako da može otkriti i suptilne promjene u ponašanju kupaca i razumjeti utjecaj vrlo rijetkih događaja. Amplero model jedinstven je i po tome što se kontinuirano ažurira jer postoje novi podaci o ponašanju. Budući da rezultati odbijanja nikad ne zastarijevaju, s vremenom nema pada.
  • Prediktivno naspram reaktivnog. S Amplerom modeliranje odljeva gleda prema naprijed, što rezultira sposobnošću predviđanja odljeva nekoliko tjedana unaprijed. Ova sposobnost predviđanja u duljim vremenskim okvirima omogućuje trgovcima da angažiraju kupce koji su još uvijek angažirani, ali će ih u budućnosti vjerojatno pojaviti poruke o zadržavanju i prije nego što stignu do točke bez povratka i odlaska.
  • Automatizirano otkrivanje signala. Amplero automatski otkriva zrnaste, ne očite signale na temelju analize čitavog slijeda ponašanja kupca tijekom vremena. Kontinuirano istraživanje podataka omogućuje otkrivanje personaliziranih obrazaca oko kupnji, potrošnje i drugih signala angažmana. Ako postoje promjene na konkurentnom tržištu koje rezultiraju promjenama u ponašanju kupaca, Amplero model odmah će se prilagoditi tim promjenama, otkrivajući nove obrasce.
  • Rano utvrđivanje, kada je marketing još uvijek relevantan. Budući da Amplerov model sekvencijalnog odljeva koristi visoko granulirane ulazne podatke, potrebno je mnogo manje vremena da se uspješno ocijeni kupac, što znači da Amplerov model može identificirati odljevnike s puno kraćim stažom. Rezultati modeliranja sklonosti neprestano se unose u Amplerovu marketinšku platformu za strojno učenje koja zatim otkriva i izvršava optimalne marketinške akcije zadržavanja za svakog kupca i kontekst.

Amplero

Pomoću Amplera trgovci mogu postići 300% bolju preciznost predviđanja odliva i do 400% bolji marketing zadržavanja nego kada koriste tradicionalne tehnike modeliranja. Sposobnost preciznijeg i pravodobnijeg predviđanja kupaca čini sve razliku u mogućnosti razvijanja održive sposobnosti za smanjenje odbijanja i povećanje korisničke vrijednosti.

Za više informacija ili da biste zatražili demonstraciju, posjetite Amplero.

Što vi mislite?

Ova web stranica koristi Akismet za smanjenje neželjene pošte. Saznajte kako se podaci vašeg komentara obrađuju.