Amplero: En smartere måde at reducere kundernes churn på

målrette mod mennesker

Når det drejer sig om at reducere kundeafkast, er viden magt, især hvis det er i form af rig adfærdsmæssig indsigt. Som marketingfolk gør vi alt, hvad vi kan, for at forstå, hvordan kunder opfører sig, og hvorfor de forlader, så vi kan forhindre det.
Men hvad marketingfolk ofte får, er en churn-forklaring snarere end en sand forudsigelse af churn-risiko. Så hvordan kommer du foran problemet? Hvordan forudsiger du, hvem der kan rejse med tilstrækkelig nøjagtighed og tilstrækkelig tid til at gribe ind på måder, der påvirker deres adfærd?

Så længe marketingfolk har forsøgt at løse problemet med churn, har den traditionelle tilgang til churn-modellering været at "score" kunder. Problemet med churn-scoring er, at de fleste retentionsmodeller bedømmer kunder med en score, der afhænger af manuelt at oprette samlede attributter i et datalager og teste deres indvirkning på at forbedre løft af en statisk churn-model. Processen kan tage flere måneder fra analyse af kundeadfærd gennem implementering af retention marketingtaktik. Da markedsførere typisk opdaterer kundernes churn-score på en månedlig basis, savnes hurtigt nye signaler, der indikerer, at en kunde kan forlade. Som et resultat er opbevaring marketing taktik for sent.

Amplero, der for nylig annoncerede integrationen af ​​en ny tilgang til adfærdsmodellering, der brænder sin personalisering af maskinindlæring, giver marketingfolk en smartere måde at forudsige og forhindre churn på.

Hvad er maskinlæring?

Maskinindlæring er en type kunstig intelligens (AI), der giver systemer mulighed for at lære uden at være eksplicit programmeret. Dette opnås typisk ved løbende at føre data til og have softwareændringsalgoritmer baseret på resultaterne.

I modsætning til traditionelle churn-modelleringsteknikker overvåger Amplero sekvenser af kundeadfærd på et dynamisk grundlag og opdager automatisk, hvilke kundehandlinger der er meningsfulde. Dette betyder, at en marketingmedarbejder ikke længere er afhængig af en enkelt månedlig score, der indikerer, om en kunde risikerer at forlade virksomheden. I stedet analyseres den enkelte kundes dynamiske adfærd løbende, hvilket fører til mere rettidig opbevaringsmarkedsføring.

Nøglefordele ved Ampleros adfærdsmodelleringsmetode:

  • Øget nøjagtighed. Ampleros churn-modellering er baseret på at analysere kundeadfærd over tid, så den kan opdage både subtile ændringer i kundeadfærd og forstå virkningen af ​​meget sjældne begivenheder. Amplero-modellen er også unik, fordi den opdateres løbende, da der er nye adfærdsmæssige data. Fordi churn-scores aldrig bliver forældede, er der ingen drop-off i ydeevne over tid.
  • Forudsigende vs. reaktiv. Med Amplero ser churn-modellering fremad, hvilket resulterer i evnen til at forudsige churn flere uger i forvejen. Denne evne til at forudsige over længere tidsrammer gør det muligt for marketingfolk at engagere kunder, der stadig er engagerede, men sandsynligvis vil churnere i fremtiden med opbevaringsmeddelelser og tilbud, inden de når til det punkt, hvor de ikke vender tilbage og forlader.
  • Automatisk opdagelse af signaler. Amplero opdager automatisk granulære, ikke-åbenlyse signaler baseret på at analysere en kundes hele adfærdssekvens over tid. Kontinuerlig udforskning af data muliggør detektion af personlige mønstre omkring køb, forbrug og andre engagementssignaler. Hvis der er ændringer på det konkurrenceprægede marked, der resulterer i ændringer i kundeadfærd, vil Amplero-modellen straks tilpasse sig disse ændringer og opdage nye mønstre.
  • Tidlig identifikation, når markedsføring stadig er relevant. Fordi Ampleros sekventielle churn-model udnytter meget granulære inputdata, kræves der langt mindre tid til at score en kunde med succes, hvilket betyder, at Ampleros model kan identificere churnere med meget kortere tid. Resultaterne af tilbøjelighedsmodelleringen føres konstant ind i Ampleros markedsføringsplatform for maskinindlæring, som derefter opdager og udfører de optimale tilbageholdelsesmarkedsføringshandlinger for hver kunde og kontekst.

Amplero

Med Amplero kan marketingfolk opnå 300% bedre churn-forudsigelsesnøjagtighed og op til 400% bedre retention-marketing end ved brug af traditionelle modelleringsteknikker. At have evnen til at foretage mere nøjagtige og rettidige kundeforudsigelser gør hele forskellen i at være i stand til at udvikle en bæredygtig kapacitet til at reducere churn og øge kundens levetid.

For mere information eller for at anmode om en demo, besøg venligst Amplero.

Hvad mener du?

Dette websted bruger Akismet til at reducere spam. Lær, hvordan dine kommentardata behandles.