Amplero: Müşteri Kaybetmesini Azaltmanın Daha Akıllı Bir Yolu

insanları hedeflemek

Müşteri kaybını azaltmak söz konusu olduğunda, bilgi, özellikle zengin davranışsal içgörü biçimindeyse güçtür. Pazarlamacılar olarak, müşterilerin nasıl davrandığını ve neden ayrıldıklarını anlamak için elimizden gelen her şeyi yapıyoruz, böylece bunu önleyebilelim.
Ancak pazarlamacıların genellikle elde ettiği şey, gerçek bir kayıp riski tahmininden ziyade bir kayıp açıklamasıdır. Peki sorunun önüne nasıl geçersiniz? Kimin, davranışlarını etkileyecek şekillerde müdahale etmek için yeterli doğruluk ve yeterli zamanla ayrılabileceğini nasıl tahmin edersiniz?

Pazarlamacılar kayıp sorununu çözmeye çalıştıkları sürece, müşteri kaybı modellemesine yönelik geleneksel yaklaşım müşterileri "puanlamak" olmuştur. Kullanıcı kaybetme puanlamayla ilgili sorun, çoğu elde tutma modelinin müşterileri bir veri ambarında toplu öznitelikleri manuel olarak oluşturmaya ve statik bir kayıp modelinin artışını iyileştirmedeki etkilerini test etmeye bağlı bir puanla derecelendirmesidir. Müşteri davranışını analiz etmekten elde tutma pazarlama taktiklerini uygulamaya kadar süreç birkaç ay sürebilir. Ayrıca, pazarlamacılar genellikle müşteri kayıp puanlarını aylık olarak güncelledikleri için, bir müşterinin ayrılabileceğini gösteren hızla ortaya çıkan sinyaller kaçırılır. Sonuç olarak, elde tutma pazarlama taktikleri çok geç.

ampleroMakine öğrenimi kişiselleştirmesini desteklemek için yeni bir yaklaşımın davranışsal modellemeye entegrasyonunu yakın zamanda duyuran, pazarlamacılara dalgalanmayı tahmin etmek ve önlemek için daha akıllı bir yol sunuyor.

Makine Öğrenmesi Nedir?

Makine öğrenimi, sistemlere açıkça programlanmadan öğrenme yeteneği sağlayan bir tür yapay zeka (AI). Bu tipik olarak, sürekli olarak veri beslemek ve sonuçlara dayalı olarak yazılım değiştirme algoritmalarına sahip olmak suretiyle gerçekleştirilir.

Geleneksel müşteri kaybı modelleme tekniklerinden farklı olarak, Amplero dinamik bir temelde müşteri davranışı dizilerini izler ve hangi müşteri eylemlerinin anlamlı olduğunu otomatik olarak keşfeder. Bu, bir pazarlamacının artık bir müşterinin şirketten ayrılma riski altında olup olmadığını gösteren tek bir aylık puana bağlı olmadığı anlamına gelir. Bunun yerine, her bir müşterinin dinamik davranışı sürekli bir temelde analiz edilerek daha zamanında elde tutma pazarlamasına yol açar.

Amplero'nun davranışsal modelleme yaklaşımının temel faydaları:

  • Artan doğruluk. Amplero'nun kayıp modellemesi, müşteri davranışının zaman içindeki analizine dayanır, böylece hem müşteri davranışındaki ince değişiklikleri tespit edebilir hem de çok seyrek olayların etkisini anlayabilir. Amplero modeli, yeni davranışsal veriler olduğu için sürekli olarak güncellenmesi bakımından da benzersizdir. Churn skorları asla eskimeyeceğinden, zaman içinde performansta düşüş olmaz.
  • Tahmine dayalı vs reaktif. Amplero ile, kayıp modelleme ileriye dönüktür ve birkaç hafta önceden kayıpları tahmin etme yeteneği sağlar. Bu daha uzun zaman dilimleri için tahminler yapabilme yeteneği, pazarlamacıların, hala etkileşimde olan ancak gelecekte geri dönüşü olmayan ve ayrılmayan noktaya ulaşmadan önce bekletme mesajları ve teklifleri ile müşteri kaybetme ihtimali olan müşterilerle bağlantı kurmasına olanak tanır.
  • Otomatik sinyal keşfi. Amplero, bir müşterinin zaman içindeki tüm davranış dizisini analiz etmeye dayalı olarak granüler, açık olmayan sinyalleri otomatik olarak keşfeder. Verilerin sürekli olarak araştırılması, satın almalar, tüketim ve diğer katılım sinyalleri ile ilgili kişiselleştirilmiş kalıpların tespitine olanak tanır. Rekabetçi pazarda müşteri davranışında değişikliklere neden olan değişiklikler varsa, Amplero modeli yeni kalıplar keşfederek bu değişikliklere anında uyum sağlayacaktır.
  • Erken Tanımlama, pazarlama hala alakalı olduğunda. Amplero'nun sıralı kayıp modeli, oldukça ayrıntılı girdi verilerinden yararlandığından, bir müşteriyi başarılı bir şekilde puanlamak için çok daha az zaman gerekir, bu da Amplero'nun modelinin çok daha kısa görev süresine sahip çalkantıları tanımlayabileceği anlamına gelir. Eğilim modellemesinin sonuçları sürekli olarak Amplero'nun makine öğrenimi pazarlama platformuna aktarılır ve bu platform, daha sonra her müşteri ve bağlam için optimum tutma pazarlama eylemlerini keşfeder ve yürütür.

amplero

Amplero ile pazarlamacılar, geleneksel modelleme tekniklerini kullanmaya kıyasla% 300 daha iyi kayıp tahmini doğruluğu ve% 400'e kadar daha iyi elde tutma pazarlaması elde edebilir. Müşteri tahminlerini daha doğru ve zamanında yapma becerisine sahip olmak, müşteri kaybını azaltmak ve müşteri yaşam boyu değerini artırmak için sürdürülebilir bir yetenek geliştirebilmede tüm farkı yaratır.

Daha fazla bilgi almak veya bir demo talep etmek için lütfen şu adresi ziyaret edin: amplero.

Ne düşünüyorsunuz?

Bu site spam'i azaltmak için Akismet'i kullanıyor. Yorum verilerinizin nasıl işlendiğini öğrenin.