Amplero: Cara Langkung pinter pikeun Ngurangan Pelanggan

udagan jalma

Nalika ngeunaan ngarobih pelanggan, ilmu mangrupikeun kakuatan utamina upami dina wawasan paripolah anu beunghar. Salaku pemasar urang ngalakukeun sagala anu urang tiasa ngartos kumaha kalakuanana sareng kunaon aranjeunna angkat, sahingga urang tiasa nyegah.
Tapi naon anu sering dipendakan ku pemasar nyaéta panjelasan gosok tibatan prediksi leres résiko gosok. Janten kumaha anjeun kéngingkeun masalah? Kumaha anjeun ngaramal saha anu tiasa angkat kalayan cekap akurasi sareng waktos anu cekap pikeun ngahalangan ku cara-cara anu mangaruhan paripolahna?

Salami para pemasar nyobian nyobian ngungkulan masalah churn, pendekatan tradisional modél churn nyaéta "nyetak" konsumén. Masalah sareng nyetak gandum nyaéta yén kaseueuran modél ingetan meunteun konsumén kalayan skor anu gumantung kana sacara manual nyiptakeun atribut agrégat dina gudang data sareng uji coba pangaruhna dina ningkatkeun angkat modél churn statis. Prosés na tiasa nyandak sababaraha bulan, ti analisa kabiasaan palanggan ngaliwatan nyebarkeun taktik pamasaran ingetan. Salajengna, kusabab para pamasar biasana ngamutahirkeun skor churn pelanggan dina unggal bulan, sinyal gancang muncul anu nunjukkeun nasabah tiasa angkat anu lasut. Hasilna, taktik pamasaran ingetan parantos telat.

Amplero, anu nembé ngumumkeun integrasi pendekatan anyar pikeun modél paripolah pikeun ngabahekeun personalisasi pembelajaran mesin na, nyayogikeun para pemasar cara anu langkung palinter pikeun ngaduga sareng nyegah ngagolak.

Naon Ari Pembelajaran Mesin?

Pembelajaran mesin mangrupikeun jinis kecerdasan buatan (AI) anu nyayogikeun sistem sareng kamampuan diajar bari henteu diprogram sacara eksplisit. Ieu biasana dilakonan ngalangkungan teras-terasan tuang data ka sareng gaduh parobih ngarobah algoritma dumasar kana hasilna.

Béda sareng téhnik modél churn tradisional, Amplero ngawaskeun urutan paripolah palanggan sacara dinamis, sacara otomatis mendakan tindakan palanggan mana anu bermakna. Ieu ngandung harti yén saurang pamasar henteu deui ngandelkeun hiji, skor bulanan nunjukkeun naha nasabah aya résiko ninggalkeun perusahaan. Sabalikna, paripolah dinamis unggal palanggan individu dianalisis sacara teras-terasan, ngarah kana pamasaran ingetan langkung waktuna.

Mangpaat konci pendekatan modél paripolah Amplero:

  • Ngaronjatkeun akurasi. Pemodelan gumpalan Amplero didasarkeun kana analisa paripolah palanggan tina waktos-waktos janten tiasa mendakan kadua parobahanana dina tingkah palanggan, sareng ngartos pangaruh tina kajadian anu jarang pisan. Modél Amplero ogé unik kusabab éta diropéa teras-terasan sabab aya data paripolah anu énggal. Kusabab skor gandum henteu pernah basi, teu aya penurunan kinerja ti waktosna.
  • Ramalan vs. réaktif. Kalayan Amplero, modél churn payun pilari hasilna kamampuan pikeun ngaduga churn sababaraha minggu sateuacanna. Kamampuh ieu pikeun ngadamel prediksi kana jangka waktos anu langkung panjang ngamungkinkeun para pemasar pikeun ngalibetkeun palanggan anu masih aktipitas tapi sigana bakal churn di masa hareup kalayan pesen ingetan sareng nawaran sateuacan aranjeunna ngahontal titik teu balik sareng angkat.
  • Penemuan otomatis sinyal. Amplero sacara otomatis mendakan sinyal granular, non-écés dumasarkeun kana nganalisis sakabéh tingkah paripolah pelanggan kana sababaraha waktos. Éksplorasi data anu teras-terasan ngamungkinkeun pikeun ngadeteksi pola anu dipersonalisasi ngeunaan pameseran, konsumsi, sareng sinyal pertunangan sanés. Upami aya parobihan di pasar kalapa anu ngahasilkeun paripolah palanggan, modél Amplero geuwat adaptasi sareng parobihan ieu, mendakan pola énggal.
  • Identipikasi Awal, nalika pamasaran masih aya hubunganana. Kusabab modél churn sekuen Amplero ngamangpaatkeun data input anu granular pisan, kirang langkung waktos diperyogikeun pikeun hasil nyetak pelanggan, hartosna modél Amplero tiasa ngaidentipikasi churners kalayan jabatan anu langkung pondok. Hasil pemodelan propensitas teras-terasan dieusian kana platform pamasaran pembelajaran mesin Amplero anu teras mendakan sareng ngalaksanakeun tindakan pamasaran ingetan anu optimal pikeun unggal palanggan sareng kontéksna.

Amplero

Kalayan Amplero marketer tiasa ngahontal 300% akurasi ramalan anu hadé sareng dugi ka 400% pamasaran ingetan langkung saé tibatan nalika ngagunakeun téknik modél tradisional. Gaduh kamampuan ngadamel prediksi pelanggan anu langkung akurat sareng tepat waktos ngajantenkeun sadayana bédana pikeun tiasa ngembangkeun kamampuan sustainable pikeun ngirangan gumpalan sareng naekeun nilai hirupna pelanggan.

Kanggo inpormasi lengkep atanapi pikeun nyungkeun démo, mangga buka Amplero.

Naon anu anjeun pikirkeun?

Situs migunakeun Akismet pikeun ngurangan spam. Diajar kumaha komentar data anjeun diolah.