ამპლერო: უფრო ჭკვიანური გზა, მომხმარებლის შემცირების შემცირებისკენ

სამიზნე ხალხი

რაც შეეხება მომხმარებელთა შეცვლის შემცირებას, ცოდნა ძალაა, განსაკუთრებით მაშინ, თუ ეს მდიდარი ქცევითი შეხედულებისამებრ არის. როგორც მარკეტინგის წარმომადგენლები, ჩვენ ყველაფერს ვაკეთებთ იმის გასაგებად, თუ როგორ იქცევიან მომხმარებლები და რატომ ტოვებენ ისინი, რომ თავიდან ავიცილოთ ეს.
მაგრამ ის, რასაც მარკეტოლოგები ხშირად იღებენ, არის churn- ის ახსნა და არა ჭრილობის რისკის ნამდვილი პროგნოზი. მაშ, როგორ დგახართ პრობლემის წინაშე? როგორ იწინასწარმეტყველე, ვინც შეიძლება დატოვოს საკმარისი სიზუსტით და საკმარისი დრო, რომ ჩაერიოს მათ ქცევაზე?

რამდენადაც მარკეტინგები ცდილობდნენ გადაჭრის პრობლემის მოგვარებას, ტრადიციული მიდგომა ჩურჩილის მოდელირებისადმი მომხმარებელთა "ქულა" იყო. Churn– ის შეფასების პრობლემა ის არის, რომ შენარჩუნების მოდელების უმეტესობა აფასებს მომხმარებლებს ქულით, რაც დამოკიდებულია მონაცემთა საწყობში აგრეგატული ატრიბუტების ხელით შექმნაზე და მათი გავლენის შესამოწმებლად სტატიკური წნევის მოდელის გაუმჯობესებაზე. პროცესს შეიძლება რამდენიმე თვე დასჭირდეს, მომხმარებელთა ქცევის გაანალიზებიდან, შენარჩუნების მარკეტინგის ტაქტიკის გამოყენებით. უფრო მეტიც, ვინაიდან მარკეტინგები, როგორც წესი, ყოველთვიურად განაახლებენ კლიენტის შეცვლის ქულებს, სწრაფად ჩნდება სიგნალები, რომლებიც მიუთითებს, რომ მომხმარებელმა შეიძლება დატოვოს. შედეგად, შენარჩუნების მარკეტინგის ტაქტიკა ძალიან გვიანია.

ამპლერო, რომელმაც ცოტა ხნის წინ გამოაცხადა ბიჰევიორისტული მოდელირების ახალი მიდგომის ინტეგრირება, რათა ხელი შეუწყოს მანქანათმშენებლობის პერსონალიზებას, მარკეტინგებს ჭკვიანურ გზას უწევს პროგნოზირება და აცილება

რა არის მანქანური სწავლება?

მანქანური სწავლება არის ხელოვნური ინტელექტის ტიპი (AI), რომელიც უზრუნველყოფს სისტემების სწავლის უნარს მკაფიოდ დაპროგრამების გარეშე. ეს, როგორც წესი, ხორციელდება მონაცემების უწყვეტი კვების საშუალებით და შედეგების საფუძველზე პროგრამული უზრუნველყოფის შეცვლის ალგორითმებით.

განსხვავებით ტრადიციული მოდელების ტექნიკისგან, ამპლერო მონიტორინგს უწევს მომხმარებლის ქცევის თანმიმდევრობას დინამიურად, ავტომატურად აღმოაჩენს, თუ რომელი მომხმარებლის ქმედებები არის მნიშვნელოვანი. ეს ნიშნავს, რომ მარკეტოლოგი აღარ არის დამოკიდებული ერთ, ყოველთვიურ ქულაზე, სადაც მითითებულია თუ არა მომხმარებელი კომპანიის დატოვების რისკის ქვეშ. ამის ნაცვლად, თითოეული მომხმარებლის დინამიური ქცევა განისაზღვრება უწყვეტად, რაც უფრო მეტ დროულ მარკეტინგულ მარკეტინგს იწვევს.

ამპლეროს ქცევითი მოდელირების მიდგომის ძირითადი უპირატესობები:

  • გაზრდილი სიზუსტე. Amplero- ს churn მოდელირება ეფუძნება მომხმარებლის ქცევის ანალიზს დროთა განმავლობაში, ასე რომ მას შეუძლია დაადგინოს როგორც მომხმარებელთა ქცევის დახვეწილი ცვლილებები, ისე გააცნობიეროს ძალიან იშვიათი მოვლენების გავლენა. Amplero მოდელი ასევე უნიკალურია იმით, რომ მუდმივად განახლდება, რადგან არსებობს ახალი ქცევითი მონაცემები. იმის გამო, რომ churn ქულები არასდროს შემორჩენილია, დროთა განმავლობაში არ ხდება ვარდნა.
  • პროგნოზირებადი რეაქტიული. ამპელეროს საშუალებით, მოდუნების მოდელირება წინ მიიწევს, რის შედეგადაც შესაძლებელია რამდენიმე კვირით ადრე წინასწარ განჭვრეტის შესაძლებლობა. პროგნოზების გაკეთების ეს ხანგრძლივ ვადებში საშუალებას აძლევს მარკეტინგებს ჩართონ მომხმარებლები, რომლებიც ჯერ კიდევ დაკავებულები არიან, მაგრამ, სავარაუდოდ, მომავალში ისინი შეინარჩუნებენ შეტყობინებებს და შეთავაზებებს, სანამ ისინი არ დაბრუნდებიან და არ დატოვებენ.
  • სიგნალების ავტომატური აღმოჩენა. ამპლერო ავტომატურად აღმოაჩენს მარცვლოვან, არა აშკარა სიგნალებს, რომლებიც ეფუძნება მომხმარებლის მთელი ქცევითი თანმიმდევრობის გაანალიზებას დროთა განმავლობაში. მონაცემთა უწყვეტი გამოკვლევა საშუალებას იძლევა გამოვლინდეს პერსონალურად შერჩეული ნიმუშები შესყიდვების, მოხმარებისა და სხვა ჩართულობის სიგნალების გარშემო. თუ კონკურენციის ბაზარზე შეიტანება ცვლილებები, რაც იწვევს მომხმარებელთა ქცევაში ცვლილებებს, ამპლეროს მოდელი დაუყოვნებლივ მოერგება ამ ცვლილებებს და აღმოაჩენს ახალ ნიმუშებს.
  • ადრეული იდენტიფიკაცია, როდესაც მარკეტინგი კვლავ აქტუალურია. იმის გამო, რომ Amplero- ს თანმიმდევრული დამუშავების მოდელი აძლიერებს მარცვლოვან შეყვანის მონაცემებს, გაცილებით ნაკლები დროა საჭირო მომხმარებლის წარმატებით შეფასებისთვის, რაც იმას ნიშნავს, რომ ამპლეროს მოდელს შეუძლია გაცილებით მოკლევადიანი მუშაობის ამომცნობი. მიდრეკილების მოდელირების შედეგები მუდმივად იკვებება ამპლეროს მანქანათმშენებლობის მარკეტინგულ პლატფორმაში, რომელიც შემდეგ აღმოაჩენს და ახორციელებს ოპტიმალური შენარჩუნების მარკეტინგის მოქმედებებს თითოეული მომხმარებლისთვის და კონტექსტისთვის.

ამპლერო

Amplero– ს საშუალებით მარკეტინგებს შეუძლიათ მიაღწიონ 300% –ით უკეთეს შედეგს პროგნოზირების სიზუსტეს და 400% –მდე უკეთესად შენარჩუნების მარკეტინგს, ვიდრე ტრადიციული მოდელირების ტექნიკის გამოყენებისას. უფრო ზუსტი და დროული მომხმარებლის პროგნოზირების შესაძლებლობის არსებობა მნიშვნელოვან როლს ასრულებს იმაში, რომ შეგვიძლია განვავითაროთ მდგრადი შესაძლებლობები შემცირების შემცირებისა და მომხმარებლის სიცოცხლის ხანგრძლივობის ზრდისთვის.

დამატებითი ინფორმაციისთვის ან დემო-მოთხოვნის მიზნით, ეწვიეთ ამპლერო.

ეს საიტი იყენებს Akismet- ს, რათა შეამციროს სპამი. შეისწავლეთ თქვენი კომენტარის მონაცემები დამუშავებული.