Amplero: Cara sing luwih cerdas kanggo Ngurangi Pelanggan

target wong

Nalika nyuda pilihan pelanggan, ilmu luwih kuat yen ana ing wawasan prilaku sing sugih. Minangka pemasar, kita nindakake kabeh sing bisa ditindakake kanggo ngerti kepiye tumindake pelanggan lan kenapa dheweke lunga, supaya kita bisa nyegah.
Nanging sing asring dipikolehi para pemasar yaiku panjelasan sing luwih apik tinimbang prediksi risiko kesehatan sing nyata. Dadi, kepiye sampeyan bisa ngatasi masalah kasebut? Kepiye sampeyan prédhiksi sapa sing bisa lunga kanthi cukup akurasi lan cukup wektu kanggo melu-melu kanthi cara sing mengaruhi prilaku kasebut?

Sajrone para pemasar nyoba ngatasi masalah churn, pendekatan tradisional modeling churn yaiku "ngetung" pelanggan. Masalah karo skor churn yaiku umume model retensi menehi rating pelanggan kanthi skor sing gumantung nggawe atribut agregat kanthi manual ing gudang data lan nyoba pengaruh kanggo ningkatake model churn statis. Proses kasebut bisa ditindakake sawetara wulan, wiwit nganalisa tumindak pelanggan kanthi nggunakake taktik pemasaran retensi. Kajaba iku, amarga para pemasar biasane nganyari skor churn pelanggan saben wulan, sinyal sing muncul kanthi cepet sing nuduhake manawa pelanggan bisa uga ora kejawab. Asile, taktik pemasaran retensi wis kasep.

Amplero, sing bubar ngumumake integrasi pendekatan anyar kanggo modeling prilaku kanggo nggawe personalisasi pembelajaran mesin, nyedhiyakake para pemasar cara sing luwih cerdas kanggo prédhiksi lan nyegah gencatan senjata.

Apa Learning Mesin?

Sinau mesin minangka jinis intelijen buatan (AI) sing nyedhiyakake sistem kanthi kemampuan sinau tanpa diprogram kanthi eksplisit. Iki biasane ditindakake kanthi terus-terusan menehi data menyang lan ngganti algoritma piranti lunak adhedhasar asil.

Ora kaya teknik pemodelan tradisional, Amplero ngawasi urutan prilaku pelanggan kanthi dinamis, kanthi otomatis nemokake tumindak pelanggan sing migunani. Iki tegese para pemasar ora ngandel maneh karo skor siji-sijine, saben wulan sing nuduhake manawa pelanggan duwe risiko ninggalake perusahaan kasebut. Nanging, tumindak sing dinamis kanggo saben pelanggan dianalisis kanthi terus-terusan, nyebabake pemasaran retensi sing luwih tepat wektu.

Keuntungan utama pendekatan modeling prilaku Amplero:

  • Tambah akurasi. Pemodelan chplan Amplero didhasarake nganalisa prilaku pelanggan kanthi suwe mula bisa ndeteksi kalorone owah-owahan prilaku pelanggan, lan ngerti pengaruhe kedadeyan sing arang banget. Model Amplero uga unik amarga dianyari terus amarga ana data prilaku anyar. Amarga skor churn ora tau bosen, mula ora ana penurunan kinerja ing wektu sing suwe.
  • Prediksi vs. reaktif. Kanthi Amplero, model churn maju supaya bisa ngasilake ramalan sawetara minggu sadurunge. Kemampuan kanggo nggawe prediksi kanggo jangka wektu sing luwih dawa ngidini para pemasar bisa melu pelanggan sing isih melu, nanging cenderung mbesuk kanthi pesen retensi lan tawaran sadurunge ora bali lan lunga.
  • Panemuan sinyal kanthi otomatis. Amplero kanthi otomatis nemokake sinyal granular, ora jelas adhedhasar nganalisa kabeh urutan prilaku pelanggan kanthi suwe. Eksplorasi data terus-terusan ngidini ndeteksi pola pribadi babagan tuku, konsumsi, lan sinyal keterlibatan liyane. Yen ana pangowahan ing pasar sing kompetitif sing nyebabake perilaku pelanggan, model Amplero bakal langsung adaptasi karo pangowahan kasebut, nemokake pola anyar.
  • Identifikasi Awal, nalika pemasaran isih relevan. Amarga model churn berurutan Amplero nggunakake data input granular banget, mula luwih sithik wektu dibutuhake kanggo ngetung pelanggan, tegese model Amplero bisa ngenali churner kanthi jabatan sing luwih cekak. Asil pamodelan propensitas terus-terusan diwenehake menyang platform pemasaran pembelajaran mesin Amplero sing banjur nemokake lan nglakokake tumindak pemasaran retensi optimal kanggo saben konsumen lan konteks.

Amplero

Kanthi pemasar Amplero bisa nggayuh akurasi prediksi goni 300% luwih apik lan nganti 400% pemasaran retensi luwih apik tinimbang nggunakake teknik pemodelan tradisional. Kemampuan kanggo nggawe prediksi pelanggan sing luwih akurat lan tepat wektu nggawe kabeh prabédan bisa ngembangake kemampuan berkelanjutan kanggo nyuda gandum lan nambah nilai seumur hidup pelanggan.

Kanggo informasi luwih lengkap utawa njaluk demo, bukak Amplero.

Apa sampeyan mikir?

Situs iki nggunakake Akismet kanggo ngurangi spam. Sinau babagan proses data sampeyan.