Amplero: E méi schlaue Wee fir de Client Churn ze reduzéieren

Leit viséieren

Wann et drëm geet d'Clientschnouer ze reduzéieren, ass d'Wëssen d'Muecht besonnesch wann et a Form vu räichem Verhalensinsiicht ass. Als Marketing maache mir alles fir ze verstoen, wéi d'Cliente sech behuelen a firwat se fortfueren, fir datt mir et kënne vermeiden.
Awer wat Vermarkter oft kréien ass eng Churn Erklärung anstatt eng richteg Prognose vum Churn Risiko. Also wéi kommt Dir virum Problem? Wéi maacht Dir viraus, wien mat genuch Genauegkeet a genuch Zäit verloosse kënnt fir a Weeër anzegräifen, déi hiert Verhalen beaflossen?

Fir sou laang wéi d'Marketer probéiert hunn de Problem vum Churn unzegoen, war déi traditionell Approche fir d'Churnmodelléierung d'Clienten "ze score". De Problem mam Churn Scoring ass datt déi meescht Retentiounsmodeller d'Clientë mat engem Score bewäerten, dat hänkt dovun of, manuell aggregéiert Attributer an engem Datelager ze kreéieren an hiren Impakt ze testen fir de Lift vun engem statesche Churnmodell ze verbesseren. De Prozess kann e puer Méint daueren, vun der Analyse vum Clientverhalen iwwer d'Retention Marketing Taktik. Ausserdeem, well d'Markéierer typesch Clientsschnore Partituren op enger monatlecher Basis aktualiséieren, gi séier nei Signaler, déi uginn datt e Client ka verloossen, vermësst ginn. Als Resultat, Retentiouns Marketing Taktik sinn ze spéit.

Amplero, déi viru kuerzem d'Integratioun vun enger neier Approche zur Verhalensmodelléierung ugekënnegt huet fir hir Maschinn ze léieren Personaliséierung, bitt de Marketing e méi intelligente Wee fir Churn virzebereeden an ze vermeiden.

Wat ass Machine Learning?

Machine Learning ass eng Art kënschtlech Intelligenz (AI) déi Systemer mat der Fäegkeet léiert ze léieren ouni explizit programméiert ze sinn. Dëst gëtt normalerweis erreecht duerch kontinuéierlech Ernärung vun Daten un a Software änneren Algorithmen op Basis vun de Resultater.

Am Géigesaz zu traditionellen Churn Modeller Techniken, Amplero iwwerwaacht Sequenzen vum Clientverhalen op enger dynamescher Basis, automatesch entdeckt wéi eng Handlunge vum Client sënnvoll sinn. Dëst bedeit datt e Vermarkter net méi op een eenzege monatleche Score ugewisen ass, wat weist datt e Client riskéiert d'Firma ze verloossen. Amplaz datt d'dynamescht Verhalen vun all eenzelne Client kontinuéierlech analyséiert gëtt, wat zu méi fristgerecht Retentiounsmarketing féiert.

Schlëssel Virdeeler vun der Amplero Verhalensmodelléierung:

  • Méi Genauegkeet. Amplero's Churn Modeling baséiert op der Analyse vum Clientverhalen iwwer Zäit, sou datt et dezent Ännerungen am Clientverhalen detektéiere kann an den Impakt vu ganz seltenen Eventer verstoen. Den Amplero Modell ass och eenzegaarteg datt et kontinuéierlech aktualiséiert gëtt well et nei Verhalensdaten gëtt. Well Churn Scores ni mëssverständlech ginn, gëtt et keen Ofbau vun der Leeschtung mat der Zäit.
  • Prediktiv géint reaktiv. Mat Amplero ass d'Churnmodelléierung no vir kucken an doduerch d'Fäegkeet e puer Wochen am Viraus virzegoen. Dës Fäegkeet fir Prognosen iwwer méi laang Zäitframe ze maachen erméiglecht Vermarkter Clienten ze engagéieren, déi nach ëmmer engagéiert sinn, awer wahrscheinlech an der Zukunft mat Retentiounsbotschaften a Offeren churnen ier se de Punkt vun net zréck a verloossen erreechen.
  • Automatiséiert Entdeckung vu Signaler. Amplero entdeckt automatesch granulär, net offensichtlech Signaler baséiert op der Analys vun der ganzer Verhalenssequenz vun engem Client iwwer Zäit. Kontinuéierlech Exploratioun vun Daten erlaabt d'Detektioun vu personaliséierte Mustere ronderëm Akeef, Konsum an aner Engagementssignaler. Wann et Ännerungen am kompetitivem Maart ginn, déi zu Verännerunge vum Clienteverhalen resultéieren, wäert den Amplero Modell direkt un dës Ännerunge upassen, nei Mustere entdecken.
  • Fréi Identifikatioun, wann Marketing nach ëmmer relevant ass. Well de sequentielle Churnmodell vun Amplero héich granulär Inputdaten ausnotzt, ass vill manner Zäit erfuerderlech fir e Client erfollegräich ze markéieren, dat heescht datt Amplero säi Modell Churner mat vill méi kuerzer Zäit kann identifizéieren. Resultater vun der Propensitéitsmodelléierung ginn dauernd an d'Amplero's Maschinn léieren Marketingplattform gefouert, déi dann déi optimal Retentiouns Marketingaktiounen fir all Client a Kontext entdeckt an ausféiert.

Amplero

Mat Amplero Marketing kënnen 300% besser Churn Prediction Genauegkeet erreechen a bis zu 400% besser Retentiounsmarketing wéi wann Dir traditionell Modelléierungstechniken benotzt. D'Fäegkeet ze hunn méi präzis a fristgerecht Clienteprognosen ze maachen mécht den Ënnerscheed fir eng nohalteg Fäegkeet z'entwéckelen fir Churn ze reduzéieren an de Liewensdauer vum Client ze erhéijen.

Fir méi Informatioun oder fir eng Demo unzefroen, gitt weg Amplero.

Wat denks du?

Dëse Site benotzt Akismet fir Spam ze reduzéieren. Léiert wéi Är Kommentarfaten veraarbecht ginn.