Amplero: Bezeroaren buelta murrizteko modu inteligentea

jendea bideratu

Bezeroen desabantaila murrizteko orduan, ezagutza boterea da, batez ere portaeraren ikuspegi aberatsa bada. Merkatari gisa ahal dugun guztia egiten dugu bezeroek nola jokatzen duten eta zergatik alde egiten duten ulertzeko, horrela prebenitu ahal izateko.
Baina merkaturatzaileek maiz lortzen dutena churn arriskuaren benetako iragarpena baino azalpen bat da. Orduan, nola lortu arazoaren aurrean? Nola aurreikusi nor irten daitekeen nahikoa zehaztasun eta denbora nahikoa bere jokaeran eragina duten moduetan esku hartzeko?

Merkaturatzaileek churn-aren arazoari aurre egiten saiatu diren bitartean, churn modelatzearen ikuspegi tradizionala bezeroak "puntuatzea" izan da. Txandaren puntuazioaren arazoa da atxikitze eredu gehienek bezeroen balorazioa puntuazio batekin baloratzen dutela, datu biltegi batean atributu agregatuak eskuz sortzearen eta horien eragina probatzen duten txandatze eredu estatikoaren igogailua hobetzeko. Prozesuak zenbait hilabete iraun dezake, bezeroen portaera aztertuz gero, atxikipen marketin taktikak hedatuz. Gainera, merkaturatzaileek hilero bezeroen buelta puntuak eguneratzen dituztenez, bezeroak alde egin dezakeela adierazten duten azkar sortzen diren seinaleak galdu egiten dira. Ondorioz, atxikipena merkaturatzeko taktikak beranduegi dira.

Amplero, berriki iragarri duen portaeraren modelizazioari buruzko ikuspegi berri baten integrazioa bere makina ikasteko pertsonalizazioa elikatzeko, merkaturatzaileei churn iragartzeko eta prebenitzeko modu inteligentea eskaintzen die.

Zer da Machine Learning?

Ikasketa automatikoa adimen artifizial (AI) mota bat da, sistemei esplizituki programatu gabe ikasteko gaitasuna eskaintzen diena. Normalean, emaitzetan oinarritutako softwareak aldatzeko datuak etengabe elikatuz eta softwareak aldatzeko algoritmoak izan ohi dira.

Churn modelatzeko teknika tradizionalek ez bezala, Amplerok bezeroen portaeraren sekuentziak modu dinamikoan kontrolatzen ditu, bezeroen ekintzak esanguratsuak diren automatikoki deskubrituz. Horrek esan nahi du merkaturatzaile batek jada ez duela hileko puntuazio bakarrean oinarritzen bezero batek konpainia uzteko arriskua duen adierazten duen. Horren ordez, bezero bakoitzaren portaera dinamikoa etengabe aztertzen da, atxikipenaren merkaturatze puntuala lortzeko.

Ampleroren portaeraren modelizazio ikuspegiaren abantaila nagusiak:

  • Zehaztasun handiagoa. Ampleroren churn modelizazioa bezeroen portaera denboran zehar aztertzean oinarritzen da, horrela bezeroaren portaeran aldaketa sotilak antzeman ditzake eta oso gutxitan gertatzen diren gertakarien eragina ulertu. Amplero eredua ere berezia da, portaeraren datu berriak daudelako etengabe eguneratzen baita. Txandaren puntuazioak ez direlako inoiz zaharkitzen, denboran zehar ez da errendimendua jaitsi.
  • Iragarpena vs. erreaktiboa. Amplerorekin, churn modelizazioak aurrera begiratzen du churn hainbat aste lehenago iragartzeko gaitasuna lortuz. Epe luzeagoetan iragarpenak egiteko gaitasun horri esker, merkaturatzaileek oraindik konprometituta dauden baina etorkizunean atxikipen mezuekin eta eskaintzekin etengabeko atxikimendu mezuekin eta eskaintzekin itzuliko ez diren eta uzteko puntura iritsi aurretik.
  • Seinaleen aurkikuntza automatikoa. Amplerok automatikoki deskubritzen ditu begi-bistakoak ez diren seinale granularrak bezeroaren portaera sekuentzia osoa denboran zehar aztertzean oinarrituta. Datuen etengabeko esplorazioak erosketa, kontsumo eta bestelako konpromiso seinaleen inguruko eredu pertsonalizatuak hautemateko aukera ematen du. Bezeroaren portaeran aldaketak eragiten dituzten merkatu lehiakorrean aldaketak badaude, Amplero eredua berehala egokituko da aldaketa horietara, eredu berriak ezagutuz.
  • Identifikazio Goiztiarra, marketina oraindik garrantzitsua denean. Ampleroren sekuentziazko txondorraren modeloak sarrerako datu oso granularrak baliatzen dituenez, askoz denbora gutxiago behar da bezero bat arrakastaz puntuatzeko, hau da, Ampleroren ereduak iraupen askoz laburragoa duten txandakariak identifika ditzake. Joera modelatzearen emaitzak Ampleroren ikaskuntza automatikoa duen marketin plataformara etengabe sartzen dira eta, ondoren, bezero bakoitzaren eta testuinguru bakoitzaren atxikitze marketin ekintza optimoak aurkitu eta gauzatzen dituzte.

Amplero

Amplero merkaturatzaileekin merkaturatze-iragarpenen zehaztasuna% 300 hobea eta% 400 arte merkaturatze-marketin hobea lor dezakete modelo tradizionaleko teknikak erabiltzen dituztenean baino. Bezeroen iragarpen zehatzagoak eta puntualagoak egiteko gaitasuna izateak ezberdintasunak eragiten ditu gaitasuna iraunkorra garatu ahal izateko gaitasuna murrizteko eta bezeroaren bizitza osorako balioa handitzeko.

Informazio gehiagorako edo demo bat eskatzeko, bisitatu Amplero.

Zer deritzozu?

Gune honek Akismet-ek spam erabiltzen du. Ikasi zure iruzkina nola prozesatu den.