Amplero: Usa ka Maabtik nga Paagi aron Maminusan ang Customer Churn

target nga mga tawo

Pag-abut sa pagkunhod sa churn sa kostumer, ang kahibalo adunay gahum labi na kung kini naa sa porma sa daghang panan-aw sa pamatasan. Ingon mga tigpamaligya gibuhat namon ang tanan aron mahibal-an kung giunsa ang paggawi sa mga kostumer ug kung ngano nga mobiya sila, aron mapugngan naton kini.
Apan ang kanunay nakuha sa mga tigpamaligya usa ka pagpatin-aw sa churn kaysa usa ka tinuud nga panagna sa peligro nga peligro. Mao nga unsaon nimo pag-atubang sa problema? Giunsa nimo mahibal-an kung kinsa ang mahimo nga mobiya nga adunay igo nga katukma ug igo nga oras aron mangilabot sa mga paagi nga makaimpluwensya sa ilang pamatasan?

Hangtud nga gisulayan sa mga tigbaligya nga sulbaron ang problema sa churn, ang tradisyonal nga pamaagi sa churn modeling mao ang "iskor" sa mga kostumer. Ang problema sa pag-iskor sa churn mao nga ang kadaghanan sa mga modelo sa pagpabilin gi-rate ang mga kustomer nga adunay marka nga nagsalig sa kamut nga paghimo og mga hiusa nga mga hiyas sa usa ka bodega sa datos ug gisulayan ang ilang epekto sa pagpaayo sa pagtaas sa usa ka static churn nga modelo. Mahimo ang proseso sa daghang mga bulan, gikan sa pag-analisar sa pamatasan sa kostumer pinaagi sa pag-deploy sa mga taktika sa pagpabilin sa pagpamaligya. Dugang pa, tungod kay kasagarang gibag-o sa mga tigbaligya ang mga marka sa churn sa kostumer matag bulan, ang dali nga pagtumaw nga mga sinyales nga nagpakita nga ang usa ka kostumer mahimo nga mobiya nga gimingaw. Ingon usa ka sangputanan, ang mga taktika sa pagpabilin sa marketing ulahi na kaayo.

Amplero, nga karong bag-o gipahibalo ang paghiusa sa usa ka bag-ong pamaagi sa modelo sa pamatasan aron mapadako ang pagkahimong makina sa pagkat-on sa makina niini, naghatag mga tigpamaligya sa usa ka labi ka maalamon nga paagi aron matagna ug mapugngan ang churn.

Unsa man ang Pagkat-on sa Makina?

Ang pagkat-on sa makina usa ka klase nga artipisyal nga paniktik (AI) nga naghatag sistema nga adunay katakus nga makakat-on nga dili klaro nga giprograma. Kasagaran nahimo kini pinaagi sa padayon nga pagpakaon sa datos ug adunay pagbag-o sa mga algorithm sa software pinauyon sa mga sangputanan.

Dili sama sa tradisyonal nga mga diskarte sa pag-modelo sa churn, gisubay sa Amplero ang mga han-ay sa pamatasan sa kostumer sa usa ka dinamikong basehan, awtomatiko nga nahibal-an kung unsang mga lihok sa kustomer ang makahuluganon. Kini gipasabut nga ang usa ka tigpamaligya dili na nagsalig sa usa ka, binulan nga iskor nga nagpakita kung ang usa ka kustomer nameligro nga mobiya sa kompanya. Hinuon, ang dinamiko nga pamatasan sa matag indibidwal nga kustomer analisahon sa usa ka padayon nga basihan, nga magdala ngadto sa labi ka dali nga pagpamaligya sa pagpadayon.

Panguna nga mga kaayohan sa pamaagi sa pagmomodelo sa pamatasan ni Amplero:

  • Nadugangan ang katukma. Ang paghimog modelo ni Amplero nakabase sa pag-analisar sa pamatasan sa kostumer sa paglabay sa panahon aron makit-an ang parehas nga maliputon nga pagbag-o sa pamatasan sa kostumer, ug masabtan ang epekto sa dili kaayo kanunay nga mga hitabo. Ang modelo sa Amplero usa usab ka talagsaon sa kini kanunay nga gi-update tungod kay adunay bag-ong datos sa pamatasan. Tungod kay ang mga marka sa churn dili gyud mabag-o, wala’y drop-off nga paghimo sa paglabay sa panahon.
  • Mapanagna kontra reaktibo. Uban sa Amplero, ang pag-modelo sa churn gipauna nga pagtan-aw nga nagresulta sa abilidad sa pagtag-an sa churn daghang mga semana nga abante. Ang kini nga katakus sa paghimo sa mga panagna sa labi ka taas nga mga tagal sa panahon nagtugot sa mga tigpamaligya sa paghimo sa mga kustomer nga naa pa sa trabaho apan lagmit maghinuktok sa umaabot nga adunay mga mensahe sa pagpadayon ug mga tanyag sa wala pa sila moabut sa punto nga wala’y pagbalik ug paggawas.
  • Awtomatiko nga pagkadiskobre sa mga signal. Awtomatiko nga nadiskobrehan sa Amplero ang mga granular, dili halata nga mga signal nga gibase sa pag-analisar sa tibuuk nga pagkahan-ay sa kostumer sa paglabay sa panahon. Ang padayon nga pagsuhid sa datos nagtugot sa pagtuki sa mga kaugalingon nga mga sundanan sa palibut, pagkonsumo, ug uban pa nga mga signal sa pag-apil Kung adunay mga pagbag-o sa makaindigay nga merkado nga moresulta sa mga pagbag-o sa pamatasan sa kostumer, ang modelo sa Amplero moangay dayon sa kini nga mga pagbag-o, nga makakaplag mga bag-ong sundanan.
  • Sayo nga Pag-ila, kung may kalabotan pa ang pagpamaligya. Tungod kay ang sunod-sunod nga modelo sa churn ni Amplero naggamit og labing kadaghan nga datos sa pagsulud, labi ka gamay nga oras ang gikinahanglan aron malampuson nga ma-iskor ang usa ka kustomer, gipasabut nga ang modelo ni Amplero makilala ang mga churner nga adunay labi ka mub-ot nga katungdanan. Ang mga sangputanan sa pagmodelo sa propensity kanunay nga gipakaon sa plataporma sa marketing sa pagkat-on sa makina ni Amplero nga pagkahuman nadiskobrehan ug gipatuman ang labing kaayo nga mga lihok sa pagpamaligya sa pagpadayon alang sa matag kustomer ug konteksto.

Amplero

Uban sa mga Amplero marketer mahimong makab-ot ang 300% nga labi ka maayo nga churn prediksiyon ug hangtod sa 400% nga labi ka maayo nga pagpabilin sa pagpamaligya kaysa kung naggamit tradisyonal nga mga pamaagi sa pagmomodelo. Ang adunay kaarang sa paghimo sa labi ka ensakto ug tukma sa panahon nga mga panagna sa kostumer naghimo sa tanan nga kalainan sa makahimo sa usa ka malungtaron nga katakus alang sa pagkunhod sa churn ug pagpadako sa kantidad sa kinabuhi sa kostumer.

Alang sa dugang nga kasayuran o aron makapangayo demo, palihug bisitaha Amplero.

Unsay imong hunahuna?

Kini nga site naggamit sa Akismet sa pagpakunhod sa spam. Hibal-i kon giunsa ang pagproseso sa datos sa imong komento.