Amplero: Cara yang Lebih Cerdas untuk Mengurangi Churn Pelanggan

target orang

Dalam hal mengurangi churn pelanggan, pengetahuan adalah kekuatan terutama jika itu dalam bentuk wawasan perilaku yang kaya. Sebagai pemasar, kami melakukan segala yang kami bisa untuk memahami bagaimana pelanggan berperilaku dan mengapa mereka pergi, sehingga kami dapat mencegahnya.
Namun yang sering didapat pemasar adalah penjelasan churn daripada prediksi sebenarnya dari risiko churn. Jadi, bagaimana Anda menghadapi masalah? Bagaimana Anda memprediksi siapa yang mungkin pergi dengan cukup akurat dan waktu yang cukup untuk campur tangan dengan cara yang memengaruhi perilaku mereka?

Selama pemasar telah mencoba mengatasi masalah churn, pendekatan tradisional untuk pemodelan churn adalah untuk "menilai" pelanggan. Masalah dengan churn scoring adalah bahwa sebagian besar model retensi menilai pelanggan dengan skor yang bergantung pada pembuatan atribut agregat secara manual di gudang data dan menguji dampaknya dalam meningkatkan pengangkatan model churn statis. Prosesnya dapat memakan waktu beberapa bulan, mulai dari menganalisis perilaku pelanggan hingga menerapkan taktik pemasaran retensi. Selain itu, karena pemasar biasanya memperbarui skor churn pelanggan setiap bulan, sinyal yang muncul dengan cepat yang mengindikasikan pelanggan mungkin pergi terlewat. Akibatnya, taktik pemasaran retensi menjadi terlambat.

banyak, yang baru-baru ini mengumumkan integrasi pendekatan baru pada pemodelan perilaku untuk mendorong personalisasi pembelajaran mesinnya, memberikan cara yang lebih cerdas kepada pemasar untuk memprediksi dan mencegah churn.

Apa itu Pembelajaran Mesin?

Pembelajaran mesin adalah jenis kecerdasan buatan (AI) yang memberi sistem kemampuan untuk belajar tanpa diprogram secara eksplisit. Hal ini biasanya dilakukan dengan terus-menerus memasukkan data ke dan memiliki algoritme perubahan perangkat lunak berdasarkan hasil.

Tidak seperti teknik pemodelan churn tradisional, Amplero memantau urutan perilaku pelanggan secara dinamis, secara otomatis menemukan tindakan pelanggan mana yang bermakna. Ini berarti bahwa seorang pemasar tidak lagi bergantung pada satu skor bulanan yang menunjukkan apakah pelanggan berisiko meninggalkan perusahaan. Sebaliknya, perilaku dinamis setiap pelanggan individu dianalisis secara terus menerus, yang mengarah ke pemasaran retensi yang lebih tepat waktu.

Manfaat utama dari pendekatan pemodelan perilaku Amplero:

  • Akurasi ditingkatkan. Pemodelan churn Amplero didasarkan pada analisis perilaku pelanggan dari waktu ke waktu sehingga dapat mendeteksi perubahan halus dalam perilaku pelanggan, dan memahami dampak dari peristiwa yang sangat jarang terjadi. Model Amplero juga unik karena diperbarui terus menerus karena ada data perilaku baru. Karena skor churn tidak pernah basi, tidak ada penurunan performa seiring waktu.
  • Prediktif vs. reaktif. Dengan Amplero, pemodelan churn terlihat ke depan sehingga menghasilkan kemampuan untuk memprediksi churn beberapa minggu sebelumnya. Kemampuan untuk membuat prediksi dalam jangka waktu yang lebih lama ini memungkinkan pemasar untuk melibatkan pelanggan yang masih terlibat tetapi kemungkinan akan berhenti di masa depan dengan pesan retensi dan penawaran sebelum mereka mencapai titik tidak bisa kembali dan pergi.
  • Penemuan sinyal secara otomatis. Amplero secara otomatis menemukan sinyal granular dan tidak jelas berdasarkan analisis seluruh urutan perilaku pelanggan dari waktu ke waktu. Eksplorasi data secara terus-menerus memungkinkan untuk mendeteksi pola yang dipersonalisasi di sekitar pembelian, konsumsi, dan sinyal keterlibatan lainnya. Jika ada perubahan pasar kompetitif yang mengakibatkan perubahan perilaku pelanggan, model Amplero akan segera beradaptasi dengan perubahan tersebut, menemukan pola baru.
  • Identifikasi Awal, saat pemasaran masih relevan. Karena model churn berurutan Amplero memanfaatkan data masukan yang sangat terperinci, jauh lebih sedikit waktu yang dibutuhkan untuk berhasil menilai pelanggan, yang berarti bahwa model Amplero dapat mengidentifikasi pengaduk dengan masa kerja yang jauh lebih pendek. Hasil pemodelan kecenderungan terus-menerus dimasukkan ke dalam platform pemasaran pembelajaran mesin Amplero yang kemudian menemukan dan melaksanakan tindakan pemasaran retensi yang optimal untuk setiap pelanggan dan konteks.

banyak

Dengan Amplero, pemasar dapat mencapai akurasi prediksi churn 300% lebih baik dan pemasaran retensi hingga 400% lebih baik daripada saat menggunakan teknik pemodelan tradisional. Memiliki kemampuan untuk membuat prediksi pelanggan yang lebih akurat dan tepat waktu membuat semua perbedaan dalam mengembangkan kemampuan berkelanjutan untuk mengurangi churn dan meningkatkan nilai umur pelanggan.

Untuk informasi lebih lanjut atau untuk meminta demo, silakan kunjungi banyak.

Bagaimana menurut Anda?

Situs ini menggunakan Akismet untuk mengurangi spam. Pelajari bagaimana data komentar Anda diproses.