Ամպլերո. Հաճախորդի այրումը նվազեցնելու ավելի խելացի միջոց

թիրախավորել մարդկանց

Երբ խոսքը գնում է հաճախորդի ցնցումների նվազեցման մասին, գիտելիքը ուժ է, հատկապես, եթե այն վարվելաձևի հարուստ պատկերացման տեսքով է: Որպես շուկայավարող ՝ մենք ամեն ինչ անում ենք, որպեսզի հասկանանք, թե ինչպես են իրենց պահում հաճախորդները և ինչու են նրանք հեռանում, որպեսզի կարողանանք կանխել դա:
Բայց այն, ինչ հաճախ ստանում են շուկայավարողները, ավելի շուտ churn բացատրությունն է, քան թեթև ռիսկի իրական կանխատեսումը: Այսպիսով, ինչպե՞ս եք խնդրի առաջ ընկնում: Ինչպե՞ս եք կանխատեսում, ով կարող է հեռանալ բավականաչափ ճշգրտությամբ և բավարար ժամանակով `միջամտելու նրանց վարքագծի վրա ազդող եղանակներով:

Քանի դեռ շուկայավարողները փորձում էին լուծել խռխռոցի խնդիրը, խցանների մոդելավորման ավանդական մոտեցումը հաճախորդներին «գնահատելն» էր: Խճճվածության գնահատման հետ կապված խնդիրն այն է, որ պահպանման մոդելներից շատերը գնահատում են հաճախորդներին այնպիսի միավորով, որը կախված է տվյալների պահեստում համընդհանուր հատկանիշների ձեռքով ստեղծումից և ստատիկ խառնուրդի մոդելի բարձրացումը բարելավելու վրա դրանց ազդեցության փորձարկումից: Գործընթացը կարող է տևել մի քանի ամիս ՝ սկսած հաճախորդի վարքագիծը վերլուծելուց ՝ պահպանման շուկայավարման մարտավարություն տեղադրելու միջոցով: Ավելին, քանի որ շուկայավարողները սովորաբար ամսական թարմացնում են հաճախորդի խառնաշփոթի միավորները, արագորեն հայտնվող ազդանշանները, որոնք ցույց են տալիս, որ հաճախորդը կարող է հեռանալ, բաց չեն թողնում: Արդյունքում, պահպանման շուկայավարման մարտավարությունը շատ ուշ է:

Ամպլերո, որը վերջերս հայտարարեց վարքագծային մոդելավորման նոր մոտեցման ինտեգրման մասին `իր մեքենայական ուսուցման անհատականացումը խթանելու համար, շուկայավարողներին տրամադրում է ավելի խելացի միջոց կանխագուշակել և կանխել հախճը:

Ի՞նչ է մեքենաշինությունը

Մեքենայական ուսուցումը արհեստական ​​ինտելեկտի տեսակ է (AI), որը համակարգերին ապահովում է սովորելու ունակություն ՝ առանց հստակ ծրագրավորված լինելու: Սովորաբար դա իրականացվում է տվյալների հիման վրա տվյալների անընդհատ սնուցման և ծրագրային ապահովման փոփոխման ալգորիթմների միջոցով:

Ի տարբերություն շնորքի մոդելավորման ավանդական տեխնիկայի, Amplero- ն դինամիկ կերպով վերահսկում է հաճախորդի վարքի հաջորդականությունները `ավտոմատ կերպով հայտնաբերելով, թե հաճախորդի որ գործողություններն են նշանակալից: Սա նշանակում է, որ շուկայավարողն այլևս կախված չէ մեկ ամսեկան գնահատականից, որը ցույց է տալիս, արդյոք հաճախորդը ռիսկի է դիմում լքել ընկերությունը: Փոխարենը, յուրաքանչյուր անհատ հաճախորդի դինամիկ վարքագիծը վերլուծվում է շարունակական հիմունքներով ՝ հանգեցնելով ավելի ժամանակին պահպանման շուկայավարմանը:

Amplero- ի վարքագծային մոդելավորման մոտեցման հիմնական առավելությունները.

  • Բարձրացված ճշգրտություն, Amplero- ի churn մոդելավորումը հիմնված է հաճախորդի վարքի ժամանակի վերլուծության վրա, որպեսզի այն կարողանա հայտնաբերել ինչպես հաճախորդի վարքագծի նուրբ փոփոխությունները, այնպես էլ հասկանալ շատ հազվադեպ իրադարձությունների ազդեցությունը: Amplero մոդելը եզակի է նաև նրանով, որ անընդհատ թարմացվում է, քանի որ կան վարքագծի նոր տվյալներ: Քանի որ պտտվող միավորները երբեք չեն հնանում, ժամանակի ընթացքում կատարողականի անկում չկա:
  • Կանխատեսող ընդդեմ ռեակտիվ, Amplero- ի միջոցով շարժիչի մոդելավորումը հեռանկարային է, ինչը հանգեցնում է մի քանի շաբաթ առաջ պտտումը կանխագուշակելու ունակության: Ավելի երկար ժամկետներում կանխատեսումներ անելու այս ունակությունը շուկայավարողներին թույլ է տալիս ներգրավել հաճախորդների, որոնք դեռ զբաղված են, բայց, ամենայն հավանականությամբ, հետագայում խորտակվելու են պահպանման հաղորդագրություններով և առաջարկներով ՝ մինչև չվերադարձնելու կետը չհեռանան և հեռանան:
  • Ազդանշանների ավտոմատ հայտնաբերում, Amplero- ն ավտոմատ կերպով հայտնաբերում է հատիկավոր, ոչ ակնհայտ ազդանշաններ, որոնք հիմնված են հաճախորդի ժամանակի ընթացքում վարքի ամբողջ հաջորդականությունը վերլուծելու վրա: Տվյալների շարունակական ուսումնասիրությունը թույլ է տալիս հայտնաբերել գնումների, սպառման և ներգրավման այլ ազդանշանների շուրջ անհատականացված օրինաչափություններ: Եթե ​​մրցակցային շուկայում փոփոխություններ լինեն, որոնք հանգեցնում են հաճախորդի վարքագծի փոփոխությունների, ապա Amplero մոդելը անմիջապես կհարմարվի այդ փոփոխություններին ՝ հայտնաբերելով նոր օրինաչափություններ:
  • Վաղ նույնականացում, երբ շուկայավարումը դեռ արդիական է: Քանի որ Amplero- ի հաջորդական ճարմանդային մոդելը մեծապես մանրահատիկ մուտքագրող տվյալներ է օգտագործում, հաճախորդին հաջող գնահատելու համար շատ ավելի քիչ ժամանակ է պահանջվում, ինչը նշանակում է, որ Amplero- ի մոդելը կարող է նույնացնել ավելի կարճ ժամկետով աշխատող սարքերը: Հակվածության մոդելավորման արդյունքները անընդհատ փոխանցվում են Amplero- ի մեքենայական ուսուցման շուկայավարման պլատֆորմին, որն այնուհետև հայտնաբերում և իրականացնում է օպտիմալ պահպանման շուկայավարման գործողություններ յուրաքանչյուր հաճախորդի և համատեքստի համար:

Ամպլերո

Amplero– ի միջոցով շուկայավարողները կարող են հասնել 300% ավելի լավ խթանման կանխատեսման ճշգրտության և մինչև 400% ավելի լավ պահպանման շուկայավարման, քան երբ օգտագործում են ավանդական մոդելավորման մեթոդներ: Հաճախորդի ավելի ճշգրիտ և ժամանակին կանխատեսումներ կատարելու ունակություն ունենալը բոլորովին տարբերվում է նրանում, որ կարողանա զարգացնել կայուն կարողություն `նվազեցնելու խթանումը և բարձրացնելու հաճախորդի կյանքի արժեքը:

Լրացուցիչ տեղեկությունների կամ ցուցադրություն խնդրելու համար այցելեք Ամպլերո.

Ինչ եք կարծում?

Այս կայքը օգտագործում է Akismet- ը սպամի նվազեցման համար: Իմացեք, թե ինչպես է ձեր տվյալները մշակվում.