Amplero: Một cách thông minh hơn để giảm bớt sự bỏ trốn của khách hàng

mục tiêu mọi người

Khi nói đến việc giảm bớt sự quấy rầy của khách hàng, kiến ​​thức là sức mạnh đặc biệt nếu nó ở dạng hiểu biết sâu sắc về hành vi. Là nhà tiếp thị, chúng tôi làm mọi thứ có thể để hiểu cách khách hàng cư xử và lý do họ rời đi, để chúng tôi có thể ngăn chặn điều đó.
Nhưng những gì các nhà tiếp thị thường nhận được là một lời giải thích churn hơn là một dự đoán thực sự về rủi ro churn. Vậy làm thế nào để bạn đứng trước vấn đề? Làm thế nào để bạn dự đoán ai có thể rời đi với đủ chính xác và đủ thời gian để can thiệp theo những cách ảnh hưởng đến hành vi của họ?

Chừng nào các nhà tiếp thị còn cố gắng giải quyết vấn đề churn, thì cách tiếp cận truyền thống để lập mô hình churn là để “ghi điểm” khách hàng. Vấn đề với tính năng churn là hầu hết các mô hình giữ chân khách hàng đều xếp hạng khách hàng bằng điểm số phụ thuộc vào việc tạo thủ công các thuộc tính tổng hợp trong kho dữ liệu và kiểm tra tác động của chúng trong việc cải thiện mức tăng của mô hình churn tĩnh. Quá trình này có thể mất vài tháng, từ việc phân tích hành vi của khách hàng thông qua việc triển khai các chiến thuật tiếp thị duy trì. Hơn nữa, vì các nhà tiếp thị thường cập nhật điểm số churn của khách hàng hàng tháng, các tín hiệu xuất hiện nhanh chóng cho thấy khách hàng có thể rời đi sẽ bị bỏ qua. Kết quả là, các chiến thuật tiếp thị duy trì đã quá muộn.

Amplero, công ty gần đây đã công bố tích hợp một cách tiếp cận mới với mô hình hành vi để thúc đẩy cá nhân hóa học máy của mình, cung cấp cho các nhà tiếp thị một cách thông minh hơn để dự đoán và ngăn chặn sự gián đoạn.

Học máy là gì?

Máy học là một loại trí tuệ nhân tạo (AI) cung cấp cho các hệ thống khả năng học hỏi mà không cần được lập trình rõ ràng. Điều này thường được thực hiện thông qua việc liên tục cung cấp dữ liệu và để phần mềm thay đổi các thuật toán dựa trên kết quả.

Không giống như các kỹ thuật lập mô hình churn truyền thống, Amplero giám sát các chuỗi hành vi của khách hàng trên cơ sở động, tự động phát hiện ra hành động nào của khách hàng là có ý nghĩa. Điều này có nghĩa là một nhà tiếp thị không còn phụ thuộc vào một điểm số hàng tháng duy nhất cho biết liệu khách hàng có nguy cơ rời bỏ công ty hay không. Thay vào đó, hành vi năng động của từng khách hàng được phân tích liên tục, dẫn đến tiếp thị duy trì kịp thời hơn.

Các lợi ích chính của phương pháp tiếp cận mô hình hành vi của Amplero:

  • Tăng độ chính xác. Mô hình churn của Amplero dựa trên việc phân tích hành vi của khách hàng theo thời gian để có thể phát hiện cả những thay đổi tinh vi trong hành vi của khách hàng và hiểu được tác động của những sự kiện không thường xuyên. Mô hình Amplero cũng độc đáo ở chỗ nó được cập nhật liên tục khi có dữ liệu hành vi mới. Bởi vì điểm số churn không bao giờ cũ, không có sự sụt giảm hiệu suất theo thời gian.
  • Dự đoán so với phản ứng. Với Amplero, mô hình churn đang được mong đợi, dẫn đến khả năng dự đoán thời gian churn trước vài tuần. Khả năng đưa ra dự đoán trong khung thời gian dài hơn cho phép các nhà tiếp thị thu hút những khách hàng vẫn đang tương tác nhưng có khả năng rời đi trong tương lai bằng các thông điệp và ưu đãi lưu giữ trước khi họ đến điểm không quay lại và rời đi.
  • Tự động khám phá các tín hiệu. Amplero tự động phát hiện ra các tín hiệu chi tiết, không rõ ràng dựa trên việc phân tích toàn bộ chuỗi hành vi của khách hàng theo thời gian. Việc liên tục khám phá dữ liệu cho phép phát hiện các mẫu được cá nhân hóa xung quanh việc mua hàng, tiêu dùng và các tín hiệu tương tác khác. Nếu có những thay đổi đối với thị trường cạnh tranh dẫn đến thay đổi hành vi của khách hàng, mô hình Amplero sẽ ngay lập tức thích ứng với những thay đổi này, phát hiện ra những mô hình mới.
  • Nhận dạng sớm, khi tiếp thị vẫn còn phù hợp. Bởi vì mô hình churn tuần tự của Amplero tận dụng dữ liệu đầu vào chi tiết cao, nên cần ít thời gian hơn để ghi điểm thành công khách hàng, có nghĩa là mô hình của Amplero có thể xác định các churner với thời gian ngắn hơn nhiều. Kết quả của mô hình xu hướng liên tục được đưa vào nền tảng tiếp thị máy học của Amplero, nền tảng này sau đó sẽ khám phá và thực hiện các hành động tiếp thị duy trì tối ưu cho từng khách hàng và bối cảnh.

Amplero

Với Amplero, các nhà tiếp thị có thể đạt được độ chính xác của dự đoán churn tốt hơn 300% và tiếp thị duy trì tốt hơn tới 400% so với khi sử dụng các kỹ thuật lập mô hình truyền thống. Có khả năng đưa ra các dự đoán khách hàng chính xác và kịp thời hơn tạo nên sự khác biệt trong việc có thể phát triển khả năng bền vững để giảm tình trạng gián đoạn và nâng cao giá trị lâu dài của khách hàng.

Để biết thêm thông tin hoặc yêu cầu bản demo, vui lòng truy cập Amplero.

Bạn nghĩ gì?

Trang web này sử dụng Akismet để giảm spam. Tìm hiểu cách xử lý dữ liệu nhận xét của bạn.