Amplero: xaridorlarning turg'unligini kamaytirishning aqlli usuli

maqsadli odamlar

Mijozlarning g'azabini kamaytirish haqida gap ketganda, bilim kuchga ega, ayniqsa, u xulq-atvorni boy tushunchasi shaklida bo'lsa. Marketolog sifatida biz mijozlarning o'zini qanday tutishini va nima uchun ularni tark etishlarini tushunish uchun hamma narsani qilamiz, shunda biz buni oldini olishimiz mumkin.
Ammo tez-tez sotuvchilar tez-tez uchrab turadigan narsa, bu churra xavfini haqiqiy bashorat qilish emas, balki tushuntirishdir. Xo'sh, qanday qilib muammo oldida turasiz? Qanday qilib kimning xatti-harakatlariga ta'sir qiladigan tarzda aralashish uchun etarlicha aniqlik va etarli vaqt bilan ketishi mumkinligini taxmin qilasiz?

Savdogarlar churn muammosini hal qilishga urinishgan ekan, churnni modellashtirishning an'anaviy yondashuvi mijozlarga "ball" qo'yishdir. Churn skoringi bilan bog'liq muammo shundaki, aksariyat saqlash modellari xaridorlarni ma'lumotlar omborida agregat atributlarini qo'lda yaratishga va statik churn modelini ko'tarishda ularning ta'sirini sinab ko'rishga bog'liq bo'lgan ball bilan baholaydilar. Jarayon, xaridorlarning xatti-harakatlarini tahlil qilishdan boshlab, marketingni saqlash taktikasini qo'llash orqali bir necha oy davom etishi mumkin. Bundan tashqari, sotuvchilar odatda har oyda xaridorlarning ballarini yangilab turishganligi sababli, mijozning ketishi mumkinligini ko'rsatadigan tez paydo bo'ladigan signallarni o'tkazib yuboriladi. Natijada, marketingni saqlash taktikasi juda kech.

AmpleroYaqinda uning mashinani o'rganishni shaxsiylashtirishga yordam beradigan xatti-harakatlarni modellashtirishga yangi yondashuvni integratsiyalashganligini e'lon qildi, sotuvchilarga churq qilishni bashorat qilish va oldini olish uchun aqlli usulni taqdim etadi.

Mashinani o'rganish nima?

Mashinada o'qitish - bu aniq dasturlashtirilmagan holda o'rganish qobiliyatini ta'minlaydigan sun'iy intellektning (AI) bir turi. Bu odatda ma'lumotlarni doimiy ravishda etkazib berish va natijalarga asoslangan dasturiy ta'minotni o'zgartirish algoritmlariga ega bo'lish orqali amalga oshiriladi.

Antennani modellashtirishning an'anaviy usullaridan farqli o'laroq, Amplero mijozning xatti-harakatlari ketma-ketligini dinamik ravishda kuzatib boradi va mijozning qaysi harakatlari mazmunli ekanligini avtomatik ravishda aniqlaydi. Bu shuni anglatadiki, sotuvchi endi xaridor kompaniyani tark etish xavfi bor-yo'qligini ko'rsatadigan oylik yagona ballga ishonmaydi. Buning o'rniga, har bir alohida mijozning dinamik harakati doimiy ravishda tahlil qilinib, marketingni o'z vaqtida saqlashga olib keladi.

Ampleroning xulq-atvorini modellashtirish yondashuvining asosiy afzalliklari:

  • Aniqlik oshdi. Amplero modelini modellashtirish xaridorlarning xatti-harakatlarini vaqt o'tishi bilan tahlil qilishga asoslangan bo'lib, u mijozlar xatti-harakatlaridagi nozik o'zgarishlarni ham aniqlay oladi va juda kam uchraydigan hodisalarning ta'sirini tushunadi. Amplero modeli ham o'ziga xosdir, chunki u doimiy ravishda yangilanadi, chunki yangi xulq-atvor ma'lumotlari mavjud. Churn ballari hech qachon eskirmasligi sababli, vaqt o'tishi bilan hech qanday pasayish bo'lmaydi.
  • Bashoratli va reaktiv. Amplero yordamida churnni modellashtirish kelajakda bir necha hafta oldin churni bashorat qilish qobiliyatiga olib keladi. Ushbu uzoq vaqt oralig'ida bashorat qilish qobiliyati marketologlarga hanuzgacha aloqada bo'lgan, ammo kelajakda ushlab qolish xabarlari va takliflari bilan qaytish nuqtasiga etib bormasdan va ketishdan oldin xaridorlarni jalb qilishga imkon beradi.
  • Signallarning avtomatlashtirilgan kashfiyoti. Amplero vaqt o'tishi bilan xaridorning barcha xatti-harakatlar ketma-ketligini tahlil qilish asosida donador, aniq bo'lmagan signallarni avtomatik ravishda topadi. Ma'lumotlarni doimiy ravishda o'rganish, sotib olish, iste'mol qilish va boshqa signal signallari atrofida shaxsiylashtirilgan modellarni aniqlashga imkon beradi. Agar raqobat bozorida mijozlarning xatti-harakatlarining o'zgarishiga olib keladigan o'zgarishlar yuz bersa, Amplero modeli darhol ushbu o'zgarishlarga moslashadi, yangi naqshlarni kashf etadi.
  • Erta identifikatsiya qilish, marketing hali ham dolzarb bo'lganda. Amplero ketma-ket churn modeli yuqori donali kirish ma'lumotlaridan foydalanganligi sababli, xaridorni muvaffaqiyatli to'plash uchun juda kam vaqt talab etiladi, ya'ni Amplero modeli ancha qisqa muddatga ega bo'lgan churnersni aniqlay oladi. Moyillikni modellashtirish natijalari doimiy ravishda Amplero-ning mashinasozlik marketing platformasida ta'minlanadi, so'ngra har bir mijoz va kontekst uchun eng maqbul marketing tadbirlarini topadi va amalga oshiradi.

Amplero

Amplero marketologlari an'anaviy modellashtirish usullaridan ko'ra 300% churnni bashorat qilish aniqligini va 400% gacha yaxshi ushlab turuvchi marketingni qo'lga kiritishlari mumkin. Mijozlarni yanada aniqroq va o'z vaqtida bashorat qilish qobiliyatiga ega bo'lish, xaridorni kamaytirish va mijozning umr bo'yi qiymatini oshirish uchun barqaror qobiliyatni rivojlantirishga imkon beradi.

Qo'shimcha ma'lumot olish yoki demo qilishni talab qilish uchun tashrif buyuring Amplero.

Siz nima deb o'ylaysiz?

Ushbu sayt spamni kamaytirish uchun Akismet-dan foydalanadi. Fikringiz ma'lumotlarining qanday ishlashini bilib oling.