Amplero: una manera més intel·ligent de reduir el consum de clients

orientar-se a les persones

Quan es tracta de reduir el desgavell dels clients, el coneixement és poder, especialment si es tracta de la comprensió del comportament. Com a venedors, fem tot el possible per entendre com es comporten els clients i per què marxen, de manera que puguem evitar-ho.
Però el que sovint obtenen els venedors és una explicació de la renúncia en lloc d’una predicció real del risc de renúncia. Llavors, com us plantegeu davant del problema? Com prediu qui pot marxar amb prou precisió i temps suficient per intervenir de manera que influeixi en el seu comportament?

Durant el temps que els professionals del màrqueting han intentat abordar el problema de la barreja, l'enfocament tradicional del modelatge de la barreja ha estat "puntuar" els clients. El problema amb la puntuació de mescla és que la majoria de models de retenció valoren els clients amb una puntuació que depèn de la creació manual d’atributs agregats en un magatzem de dades i de provar-ne l’impacte per millorar l’elevació d’un model de mescla estàtic. El procés pot trigar uns quants mesos, des de l’anàlisi del comportament dels clients fins al desplegament de tàctiques de màrqueting de retenció. A més, atès que els professionals del màrqueting solen actualitzar les puntuacions de desactivació dels clients mensualment, es perden els senyals emergents que indiquen que un client pot marxar. Com a resultat, les tàctiques de màrqueting de retenció són massa tardanes.

Amplero, que va anunciar recentment la integració d’un nou enfocament del modelatge conductual per alimentar la personalització de l’aprenentatge automàtic, proporciona als professionals del màrqueting una manera més intel·ligent de predir i prevenir el desgavell.

Què és l'aprenentatge automàtic?

L’aprenentatge automàtic és un tipus d’intel·ligència artificial (IA) que proporciona als sistemes la capacitat d’aprendre sense haver-se programat explícitament. Normalment, això s’aconsegueix mitjançant l’alimentació contínua de dades i la presència d’algoritmes d’alteració de programari basats en els resultats.

A diferència de les tècniques de modelatge tradicionals, Amplero controla les seqüències de comportament dels clients de forma dinàmica, descobrint automàticament quines accions dels clients són significatives. Això vol dir que un venedor ja no depèn d’una puntuació mensual única que indiqui si un client corre el risc de deixar l’empresa. En lloc d'això, el comportament dinàmic de cada client individual s'analitza de forma contínua, cosa que condueix a una comercialització de retenció més oportuna.

Avantatges clau de l'enfocament de modelatge conductual d'Amplero:

  • Augment de la precisió. El modelatge d’abandons d’Amplero es basa en l’anàlisi del comportament dels clients al llarg del temps, de manera que pot detectar canvis subtils en el comportament dels clients i comprendre l’impacte d’esdeveniments molt poc freqüents. El model Amplero també és únic perquè s’actualitza contínuament ja que hi ha noves dades de comportament. Com que les puntuacions de desgavell mai no queden obsoletes, no hi ha cap disminució del rendiment al llarg del temps.
  • Predictiu vs. reactiu. Amb Amplero, el modelatge de mescles és futur, cosa que permet predir la mescla amb diverses setmanes d’antelació. Aquesta capacitat de fer prediccions en períodes de temps més llargs permet als professionals del màrqueting involucrar clients que encara estan compromesos, però que probablement s'enfonsaran en el futur amb missatges de retenció i ofertes abans d'arribar al punt de no retorn i sortida.
  • Descobriment automàtic de senyals. Amplero descobreix automàticament senyals granulars no evidents basats en l’anàlisi de tota la seqüència de comportament del client al llarg del temps. L’exploració contínua de dades permet detectar patrons personalitzats al voltant de les compres, el consum i altres senyals d’interacció. Si hi ha canvis al mercat competitiu que comporten canvis en el comportament dels clients, el model Amplero s’adaptarà immediatament a aquests canvis, descobrint nous patrons.
  • Identificació primerenca, quan el màrqueting continua essent rellevant. Com que el model de mescla seqüencial d’Amplero aprofita dades d’entrada molt granulars, es necessita molt menys temps per puntuar amb èxit un client, cosa que significa que el model d’Amplero pot identificar els mescladors amb una durada molt més curta. Els resultats del modelatge de propensió s’introdueixen constantment a la plataforma de màrqueting d’aprenentatge automàtic d’Amplero, que després descobreix i executa les accions de màrqueting de retenció òptimes per a cada client i context.

Amplero

Amb Amplero, els venedors poden aconseguir un 300% de precisió de predicció millor i fins a un 400% de màrqueting de retenció millor que quan s’utilitzen tècniques de modelatge tradicionals. Tenir la capacitat de fer prediccions dels clients més precises i oportunes marca la diferència en poder desenvolupar una capacitat sostenible per reduir el desgavell i augmentar el valor de la vida del client.

Per obtenir més informació o demanar una demostració, visiteu Amplero.

Què et sembla?

Aquest lloc utilitza Akismet per reduir el correu no desitjat. Esbrineu com es processa el vostre comentari.