Amplero: วิธีที่ชาญฉลาดกว่าในการลดความวุ่นวายของลูกค้า

กำหนดเป้าหมายผู้คน

เมื่อพูดถึงการลดความปั่นป่วนของลูกค้าความรู้คือพลังโดยเฉพาะอย่างยิ่งหากอยู่ในรูปแบบของความเข้าใจเชิงพฤติกรรมที่หลากหลาย ในฐานะนักการตลาดเราทำทุกอย่างเพื่อทำความเข้าใจพฤติกรรมของลูกค้าและสาเหตุที่พวกเขาจากไปเพื่อที่เราจะได้ป้องกันได้
แต่สิ่งที่นักการตลาดมักจะได้รับคือคำอธิบายที่ทำให้ปั่นป่วนมากกว่าการทำนายความเสี่ยงที่แท้จริง แล้วคุณจะรับมือกับปัญหาได้อย่างไร? คุณจะคาดเดาได้อย่างไรว่าใครอาจจากไปด้วยความแม่นยำเพียงพอและมีเวลาเพียงพอที่จะแทรกแซงในรูปแบบที่มีอิทธิพลต่อพฤติกรรมของพวกเขา

ตราบใดที่นักการตลาดพยายามแก้ไขปัญหาการปั่นป่วนแนวทางดั้งเดิมในการปั่นแบบจำลองคือการ "ให้คะแนน" ลูกค้า ปัญหาในการให้คะแนนการปั่นคือโมเดลการรักษาลูกค้าส่วนใหญ่ให้คะแนนลูกค้าด้วยคะแนนที่ขึ้นอยู่กับการสร้างแอตทริบิวต์รวมในคลังข้อมูลด้วยตนเองและทดสอบผลกระทบในการปรับปรุงการเพิ่มของโมเดลการปั่นแบบคงที่ กระบวนการนี้อาจใช้เวลาหลายเดือนตั้งแต่การวิเคราะห์พฤติกรรมของลูกค้าไปจนถึงการปรับใช้กลยุทธ์ทางการตลาดเพื่อการรักษาลูกค้า นอกจากนี้เนื่องจากโดยทั่วไปแล้วนักการตลาดจะอัปเดตคะแนนการปั่นของลูกค้าเป็นประจำทุกเดือนสัญญาณที่เกิดขึ้นใหม่อย่างรวดเร็วซึ่งบ่งชี้ว่าลูกค้าอาจไม่ได้รับ ด้วยเหตุนี้กลยุทธ์การตลาดแบบรักษาลูกค้าจึงล่าช้าเกินไป

แอมเพิลโรซึ่งเพิ่งประกาศการบูรณาการแนวทางใหม่ในการสร้างแบบจำลองพฤติกรรมเพื่อกระตุ้นการปรับเปลี่ยนการเรียนรู้ของเครื่องทำให้นักการตลาดมีวิธีที่ชาญฉลาดกว่าในการคาดการณ์และป้องกันการปั่นป่วน

Machine Learning คืออะไร?

การเรียนรู้ของเครื่องเป็นปัญญาประดิษฐ์ (AI) ประเภทหนึ่งที่ช่วยให้ระบบสามารถเรียนรู้ได้โดยไม่ต้องตั้งโปรแกรมไว้อย่างชัดเจน โดยทั่วไปจะทำได้ผ่านการป้อนข้อมูลอย่างต่อเนื่องและมีอัลกอริทึมการปรับเปลี่ยนซอฟต์แวร์ตามผลลัพธ์

ซึ่งแตกต่างจากเทคนิคการสร้างแบบจำลองการปั่นจักรยานแบบเดิม Amplero จะตรวจสอบลำดับพฤติกรรมของลูกค้าแบบไดนามิกโดยจะค้นหาว่าการกระทำของลูกค้ามีความหมายโดยอัตโนมัติ ซึ่งหมายความว่านักการตลาดจะไม่พึ่งพาคะแนนรายเดือนเดียวอีกต่อไปซึ่งบ่งชี้ว่าลูกค้ามีความเสี่ยงที่จะลาออกจาก บริษัท หรือไม่ แต่พฤติกรรมแบบไดนามิกของลูกค้าแต่ละรายจะได้รับการวิเคราะห์อย่างต่อเนื่องซึ่งนำไปสู่การตลาดเพื่อการรักษาลูกค้าที่ทันเวลามากขึ้น

ประโยชน์หลักของแนวทางการสร้างแบบจำลองพฤติกรรมของ Amplero:

  • เพิ่มความแม่นยำ. การสร้างแบบจำลองการปั่นของ Amplero ขึ้นอยู่กับการวิเคราะห์พฤติกรรมของลูกค้าเมื่อเวลาผ่านไปเพื่อให้สามารถตรวจจับการเปลี่ยนแปลงพฤติกรรมของลูกค้าได้อย่างละเอียดและเข้าใจผลกระทบของเหตุการณ์ที่เกิดขึ้นไม่บ่อยนัก นอกจากนี้โมเดล Amplero ยังมีความพิเศษตรงที่มีการอัปเดตอย่างต่อเนื่องเนื่องจากมีข้อมูลพฤติกรรมใหม่ ๆ เนื่องจากคะแนนการปั่นไม่เคยค้างจึงไม่มีการลดลงของประสิทธิภาพเมื่อเวลาผ่านไป
  • Predictive กับ reactive. ด้วย Amplero การสร้างแบบจำลองการปั่นเป็นการคาดการณ์ล่วงหน้าส่งผลให้สามารถทำนายการปั่นได้ล่วงหน้าหลายสัปดาห์ ความสามารถในการคาดการณ์ในกรอบเวลาที่ยาวขึ้นนี้ช่วยให้นักการตลาดสามารถดึงดูดลูกค้าที่ยังคงมีส่วนร่วมอยู่ แต่มีแนวโน้มที่จะเลิกใช้งานในอนาคตด้วยข้อความการเก็บรักษาและข้อเสนอก่อนที่พวกเขาจะไปถึงจุดที่ไม่มีการคืนสินค้าและจากไป
  • การค้นหาสัญญาณโดยอัตโนมัติ. Amplero จะค้นหาสัญญาณที่ละเอียดและไม่ชัดเจนโดยอัตโนมัติจากการวิเคราะห์ลำดับพฤติกรรมทั้งหมดของลูกค้าในช่วงเวลาหนึ่ง การสำรวจข้อมูลอย่างต่อเนื่องช่วยให้ตรวจจับรูปแบบส่วนบุคคลเกี่ยวกับการซื้อการบริโภคและสัญญาณการมีส่วนร่วมอื่น ๆ หากมีการเปลี่ยนแปลงในตลาดการแข่งขันที่ส่งผลให้พฤติกรรมของลูกค้าเปลี่ยนแปลงไปโมเดล Amplero จะปรับตัวให้เข้ากับการเปลี่ยนแปลงเหล่านี้ทันทีโดยค้นพบรูปแบบใหม่ ๆ
  • การระบุล่วงหน้าเมื่อการตลาดยังคงมีความเกี่ยวข้อง เนื่องจากแบบจำลองการปั่นตามลำดับของ Amplero ใช้ประโยชน์จากข้อมูลอินพุตที่ละเอียดมากจึงต้องใช้เวลาน้อยลงในการให้คะแนนลูกค้าได้สำเร็จซึ่งหมายความว่าโมเดลของ Amplero สามารถระบุผู้ปั่นที่มีระยะเวลาสั้นกว่ามาก ผลลัพธ์ของการสร้างแบบจำลองความชอบจะถูกป้อนเข้าสู่แพลตฟอร์มการตลาดด้วยแมชชีนเลิร์นนิงของ Amplero อย่างต่อเนื่องซึ่งจะค้นพบและดำเนินการทางการตลาดเพื่อการรักษาผู้ใช้ที่เหมาะสมที่สุดสำหรับลูกค้าและบริบทแต่ละราย

แอมเพิลโร

ด้วยนักการตลาด Amplero สามารถบรรลุความแม่นยำในการทำนายการปั่นป่วนได้ดีขึ้น 300% และการตลาดที่มีการรักษาลูกค้าได้ดีขึ้นถึง 400% เมื่อเทียบกับเทคนิคการสร้างแบบจำลองแบบเดิม การมีความสามารถในการคาดการณ์ลูกค้าที่แม่นยำและตรงเวลามากขึ้นทำให้เกิดความแตกต่างในการพัฒนาความสามารถที่ยั่งยืนในการลดการปั่นป่วนและเพิ่มมูลค่าตลอดอายุการใช้งานของลูกค้า

สำหรับข้อมูลเพิ่มเติมหรือขอตัวอย่างโปรดไปที่ แอมเพิลโร.

คุณคิดอย่างไร?

ไซต์นี้ใช้ Akismet เพื่อลดสแปม เรียนรู้วิธีการประมวลผลข้อมูลความคิดเห็นของคุณ.