Amplero:减少客户流失的更智能方法

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在减少客户流失方面,知识就是力量,特别是如果它以丰富的行为洞察力形式存在。 作为营销人员,我们将竭尽所能来了解客户的行为方式以及他们离开的原因,以便我们能够防止这种情况发生。
但是营销人员经常得到的是客户流失的解释,而不是客户流失风险的真实预测。 那么,您如何解决问题呢? 您如何预测谁可能以足够的准确性和足够的时间离开以影响他们行为的方式进行干预?

只要营销人员一直试图解决客户流失问题,流失建模的传统方法就是为客户“打分”。 流失评分的问题在于,大多数保留模型给客户打分的评分取决于在数据仓库中手动创建聚合属性并测试其对改善静态流失模型提升的影响。 从分析客户行为到部署保留营销策略,该过程可能需要几个月的时间。 此外,由于营销人员通常每月更新一次客户流失得分,因此会丢失表示客户可能离开的迅速出现的信号。 结果,保留营销策略为时已晚。

安普莱罗最近宣布整合一种新的行为建模方法,以促进其机器学习的个性化。该公司为营销人员提供了一种更智能的预测和预防用户流失的方法。

什么是机器学习?

机器学习是一种人工智能(AI),它为系统提供了无需明确编程即可学习的能力。 通常,这是通过将数据连续馈入并根据结果由软件更改算法来实现的。

与传统的客户流失建模技术不同,Amplero动态地监视客户行为序列,自动发现哪些客户行为有意义。 这意味着营销人员不再依赖单个的月度得分来表明客户是否有离开公司的风险。 取而代之的是,将连续分析每个客户的动态行为,从而更及时地进行保留营销。

Amplero行为建模方法的主要优点:

  • 精度更高。 Amplero的客户流失建模基于对一段时间内客户行为的分析,因此它可以检测到客户行为的细微变化,并了解很少发生的事件的影响。 Amplero模型的独特之处还在于,随着新的行为数据的不断更新,它会不断更新。 由于流失分数永远不会过时,因此性能不会随时间下降。
  • 预测与反应。 使用Amplero,客户流失建模具有前瞻性,从而可以提前几周预测客户流失。 这种在较长时间范围内进行预测的能力使营销人员能够吸引仍在参与但将来可能会流失的客户,并留出保留信息和要约,直到他们无法退货和离开。
  • 自动发现信号。 Amplero通过分析客户随时间变化的整个行为序列,自动发现颗粒状,非显而易见的信号。 不断探索数据可以检测围绕购买,消费和其他参与信号的个性化模式。 如果竞争市场发生变化导致客户行为发生变化,则Amplero模型将立即适应这些变化,从而发现新的模式。
  • 早期识别,当行销仍然有意义时。 由于Amplero的顺序客户流失模型利用了高度细化的输入数据,因此,成功地打分客户所需的时间要少得多,这意味着Amplero的模型可以识别出任期短得多的客户流失。 倾向建模的结果不断输入到Amplero的机器学习营销平台中,该平台然后发现并执行针对每个客户和上下文的最佳保留营销动作。

安普莱罗

与使用传统建模技术相比,使用Amplero可以使市场营销人员的客户流失预测准确度提高300%,而保留营销则提高400%。 能够做出更准确,及时的客户预测的能力,对于开发可持续的能力以减少客户流失并提高客户的生命周期价值而言,具有很大的不同。

欲了解更多信息或要求演示,请访问 安普莱罗.

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