Amplero: Pli Inteligenta Vojo Redukti Klienton

celi homojn

Kiam temas pri redukto de kliento, scio estas potenco precipe se ĝi estas en la formo de riĉa konduta kompreno. Kiel komercistoj ni faras ĉion eblan por kompreni kiel kondutas klientoj kaj kial ili foriras, por ke ni povu malhelpi ĝin.
Sed tio, kion merkatistoj ofte ricevas, estas malklara klarigo anstataŭ vera antaŭdiro de ĉina risko. Do kiel vi antaŭas la problemon? Kiel vi antaŭdiras, kiu povas foriri kun sufiĉa precizeco kaj sufiĉa tempo por interveni en manieroj influantaj ilian konduton?

Tiel longe kiel merkatistoj klopodas trakti la problemon de ĉurno, la tradicia aliro al ĉurnmodelado estis "poentigi" klientojn. La problemo pri ĉena poentado estas, ke plej multaj retenaj modeloj taksas klientojn kun poentaro, kiu dependas de permane kreado de entutaj atributoj en datuma magazeno kaj testado de ilia efiko por plibonigi la levadon de statika ĉurna modelo. La procezo povas daŭri plurajn monatojn, de analizado de klienta konduto per deplojo de retenaj merkataj taktikoj. Plue, ĉar merkatistoj kutime ĝisdatigas klientajn interpunkciojn ĉiumonate, mankas rapide aperantaj signaloj, kiuj indikas ke kliento povas foriri. Rezulte, retenaj merkataj taktikoj tro malfruas.

Amplero, kiu ĵus anoncis la integriĝon de nova aliro al kondutmodelado por instigi sian aŭtomatan lernadon, provizas al merkatistoj pli inteligentan manieron antaŭdiri kaj malhelpi ĉagrenadon.

Kio estas Maŝina Lernado?

Maŝinlernado estas speco de artefarita inteligenteco (AI) kiu provizas sistemojn per la kapablo lerni sen esti eksplicite programita. Ĉi tio kutime plenumiĝas per kontinue liverado de datumoj al kaj havado de programaj ŝanĝaj algoritmoj bazitaj sur la rezultoj.

Male al tradiciaj buteraj modeligaj teknikoj, Amplero monitoras sekvencojn de konduto de kliento sur dinamika bazo, aŭtomate malkovrante kiuj klientaj agoj estas signifaj. Ĉi tio signifas, ke komercisto ne plu dependas de unu monata poentaro, kiu indikas ĉu kliento riskas forlasi la kompanion. Anstataŭe, la dinamika konduto de ĉiu individua kliento estas kontinue analizita, kondukante al pli ĝustatempa retena merkatado.

Ŝlosilaj avantaĝoj de la konduta modeliga aliro de Amplero:

  • Pliigita precizeco. La ĉerpa modelado de Amplero baziĝas sur analizo de klienta konduto laŭlonge de la tempo, por ke ĝi povu detekti ambaŭ subtilajn ŝanĝojn en konduto de kliento kaj kompreni la efikon de tre maloftaj eventoj. La modelo Amplero ankaŭ estas unika, ĉar ĝi estas ĝisdatigita senĉese, ĉar ekzistas novaj kondutaj datumoj. Ĉar ĉerpaj poentaroj neniam malfreŝiĝas, ne ekzistas malfunkcio en agado laŭlonge de la tempo.
  • Antaŭdira kontraŭ reaktiva. Kun Amplero, ĉurn-modelado antaŭenrigardas rezultigante la kapablon antaŭdiri ĉurnon antaŭ kelkaj semajnoj. Ĉi tiu kapablo fari antaŭdirojn dum pli longaj tempokadroj permesas al merkatistoj engaĝi klientojn, kiuj ankoraŭ engaĝiĝas, sed probable estontiĝos kun retenaj mesaĝoj kaj ofertoj antaŭ ol ili atingos la punkton de neniu reveno kaj foriro.
  • Aŭtomata malkovro de signaloj. Amplero aŭtomate malkovras granulajn, ne evidentajn signalojn bazitajn sur analizo de la tuta konduta sinsekvo de kliento laŭlonge de la tempo. Kontinua esplorado de datumoj permesas detekti personigitajn ŝablonojn ĉirkaŭ aĉetoj, konsumado kaj aliaj engaĝaj signaloj. Se estas ŝanĝoj al la konkurenciva merkato, kiuj rezultigas ŝanĝojn en konduto de kliento, la modelo Amplero tuj adaptiĝos al ĉi tiuj ŝanĝoj, malkovrante novajn ŝablonojn.
  • Frua Identigo, kiam merkatado ankoraŭ gravas. Ĉar la sinsekva ĉerpa modelo de Amplero utiligas tre grajnajn enigajn datumojn, necesas multe malpli da tempo por sukcese gajni klienton, kio signifas, ke la modelo de Amplero povas identigi ĉerpilojn kun multe pli mallonga daŭro. Rezultoj de la emo-modelado estas konstante enmetitaj en la maŝinlernan merkatan platformon de Amplero, kiu tiam malkovras kaj plenumas la optimumajn retenajn merkatajn agojn por ĉiu kliento kaj kunteksto.

Amplero

Kun Amplero-merkatistoj povas atingi 300% pli bonan ĉurnan antaŭdiron kaj ĝis 400% pli bonan retenan merkatadon ol kiam oni uzas tradiciajn modelajn teknikojn. Havi la kapablon fari pli precizajn kaj ĝustatempajn klientajn antaŭdirojn faras la tutan diferencon en povi disvolvi daŭrigeblan kapablon por redukti ĉurnon kaj pliigi la valoron de la kliento.

Por pliaj informoj aŭ por peti demonstraĵon, bonvolu viziti Amplero.

Kion vi pensas?

Ĉi tiu retejo uzas Akismeton por redukti spamon. Lernu, kiel via komento datiĝas.