Amplero: een slimmere manier om klantverloop te verminderen

doelgroep mensen

Als het gaat om het verminderen van klantverloop, is kennis macht, vooral als het in de vorm van rijk gedragsinzicht is. Als marketeers doen we er alles aan om te begrijpen hoe klanten zich gedragen en waarom ze vertrekken, zodat we dit kunnen voorkomen.
Maar wat marketeers vaak krijgen, is een churn-verklaring in plaats van een echte voorspelling van churn-risico. Dus hoe kom je voor het probleem? Hoe voorspel je wie er met voldoende nauwkeurigheid en voldoende tijd kan vertrekken om in te grijpen op manieren die hun gedrag beïnvloeden?

Zolang marketeers het probleem van churn proberen aan te pakken, is de traditionele benadering van churn-modellering geweest om klanten te 'scoren'. Het probleem met churn-scoring is dat de meeste retentiemodellen klanten beoordelen met een score die afhangt van het handmatig creëren van geaggregeerde attributen in een datawarehouse en het testen van hun impact op het verbeteren van de lift van een statisch churn-model. Het proces kan enkele maanden duren, van het analyseren van klantgedrag tot het implementeren van retentiemarketingtactieken. Aangezien marketeers de klantverloopscores doorgaans maandelijks bijwerken, worden bovendien snel opkomende signalen gemist die aangeven dat een klant mogelijk weggaat. Als gevolg hiervan zijn retentie-marketingtactieken te laat.

Amplero, dat onlangs de integratie van een nieuwe benadering van gedragsmodellering aankondigde om de personalisatie van machine learning te stimuleren, biedt marketeers een slimmere manier om churn te voorspellen en te voorkomen.

Wat is machinaal leren?

Machine learning is een soort kunstmatige intelligentie (AI) die systemen de mogelijkheid biedt om te leren zonder expliciet te worden geprogrammeerd. Dit wordt meestal bereikt door continu gegevens naar de software te sturen en algoritmen te laten aanpassen op basis van de resultaten.

In tegenstelling tot traditionele churn-modelleringstechnieken, monitort Amplero sequenties van klantgedrag op een dynamische basis en ontdekt automatisch welke acties van klanten zinvol zijn. Dit betekent dat een marketeer niet langer afhankelijk is van één maandelijkse score die aangeeft of een klant het bedrijf dreigt te verlaten. In plaats daarvan wordt het dynamische gedrag van elke individuele klant continu geanalyseerd, wat leidt tot tijdiger retentiemarketing.

Belangrijkste voordelen van Amplero's benadering van gedragsmodellering:

  • Verhoogde nauwkeurigheid. Amplero's churn-modellering is gebaseerd op het analyseren van klantgedrag in de loop van de tijd, zodat het zowel subtiele veranderingen in klantgedrag kan detecteren als de impact van zeer zeldzame gebeurtenissen kan begrijpen. Het Amplero-model is ook uniek omdat het continu wordt bijgewerkt omdat er nieuwe gedragsgegevens zijn. Omdat churn-scores nooit oud worden, neemt de prestatie na verloop van tijd niet af.
  • Voorspellend versus reactief. Met Amplero is churn-modellering toekomstgericht, wat resulteert in de mogelijkheid om churn enkele weken van tevoren te voorspellen. Dit vermogen om voorspellingen te doen over langere tijdsbestekken stelt marketeers in staat om klanten te betrekken die nog steeds betrokken zijn maar in de toekomst waarschijnlijk zullen churnen met retentieberichten en aanbiedingen voordat ze het point of no return bereiken en vertrekken.
  • Geautomatiseerde detectie van signalen. Amplero ontdekt automatisch gedetailleerde, niet voor de hand liggende signalen op basis van het analyseren van de volledige gedragssequentie van een klant in de loop van de tijd. Door continu gegevens te onderzoeken, kunnen gepersonaliseerde patronen rond aankopen, consumptie en andere engagementsignalen worden gedetecteerd. Als er veranderingen zijn in de concurrerende markt die resulteren in veranderingen in klantgedrag, zal het Amplero-model zich onmiddellijk aanpassen aan deze veranderingen en nieuwe patronen ontdekken.
  • Vroege identificatie, wanneer marketing nog relevant is. Omdat het sequentiële churn-model van Amplero gebruikmaakt van zeer gedetailleerde invoergegevens, is er veel minder tijd nodig om een ​​klant te scoren, wat betekent dat het model van Amplero churners met een veel kortere ambtstermijn kan identificeren. De resultaten van de propensity-modellering worden constant ingevoerd in Amplero's machine learning-marketingplatform, dat vervolgens de optimale retentiemarketingacties voor elke klant en elke context ontdekt en uitvoert.

Amplero

Met Amplero kunnen marketeers een 300% betere voorspellingsnauwkeurigheid van het verloop en tot 400% betere retentiemarketing behalen dan wanneer ze traditionele modelleertechnieken gebruiken. Het vermogen hebben om meer accurate en tijdige klantvoorspellingen te doen, maakt het verschil in het kunnen ontwikkelen van een duurzaam vermogen om churn te verminderen en de lifetime value van klanten te verhogen.

Voor meer informatie of om een ​​demo aan te vragen kunt u terecht op Amplero.

Wat denk je?

Deze site gebruikt Akismet om spam te verminderen. Ontdek hoe uw reactiegegevens worden verwerkt.