Amplero: Eine intelligentere Methode zur Reduzierung der Kundenabwanderung

Zielgruppen

Wenn es darum geht, die Kundenabwanderung zu reduzieren, ist Wissen Macht, insbesondere wenn es in Form von umfassenden Einsichten in das Verhalten vorliegt. Als Vermarkter tun wir alles, um zu verstehen, wie sich Kunden verhalten und warum sie gehen, damit wir dies verhindern können.
Was Vermarkter jedoch häufig erhalten, ist eher eine Abwanderungserklärung als eine echte Vorhersage des Abwanderungsrisikos. Wie kommen Sie dem Problem entgegen? Wie können Sie vorhersagen, wer mit ausreichender Genauigkeit und Zeit abreisen wird, um auf eine Weise einzugreifen, die sein Verhalten beeinflusst?

Solange Vermarkter versucht haben, das Problem der Abwanderung anzugehen, bestand der traditionelle Ansatz zur Abwanderungsmodellierung darin, Kunden zu „punkten“. Das Problem bei der Abwanderungsbewertung besteht darin, dass die meisten Aufbewahrungsmodelle Kunden mit einer Bewertung bewerten, die davon abhängt, dass aggregierte Attribute in einem Data Warehouse manuell erstellt und ihre Auswirkungen auf die Verbesserung des Auftriebs eines statischen Abwanderungsmodells getestet werden. Der Prozess kann mehrere Monate dauern, von der Analyse des Kundenverhaltens bis zur Implementierung von Retention-Marketing-Taktiken. Da Vermarkter in der Regel die Kundenabwanderung monatlich aktualisieren, werden schnell auftretende Signale, die darauf hinweisen, dass ein Kunde möglicherweise abreist, übersehen. Infolgedessen sind Retention-Marketing-Taktiken zu spät.

Amplero, die kürzlich die Integration eines neuen Ansatzes zur Verhaltensmodellierung angekündigt hat, um die Personalisierung des maschinellen Lernens voranzutreiben, bietet Marketingfachleuten eine intelligentere Möglichkeit, Abwanderung vorherzusagen und zu verhindern.

Was ist maschinelles Lernen?

Maschinelles Lernen ist eine Art künstliche Intelligenz (KI), mit der Systeme lernen können, ohne explizit programmiert zu werden. Dies wird in der Regel dadurch erreicht, dass kontinuierlich Daten an die Ergebnisse weitergeleitet werden und Software die Algorithmen basierend auf den Ergebnissen ändert.

Im Gegensatz zu herkömmlichen Abwanderungsmodellierungstechniken überwacht Amplero Sequenzen des Kundenverhaltens auf dynamischer Basis und erkennt automatisch, welche Kundenaktionen sinnvoll sind. Dies bedeutet, dass ein Vermarkter nicht mehr auf eine einzige monatliche Punktzahl angewiesen ist, die angibt, ob ein Kunde das Risiko hat, das Unternehmen zu verlassen. Stattdessen wird das dynamische Verhalten jedes einzelnen Kunden kontinuierlich analysiert, was zu einem zeitnaheren Retention Marketing führt.

Hauptvorteile des Verhaltensmodellierungsansatzes von Amplero:

  • Erhöhte Genauigkeit. Die Abwanderungsmodellierung von Amplero basiert auf der Analyse des Kundenverhaltens im Zeitverlauf, um sowohl subtile Änderungen des Kundenverhaltens zu erkennen als auch die Auswirkungen sehr seltener Ereignisse zu verstehen. Das Amplero-Modell ist auch insofern einzigartig, als es kontinuierlich aktualisiert wird, da neue Verhaltensdaten vorliegen. Da die Abwanderungsergebnisse niemals abgestanden sind, gibt es im Laufe der Zeit keinen Leistungsabfall.
  • Predictive vs. Reactive. Mit Amplero ist die Abwanderungsmodellierung zukunftsweisend, sodass die Abwanderung mehrere Wochen im Voraus vorhergesagt werden kann. Diese Fähigkeit, Vorhersagen über längere Zeiträume zu treffen, ermöglicht es Marketern, Kunden zu binden, die noch beschäftigt sind, aber in Zukunft wahrscheinlich mit Aufbewahrungsnachrichten und Angeboten abwandern werden, bevor sie den Punkt erreichen, an dem sie nicht mehr zurückkehren und abreisen.
  • Automatisierte Erkennung von Signalen. Amplero erkennt automatisch granulare, nicht offensichtliche Signale, basierend auf der Analyse der gesamten Verhaltenssequenz eines Kunden über die Zeit. Die kontinuierliche Untersuchung von Daten ermöglicht die Erkennung personalisierter Muster in Bezug auf Einkäufe, Verbrauch und andere Engagement-Signale. Wenn sich auf dem Wettbewerbsmarkt Änderungen ergeben, die zu Änderungen des Kundenverhaltens führen, passt sich das Amplero-Modell sofort diesen Änderungen an und entdeckt neue Muster.
  • Früherkennung, wenn Marketing noch relevant ist. Da das sequentielle Abwanderungsmodell von Amplero hochgradig granulare Eingabedaten nutzt, ist viel weniger Zeit erforderlich, um einen Kunden erfolgreich zu bewerten, sodass das Modell von Amplero Abwanderer mit einer viel kürzeren Laufzeit identifizieren kann. Die Ergebnisse der Neigungsmodellierung werden ständig in die Marketingplattform für maschinelles Lernen von Amplero eingespeist, die dann die optimalen Retention-Marketing-Aktionen für jeden Kunden und Kontext ermittelt und ausführt.

Amplero

Mit Amplero können Marketer eine um 300% bessere Genauigkeit der Abwanderungsvorhersage und ein um bis zu 400% besseres Retentionsmarketing erzielen als mit herkömmlichen Modellierungstechniken. Die Fähigkeit, genauere und zeitnahere Kundenvorhersagen zu treffen, macht den Unterschied aus, wenn es darum geht, eine nachhaltige Fähigkeit zur Reduzierung der Abwanderung und zur Steigerung des Kundenlebenswerts zu entwickeln.

Für weitere Informationen oder um eine Demo anzufordern, besuchen Sie bitte Amplero.

Was denken Sie?

Diese Seite verwendet Akismet, um Spam zu reduzieren. Erfahren Sie, wie Ihre Kommentardaten verarbeitet werden.