Amplero:顧客離れを減らすためのよりスマートな方法

対象者

顧客離れを減らすことになると、特にそれが豊富な行動の洞察の形である場合、知識は力です。 マーケターとして、私たちはお客様の行動とその理由を理解するためにできる限りのことを行い、それを防ぐことができます。
しかし、マーケターがよく受けるのは、解約リスクの真の予測ではなく、解約の説明です。 では、どのようにして問題の前に立ちますか? 誰が彼らの行動に影響を与える方法で介入するのに十分な正確さと十分な時間で去ることができるかをどのように予測しますか?

マーケターがチャーンの問題に対処しようとしている限り、チャーンモデリングへの従来のアプローチは顧客を「スコアリング」することでした。 チャーンスコアリングの問題は、ほとんどの保持モデルが、データウェアハウスで集計属性を手動で作成し、静的チャーンモデルのリフトを改善する際の影響をテストすることに依存するスコアで顧客を評価することです。 このプロセスは、顧客の行動の分析から保持マーケティング戦術の展開まで、数か月かかる場合があります。 さらに、マーケターは通常、顧客の解約スコアを毎月更新するため、顧客が離れる可能性があることを示す急速に出現するシグナルが見落とされます。 その結果、リテンションマーケティングの戦術は遅すぎます。

アンプレロは、機械学習のパーソナライズを促進するための行動モデリングへの新しいアプローチの統合を最近発表し、マーケターにチャーンを予測して防止するためのよりスマートな方法を提供します。

機械学習とは何ですか?

機械学習は、明示的にプログラムされていなくてもシステムに学習機能を提供する人工知能(AI)の一種です。 これは通常、データを継続的にフィードし、結果に基づいてソフトウェアにアルゴリズムを変更させることで実現されます。

従来のチャーンモデリング手法とは異なり、Ampleroは動的に顧客の行動のシーケンスを監視し、どの顧客の行動が意味があるかを自動的に発見します。 これは、マーケティング担当者が、顧客が会社を辞めるリスクがあるかどうかを示す単一の月次スコアに依存しなくなったことを意味します。 代わりに、個々の顧客の動的な行動が継続的に分析され、よりタイムリーなリテンションマーケティングにつながります。

Ampleroの行動モデリングアプローチの主な利点:

  • 精度の向上。 Ampleroのチャーンモデリングは、時間の経過に伴う顧客の行動の分析に基づいているため、顧客の行動の微妙な変化を検出し、非常にまれなイベントの影響を理解できます。 Ampleroモデルは、新しい行動データがあると継続的に更新されるという点でもユニークです。 チャーンスコアが古くなることはないため、時間の経過とともにパフォーマンスが低下することはありません。
  • 予測と反応。 Ampleroを使用すると、チャーンモデリングは前向きであり、数週間前にチャーンを予測することができます。 より長い時間枠で予測を行うこの機能により、マーケターは、まだエンゲージしているが、将来、リテンションメッセージやオファーで解約する可能性のある顧客を、返品や離脱がなくなる前にエンゲージすることができます。
  • 信号の自動検出。 Ampleroは、顧客の行動シーケンス全体を経時的に分析することに基づいて、きめ細かく非自明な信号を自動的に検出します。 データの継続的な調査により、購入、消費、およびその他のエンゲージメントシグナルに関するパーソナライズされたパターンの検出が可能になります。 競争市場に変化があり、その結果顧客の行動が変化した場合、Ampleroモデルはこれらの変化に即座に適応し、新しいパターンを発見します。
  • 早期発見、マーケティングがまだ関連している場合。 Ampleroのシー​​ケンシャルチャーンモデルは非常に詳細な入力データを活用するため、顧客のスコアリングに必要な時間ははるかに短くなります。つまり、Ampleroのモデルははるかに短い保有期間のチャーナーを識別できます。 傾向モデリングの結果は、Ampleroの機械学習マーケティングプラットフォームに絶えず提供され、Ampleroは、各顧客とコンテキストに最適な保持マーケティングアクションを検出して実行します。

アンプレロ

Ampleroを使用すると、マーケターは、従来のモデリング手法を使用する場合よりも、解約予測の精度が300%向上し、保持マーケティングが最大400%向上します。 より正確でタイムリーな顧客予測を行う能力を持つことは、解約を減らし、顧客の生涯価値を高めるための持続可能な能力を開発できることにすべての違いをもたらします。

詳細またはデモのリクエストについては、次のWebサイトをご覧ください。 アンプレロ.

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