Amplero: ग्राहक मंथन को कम करने का एक शानदार तरीका

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जब ग्राहक मंथन को कम करने की बात आती है, तो ज्ञान शक्ति विशेष रूप से अगर यह समृद्ध व्यवहार अंतर्दृष्टि के रूप में है। विपणक के रूप में हम सब कुछ कर सकते हैं कि हम यह समझ सकें कि ग्राहक कैसे व्यवहार करते हैं और वे क्यों छोड़ते हैं, ताकि हम इसे रोक सकें।
लेकिन जो बाजार अक्सर मिलता है, वह मंथन जोखिम की सही भविष्यवाणी के बजाय मंथन की व्याख्या है। तो आप समस्या के सामने कैसे आएंगे? आप कैसे अनुमान लगाते हैं कि कौन अपने व्यवहार को प्रभावित करने वाले तरीकों में हस्तक्षेप करने के लिए पर्याप्त सटीकता और पर्याप्त समय के साथ छोड़ सकता है?

जब तक विपणक मंथन की समस्या को दूर करने की कोशिश कर रहे हैं, तब तक मंथन मॉडलिंग के पारंपरिक दृष्टिकोण "स्कोर" ग्राहकों के लिए है। मंथन स्कोरिंग के साथ समस्या यह है कि अधिकांश प्रतिधारण मॉडल एक स्कोर वाले ग्राहकों को रेट करते हैं जो डेटा वेयरहाउस में मैन्युअल रूप से एग्रीगेट विशेषताओं को बनाने और स्टैटिक मंथन मॉडल की लिफ्ट को बेहतर बनाने में उनके प्रभाव का परीक्षण करने पर निर्भर करता है। प्रतिधारण विपणन रणनीति को तैनात करने के माध्यम से ग्राहक के व्यवहार का विश्लेषण करने से प्रक्रिया में कई महीने लग सकते हैं। इसके अलावा, चूंकि बाज़ार में आम तौर पर ग्राहक मंथन स्कोर को मासिक आधार पर अपडेट करते हैं, तेजी से उभरते संकेत जो ग्राहक को छोड़ने का संकेत देते हैं, छूट जाते हैं। नतीजतन, प्रतिधारण विपणन रणनीति बहुत देर हो चुकी है।

एम्पलेरो, जिसने हाल ही में अपने मशीन लर्निंग निजीकरण को ईंधन देने के लिए व्यवहार मॉडलिंग के लिए एक नए दृष्टिकोण के एकीकरण की घोषणा की, विपणक को भविष्यवाणी करने और मंथन को रोकने का एक स्मार्ट तरीका प्रदान करता है।

मशीन लर्निंग क्या है?

मशीन लर्निंग एक प्रकार की कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) है जो सिस्टम को स्पष्ट रूप से प्रोग्राम किए बिना सीखने की क्षमता प्रदान करती है। यह आमतौर पर डेटा को लगातार फीड करने और परिणामों के आधार पर सॉफ्टवेयर के एल्गोरिदम को बदलने के माध्यम से पूरा किया जाता है।

पारंपरिक मंथन मॉडलिंग तकनीकों के विपरीत, Amplero एक गतिशील आधार पर ग्राहक व्यवहार के अनुक्रमों की निगरानी करता है, स्वचालित रूप से पता चलता है कि कौन से ग्राहक कार्रवाई सार्थक हैं। इसका मतलब यह है कि एक बाज़ारिया अब एकल, मासिक स्कोर पर निर्भर नहीं है, यह दर्शाता है कि ग्राहक को कंपनी छोड़ने का जोखिम है। इसके बजाय, प्रत्येक व्यक्तिगत ग्राहक के गतिशील व्यवहार का निरंतर आधार पर विश्लेषण किया जाता है, जिससे अधिक समय पर प्रतिधारण विपणन होता है।

एम्प्लरो के व्यवहार मॉडलिंग दृष्टिकोण के मुख्य लाभ:

  • सटीकता में वृद्धि। Amplero का मंथन मॉडलिंग समय के साथ ग्राहक के व्यवहार का विश्लेषण करने पर आधारित है ताकि यह ग्राहक व्यवहार में सूक्ष्म परिवर्तनों का पता लगा सके, और बहुत ही अनहोनी घटनाओं के प्रभाव को समझ सके। Amplero मॉडल इस मायने में भी अनूठा है कि इसे लगातार अपडेट किया जाता है क्योंकि इसमें नया व्यवहार डेटा है। क्योंकि मंथन स्कोर कभी भी बासी नहीं होता है, समय के साथ प्रदर्शन में कोई गिरावट नहीं होती है।
  • भविष्य कहनेवाला बनाम प्रतिक्रियाशील। Amplero के साथ, मंथन मॉडलिंग आगे देख रहा है जिसके परिणामस्वरूप पहले से कई हफ्तों तक मंथन की भविष्यवाणी करने की क्षमता है। अधिक समय तक भविष्यवाणियां करने की यह क्षमता विपणक को उन ग्राहकों को संलग्न करने की अनुमति देती है जो अभी भी लगे हुए हैं लेकिन भविष्य में प्रतिधारण संदेश और ऑफ़र के साथ मंथन करने की संभावना है, इससे पहले कि वे बिना किसी रिटर्न और छुट्टी के पहुंचें।
  • संकेतों की स्वचालित खोज। Amplero स्वचालित रूप से समय के साथ ग्राहक के संपूर्ण व्यवहार अनुक्रम का विश्लेषण करने के आधार पर दानेदार, गैर-स्पष्ट संकेतों को पता चलता है। डेटा की निरंतर खोज, खरीद, खपत और अन्य सगाई संकेतों के आसपास व्यक्तिगत पैटर्न का पता लगाने की अनुमति देती है। यदि ग्राहक व्यवहार में परिवर्तन के परिणामस्वरूप प्रतिस्पर्धी बाजार में परिवर्तन होते हैं, तो Amplero मॉडल तुरंत इन परिवर्तनों के अनुकूल होगा, नए पैटर्न की खोज करेगा।
  • प्रारंभिक पहचान, जब विपणन अभी भी प्रासंगिक है। क्योंकि Amplero का अनुक्रमिक मंथन मॉडल अत्यधिक दानेदार इनपुट डेटा का लाभ उठाता है, ग्राहक को सफलतापूर्वक स्कोर करने के लिए बहुत कम समय की आवश्यकता होती है, जिसका अर्थ है कि Amplero का मॉडल बहुत छोटे कार्यकाल वाले मंथन की पहचान कर सकता है। प्रवृत्ति मॉडलिंग के परिणाम लगातार एम्प्लेरो के मशीन लर्निंग मार्केटिंग प्लेटफॉर्म में खिलाए जाते हैं जो तब प्रत्येक ग्राहक और संदर्भ के लिए इष्टतम प्रतिधारण विपणन कार्यों को पता चलता है और निष्पादित करता है।

एम्पलेरो

Amplero विपणक के साथ पारंपरिक मॉडलिंग तकनीकों का उपयोग करते समय 300% बेहतर मंथन सटीकता और 400% तक बेहतर प्रतिधारण विपणन प्राप्त कर सकते हैं। अधिक सटीक और समय पर ग्राहक भविष्यवाणियों को बनाने की क्षमता होने से मंथन को कम करने और ग्राहक के जीवन मूल्य को बढ़ाने के लिए एक स्थायी क्षमता विकसित करने में सक्षम होने में सभी अंतर होता है।

अधिक जानकारी के लिए या डेमो का अनुरोध करने के लिए, कृपया देखें एम्पलेरो.

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