Amplero: un modo più intelligente per ridurre il tasso di abbandono dei clienti

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Quando si tratta di ridurre il tasso di abbandono dei clienti, la conoscenza è potere soprattutto se è sotto forma di una ricca comprensione comportamentale. Come professionisti del marketing facciamo tutto il possibile per capire come si comportano i clienti e perché se ne vanno, in modo da poterlo prevenire.
Ma ciò che i marketer spesso ottengono è una spiegazione di abbandono piuttosto che una vera previsione del rischio di abbandono. Allora come si fa ad affrontare il problema? Come si fa a prevedere chi potrebbe andarsene con sufficiente precisione e tempo sufficiente per intervenire in modi che influenzano il loro comportamento?

Per tutto il tempo in cui i professionisti del marketing hanno cercato di affrontare il problema del churn, l'approccio tradizionale alla modellazione del churn è stato quello di "segnare" i clienti. Il problema con il punteggio di abbandono è che la maggior parte dei modelli di fidelizzazione valuta i clienti con un punteggio che dipende dalla creazione manuale di attributi aggregati in un data warehouse e dal test del loro impatto per migliorare il rialzo di un modello di abbandono statico. Il processo può richiedere diversi mesi, dall'analisi del comportamento dei clienti all'implementazione di tattiche di retention marketing. Inoltre, poiché i professionisti del marketing aggiornano in genere i punteggi di abbandono dei clienti su base mensile, i segnali che emergono rapidamente che indicano che un cliente potrebbe andarsene vengono persi. Di conseguenza, le tattiche di retention marketing sono troppo tardi.

Amplero, che ha recentemente annunciato l'integrazione di un nuovo approccio alla modellazione comportamentale per alimentare la personalizzazione del machine learning, offre ai professionisti del marketing un modo più intelligente per prevedere e prevenire l'abbandono.

Cos'è l'apprendimento automatico?

L'apprendimento automatico è un tipo di intelligenza artificiale (AI) che fornisce ai sistemi la capacità di apprendere senza essere programmato esplicitamente. Ciò si ottiene in genere alimentando continuamente i dati e facendo in modo che il software modifichi gli algoritmi in base ai risultati.

A differenza delle tradizionali tecniche di modellazione del tasso di abbandono, Amplero monitora le sequenze di comportamento dei clienti su base dinamica, scoprendo automaticamente quali azioni del cliente sono significative. Ciò significa che un operatore di marketing non dipende più da un unico punteggio mensile che indica se un cliente è a rischio di lasciare l'azienda. Invece, il comportamento dinamico di ogni singolo cliente viene analizzato su base continua, portando a un marketing di fidelizzazione più tempestivo.

Principali vantaggi dell'approccio di modellazione comportamentale di Amplero:

  • Maggiore precisione. Il modello di abbandono di Amplero si basa sull'analisi del comportamento dei clienti nel tempo in modo da poter rilevare sia i cambiamenti sottili nel comportamento dei clienti, sia comprendere l'impatto di eventi molto rari. Il modello Amplero è anche unico in quanto viene aggiornato continuamente man mano che ci sono nuovi dati comportamentali. Poiché i punteggi di abbandono non diventano mai obsoleti, non vi è alcun calo delle prestazioni nel tempo.
  • Predittivo vs reattivo. Con Amplero, la modellazione del tasso di abbandono è lungimirante, con la possibilità di prevedere il tasso di abbandono con diverse settimane di anticipo. Questa capacità di fare previsioni su periodi di tempo più lunghi consente agli operatori di marketing di coinvolgere i clienti che sono ancora impegnati ma che probabilmente si ribolliranno in futuro con messaggi e offerte di fidelizzazione prima che raggiungano il punto di non ritorno e se ne vadano.
  • Rilevamento automatico dei segnali. Amplero rileva automaticamente segnali granulari e non ovvi in ​​base all'analisi dell'intera sequenza comportamentale di un cliente nel tempo. L'esplorazione continua dei dati consente il rilevamento di modelli personalizzati relativi ad acquisti, consumi e altri segnali di coinvolgimento. Se ci sono cambiamenti nel mercato competitivo che si traducono in cambiamenti nel comportamento dei clienti, il modello Amplero si adatterà immediatamente a questi cambiamenti, scoprendo nuovi modelli.
  • Identificazione precoce, quando il marketing è ancora rilevante. Poiché il modello di abbandono sequenziale di Amplero sfrutta dati di input altamente granulari, è necessario molto meno tempo per assegnare con successo un punteggio a un cliente, il che significa che il modello di Amplero può identificare i churner con una durata molto più breve. I risultati della modellazione della propensione vengono costantemente inseriti nella piattaforma di machine learning marketing di Amplero, che poi scopre ed esegue le azioni di retention marketing ottimali per ogni cliente e contesto.

Amplero

Con Amplero i professionisti del marketing possono ottenere un'accuratezza della previsione del tasso di abbandono migliore del 300% e un marketing di fidelizzazione fino al 400% migliore rispetto a quando si utilizzano tecniche di modellazione tradizionali. Avere la capacità di fare previsioni dei clienti più accurate e tempestive fa la differenza in quanto è in grado di sviluppare una capacità sostenibile per ridurre l'abbandono e aumentare il valore della vita del cliente.

Per ulteriori informazioni o per richiedere una demo, visita Amplero.

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