एम्प्लेरो: ग्राहक मन्त्र लाई कम गर्न को लागी एक स्मार्ट तरीका

मानिसहरूलाई लक्षित गर्नुहोस्

जब यो ग्राहकको मंथनलाई कम गर्न को लागी आउँछ, ज्ञान शक्ति हो विशेष गरी यदि यो धनी ब्यबहार अन्तर्दृष्टिको रूपमा छ। बजारका रूपमा हामी ग्राहकहरू कसरी व्यवहार गर्छन् र किन तिनीहरू छोड्दछन् भनेर बुझ्नको लागि हामी सक्दो गर्छौं, ताकि हामी यसलाई रोक्न सक्दछौं।
तर बजारहरूले प्रायः प्राप्त गर्ने कुराको खतराको सही भविष्यवाणीको सट्टा एउटा मंथनको स्पष्टीकरण हो। त्यसोभए तपाईं समस्याको अगाडि कसरी पुग्नुहुन्छ? कसले पूर्वानुमान गर्दछ कि कसले पर्याप्त व्यवहार र यथोचित समयको साथ छोडिदिन सक्छ जुन तिनीहरूको व्यवहारलाई असर गर्ने तरिकामा हस्तक्षेप गर्न सक्छ?

जबसम्म बजारहरूले मंथनको समस्यालाई सम्बोधन गर्ने प्रयास गरिरहेका छन्, मन्त्र मोडलि model्ग गर्ने परम्परागत दृष्टिकोण ग्राहकहरूलाई "स्कोर" बनाउने थियो। मंथन स्कोरिंगको समस्या समस्या यो हो कि प्रायः अवधारण मोडलले ग्राहकहरूलाई मूल्या rate्कन गर्दछ जुन डेटा गोदाममा मैन्युअल रूपमा समग्र विशेषताहरू सिर्जना गर्न र स्थिर मंथन मोडेलको लिफ्ट सुधार गर्नेमा उनीहरूको प्रभावको परीक्षण गर्नमा निर्भर गर्दछ। प्रक्रिया धेरै महिना लिन सक्दछ, धारणा मार्केटिंग रणनीति प्रयोग गरेर ग्राहक व्यवहारको विश्लेषणबाट। यसबाहेक, विपणकहरूले सामान्यतया मासिक आधारमा ग्राहक मथ्यो अंक अपडेट गर्दछ, छिटो उभरने सals्केतहरू जसले ग्राहकलाई छोड्ने संकेत गर्दछ छुटेको छ। नतिजाको रूपमा, अवधारण विपणन कार्यनीति धेरै ढिला भयो।

एम्प्लेरो, जसले भर्खरै यसको मेसिन सिकाई निजीकरणको ईन्धनको लागि ब्यवहारिक मोडलि toमा नयाँ दृष्टिकोणको एकीकरणको घोषणा गर्‍यो, मार्केटर्सलाई पूर्वानुमान गर्न र मंथन रोक्नको लागि एउटा स्मार्ट तरीका प्रदान गर्दछ।

मेशिन लर्निंग भनेको के हो?

मेशिन लर्निंग कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) को एक प्रकार हो जुन प्रणालीलाई स्पष्टसँग प्रोग्राम नगरीकन सिक्ने क्षमता प्रदान गर्दछ। यो सामान्यतया डेटामा निरन्तर फीडिंग गर्ने र परिणाममा आधारित सफ्टवेयर एल्गोरिदम परिवर्तन गर्ने मार्फत पूरा हुन्छ।

परम्परागत मंथन मोडलि techniques टेक्निकको विपरीत, एम्प्लेरोले ग्राहकको व्यवहारको अनुक्रमलाई गतिशील आधारमा मोनिटर गर्दछ, स्वचालित रूपमा पत्ता लगाउँदछ कि कुन ग्राहक कार्यहरू अर्थपूर्ण छन्। यसको मतलव यो छ कि मार्केटर अब एकल, मासिक स्कोरमा निर्भर छैन कि यसले ग्राहकलाई कम्पनी छोड्ने जोखिममा छ कि छैन भनेर दर्साउँछ। यसको सट्टामा, प्रत्येक व्यक्तिगत ग्राहकको गतिशील व्यवहार निरन्तर आधारमा विश्लेषण गरिन्छ, अधिक समयमै अवधारण विपणनको लागि अग्रणी।

एम्प्लेरोको ब्यवहारिक मोडलि approach दृष्टिकोणका प्रमुख लाभहरू:

  • बढेको सटीकता। एम्प्लेरोको मोडल मोडल ग्राहक ब्यवहार व्यवहारको साथ विश्लेषण गर्दैछ ताकि यसले ग्राहक व्यवहारमा दुबै सूक्ष्म परिवर्तनहरू पत्ता लगाउन सक्दछ, र धेरै न्यून घटनाहरुको प्रभाव बुझ्न सक्छ। एम्प्लेरो मोडेल पनि अद्वितीय छ कि यो लगातार अपडेट हुन्छ किनकि त्यहाँ नयाँ व्यवहार डेटा हुन्छ। किनभने मंथन स्कोर कहिले पनि बासी हुँदैन, समयको साथ प्रदर्शनमा ड्रप अफ हुँदैन।
  • भविष्यवाणी बनाम प्रतिक्रियाशील। एम्प्लेरोको साथ, मंथन मोडलि forward अगाडि हेरिरहेको छ र परिणाम को लागी धेरै हप्ता पहिले नै मंथन पूर्वानुमान गर्न सक्ने क्षमता। लामो समयावधिमा भविष्यवाणी गर्ने यो क्षमताले मार्केटर्सलाई ग्राहकहरू संलग्न गराउँदछ जो अझै व्यस्त छन् तर भविष्यमा रिटेन्सन सन्देशहरू र प्रस्तावहरूको साथ मथिन गर्न सक्दछन् तिनीहरू कुनै फिर्ती र छुट्टीको बिन्दुमा पुग्नु अघि।
  • संकेतहरूको स्वचालित खोज। एम्प्लेरोले स्वतः ग्रान्युलर, गैर स्पष्ट संकेतहरू पत्ता लगाउँदछ जुन समयको साथ ग्राहकको सम्पूर्ण व्यवहार अनुक्रमको विश्लेषणको आधारमा हुन्छ। लगतको निरन्तर अन्वेषणले खरिद, उपभोग, र अन्य सment्लग्नता स sign्केतहरू वरपर ब्यक्तिगत ढाँचा पत्ता लगाउन अनुमति दिन्छ। यदि त्यहाँ प्रतिस्पर्धी बजारमा परिवर्तनहरू छन् जुन ग्राहकको व्यवहारमा परिवर्तन हुन्छ, एम्प्लेरो मोडेलले यी परिवर्तनहरूलाई तुरून्त अनुकूलित गर्दछ, नयाँ ढाँचा पत्ता लगाउने।
  • प्रारम्भिक पहिचान, जब मार्केटिंग अझै प्रासंगिक छ। किनकि एम्प्लेरोको अनुक्रमिक मंथनले अत्यधिक दानायुक्त इनपुट डाटाको लाभ दिन्छ, ग्राहकलाई सफलतापूर्वक स्कोर गर्नको लागि कम समय चाहिन्छ, जसको मतलब एम्प्लेरोको मोडलले धेरै छोटो कार्यकालका साथ कुर्नरहरूलाई चिन्न सक्दछ। प्रोपेन्सिटि मोडलि ofका नतीजा एम्प्लेरोको मेशिन लर्निंग मार्केटि platform प्लेटफर्ममा लगातार खुवाइन्छ जुन त्यसपछि प्रत्येक ग्राहक र प्रस context्गका लागि इष्टतम प्रतिधारण मार्केटि actions कार्यहरू पत्ता लगाउँदछ र कार्यान्वयन गर्दछ।

एम्प्लेरो

एम्प्लेरो मार्केटरहरूले urn००% अझ राम्रो मंथन पूर्वानुमान सटीकता र traditional००% राम्रो प्रतिधारण मार्केटि traditional हासिल गर्न सक्दछ जब पारम्परिक मोडलि techniques टेक्निकको प्रयोग गरेर भन्दा। अधिक सटीक र समयमै ग्राहक भविष्यवाणी गर्ने क्षमता भएपछि मन्थन कम गर्न र ग्राहकको आजीवन मूल्य बढाउन दिगो क्षमता विकास गर्नका लागि सबै फरक पार्छ।

अधिक जानकारी को लागी वा एक डेमो अनुरोध को लागी, कृपया भ्रमण गर्नुहोस् एम्प्लेरो.

तिम्रो के बिचार छ?

यो साइट स्प्याम कम गर्न Akismet को उपयोग गर्दछ। जान्नुहोस् कि तपाईंको डेटा कसरी संसाधित छ.