अ‍ॅम्प्लेरोः ग्राहक मंथन कमी करण्याचा एक स्मार्ट मार्ग

लोकांना लक्ष्य करा

जेव्हा ग्राहकांच्या मंथनातून कमी होते तेव्हा ज्ञान हे सामर्थ्य असते, विशेषत: जर ते समृद्ध वर्तनविषयक अंतर्दृष्टी असते. विक्रेते म्हणून आम्ही ग्राहक कसे वर्तन करतात आणि ते का सोडतात हे समजून घेण्यासाठी आम्ही सर्वकाही करतो जेणेकरुन आम्हाला प्रतिबंध होऊ शकेल.
पण ज्याला विक्रेते बहुतेकदा मिळतात ते मंथन जोखमीच्या वास्तविक भाकिततेपेक्षा मंथन स्पष्टीकरण असते. तर मग आपण समस्येच्या समोर कसे जाल? त्यांच्या वर्तणुकीवर प्रभाव पाडणार्‍या मार्गाने हस्तक्षेप करण्यासाठी पुरेसा अचूकता आणि पुरेसा वेळ कुणी सोडू शकेल हे आपण कसे सांगू शकता?

जोपर्यंत विक्रेते मंथनाच्या समस्येवर लक्ष देण्याचा प्रयत्न करीत आहेत, तोपर्यंत मंथन मॉडेलिंगचा पारंपारिक दृष्टीकोन ग्राहकांना “स्कोअर” करण्याचा आहे. मंथन स्कोअरिंगची समस्या ही आहे की बहुतेक धारणा मॉडेल्स एक स्कोअर असलेल्या ग्राहकांना रेट करतात जे डेटा वेअरहाऊसमध्ये व्यक्तिचलितपणे एकत्रीत विशेषता तयार करण्यावर अवलंबून असतात आणि स्थिर मंथन मॉडेलची उचल सुधारण्यासाठी त्यांच्या परिणामाची चाचणी घेतात. धारणा विपणन कार्यनीतीद्वारे ग्राहकांच्या वर्तनाचे विश्लेषण करण्यापासून प्रक्रियेस कित्येक महिने लागू शकतात. याउप्पर, विपणक सामान्यत: मासिक आधारावर ग्राहकांच्या मंथनाचे स्कोअर अद्यतनित करीत असल्याने, ग्राहक निघू शकतात असे सूचित करणारे वेगाने उदयास येणारे संकेत गमावलेले नाहीत. परिणामी, धारणा विपणनाची रणनीती खूप उशीर झालेली आहे.

अ‍ॅम्प्लेरो, ज्याने अलीकडेच मशीन शिक्षण वैयक्तिकरणात वाढ करण्यासाठी वर्तनात्मक मॉडेलिंगसाठी नवीन दृष्टीकोन एकत्रित करण्याची घोषणा केली आहे, मार्केटर्सला मंथन करण्याचा अंदाज लावण्याचा आणि रोखण्याचा उत्कृष्ट मार्ग प्रदान करते.

मशीन लर्निंग म्हणजे काय?

मशीन लर्निंग हा कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआय) चा एक प्रकार आहे जो स्पष्टपणे प्रोग्राम केल्याशिवाय सिस्टमला शिकण्याची क्षमता प्रदान करतो. हे सामान्यत: डेटावर सतत फीडिंगद्वारे आणि परिणामावर आधारित सॉफ्टवेअर अल्गोरिदम बदलणार्‍याद्वारे पूर्ण केले जाते.

पारंपारिक मंथन मॉडेलिंग तंत्रांऐवजी अ‍ॅम्प्लेरो ग्राहकांच्या वागणुकीच्या क्रमाचे गतिमान आधारावर परीक्षण करते आणि ग्राहकांच्या कोणत्या कृती अर्थपूर्ण आहेत हे स्वयंचलितपणे शोधते. याचा अर्थ असा की विक्रेता यापुढे एकाच मासिक स्कोअरवर विसंबून राहणार नाही हे दर्शविते की ग्राहक कंपनी सोडून जाण्याचा धोका आहे. त्याऐवजी, प्रत्येक वैयक्तिक ग्राहकाच्या डायनॅमिक वर्तनचे निरंतर आधारावर विश्लेषण केले जाते, ज्यामुळे जास्त वेळेवर धारणा विपणन होते.

अ‍ॅम्प्लेरोच्या वर्तनात्मक मॉडेलिंग पद्धतीचा मुख्य फायदाः

  • वाढलेली अचूकता. अ‍ॅम्प्लेरोचे मंथन मॉडेलिंग वेळोवेळी ग्राहकांच्या वर्तनाचे विश्लेषण करण्यावर आधारित आहे जेणेकरून ते ग्राहकांच्या वागणुकीत असलेले दोन्ही सूक्ष्म बदल शोधू शकतील आणि अत्यंत क्वचित प्रसंगांचा परिणाम समजू शकेल. अ‍ॅम्प्लेरो मॉडेल हे देखील वैशिष्ट्यपूर्ण आहे की नवीन वर्तनसंबंधित डेटा असल्याने तो सतत अद्यतनित केला जातो. कारण मंथन स्कोअर कधीच शिळा होत नाहीत, कालांतराने कामगिरीमध्ये कोणताही ड्रॉप-ऑफ नसतो.
  • भविष्यवाणी विरुद्ध प्रतिक्रियाशील. अ‍ॅम्प्लेरोद्वारे, मंथन मॉडेलिंग पुढे दिसले आहे आणि परिणामी मंथन कित्येक आठवड्यांपूर्वी अंदाज लावण्याची क्षमता प्राप्त होते. जास्त कालावधीसाठी भविष्यवाणी करण्याची ही क्षमता विपणनकर्त्यांना अद्याप व्यस्त असलेल्या ग्राहकांना गुंतवून घेण्यास परवानगी देते परंतु भविष्यात त्यांना रिटर्न मेसेज आणि ऑफर्ससह मंथन करण्याची शक्यता असते आणि ते परत न येण्याच्या आणि पोहोचण्याच्या बिंदूपर्यंत पोहोचण्यापूर्वीच.
  • सिग्नलचा स्वयंचलित शोध. वेळोवेळी ग्राहकांच्या संपूर्ण वर्तणुकीच्या अनुक्रमांच्या विश्लेषणावर आधारित अ‍ॅम्प्लेरो ग्रॅन्युलर, स्पष्ट नसलेले सिग्नल स्वयंचलितपणे शोधते. डेटाचे निरंतर शोध खरेदी, खपत आणि अन्य प्रतिबद्धता सिग्नलच्या सभोवताली वैयक्तिकृत नमुने शोधण्यासाठी परवानगी देतो. स्पर्धात्मक बाजारात बदल झाल्यास ग्राहकांच्या वागणुकीत बदल घडवून आणले तर अ‍ॅम्प्लेरो मॉडेल त्वरित या बदलांशी जुळवून घेत नवीन नमुने शोधून काढेल.
  • लवकर ओळख, विपणन अद्याप संबंधित असेल तेव्हा. अ‍ॅम्प्लेरोच्या अनुक्रमिक मंथन मॉडेलमध्ये अत्यधिक ग्रॅन्युलर इनपुट डेटाचा फायदा होतो, त्यामुळे ग्राहकांना यशस्वीरित्या स्कोअर करण्यास कमी वेळ लागतो, म्हणजे अ‍ॅम्प्लेरोचे मॉडेल फारच कमी कालावधीत मंथन ओळखू शकेल. प्रॉपेन्सिटी मॉडेलिंगचे परिणाम सतत अ‍ॅम्प्लेरोच्या मशीन लर्निंग मार्केटिंग प्लॅटफॉर्ममध्ये दिले जातात जे नंतर प्रत्येक ग्राहक आणि संदर्भातील इष्टतम धारणा विपणन क्रिया शोधून अंमलात आणतात.

अ‍ॅम्प्लेरो

अ‍ॅम्प्लेरोच्या सहाय्याने पारंपारिक मॉडेलिंग तंत्राचा वापर करण्यापेक्षा 300% चांगले मंथन अंदाजाची अचूकता आणि 400% पर्यंत चांगले धारणा विपणन मिळवता येते. अधिक अचूक आणि वेळेवर ग्राहकांची भविष्यवाणी करण्याची क्षमता असण्यामुळे मंथन कमी करण्यासाठी आणि ग्राहकांच्या आजीवन मूल्याला चालना देण्यासाठी टिकाऊ क्षमता विकसित करण्यात सर्व फरक पडतो.

अधिक माहितीसाठी किंवा डेमोची विनंती करण्यासाठी कृपया भेट द्या अ‍ॅम्प्लेरो.

तुला काय वाटत?

ही साइट स्पॅम कमी करण्यासाठी अकिस्मेट वापरते आपल्या टिप्पणी डेटावर प्रक्रिया कशी केली जाते ते जाणून घ्या.