Amplero: uma maneira mais inteligente de reduzir a rotatividade de clientes

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Quando se trata de reduzir a rotatividade de clientes, o conhecimento é poder, especialmente se estiver na forma de um rico insight comportamental. Como profissionais de marketing, fazemos tudo o que podemos para entender como os clientes se comportam e por que eles saem, para que possamos evitar isso.
Mas o que os profissionais de marketing geralmente obtêm é uma explicação da rotatividade, em vez de uma previsão verdadeira do risco da rotatividade. Então, como você enfrenta o problema? Como você prevê quem pode sair com precisão e tempo suficientes para intervir de forma a influenciar seu comportamento?

Desde que os profissionais de marketing tentam resolver o problema da rotatividade, a abordagem tradicional da modelagem de rotatividade tem sido "pontuar" os clientes. O problema com a pontuação de churn é que a maioria dos modelos de retenção classifica os clientes com uma pontuação que depende da criação manual de atributos agregados em um data warehouse e do teste de impacto na melhoria de um modelo de churn estático. O processo pode levar vários meses, desde a análise do comportamento do cliente até a implantação de táticas de marketing de retenção. Além disso, como os profissionais de marketing normalmente atualizam as pontuações de rotatividade do cliente mensalmente, sinais emergentes rapidamente que indicam que um cliente pode sair são perdidos. Como resultado, as táticas de marketing de retenção chegam tarde demais.

Amplero, que recentemente anunciou a integração de uma nova abordagem à modelagem comportamental para alimentar sua personalização de aprendizado de máquina, oferece aos profissionais de marketing uma maneira mais inteligente de prever e prevenir o churn.

O que é a Aprendizagem de Máquinas?

O aprendizado de máquina é um tipo de inteligência artificial (IA) que fornece aos sistemas a capacidade de aprender sem ser explicitamente programado. Isso normalmente é realizado através da alimentação contínua de dados e de algoritmos de alteração de software com base nos resultados.

Ao contrário das técnicas tradicionais de modelagem de rotatividade, a Amplero monitora sequências de comportamento do cliente de maneira dinâmica, descobrindo automaticamente quais ações do cliente são significativas. Isso significa que o profissional de marketing não depende mais de uma única pontuação mensal que indica se o cliente corre o risco de deixar a empresa. Em vez disso, o comportamento dinâmico de cada cliente individual é analisado continuamente, levando a um marketing de retenção mais oportuno.

Principais benefícios da abordagem de modelagem comportamental da Amplero:

  • Maior precisão. A modelagem de rotatividade da Amplero é baseada na análise do comportamento do cliente ao longo do tempo para que possa detectar mudanças sutis no comportamento do cliente e entender o impacto de eventos muito raros. O modelo Amplero também é único, pois é atualizado continuamente à medida que há novos dados comportamentais. Como as pontuações de churn nunca ficam obsoletas, não há queda no desempenho ao longo do tempo.
  • Preditivo vs. reativo. Com o Amplero, a modelagem do churn é prospectiva, resultando na capacidade de prever o churn com várias semanas de antecedência. Essa capacidade de fazer previsões em períodos de tempo mais longos permite que os profissionais de marketing envolvam clientes que ainda estão engajados, mas que provavelmente se mudarão no futuro com mensagens de retenção e ofertas antes de chegarem ao ponto sem retorno e irem embora.
  • Descoberta automatizada de sinais. O Amplero descobre automaticamente sinais granulares e não óbvios com base na análise de toda a sequência comportamental do cliente ao longo do tempo. A exploração contínua de dados permite a detecção de padrões personalizados em torno de compras, consumo e outros sinais de envolvimento. Se houver mudanças no mercado competitivo que resultem em mudanças no comportamento do cliente, o modelo Amplero se adaptará imediatamente a essas mudanças, descobrindo novos padrões.
  • Identificação Antecipada, quando o marketing ainda é relevante. Como o modelo de rotatividade sequencial da Amplero aproveita dados de entrada altamente granulares, muito menos tempo é necessário para pontuar um cliente com sucesso, o que significa que o modelo da Amplero pode identificar desistentes com mandato muito mais curto. Os resultados da modelagem de propensão são constantemente alimentados na plataforma de marketing de aprendizado de máquina da Amplero, que então descobre e executa as ações de marketing de retenção ideais para cada cliente e contexto.

Amplero

Com a Amplero, os profissionais de marketing podem alcançar precisão de previsão de rotatividade 300% melhor e marketing de retenção até 400% melhor do que quando usam técnicas de modelagem tradicionais. Ter a capacidade de fazer previsões do cliente mais precisas e oportunas faz toda a diferença em ser capaz de desenvolver uma capacidade sustentável para reduzir a rotatividade e aumentar o valor da vida do cliente.

Para mais informações ou para solicitar uma demonstração, visite Amplero.

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