Amplero: un moyen plus intelligent de réduire le taux de désabonnement des clients

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Lorsqu'il s'agit de réduire le taux de désabonnement des clients, la connaissance est un pouvoir, surtout si elle se présente sous la forme d'une riche compréhension du comportement. En tant que spécialistes du marketing, nous faisons tout notre possible pour comprendre comment les clients se comportent et pourquoi ils partent, afin que nous puissions éviter cela.
Mais ce que les spécialistes du marketing obtiennent souvent, c'est une explication du taux de désabonnement plutôt qu'une véritable prédiction du risque de désabonnement. Alors, comment abordez-vous le problème? Comment prédire qui peut partir avec suffisamment de précision et suffisamment de temps pour intervenir de manière à influencer son comportement?

Depuis que les spécialistes du marketing tentent de résoudre le problème du churn, l'approche traditionnelle de la modélisation du churn consiste à «noter» les clients. Le problème avec le score de désabonnement est que la plupart des modèles de rétention attribuent aux clients un score qui dépend de la création manuelle d'attributs agrégés dans un entrepôt de données et du test de leur impact sur l'amélioration de la portance d'un modèle de désabonnement statique. Le processus peut prendre plusieurs mois, de l'analyse du comportement des clients au déploiement de tactiques de marketing de fidélisation. De plus, étant donné que les spécialistes du marketing mettent généralement à jour les scores de désabonnement des clients tous les mois, les signaux émergents rapidement indiquant qu'un client peut partir sont manqués. En conséquence, les tactiques de marketing de fidélisation sont trop tardives.

Amplero, qui a récemment annoncé l'intégration d'une nouvelle approche de la modélisation comportementale pour alimenter sa personnalisation de l'apprentissage automatique, offre aux spécialistes du marketing un moyen plus intelligent de prédire et de prévenir le taux de désabonnement.

Qu'est-ce que l'apprentissage par machine?

L'apprentissage automatique est un type d'intelligence artificielle (IA) qui offre aux systèmes la capacité d'apprendre sans être explicitement programmés. Ceci est généralement accompli en alimentant en continu des données et en faisant modifier des algorithmes par le logiciel en fonction des résultats.

Contrairement aux techniques traditionnelles de modélisation du taux de désabonnement, Amplero surveille les séquences de comportement des clients sur une base dynamique, découvrant automatiquement quelles actions client sont significatives. Cela signifie qu'un spécialiste du marketing ne dépend plus d'un seul score mensuel indiquant si un client risque de quitter l'entreprise. Au lieu de cela, le comportement dynamique de chaque client individuel est analysé en continu, ce qui conduit à un marketing de fidélisation plus rapide.

Principaux avantages de l'approche de modélisation comportementale d'Amplero:

  • Précision accrue. La modélisation du taux de désabonnement d'Amplero est basée sur l'analyse du comportement des clients au fil du temps afin de détecter à la fois les changements subtils dans le comportement des clients et de comprendre l'impact d'événements très rares. Le modèle Amplero est également unique en ce sens qu'il est mis à jour en permanence à mesure qu'il y a de nouvelles données comportementales. Comme les scores de désabonnement ne sont jamais périmés, il n'y a pas de baisse des performances au fil du temps.
  • Prédictif vs réactif. Avec Amplero, la modélisation du churn est tournée vers l'avenir, ce qui permet de prédire le churn plusieurs semaines à l'avance. Cette capacité à faire des prédictions sur des délais plus longs permet aux spécialistes du marketing d'engager des clients qui sont toujours engagés mais qui sont susceptibles de se déstabiliser à l'avenir avec des messages et des offres de rétention avant qu'ils n'atteignent le point de non-retour et de départ.
  • Découverte automatisée des signaux. Amplero détecte automatiquement les signaux granulaires et non évidents en analysant l'ensemble de la séquence comportementale d'un client au fil du temps. L'exploration continue des données permet de détecter des modèles personnalisés autour des achats, de la consommation et d'autres signaux d'engagement. S'il y a des changements sur le marché concurrentiel qui entraînent des changements dans le comportement des clients, le modèle Amplero s'adaptera immédiatement à ces changements, découvrant de nouveaux modèles.
  • Identification précoce, lorsque le marketing est toujours d'actualité. Étant donné que le modèle de désabonnement séquentiel d'Amplero exploite des données d'entrée très granulaires, il faut beaucoup moins de temps pour évaluer avec succès un client, ce qui signifie que le modèle d'Amplero peut identifier les déstabilisateurs avec une durée beaucoup plus courte. Les résultats de la modélisation de la propension sont constamment introduits dans la plate-forme de marketing d'apprentissage automatique d'Amplero qui découvre et exécute ensuite les actions marketing de rétention optimales pour chaque client et contexte.

Amplero

Avec Amplero, les spécialistes du marketing peuvent obtenir une précision de prédiction du taux de désabonnement supérieure de 300% et un marketing de rétention jusqu'à 400% supérieur à celui des techniques de modélisation traditionnelles. Avoir la capacité de faire des prédictions clients plus précises et plus rapides fait toute la différence pour pouvoir développer une capacité durable pour réduire le taux de désabonnement et augmenter la valeur de vie du client.

Pour plus d'informations ou pour demander une démonstration, veuillez visiter Amplero.

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