Amplero: una forma más inteligente de reducir la rotación de clientes

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Cuando se trata de reducir la rotación de clientes, el conocimiento es poder, especialmente si se presenta en forma de información valiosa sobre el comportamiento. Como especialistas en marketing, hacemos todo lo posible para comprender cómo se comportan los clientes y por qué se van, para poder evitarlo.
Pero lo que los especialistas en marketing obtienen a menudo es una explicación de abandono en lugar de una verdadera predicción del riesgo de abandono. Entonces, ¿cómo se enfrenta al problema? ¿Cómo predice quién puede irse con suficiente precisión y tiempo para intervenir de formas que influyan en su comportamiento?

Desde que los especialistas en marketing han intentado abordar el problema de la deserción, el enfoque tradicional del modelo de deserción ha sido "puntuar" a los clientes. El problema con la puntuación de abandono es que la mayoría de los modelos de retención califican a los clientes con un puntaje que depende de la creación manual de atributos agregados en un almacén de datos y de probar su impacto en la mejora de la elevación de un modelo de abandono estático. El proceso puede llevar varios meses, desde analizar el comportamiento del cliente hasta implementar tácticas de marketing de retención. Además, dado que los especialistas en marketing generalmente actualizan los puntajes de abandono de los clientes mensualmente, se pierden las señales que emergen rápidamente que indican que un cliente puede irse. Como resultado, las tácticas de marketing de retención llegan demasiado tarde.

Amplio, que anunció recientemente la integración de un nuevo enfoque de modelado de comportamiento para impulsar su personalización de aprendizaje automático, ofrece a los especialistas en marketing una forma más inteligente de predecir y prevenir la deserción.

¿Qué es el Aprendizaje Automático?

El aprendizaje automático es un tipo de inteligencia artificial (IA) que proporciona a los sistemas la capacidad de aprender sin ser programados explícitamente. Por lo general, esto se logra mediante la alimentación continua de datos y el software que modifique los algoritmos en función de los resultados.

A diferencia de las técnicas tradicionales de modelado de abandono, Amplero monitorea las secuencias de comportamiento del cliente de forma dinámica, descubriendo automáticamente qué acciones del cliente son significativas. Esto significa que un especialista en marketing ya no depende de una única puntuación mensual que indique si un cliente está en riesgo de dejar la empresa. En cambio, el comportamiento dinámico de cada cliente individual se analiza de forma continua, lo que lleva a un marketing de retención más oportuno.

Beneficios clave del enfoque de modelado de comportamiento de Amplero:

  • Mayor precisión. El modelo de abandono de Amplero se basa en analizar el comportamiento del cliente a lo largo del tiempo para que pueda detectar cambios sutiles en el comportamiento del cliente y comprender el impacto de eventos muy poco frecuentes. El modelo de Amplero también es único porque se actualiza continuamente a medida que hay nuevos datos de comportamiento. Debido a que los puntajes de abandono nunca se vuelven obsoletos, no hay disminución en el rendimiento con el tiempo.
  • Predictivo frente a reactivo. Con Amplero, el modelado de abandono es prospectivo, lo que da como resultado la capacidad de predecir el abandono con varias semanas de anticipación. Esta capacidad de hacer predicciones durante períodos de tiempo más largos permite a los especialistas en marketing involucrar a los clientes que aún están comprometidos, pero que es probable que abandonen en el futuro con mensajes de retención y ofertas antes de que lleguen al punto de no retorno y se vayan.
  • Descubrimiento automatizado de señales. Amplero descubre automáticamente señales granulares y no obvias basadas en el análisis de la secuencia de comportamiento completa de un cliente a lo largo del tiempo. La exploración continua de datos permite la detección de patrones personalizados en torno a compras, consumo y otras señales de participación. Si hay cambios en el mercado competitivo que se traduzcan en cambios en el comportamiento de los clientes, el modelo de Amplero se adaptará inmediatamente a estos cambios, descubriendo nuevos patrones.
  • Identificación temprana, cuando el marketing sigue siendo relevante. Debido a que el modelo de abandono secuencial de Amplero aprovecha los datos de entrada altamente granulares, se requiere mucho menos tiempo para calificar con éxito a un cliente, lo que significa que el modelo de Amplero puede identificar a los abandonos con una antigüedad mucho más corta. Los resultados del modelado de propensión se introducen constantemente en la plataforma de marketing de aprendizaje automático de Amplero, que luego descubre y ejecuta las acciones de marketing de retención óptimas para cada cliente y contexto.

Amplio

Con Amplero, los especialistas en marketing pueden lograr un 300% más de precisión en la predicción de abandono y hasta un 400% más de marketing de retención que cuando se utilizan técnicas de modelado tradicionales. Tener la capacidad de hacer predicciones de clientes más precisas y oportunas marca la diferencia para poder desarrollar una capacidad sostenible para reducir la rotación y aumentar el valor de la vida útil del cliente.

Para obtener más información o solicitar una demostración, visite Amplio.

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