আম্প্লেরো: গ্রাহক মন্থন কমানোর একটি স্মার্ট উপায়

লক্ষ্য মানুষ

যখন গ্রাহক মন্থন কমানোর বিষয়টি আসে তখন জ্ঞান শক্তি হয় বিশেষত যদি এটি সমৃদ্ধ আচরণগত অন্তর্দৃষ্টি আকারে হয়। বিপণনকারী হিসাবে গ্রাহকরা কী আচরণ করেন এবং কেন তারা চলে যায় তা বোঝার জন্য আমরা আমাদের যথাসাধ্য চেষ্টা করি, যাতে আমরা এটি প্রতিরোধ করতে পারি।
তবে বিপণনকারীরা প্রায়শই যা পান তা হ'ল মন্থর ঝুঁকি সম্পর্কে সত্যিকারের পূর্বাভাসের চেয়ে মন্থর ব্যাখ্যা। তাহলে কীভাবে সমস্যার সামনে যাবেন? আপনি কীভাবে পূর্বাভাস দিতে পারেন যে তাদের আচরণকে প্রভাবিত করে এমন পথে হস্তক্ষেপ করার জন্য পর্যাপ্ত নির্ভুলতা এবং পর্যাপ্ত সময় দিয়ে কে যেতে পারেন?

যেহেতু বিপণনকারীরা মন্থনের সমস্যা সমাধানের চেষ্টা করছেন ততক্ষণ পর্যন্ত মন্থন মডেলিংয়ের traditionalতিহ্যগত পদ্ধতিটি গ্রাহকদের "স্কোর" করা ছিল। মন্থর স্কোরিংয়ের সমস্যাটি হ'ল বেশিরভাগ রিটেনশন মডেলগুলি এমন একটি স্কোর সহ গ্রাহকদের রেট দেয় যা কোনও ডেটা গুদামে ম্যানুয়ালি সামগ্রিক বৈশিষ্ট্য তৈরি এবং স্ট্যাটিক মন্থন মডেলের উত্তোলনে তাদের প্রভাব পরীক্ষা করার উপর নির্ভর করে। প্রক্রিয়াটি ধরে রাখা বিপণন কৌশল মোতায়েনের মাধ্যমে গ্রাহকের আচরণ বিশ্লেষণ করা থেকে কয়েক মাস সময় নিতে পারে। তদতিরিক্ত, যেহেতু বিপণনকারীরা সাধারণত মাসিক ভিত্তিতে গ্রাহক মন্থর স্কোরগুলি আপডেট করে, দ্রুত উত্থিত সংকেতগুলি যা গ্রাহককে ছেড়ে চলে যেতে পারে তা নির্দেশ করে। ফলস্বরূপ, ধরে রাখার বিপণনের কৌশলগুলি অনেক দেরিতে।

আম্প্লেরো, যা সম্প্রতি তার মেশিন লার্নিং ব্যক্তিগতকরণকে বাড়িয়ে তোলার জন্য আচরণগত মডেলিংয়ের একটি নতুন পদ্ধতির সংহতকরণের ঘোষণা দিয়েছিল, বিপণনকারীদের মন্থনের পূর্বাভাস এবং প্রতিরোধের একটি দুর্দান্ত উপায় সরবরাহ করে।

মেশিন লার্নিং কী?

মেশিন লার্নিং হ'ল একধরনের কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (এআই) যা সিস্টেমগুলি স্পষ্টভাবে প্রোগ্রাম না করে শেখার ক্ষমতা সরবরাহ করে। এটি সাধারনত ফলাফলের উপর ভিত্তি করে অবিচ্ছিন্নভাবে অ্যালগরিদমে সফ্টওয়্যারকে অবিচ্ছিন্নভাবে ডেটা ফিডিংয়ের মাধ্যমে সম্পাদিত হয়।

চিরাচরিত মন্থর মডেলিং কৌশলগুলির বিপরীতে, আম্প্লেরো গ্রাহক আচরণের ক্রমগুলি গতিশীল ভিত্তিতে পর্যবেক্ষণ করে স্বয়ংক্রিয়ভাবে আবিষ্কার করে যে কোন গ্রাহক পদক্ষেপগুলি অর্থবহ। এর অর্থ হল যে কোনও বিপণনকারী আর কোনও একক, মাসিক স্কোরের উপর নির্ভরশীল নয় যা বোঝায় যে কোনও গ্রাহক সংস্থা ছেড়ে যাওয়ার ঝুঁকিতে রয়েছে কিনা। পরিবর্তে, প্রতিটি পৃথক গ্রাহকের গতিশীল আচরণ একটি অবিচ্ছিন্ন ভিত্তিতে বিশ্লেষণ করা হয়, যা আরও সময়োপযোগী রক্ষণাবেক্ষণ বিপণনের দিকে পরিচালিত করে।

আম্পলিরোর আচরণগত মডেলিং পদ্ধতির মূল সুবিধা:

  • নির্ভুলতা বৃদ্ধি। অ্যাম্পিলোর মন্থন মডেলিং সময়ের সাথে সাথে গ্রাহকের আচরণ বিশ্লেষণের উপর ভিত্তি করে এটি গ্রাহকের আচরণের উভয় সূক্ষ্ম পরিবর্তনগুলি সনাক্ত করতে পারে এবং খুব বিরল ঘটনাগুলির প্রভাব বুঝতে পারে। এম্পলেরো মডেলটিও অনন্য যে এটি নতুন আচরণগত ডেটা থাকায় এটি ধারাবাহিকভাবে আপডেট হয়। যেহেতু মন্থর স্কোরগুলি কখনই বাসি হয় না, সময়ের সাথে সাথে পারফরম্যান্সে কোনও ড্রপ-অফ হয় না।
  • ভবিষ্যদ্বাণীপূর্ণ বনাম প্রতিক্রিয়াশীল। অ্যাম্প্লেরো দিয়ে, মন্থন মডেলিং এগিয়ে বেশ কয়েক সপ্তাহ আগে মন্থর পূর্বাভাস দেওয়ার ক্ষমতা ফলাফলের সন্ধান করছে। দীর্ঘ সময়সীমার মাধ্যমে ভবিষ্যদ্বাণী করার এই ক্ষমতাটি বিপণনকারীদের এমন গ্রাহকদের জড়িত করার অনুমতি দেয় যারা এখনও নিযুক্ত রয়েছেন তবে তারা ভবিষ্যতে প্রত্যাবর্তন বার্তা এবং অফারগুলি দিয়ে কোনও প্রত্যাবর্তন এবং ছাড়ার আগে পৌঁছানোর আগে মন্থন করতে পারে।
  • সংকেতগুলির স্বয়ংক্রিয় আবিষ্কার। সময়ের সাথে সাথে গ্রাহকের পুরো আচরণের ক্রম বিশ্লেষণের উপর ভিত্তি করে অ্যাম্প্লেরো দানাদার, অ-সুস্পষ্ট সংকেতগুলি স্বয়ংক্রিয়ভাবে আবিষ্কার করে। অবিচ্ছিন্নভাবে ডেটা অনুসন্ধানের ফলে ক্রয়, গ্রাহ্যকরণ এবং অন্যান্য বাগদানের সংকেতগুলির আশেপাশে ব্যক্তিগতকৃত নিদর্শনগুলি সনাক্ত করার অনুমতি দেয়। প্রতিযোগিতামূলক বাজারে যদি এমন কোনও পরিবর্তন ঘটে থাকে যার ফলে গ্রাহকের আচরণে পরিবর্তন আসে, অ্যাম্পিলেরো মডেল তাত্ক্ষণিকভাবে এই পরিবর্তনগুলির সাথে খাপ খাইয়ে নেবে এবং নতুন প্যাটার্নগুলি আবিষ্কার করবে।
  • প্রাথমিক পরিচয়, যখন বিপণন এখনও প্রাসঙ্গিক। যেহেতু অ্যাম্পিলোর সিক্যুয়াল মথ মডেল উচ্চতর দানাদার ইনপুট ডেটা উপার্জন করে, কোনও গ্রাহককে সাফল্যের সাথে স্কোর করতে খুব কম সময় প্রয়োজন, যার অর্থ অ্যাম্পিলেরোর মডেল অনেক খাটো মেয়াদে মন্থরগুলি সনাক্ত করতে পারে। প্রপেনসিটি মডেলিংয়ের ফলাফলগুলি অম্পলির মেশিন লার্নিং মার্কেটিং প্ল্যাটফর্মকে নিয়মিত খাওয়ানো হয় যা পরে প্রতিটি গ্রাহক এবং প্রসঙ্গে উপযুক্ত রক্ষণ বিপণনের ক্রিয়াগুলি আবিষ্কার করে এবং কার্যকর করে utes

আম্প্লেরো

অ্যাম্পিলেরো বিপণনকারীরা traditionalতিহ্যবাহী মডেলিং কৌশলগুলি ব্যবহার করার চেয়ে 300% ভাল মন্থ পূর্বাভাসের নির্ভুলতা এবং 400% পর্যন্ত ভাল ধরে রাখার বিপণন অর্জন করতে পারে। আরও সঠিক এবং সময়োচিত গ্রাহকের ভবিষ্যদ্বাণী করার ক্ষমতা থাকা মন্থন কমাতে এবং গ্রাহকের আজীবন মূল্য বৃদ্ধির জন্য একটি টেকসই ক্ষমতা বিকাশ করতে সক্ষম হওয়ার মধ্যে সমস্ত পার্থক্য তৈরি করে।

আরও তথ্যের জন্য বা একটি ডেমো অনুরোধ করার জন্য, দয়া করে দেখুন আম্প্লেরো.

আপনি কি মনে করেন?

এই সাইট স্প্যাম কমাতে Akismet ব্যবহার করে। আপনার ডেটা প্রক্রিয়া করা হয় তা জানুন.