Amplero - သုံးစွဲသူအမြောက်အများကိုလျှော့ချရန်ပိုမိုထိရောက်သောနည်းလမ်း

လူတွေကိုပစ်မှတ်ထား

ဖောက်သည်များ၏ ၀ င်ရောက်မှုကိုလျှော့ချရန်ရောက်သောအခါအသိပညာသည်ကြွယ်ဝသောအမူအကျင့်ဆိုင်ရာထိုးထွင်းသိမြင်မှုပုံစံဖြင့်အထူးသဖြင့်ပါဝါဖြစ်သည်။ စျေးကွက်သမားများအနေဖြင့်ကျွန်ုပ်တို့သည်ဖောက်သည်များမည်သို့ပြုမူသည်၊ အဘယ်ကြောင့်သူတို့စွန့်ခွာသွားသည်ကိုကျွန်ုပ်တို့တတ်နိုင်သမျှလုပ်နိုင်ကြသည်။
သို့သော်စျေးကွက်သမားများကမကြာခဏရလေ့ရှိသည့်အချက်မှာ churn risk ၏ခန့်မှန်းတွက်ချက်မှုမဟုတ်ဘဲ churn ရှင်းပြချက်ဖြစ်သည်။ ဒီတော့ခင်ဗျားပြproblemနာရဲ့ရှေ့မှောက်ဘယ်လိုရောက်သွားမလဲ။ သူတို့၏အပြုအမူကိုလွှမ်းမိုးသောနည်းလမ်းများဖြင့် ၀ င်ရောက်ရန်လုံလောက်သောတိကျမှုနှင့်အချိန်လုံလောက်စွာမည်သူထွက်ခွာနိုင်သည်ကိုသင်မည်သို့ကြိုတင်ခန့်မှန်းသနည်း။

နေသမျှကာလပတ်လုံးစျေးကွက်သမားအလွန်အမင်း၏ပြaddressနာကိုဖြေရှင်းရန်ကြိုးစားနေအဖြစ်, churn မော်ဒယ်လ်ဖို့ရိုးရာချဉ်းကပ်ဖောက်သည် "ဂိုးသွင်း" ရန်ဖြစ်ခဲ့သည်။ churn အမှတ်ပေးရခြင်း၏ပြproblemနာမှာ retention models အများစုသည်သုံးစွဲသူများအား data သိုလှောင်ရုံရှိစုစုပေါင်း attribute များကိုဖန်တီးရန်နှင့် static churn model ၏တိုးတက်မှုကိုတိုးတက်စေရန်သူတို့၏အကျိုးသက်ရောက်မှုကိုစမ်းသပ်ခြင်းအပေါ် မူတည်၍ ရမှတ်များဖြင့်ဖောက်သည်များကိုအဆင့်သတ်မှတ်ပေးသောကြောင့်ဖြစ်သည်။ ဖောက်သည်များ၏အပြုအမူအားခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းမှတစ်ဆင့်သိုလှောင်ထားသည့်စျေးကွက်ရှာဖွေရေးနည်းဗျူဟာများ အသုံးပြု၍ လများစွာကြာနိုင်သည်။ ထို့အပြင်စျေးကွက်သမားများသည်ပုံမှန်အားဖြင့်လစဉ်ပုံမှန်သုံးစွဲသူအမြောက်အများကို update ပြုလုပ်သောကြောင့်ဖောက်သည်တစ် ဦး မှထွက်ခွာနိုင်သည်ဟုညွှန်ပြသည့်လျင်မြန်စွာပေါ်ထွက်လာသည့်အချက်ပြမှုများကိုလွဲချော်သည်။ ရလဒ်အနေဖြင့် retention marketing နည်းစနစ်များသည်နောက်ကျလွန်းသည်။

Ampleroမကြာသေးမီက၎င်း၏စက်သင်ယူမှုကိုလူကြိုက်များရန်အမူအကျင့်မော်ဒယ်အသစ်ချဉ်းကပ်မှု၏ပေါင်းစည်းမှုကိုကြေငြာခဲ့သည့်စျေးကွက်ရှာဖွေရေးအတွက်အလွန်အမင်းကြိုတင်ခန့်မှန်းခြင်းနှင့်တားဆီးဖို့လမ်းကိုပေးစွမ်းသည်။

စက်သင်ယူခြင်းဆိုသည်မှာအဘယ်နည်း။

စက်သင်ယူမှုဆိုသည်မှာစနစ်များကိုအတိအလင်းပရိုဂရမ်မပါဘဲသင်ယူနိုင်သည့်စွမ်းရည်ကိုထောက်ပံ့ပေးသောအတုထောက်လှမ်းရေးအမျိုးအစားဖြစ်သည်။ ရလဒ်ကိုအခြေခံပြီး software ပြောင်းလဲခြင်း algorithms များကိုစဉ်ဆက်မပြတ်ထည့်သွင်းပေးခြင်းအားဖြင့်၎င်းကိုပုံမှန်အားဖြင့်ပြီးမြောက်စေသည်။

ရိုးရာ churn မော်ဒယ်လ်နည်းစနစ်များနှင့်မတူဘဲ, Amplero ဖောက်သည်လုပ်ရပ်များအဓိပ္ပါယ်ရှိသောဖြစ်ကြောင်းအလိုအလျောက်ရှာဖွေတွေ့ရှိ, ပြောင်းလဲနေသောအခြေခံပေါ်မှာဖောက်သည်အပြုအမူ၏ပာစောင့်ကြည့်။ ဆိုလိုသည်မှာစျေးကွက်သမားသည်ဖောက်သည်တစ် ဦး သည်ကုမ္ပဏီမှထွက်ခွာနိုင်ခြေရှိမရှိညွှန်ပြသည့်လစဉ်ရမှတ်ကိုမှီခိုခြင်းမရှိတော့ပါ။ ၀ ယ်သူတစ် ဦး ချင်းစီ၏တက်ကြွသောအပြုအမူများကိုစဉ်ဆက်မပြတ်ဆန်းစစ်လေ့လာခြင်းဖြင့်စျေးကွက်ကိုအချိန်မီထိန်းသိမ်းနိုင်ခြင်းကိုဖြစ်ပေါ်စေသည်။

Amplero ၏အမူအကျင့်ဆိုင်ရာမော်ဒယ်လ်ချဉ်းကပ်မှု၏အဓိကအကျိုးကျေးဇူးများ -

  • တိကျမှန်ကန်မှုကိုမြှင့်တင်။ Amplero's churn modeling သည်ဖောက်သည်များ၏အပြုအမူကိုအချိန်ကြာလာသည်နှင့်အမျှခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းအပေါ်အခြေခံသည်။ ထို့ကြောင့်သူသည်ဖောက်သည်များ၏အပြုအမူတွင်သိမ်မွေ့သောအပြောင်းအလဲများကိုရှာဖွေတွေ့ရှိနိုင်သည်။ အမူအကျင့်ဆိုင်ရာအချက်အလက်အသစ်များရှိသဖြင့်အမြဲတမ်းအဆင့်မြှင့်ထားသော Amplero မော်ဒယ်သည်လည်းထူးခြားသည်။ churn ရမှတ်များဟောင်းနွမ်းဘယ်တော့မှသောကြောင့်, အချိန်ကြာလာတာနဲ့အမျှစွမ်းဆောင်ရည်အတွက်အဘယ်သူမျှမ drop-off လည်းမရှိ။
  • တုံ့ပြန် vs. ခန့်မှန်းချက်။ Amplero နှင့်အတူ, churn မော်ဒယ်ကြိုတင်ကြိုတင်ခန့်မှန်းခြင်း၏ရက်သတ္တပတ်အတော်ကြာကြိုတင်ခန့်မှန်းနိုင်စွမ်းအတွက်မျှော်လင့်နေပါတယ်။ ဤသည်မှာကြာရှည်သောအချိန်ကာလများအကြောင်းဟောကိန်းထုတ်ရန်ထိုစွမ်းရည်သည်စျေးကွက်သမားများအား ၀ န်ဆောင်မှုပေးဆဲဖြစ်သော ၀ ယ်သူများနှင့်ထိတွေ့ဆက်ဆံရန်ခွင့်ပြုသည်၊ သို့သော်၎င်းတို့သည်ပြန်လည်မထွက်ခွာမီအထိမရောက်ရှိမီ retention မက်ဆေ့ခ်ျများနှင့်ကမ်းလှမ်းချက်များဖြင့်အငြင်းပွားဖွယ်ရာရှိသည်။
  • အချက်ပြမှုများအလိုအလျောက်ရှာဖွေတွေ့ရှိမှု။ Amplero သည်ဖောက်သည်တစ် ဦး ၏အပြုအမူဆိုင်ရာအစီအစဉ်တစ်ခုလုံးကိုအချိန်နှင့်အမျှခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းအပေါ် အခြေခံ၍ အသေးစိတ်ကျသောသိသာထင်ရှားသည့်အချက်ပြမှုများကိုအလိုအလျောက်ရှာဖွေတွေ့ရှိသည်။ ဒေတာများကိုစဉ်ဆက်မပြတ်ရှာဖွေတူးဖော်ခြင်းသည် ၀ ယ်ယူခြင်း၊ စားသုံးမှုနှင့်အခြားထိတွေ့ဆက်ဆံမှုအချက်ပြမှုများ၏ပတ် ၀ န်းကျင်ဆိုင်ရာပုံစံကိုရှာဖွေတွေ့ရှိနိုင်သည်။ ဖောက်သည်များ၏အပြုအမူပြောင်းလဲမှုကိုဖြစ်ပေါ်စေသောအပြိုင်အဆိုင်စျေးကွက်တွင်အပြောင်းအလဲများရှိပါက Amplero မော်ဒယ်သည်ပြောင်းလဲမှုများနှင့်ချက်ချင်းလိုက်လျောညီထွေဖြစ်အောင်ပုံစံအသစ်များကိုရှာဖွေတွေ့ရှိလိမ့်မည်။
  • အစောပိုင်းသတ်မှတ်ခြင်းစျေးကွက်ရှာဖွေရေးနေဆဲသက်ဆိုင်ရာအခါ။ အဘယ်ကြောင့်ဆိုသော် Amplero ၏ဆင့်ကဲပြောင်းလဲမှုပုံစံသည်အလွန်အသေးစိတ်ကျသည့်သွင်းအားစုအချက်အလက်များကိုအသုံးပြုသောကြောင့်ဖောက်သည်တစ် ဦး အားအောင်မြင်စွာအောင်နိုင်ရေးအတွက်အချိန်အနည်းငယ်သာလိုအပ်သည်။ ဆိုလိုသည်မှာ Amplero ၏မော်ဒယ်သည်ပိုမိုတိုတောင်းသောသက်တမ်းနှင့်အတူ churners ကိုခွဲခြားနိုင်သည်ဟုဆိုလိုသည်။ propensity မော်ဒယ်၏ရလဒ်များကိုအဆက်မပြတ် Amplero ရဲ့စက်သင်ယူမှုစျေးကွက်ရှာဖွေရေးပလက်ဖောင်းသို့ကျွေးမွေးသောထို့နောက်တစ် ဦး ချင်းစီဖောက်သည်များနှင့်အခြေအနေတွင်များအတွက်အကောင်းဆုံး retention ကိုစျေးကွက်ရှာဖွေရေးလုပ်ဆောင်ချက်များရှာဖွေတွေ့ရှိ။

Amplero

Amplero စျေးကွက်သမားများသည်ရိုးရာမော်ဒယ်လ်နည်းစနစ်များကိုသုံးသည့်အခါထက် ၃၀၀% ပိုကောင်းသည့်ခန့်မှန်းတွက်ချက်မှုနှင့် ၄၀၀% အထိထိန်းသိမ်းထားသည့်စျေးကွက်ကိုအောင်မြင်နိုင်သည်။ ဖောက်သည်များ၏ခန့်မှန်းချက်များကိုပိုမိုတိကျမှန်ကန်စွာအချိန်မီပြုလုပ်နိုင်ခြင်းကအကျိုးအမြတ်ကိုလျှော့ချရန်နှင့်ဖောက်သည်တစ်သက်တာတန်ဖိုးမြှင့်တင်ရန်ရေရှည်တည်တံ့သောစွမ်းရည်ကိုတည်ဆောက်နိုင်ခြင်းသည်ခြားနားမှုအားလုံးကိုဖြစ်စေသည်။

ပိုမိုသိရှိလိုပါကသို့မဟုတ်သရုပ်ပြတစ်ခုတောင်းဆိုရန် ကျေးဇူးပြု၍ သွားရောက်ကြည့်ရှုပါ Amplero.

သင်ဘယ်လိုထင်ပါလဲ?

ဤ site ကိုစပမ်လျှော့ချဖို့ Akismet ကိုအသုံးပြုသည်။ သင့်ရဲ့ comment ကိုဒေတာများကိုဆောင်ရွက်ပြီးဖြစ်ပါတယ်လေ့လာ.