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識別紅旗在為時過晚之前:引入釺預測生產

通過鮑裏斯Revechkis和阿什利global2020年10月20日

當顧客感覺manbetx万博全站客户端不聽,他們就會離開。雖然沒有品牌希望其客戶走出門,想辦法確定哪些用戶風險和采取manbetx万博全站客户端措施重建這些關係可以是一個重大的挑戰。做到這一點,你需要真正的了解你的用戶群和所需要的工具和策略有效地和他們說話。

但僅僅因為一些困難並不意味著它是不值得的,,在這種情況下,了解哪些用戶的風險可以轉換為您的業務。這就是為什麼釺是高興公布的官方發布預測生產,第一個功能在新的釺預測套件。

什麼是預測生產?

釺預測生產利用機器學習(ML)允許品牌識別關鍵行為相關的用戶流失,給營銷,發展,和參與團隊空前看看隱藏客戶保留警告標誌。這個特性允許品牌為自己決定什麼是生產時他們的特定的業務,然後利用用戶流失傾向分數和可操作的churn-related見解采取措施提高保留和降低客戶脫離。

使用這個新特性,品牌可以輸入自己的客戶流失的定義(如未使用的應用程序在超過三天或沒有購買了超過14天)並定義目標集團為實例,首先進manbetx万博全站客户端行一個特定的自定義事件超過30天前或第一次使用應用超過七天。一旦這些信息,釺將創建一個毫升模型能夠檢測行為模式與生產和使用這些相關性預測目標用戶的可能性會離開。

為什麼釺決定建立預測生產

客戶保留是現代營銷的重要組成部分。如果你想讓你的客戶互動的努力,您需要確保盡可能多的客戶留下來的。manbetx万博全站客户端但是你需要的工具,這些工具可以有效和需要大量的時間,精力,和知識。

它可能會不足為奇,成功實現機器學習來支持這種項目並非易事。定義明確的目標建模,然後收集、預處理、平整,清潔數據不提工作的缺陷通過重複試驗需要幾個月的時間,從數據的一個科學家小組工作。除此之外,在各種複雜的分層算法(如決策樹或深度學習),這種功能需要花更大的專業知識。現在想象你需要將所需的所有基礎設施工程提供ML-powered預測數以億計的用戶。

雖然保留是一個關心所有的公司,構建優化客戶保留所需的工具不是一個核心competency-or充分利用資源,大多數品牌。然而,這種類型的項目銅焊的核心競爭力。這就是為什麼我們花了這麼多時間和精力把這些功能通過推出我們的新客戶預測套件。manbetx万博全站客户端

這工作已經得到了回報:通過簡化和自動化所有的複雜性識別高危用戶,釺客戶現在可以采取一切必要的步驟來部署一個預測生產模型在51秒。manbetx万博全站客户端(是的,首次用戶真的亂了,是的,我們時間!)然後,二十分鍾內,ML預測可用,讓品牌目標數百萬用戶根據他們的生產風險。更好嗎?這些波動風險得分與新鮮的用戶數據更新你可以設置一個時間表,確保你可以繼續利用這些見解。

如何準確預測生產嗎?

沒有預測模型是完美的;這就是為什麼每個預測生產模型展示了一個預測質量評級,允許您正確評估和預期投資回報率與使用價值根據您的業務規則。評級有效的每個模型是如何當上測試曆史比如,例如,模型預測質量分數0%意味著沒有比隨機猜測時預測誰會流失,而高於0意味著算法是正確地識別一些用戶。而100%的精度是不可能在實踐中,接近100%,更好!

品牌可以如何利用有效地預測生產

預測的目的生產結束,當你收到你的預測沒有理解和作用於這些預測看到此功能的全部價值。幫助營銷、增長和參與團隊有效地使用這個特性,讓我們來看看一些常見的預測生產的用例:

  • 按用戶流失風險進行分類:與預測生產,品牌可以評估他們的用戶中有多少人在高、中、低生產根據一個給定的模型和風險調查與波動風險增加有關的行為,使他們能夠優化整體傳遞策略有用戶的數量降到最低。
  • 節省生產風險段:營銷人員可以使用從預測生產段他們的聽眾,讓他們“高風險”目標用戶(或其他關鍵組)在一個持續的方式直接從釺平台的生產指示板包含在或通過過濾器釺觀眾建設者特性。
  • 構建有針對性的運動和畫布:一旦品牌預測生產使用,他們可以使用片段和過濾器,有效信息的特性支持你audience-whether一次性的高危人群,具有高度針對性的贏回消息或長期滴運動旨在防止生產新的利益或激勵。

最終的想法

每個品牌都希望他們的客戶保持顧客。manbetx万博全站客户端與預測生產、釺客戶可以利用毫升識別人放棄他們的應用程序或網manbetx万博全站客户端站的危險,從而能夠留住這些客戶,增加生命周期價值,避免過度的消息傳遞,客戶不需要額外nudge-all無需自己的科學數據資源。

感興趣的預測生產退房嗎?釺顧客有資格manbetx万博全站客户端獲得新的預測套件現在可以使用預測構建一個免費試用預測生產為了展示這個新特性是如何工作的。(然而,這“預覽預測”不能用於目標用戶信息和將不定期更新;它是為了讓釺客戶看到的整體精度預測模型)。manbetx万博全站客户端

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鮑裏斯Revechkis和阿什利global

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