امپلیرو: کسٹمر منتر کو کم کرنے کا ایک زبردست طریقہ

لوگوں کو نشانہ بنائیں

جب بات کسٹمر منتر کو کم کرنے کی ہو تو ، علم طاقت ہے خاص طور پر اگر یہ امیر سلوک کی بصیرت کی شکل میں ہے۔ مارکیٹرز کی حیثیت سے ہم یہ سمجھنے کی ہر ممکن کوشش کرتے ہیں کہ صارفین کس طرح برتاؤ کرتے ہیں اور وہ کیوں چلے جاتے ہیں ، تاکہ ہم اسے روک سکتے ہیں۔
لیکن جو چیزیں اکثر مارکیٹرز کو ملتی ہیں وہ منurnن کے خطرے کی صحیح پیش گوئی کے بجائے ایک مٹکے کی وضاحت ہوتی ہے۔ تو آپ اس مسئلے کے سامنے کیسے جائیں گے؟ آپ کس طرح پیش گوئی کر سکتے ہیں کہ کون ان طریقوں پر مداخلت کرنے کے لئے کافی درستگی اور مناسب وقت چھوڑ سکتا ہے جو ان کے طرز عمل کو متاثر کرتے ہیں؟

جب تک مارکیٹ کرنے والے منڈی کے مسئلے کو حل کرنے کی کوشش کر رہے ہیں ، اس موقع پر منور ماڈلنگ کے لئے روایتی نقطہ نظر صارفین کو "سکور" کرنا تھا۔ گھٹنا اسکورنگ میں مسئلہ یہ ہے کہ زیادہ تر برقراری کے ماڈل صارفین کو ایک اسکور کے ساتھ درجہ بندی کرتے ہیں جو اعداد و شمار کے گودام میں دستی طور پر مجموعی صفات پیدا کرنے اور جامد کرن ماڈل کی لفٹ کو بہتر بنانے میں ان کے اثرات کی جانچ کرنے پر منحصر ہوتا ہے۔ عمل میں برقرار رکھنے کی مارکیٹنگ کی حکمت عملی کے ذریعے کسٹمر کے طرز عمل کا تجزیہ کرنے میں ، کئی مہینے لگ سکتے ہیں۔ مزید برآں ، چونکہ عام طور پر مارکیٹرز ماہانہ بنیاد پر کسٹمر منتر کے اسکور کو اپ ڈیٹ کرتے ہیں ، لہذا تیزی سے ابھرتے ہوئے سگنلز جو اشارہ کرتے ہیں کہ کسٹمر چھوڑ سکتا ہے وہ چھوٹ گیا۔ نتیجے کے طور پر ، برقراری کی مارکیٹنگ کی تدبیریں بہت دیر سے ہوگئیں۔

امپلیرو، جس نے حال ہی میں اپنی مشین سیکھنے کی شخصی کاری کو فروغ دینے کے لئے طرز عمل کے ماڈلنگ کے لئے ایک نئے نقطہ نظر کے انضمام کا اعلان کیا ہے ، مارکیٹرز کو منڈی کی پیش گوئی اور روک تھام کا ایک بہتر طریقہ فراہم کرتا ہے۔

مشین لرننگ کیا ہے؟

مشین لرننگ مصنوعی ذہانت کی ایک قسم ہے (AI) جو نظام کو بغیر کسی پروگرام کے سیکھنے کی صلاحیت فراہم کرتی ہے۔ یہ عام طور پر اعداد و شمار کو کھانا کھلانے اور نتائج کی بنیاد پر سافٹ ویئر میں الگورتھم کو تبدیل کرنے کے ذریعے پورا کیا جاتا ہے۔

روایتی کرن ماڈلنگ تکنیک کے برخلاف ، امپلیرو متحرک بنیاد پر کسٹمر کے رویے کے سلسلے پر نظر رکھتا ہے ، خود بخود دریافت کرتا ہے کہ کسٹمر کے کون سے اقدامات معنی خیز ہیں۔ اس کا مطلب یہ ہے کہ مارکیٹر اب کسی ایک ماہانہ سکور پر انحصار نہیں کرتا ہے جس سے یہ ظاہر ہوتا ہے کہ آیا کسی صارف کو کمپنی چھوڑنے کا خطرہ ہے۔ اس کے بجائے ، ہر فرد کے کسٹمر کے متحرک طرز عمل کا تجزیہ مستقل بنیاد پر کیا جاتا ہے ، جس کی وجہ سے زیادہ بروقت برقراری مارکیٹنگ ہوتی ہے۔

امپلرو کے طرز عمل سے نمٹنے کے طریق کار کے اہم فوائد:

  • درستگی میں اضافہ. امپلیرو کی کلین ماڈلنگ وقت کے ساتھ ساتھ صارفین کے طرز عمل کا تجزیہ کرنے پر مبنی ہے لہذا یہ کسٹمر کے رویے میں دونوں ٹھیک ٹھیک تبدیلیوں کا پتہ لگاسکتی ہے ، اور بہت ہی کم واقعات کے اثرات کو سمجھ سکتی ہے۔ امپلیرو ماڈل اس میں بھی انوکھا ہے کہ اس میں باقاعدگی سے اپ ڈیٹ ہوتا رہتا ہے کیونکہ نیا طرز عمل والا ڈیٹا موجود ہے۔ چونکہ منٹوں کے اسکور کبھی باسی نہیں ہوتے ہیں ، لہذا وقت کے ساتھ کارکردگی میں کوئی کمی نہیں آتی ہے۔
  • پیش گوئی کرنے والا بمقابلہ رد عمل کا. امپلیرو کے ساتھ ، کڑن ماڈلنگ آگے کی منتظر ہے جس کے نتیجے میں کئی ہفتوں قبل پیشگی منڈلانے کی پیش گوئی کی صلاحیت موجود ہے۔ طویل مدت سے زیادہ پیش گوئیاں کرنے کی یہ صلاحیت مارکیٹرز کو ایسے صارفین کو منسلک کرنے کی اجازت دیتی ہے جو اب بھی مصروف ہیں لیکن مستقبل میں ان کی واپسی اور رخصتی کے مقام تک پہنچنے سے پہلے ہی انہیں برقرار رکھنے والے پیغامات اور پیش کشوں کے ساتھ منڈلا سکتے ہیں۔
  • اشاروں کی خودکار دریافت. ایمپلیرو وقت کے ساتھ ساتھ کسی گراہک کے پورے طرز عمل کی ترتیب کا تجزیہ کرنے پر مبنی دانے دار ، غیر واضح سگنلوں کو خود بخود دریافت کرتا ہے۔ اعداد و شمار کی مستقل تلاشی ، خریداری ، کھپت اور دیگر مصروفیات سگنلز کے آس پاس ذاتی نوعیت کے نمونوں کا پتہ لگانے کی اجازت دیتی ہے۔ اگر مسابقتی مارکیٹ میں ایسی تبدیلیاں آتی ہیں جس کے نتیجے میں صارفین کے طرز عمل میں تبدیلی آتی ہے تو ، ایمپلرو ماڈل فوری طور پر ان تبدیلیوں کو اپنائے گا ، نئے نمونوں کی دریافت کرے گا۔
  • ابتدائی شناخت، جب مارکیٹنگ اب بھی متعلقہ ہے۔ چونکہ امپلیرو کا ترتیباتی گھور ماڈل انتہائی دانے دار ان پٹ ڈیٹا کا فائدہ اٹھاتا ہے ، لہذا کسی صارف کو کامیابی کے ساتھ اسکور کرنے کے لئے بہت کم وقت درکار ہوتا ہے ، اس کا مطلب یہ ہے کہ ایمپلیرو کا ماڈل بہت ہی کم مدت کے ساتھ منسلک افراد کی شناخت کرسکتا ہے۔ امپلیرو کے مشین لرننگ مارکیٹنگ پلیٹ فارم میں پروانسیٹی ماڈلنگ کے نتائج کو مسلسل کھلایا جاتا ہے جو اس کے بعد ہر صارف اور سیاق و سباق کے لئے زیادہ سے زیادہ برقرار رکھنے والی مارکیٹنگ کے افعال کو دریافت کرتا ہے۔

امپلیرو

ایمپلرو کے ذریعہ روایتی ماڈلنگ کی تکنیکوں کے استعمال سے 300 فیصد بہتر گھل کی پیش گوئی کی درستگی اور 400٪ تک بہتر برقراری کی مارکیٹنگ حاصل کی جاسکتی ہے۔ زیادہ درست اور بروقت کسٹمر کی پیش گوئیاں کرنے کی صلاحیت رکھنے سے منتر کو کم کرنے اور کسٹمر کی تاحیات قیمت میں اضافے کے ل a پائیدار صلاحیت پیدا کرنے کے قابل ہونے میں تمام فرق پڑتا ہے۔

مزید معلومات کے لئے یا ڈیمو کی درخواست کرنے کے لئے ، براہ کرم ملاحظہ کریں امپلیرو.

آپ کا کیا خیال ہے؟

سپیم کو کم کرنے کے لئے یہ سائٹ اکزمیت کا استعمال کرتا ہے. جانیں کہ آپ کا تبصرہ کس طرح عملدرآمد ہے.