Mashinani o'rganishdan foydalangan holda Mijozning xulq-atvori va demografik ma'lumotlari asosida kompaniyani tark etishi (ketishi) ehtimolini bashorat qilish

Mashinani o'rganish bilan xavf ostida bo'lgan mijozlarni aniqlash: muammolarni bir qarashda hal qilish

Odamlarning mahsulotlar bilan qanday munosabatda bo'lishini doimiy ravishda kuzatib boradigan, mijozlarni fikr almashishga undaydigan va ularning muammolarini tezda hal qiladigan kompaniyalar o'zaro manfaatli mijozlar munosabatlarini saqlab qolish uchun ko'proq imkoniyatlarga ega.
Va endi bir muncha vaqt davomida mijozlar ma'lumotlarini to'playotgan kompaniyani tasavvur qiling, shuning uchun u potentsial charxchilarning xatti-harakatlarini aniqlash, ushbu xavf ostida bo'lgan mijozlarni segmentlash va ularning ishonchini qaytarish uchun tegishli choralarni ko'rish uchun foydalanishi mumkin. Mijozlarning ishdan chiqishini boshqarishda proaktiv yondashuvga rioya qilganlar bashoratli tahlildan foydalanadilar. Bu joriy va tarixiy ma'lumotlarni tahlil qilish orqali kelajakdagi natijalar, hodisalar yoki qadriyatlar ehtimolini bashorat qilishni o'z ichiga olgan to'rtta tahlil turlaridan biridir . Bashoratli analitika turli xil statistik usullardan foydalanadi, masalan, ma'lumotlarni qidirish (naqshni aniqlash) va mashinani o'rganish (ML).
HubSpot’dan Maykl Redbord: “Haqiqiy nosozlikni kuzatishning bir zaif tomoni shundaki, u faqat yomon mijozlar tajribasining ortda qolayotgan ko'rsatkichi bo'lib xizmat qiladi, bunda bashoratli ishdan chiqish modeli juda qimmatli bo'ladi”, - deydi Maykl Redbord.
Mashinani o'rganishning asosiy xususiyati ma'lumotlarda naqshlarni topishga, undan aniq dasturlashsiz o'rganishga qodir tizimlarni qurishdir. Mijozlarning ishlamay qolishini bashorat qilish kontekstida bular kompaniya xizmatlari mahsulotlaridan foydalanishdan qoniqish darajasini pasaytirishni ko'rsatadigan onlayn xatti-harakatlar xususiyatlari.



Xarid qilish xavfi ostida bo'lgan mijozlarni aniqlash oldindan choralar ko'rishga yordam beradi
ScienceSoft’dan Aleks Bekker, shuningdek, proaktiv uzilishlarni boshqarish uchun mashinani o‘rganish muhimligini ta’kidlaydi: “Potentsial charnerlarni aniqlashga kelsak, mashinani o‘rganish algoritmlari bu yerda ajoyib ishni bajarishi mumkin. Ular kompaniyani allaqachon tark etgan mijozlarning umumiy xulq- atvorini ochib beradi. Keyin, ML algoritmlari mavjud mijozlarning xatti-harakatlarini bunday naqshlarga qarshi tekshiradi va agar ular potentsial charchoqlarni topsalar, signal beradi.
Obunaga asoslangan korxonalar qaysi joriy foydalanuvchilar o‘z xizmatlaridan to‘liq qoniqmaganligini aniqlash va kech bo‘lmaganda ularning muammolarini hal qilish uchun bashoratli tahlillar uchun
ML’dan foydalanadilar: “ Yangilanishdan 11 oy oldin ishlamay qolish xavfi ostida bo‘lgan mijozlarni aniqlash bizning Mijozlarning muvaffaqiyati jamoasi ushbu mijozlarni jalb qilish, ularning og'riqli tomonlarini tushunish va ular bilan mijozga ular sotib olgan xizmatdan qiymatini tushunishga yordam berishga qaratilgan uzoq muddatli rejani tuzadi ", deb tushuntiradi Maykl .
Qarzni bashoratli modellashtirish uchun foydalanish holatlari bo'lajak mijozlar bilan faol hamkorlik qilish va samarali saqlash harakatlarini tanlashdan tashqariga chiqadi. Redbordga ko'ra, ML-ga asoslangan dasturiy ta'minot mijozlar muvaffaqiyati menejerlariga qaysi mijozlar bilan bog'lanishlari kerakligini aniqlash imkonini beradi. Boshqacha qilib aytganda, xodimlar to'g'ri vaqtda to'g'ri mijozlar bilan gaplashayotganiga ishonch hosil qilishlari mumkin.
Savdo, mijozlar muvaffaqiyati va marketing guruhlari ham o'z harakatlarini moslashtirish uchun ma'lumotlarni tahlil qilishdan olingan bilimlardan foydalanishlari mumkin. “Masalan, agar mijoz ishlamay qolishi xavfini koʻrsatayotgan boʻlsa, bu xaridorni qiziqtiradigan qoʻshimcha xizmatlar haqida maʼlumot olish uchun sotuvlar uchun yaxshi vaqt emas. Aksincha, ular yordam berishi uchun bu aloqa
CSM bilan boʻlishi kerak. mijoz qayta shug'ullanadi va hozirda mavjud bo'lgan mahsulotlarning qiyma_tini ko'radi. Savdolar singari, marketing mijozlar bilan ularning ishlamay qolish xavfining hozirgi ko'rsatkichlariga qarab har xil munosabatda bo'lishi mumkin: Masalan, ishlamay qolish xavfi bo'lgan mijozlar hozirgi vaqtda ishlamay qolish xavfi bo'lgan mijozga qaraganda amaliy tadqiqotda qatnashish uchun yaxshiroq nomzodlardir.HubSpot eksperti tushuntiradi. Umuman olganda, mijozlar bilan o'zaro munosabatlar strategiyasi axloq va vaqtni his qilishiga asoslanishi kerak. Va mijozlar ma'lumotlarini
tahlil qilish uchun mashinani o'rganishdan foydalanish ushbu strategiyani kuchaytirish uchun tushunchalar keltirishi mumkin.