Индустрия технологий, медиа и телекоммуникаций (TMT) претерпела динамичные изменения в мире после COVID-19. Сейчас компании обращают внимание на:
· Внедрение моделей получения дохода
· Обновление отношений с клиентами
· Повышение качества обслуживания клиентов
· Акцент на цифровую трансформацию
Как вы переосмысливаете роль своей компании в обществе с учетом всех изменений, произошедших с 2020 года? Мы находимся в совершенно новом ландшафте, поскольку ожидания клиентов изменились. Реагировать на эти изменения и при этом сохранять превосходное обслуживание клиентов — задача, которую лучше всего решать с помощью скорости и точности машинного обучения.
Следующие предварительно созданные модели машинного обучения доказали свою эффективность в реальном мире и позволяют получать ценную информацию для индустрии технологий, медиа и телекоммуникаций (TMT):
· Снижение оттока
· Сегментация клиентов
· Перекрестные продажи
· Оптимизация пожизненной ценности клиента
· Склонность к покупкам
Давайте обсудим каждый из них и то, как они могут помочь вашей компании, используя ваши собственные данные и бизнес-требования.
Снижение оттока
Хотели бы вы определить клиентов, которые могут уйти, до того, как этот отток произойдет? Машинное обучение может помочь вам напрямую, прогнозируя событие оттока, или косвенно, анализируя сетевой опыт. Снизьте риск оттока клиентов, ориентируясь на этих клиентов с более подходящим маркетингом, продуктами или рекламными акциями, которые может обеспечить точность машинного обучения.
Преимущества: снижение риска ухода клиентов и повышение вероятности их удержания. Предоставляет информацию, необходимую для изменения охвата.
Сегментация клиентов
Как вы думаете, насколько точны ваши группы клиентов? Это всего лишь один длинный список, есть ли у вас группы, сегментированные в зависимости от того, когда они зарегистрировались или посетили конкретное мероприятие? Машинное обучение может помочь вам объединить клиентов в группы в зависимости от вашей стратегии таргетинга. Это делается путем анализа тысяч атрибутов и поведения клиентов, от демографических данных до моделей расходов и поездок.
Преимущества. Объединяйте клиентов в группы или микрогруппы, чтобы получать целевые сообщения, продукты или рекламные акции.
Перекрестные продажи
Было бы замечательно, если бы мы могли предсказать, какие услуги или продукты человек хотел бы купить. Таким образом, мы можем отправить рекламу этому человеку и привлечь его к продаже. Знаете ли вы, что у машинного обучения есть такая возможность? Вы можете точно ориентироваться на клиентов, предсказывая, какие продукты они с большей вероятностью купят в дополнение к тому, что они уже купили. Это основано на их прошлой истории покупок и на том, что покупали похожие люди.
Преимущества: увеличение общей ценности клиента (LTV), средней стоимости заказа (AOV), количества повторных покупок и т. д.
Оптимизация пожизненной ценности клиента (LTV)
Не слишком ли вы нацеливаете свои маркетинговые усилия на клиентов, которые не конвертируются в продажи? Эти клиенты переходят к конкурентам или больше не заинтересованы в ваших услугах или продуктах? Что, если бы вы могли предсказать оставшуюся пожизненную ценность клиента (в месяцах) на основе его статуса в жизненном цикле клиента? С помощью машинного обучения вы можете получить рекомендацию о том, как лучше всего действовать, чтобы максимизировать пожизненную ценность клиента.
Преимущества. Используйте исторические данные для измерения лояльности клиентов к бренду и предполагаемого периода времени, в течение которого они перестанут быть клиентами. Измените свое маркетинговое сообщение, продукты и рекламные акции, чтобы они соответствовали этапам покупательского цикла.
Склонность к покупке
Многих клиентов (особенно онлайн-покупателей) можно отвлечь во время совершения покупок. Это отвлечение может помешать продаже. Клиент теряет интерес, забывает об услуге или товаре или находит лучшее предложение у конкурента. Машинное обучение может помочь вам идентифицировать клиентов, которые, вероятно, проявят склонность к желаемому действию (например, купят рекомендуемый продукт или услугу, восстановят брошенную корзину покупок, оформят подписку и т. д.).
Преимущества: увеличение количества привлеченных клиентов, повторных покупок, пожизненная ценность клиента (LTV), средняя стоимость заказа (AOV) и т. д.
Как ЭлектррифАй может помочь
ElectrifAi — мировой лидер в области бизнес-моделей машинного обучения. С нашей глобальной командой экспертов в предметной области мы можем помочь вашей компании увеличить прибыль, снизить затраты и повысить прибыль и производительность вашей компании.
Наш проверенный опыт преобразования структурированных и неструктурированных данных в масштабе дополняется обширной библиотекой продуктов на основе искусственного интеллекта. Охватывая все бизнес-функции, системы данных и команды, мы добиваемся превосходных результатов в рекордно короткие сроки.
Дайте нам знать, как мы можем помочь вашей компании достичь еще большего. Свяжитесь с нами сегодня для индивидуальной демонстрации!
