עסקים מכל הסוגים והגדלים ממנפים למידת מכונה (ML), תת-קבוצה בולטת של בינה מלאכותית (AI), למטרות שונות. ML משמש בהצלחה לכל דבר, החל מגילוי הונאה ועד פרסום ממוקד בפלטפורמות מדיה חברתית.
שימוש פוטנציאלי נוסף ב-ML בעסק הוא ניתוח חיזוי, שיכול לעזור לחברה שלך לכוונן את התהליכים הפנימיים שלה. סוג אחד של חיזוי שלא יסולא בפז הוא תחזיות קצב נטישה. מהו שיעור הנטישה של לקוחות, וכיצד ניתן להשתמש ב-ML כדי לעזור להפחית אותו?
הבנת שיעור נטישה של לקוחות
שיעור נטישה של לקוחות, או שחיקה, הוא מדד המשמש לקביעה כמה לקוחות החברה שלך מפסידה לאורך תקופה נתונה. זה מבוטא לרוב כאחוז ומשמש בדרך כלל כדי לקבוע כמה אנשים מסיימים את המנויים שלהם אם העסק שלך משתמש במודל מבוסס-מנויים. שיעור הנטישה יכול גם לייצג כמה עובדים עוזבים את החברה שלך.
החברה שלך תצטמצם אם יש לה שיעור נטישה גבוה יותר מקצב צמיחה. מצד שני, אם קצב הנטישה של העסק שלך נמוך מקצב הצמיחה שלו, הוא צומח. המטרה הסופית צריכה להיות קצב צמיחה גבוה יותר מקצב נטישה. לעתים קרובות זה מסמל שהארגון שלך מניב ביצועים טובים בשוק שלו, יש לו נאמנות נאותה ללקוחות ויש לו זיהוי טוב של המותג.
ML יכול לחזות את שיעור הנטישה של הלקוח
חישוב שיעור הנטישה של החברה שלך הוא די פשוט. ראשית, הפחת את מספר הלקוחות שיש לך בסוף החודש מאלה שבתחילת החודש. לאחר מכן, חלק את התוצאה במספר הלקוחות בהתחלה כדי למצוא את שיעור הנטישה של העסק שלך.
חישוב קצב הנטישה שלך קל, מכיוון שזו משוואה מתמטית פשוטה. עם זאת, אלגוריתמי ML מתקדמים יכולים לקחת נתונים היסטוריים עצומים ולחשב את קצב הנטישה של חברה בצורה יעילה הרבה יותר מאשר עובד אנושי.
ML יכול באופן אוטומטי לחזות שיעורי נטישה באמצעות נתונים בזמן אמת, שהיא דרך טובה לחברות לקבוע אסטרטגיות חדשות לצמצום, במיוחד בשווקים התחרותיים של היום.
ML יכול אפילו לסמן אילו לקוחות יש סיכוי גבוה יותר להסתלק בהתבסס על היסטוריית רכישות, תדירות רכישות, פעילות בחשבון, אינטראקציות עם שירות לקוחות ונקודות מידע חשובות אחרות.
מספר העובדים המרוחקים צפוי להיות עלייה ל -36.2 מיליון עד 2025, ואוטומציה כנראה תמלא תפקיד חשוב יותר בהקלת הפרודוקטיביות. מינוף ML, במיוחד למעקב אחר מדדים וביצוע תחזיות, אינו יוצא מן הכלל.
"חברות שיכולות לקבוע אילו אנשים עלולים להיפטר יכולות להשתמש בטכניקות שונות כדי לשמור עליהם."
זרימת עבודה של ML לניבוי קצב נטישה
להלן זרימת עבודה טיפוסית של ML שהחברה שלך עשויה להשתמש בה כדי לקבוע שיעורי נטישה של לקוחות:
- שלב 1: איסוף נתוני לקוחות היסטוריים.
- שלב 2: פיצול מידע למערכות הדרכה ומבחנים.
- שלב 3: אמן את מודל ה-ML באמצעות נתוני נטישה מהעבר.
- שלב 4: השתמש במודל כדי ליצור תחזיות לגבי נטישה פוטנציאלית.
- שלב 5: קבע אם התחזיות מדויקות.
החברה שלך יכולה השתמש באלגוריתמים שונים של ML עבור תחזיות קצב נטישה, כולל רגרסיה לוגיסטית, עצי החלטה, רשתות עצביות ויערות אקראיים. זכור שכל חברה היא ייחודית, ולכן ייתכן שתצטרך לעבור ניסוי וטעייה כדי לקבוע מה מתאים לעסק שלך.
כמה תעשיות שיכולות להפיק תועלת משימוש ב-ML לחיזוי שיעורי נטישה הן קמעונאות, בנקאות, שירותי בריאות ומסחר אלקטרוני. ארגונים בתעשיות אלו נמצאים בשוק תחרותי, כלומר ניתוח וחיזוי שיעורי הנטישה חיוניים לקבלת החלטות. אם העסק שלך נמצא באחד מהשווקים האלה, עליך לאמץ ML כדי לחזות שיעורי נטישה.
אסטרטגיות להפחתת שיעור הנטישה של לקוחות
למרות שתחזיות ML אינן מפחיתות מטבען את שיעור הנטישה, הן ממלאות תפקיד מרכזי בסיוע למנהיגי חברות לקבל החלטות יעילות יותר. הנה כמה אסטרטגיות שהעסק שלך יכול ליישם כדי להפחית את הנטישה ולשמור על מעורבות הלקוחות במותג שלך.
1. זיהוי חוזקות וחולשות
טקטיקה נפוצה שחברות משתמשות בהן כדי לזהות את החוזקות והחולשות שלהן היא ניתוח SWOT. השתמש בזה כדי לקבוע היכן העסק שלך מצליח ונכשל. איך אתה יכול לצמוח אם אתה לא מבין את החסרונות של העסק שלך?
2. איסוף משוב מלקוחות
אחת הדרכים הטובות ביותר ללמוד מדוע לקוחות נמנעים היא לשאול אותם ישירות. סקרים, טפסים ותקשורת ישירה אחרת יכולים לעזור לחברה שלך לקבוע מדוע אנשים אינם מרוצים מהמוצרים או השירותים שלך. רב עסקים ממנפים את נתוני הסקר כדי להפחית את הנטישה ולהגדיל את הסבירות לשימור לקוחות.
3. התמקד בחוויית הלקוח (CX)
לאחר איסוף משוב, עליך להקדיש זמן להבין את מסע הלקוח מתחילתו ועד סופו. עם אילו נקודות כאב מישהו מתמודד? האם קשה להם ליצור אינטראקציה עם נציגי שירות הלקוחות שלך? עד כמה זה מאתגר להחזיר מוצרים? כל השאלות הללו יעזרו לך לקבוע כיצד לשפר את ה-CX הייחודי של העסק שלך כדי שיותר אנשים יישארו פעילים.
"תחזיות ML יכולות לספק המלצות ספציפיות לגבי היכן להשתפר כדי להפחית את הנטישה."
מינוף ML כדי להגביר את שימור הלקוחות
למידת מכונה היא סוג מתפתח של AI, ואלגוריתמים יהפכו מתקדמים עוד יותר. חברות המשתמשות ב-ML שואפות ליצור תחזיות מדויקות כדי שיוכלו לנקוט בפעולות הנדרשות כדי להשפיע על תוצאות עתידיות. לדעת אילו אנשים נוטים יותר לעזוב יכולה להפחית משמעותית את הנטישה ולשפר את שימור הלקוחות.
כמו כן, קרא 8 דרכים שבהן טכנולוגיות למידת מכונה משפרות את הגמישות בארגונים
- הפצת תוכן ויחסי ציבור מופעל על ידי SEO. קבל הגברה היום.
- Platoblockchain. Web3 Metaverse Intelligence. ידע מוגבר. גישה כאן.
- מקור: https://www.aiiottalk.com/how-machine-learning-can-help-reduce-customer-churn-rate/
- :הוא
- 1
- a
- אודות
- חֶשְׁבּוֹן
- מדויק
- פעולות
- פעיל
- פעילות
- לְאַמֵץ
- מתקדם
- פרסום
- AI
- אלגוריתמים
- תעשיות
- אנליזה
- ניתוח
- ניתוח
- ו
- ARE
- מלאכותי
- בינה מלאכותית
- בינה מלאכותית (AI)
- AS
- At
- התשה
- באופן אוטומטי
- אוטומציה
- בנקאות
- מבוסס
- BE
- להיות
- ההתחלה
- תועלת
- הטוב ביותר
- מותג
- זיהוי מותג
- עסקים
- קנייה
- by
- לחשב
- CAN
- אשר
- אתגר
- לקוחות
- Common
- בדרך כלל
- תקשורת
- חברות
- חברה
- של החברה
- תחרותי
- לקוח
- נתוני לקוחות
- חווית לקוח
- מסע לקוח
- נאמנות לקוחות
- שימור לקוחות
- שירות לקוחות
- לקוחות
- CX
- נתונים
- נקודות מידע
- החלטה
- קבלת החלטות
- החלטות
- איתור
- לקבוע
- אחר
- קשה
- ישיר
- ישירות
- מסחר אלקטרוני
- אפקטיבי
- יעילות
- עובד
- עובדים
- מאורס
- יזם
- שגיאה
- במיוחד
- חיוני
- אֲפִילוּ
- כל
- הכל
- מתפתח
- יוצא מן הכלל
- צפוי
- ניסיון
- ביטא
- פָּנִים
- הקלה
- למדי
- נפילה
- נופל
- מָשׁוֹב
- מעטים
- גימור
- ראשון
- גמישות
- להתמקד
- בעד
- צורות
- הונאה
- גילוי הונאה
- תדר
- החל מ-
- עתיד
- איסוף
- נתן
- מטרה
- טוב
- לגדול
- גדל
- צמיחה
- יד
- יש
- בְּרִיאוּת
- בריאות הציבור
- לעזור
- עזרה
- כאן
- גבוה יותר
- היסטורי
- היסטוריה
- איך
- איך
- אולם
- HTTPS
- בן אנוש
- לזהות
- ליישם
- חשוב
- לשפר
- in
- כולל
- להגדיל
- תעשיות
- להשפיע
- מידע
- מוֹדִיעִין
- אינטראקציה
- יחסי גומלין
- פנימי
- לֹא יְסוּלֵא בְּפָּז
- Investopedia
- IT
- שֶׁלָה
- מסע
- jpg
- שמור
- יודע
- מנהיגים
- לִלמוֹד
- למידה
- יציאה
- תנופה
- מינוף
- סביר
- נאמנות
- מכונה
- למידת מכונה
- גדול
- לעשות
- עשייה
- רב
- הרבה אנשים
- שוק
- שוקי
- מתמטיקה
- משמעות
- מדיה
- מטרי
- מדדים
- מִילִיוֹן
- ML
- מודל
- חוֹדֶשׁ
- יותר
- רוב
- הכרחי
- צורך
- רשתות
- רשתות עצביות
- חדש
- מספר
- of
- on
- ONE
- ארגון
- ארגונים
- אחר
- כְּאֵב
- עבר
- אֲנָשִׁים
- אחוזים
- ביצוע
- תקופה
- פלטפורמות
- אפלטון
- מודיעין אפלטון
- אפלטון נתונים
- לְשַׂחֵק
- נקודות
- פוטנציאל
- לחזות
- ניבוי
- נבואה
- התחזיות
- אנליטי חזוי
- תהליכים
- פִּריוֹן
- מוצרים
- בולט
- לספק
- רכישות
- למטרות
- שאלות
- אקראי
- ציון
- תעריפים
- חומר עיוני
- זמן אמת
- הכרה
- המלצות
- להפחית
- לזכור
- מרחוק
- עובדים מרוחקים
- לייצג
- נציגים
- תוצאה
- קמעוני
- לִשְׁמוֹר
- שייר
- לַחֲזוֹר
- תפקיד
- שרות
- שירותים
- סטים
- קצר
- צריך
- באופן משמעותי
- מסמל
- פָּשׁוּט
- גדל
- So
- חֶברָתִי
- מדיה חברתית
- פלטפורמות מדיה חברתיות
- כמה
- מישהו
- ספציפי
- לפצל
- התחלה
- להשאר
- אסטרטגיות
- חוזק
- מנוי
- בהצלחה
- סֶקֶר
- לקחת
- ממוקד
- טכניקות
- טכנולוגיות
- מבחן
- זֶה
- השמיים
- שֶׁלָהֶם
- אותם
- אלה
- זמן
- ל
- של היום
- מעקב
- רכבת
- הדרכה
- עצים
- מִשׁפָּט
- סוגים
- טיפוסי
- האולטימטיבי
- להבין
- ייחודי
- להשתמש
- שונים
- Vast
- דֶרֶך..
- דרכים
- טוֹב
- מה
- מה
- אשר
- יצטרך
- עם
- עובדים
- אתה
- זפירנט