ניתוחים חזויים

ניתוחים חזויים לאוטומציה בשיווק

דעו מה הלקוחות שלכם יעשו לפני שהם יעשו זאת. חזו נשירה, חזו המרות, וזהו לקוחות בעלי ערך גבוה באופן אוטומטי. למידת מכונה שהופכת נתונים התנהגותיים לקמפיינים המניבים הכנסות.

לוח הבקרה של Pushwoosh לניתוחים חזויים המציג ציוני לקוחות

שיווק חזוי, ללא צוות מדעי נתונים נדרש

ציון אוטומטי של כל לקוח עבור סיכון נשירה, הסתברות המרה, וערך חיים. הפעילו קמפיינים לפני שהלקוחות נשברים, שדרגו לפני שהם מתנתקים, והמירו לפני שהם עוזבים.

ממשק ציון לקוחות וניתוחי אירועים

מה שהניתוחים החזויים מספקים

חזו נשירה לפני שהיא קורית

זיהו לקוחות 30 עד 60 ימים לפני שהם נשברים, מתוך אותות אזהרה מוקדמים בדפוסי ההתנהגות. הפעילו שימור בזמן שניתן עדיין להציל אותם, לא אחרי שהם הלכו. מודלי נשירה מסמנים לקוחות בסיכון עם דיוק של 85%, וקמפיינים פרואקטיביים משמרים 60% מהם.

ציינו כל לקוח עבור המרה

למידת מכונה מציינת כל משתמש עבור הסתברות לרכישה, שדרוג, או השלמת פעולה מפתח. התמקדו בתקציב על משתמשים עם הסתברות גבוהה במקום אלו שלא סביר שימירו. המקטע עם הציון הגבוה ממיר פי 4 טוב יותר מהממוצע: אותו תקציב, פי 4 הכנסות.

חזו ערך חיים (LTV)

חזו אילו לקוחות חדשים יהפכו לבעלי ערך גבוה לאורך זמן וזהו כוכבים עולים מוקדם. לקוחות עם LTV חזוי גבוה מזוהים תוך 7 ימי הראשונים עם דיוק של 78%, וטיפול VIP מוקדם מעלה את ה-LTV ב-35%.

אוטמטו את הפעולה הבאה הטובה ביותר

AI קובע את הקמפיין הבא האופטימלי לכל לקוח על בסיס ההתנהגות החזויה: ההודעה הנכונה, הזמן הנכון, ההצעה הנכונה. אוטומציה של הפעולה הבאה הטובה ביותר מעלה את ה-ROI של הקמפיין ב-45% לעומת תכנון ידני של קמפיינים.

מודלים חזויים שנבנו עבור מקדמי שיווק

שישה מודלים מציינים כל לקוח באופן רציף ומזינים ישירות לקמפיינים שלכם. ללא הנדסת תכונות, ללא כוונון, ללא תואר בסטטיסטיקה.

מודל 01

חיזוי נשירה

ציון כל לקוח מ-0 עד 100 עבור הסתברות לנשירה ב-30, 60, ו-90 הימים הקרובים.

אותות התנהגותיים
ירידה בתדירות הפעלת היישום, הפעלות קצרות יותר, שימוש מופחת בתכונות, פחות רכישות, עלייה בפניות לתמיכה, חריגות בהתחברות, וירידה בציון ההתעניינות.

פלט
ציון סיכון נשירה, רמת סיכון, גורמי הנשירה העיקריים, תאריך נשירה חזוי, והמלצה להתערבות.

בקמפיינים
ציון מעל 70 מפעיל קמפיין שימור מיידי. 40 עד 70 נכנס להפעלה מחדש. מתחת ל-40 נשאר בגידול סטנדרטי. דוגמה: שחקן לא התחבר במשך 4 ימים וההוצאות ירדו ב-80%, כך שסיכון הנשירה מגיע ל-82 ופעולת השבתה דחופה מופעלת.

דיוק
דיוק של 85% בזיהוי נשירים 30 ימים לפני שהם עוזבים.

מודל 02

חיזוי המרות

ציון כל משתמש עבור הסתברות להמרה בפעולה ספציפית: רכישה, שדרוג, הרשמה, או רישום.

אותות התנהגותיים
תדירות צפייה בתכונות ובמוצרים, זמן בדף המחירים, הוספות לעגלה, מעורבות במייל, עומק אימוץ תכונות, התנהגות חיפוש, ופעילות השוואה.

פלט
הסתברות המרה, חלון זמן חזוי, המלצת טריגר, הצעה אופטימלית, והעדפת ערוץ.

בקמפיינים
מעל 70% מקבל דחיפה כי הם מוכנים. 40 עד 70% מקבל תמריץ כדי להפיל אותם. 20 עד 40% מקבל חינוך כדי לטפל בהתנגדויות. מתחת ל-20% נשאר בגידול. דוגמה: משתמש צפה בדף המחירים 3 פעמים השבוע, כך שההסתברות מגיעה ל-78% וקמפיין הצעה מופעל.

דיוק
דיוק של 72% בחיזוי המרות בתוך החלון החזוי.

מודל 03

חיזוי ערך חיים ללקוח (LTV)

חיזוי סך ההכנסות שלקוח יניב במהלך חייו, מחושב מאותות התנהגותיים מוקדמים.

אותות בשימוש
עומק מעורבות ב-7 הימים הראשונים, ערך וקטגוריית הרכישה הראשונית, מהירות אימוץ תכונות, היסטוריית תמיכה, מעורבות בקהילה, התנהגות הפניה, ותגובה לקמפיינים.

פלט
LTV חזוי ב-6, 12, ו-24 חודשים, רמת LTV, ציון פוטנציאל צמיחה, והמלצת השקעה.

בקמפיינים
LTV חזוי גבוה משחרר גידול פרימיום וטיפול VIP. בינוני מקבל גידול סטנדרטי ועוד שדרוג. נמוך מופעל על אוטומציה יעילה בלבד. דוגמה: משתמש חדש מעורב לעומק ב-3 ימים ומוציא 50$, כך שה-LTV החזוי ל-12 חודשים הוא 850$ ומסע גידול VIP מופעל.

דיוק
דיוק של 71% בחיזוי LTV ב-6 חודשים.

מודל 04

חיזוי הפעולה הבאה הטובה ביותר

קובע את פעולת השיווק הבאה האופטימלית לכל לקוח על בסיס מצבו הנוכחי וההתנהגות החזויה.

גורמים שנלקחים בחשבון
מצב מעורבות נוכחי, אינטראקציות אחרונות, היסטוריית קמפיינים ותגובה, התנהגות עתידית חזויה, הצעות זמינות, והעדפות ערוץ.

פלט
סוג קמפיין מומלץ, ערוץ, תזמון, הצעה, וציון השפעה צפוי.

החלטות לדוגמה
משתמש המציג אותות נשירה שדחה זה עתה הנחה מקבל קמפיין הדגשת תכונות, לא הנחה נוספת. משתמש עם הסתברות גבוהה עם פריטים בעגלה מקבל דחיפת דחיפות. משתמש עם מעורבות נמוכה שהגיב להוכחה חברתית בעבר מקבל מייל קהילתי.

ראו הכל מתחבר יחד ב-פלטפורמת הניתוחים של Pushwoosh.

מודל 05

המלצות מוצר

חוזה אילו מוצרים, תכונות, או תוכן כל משתמש סביר שיתעניין בהם או יקנה.

אותות בשימוש
היסטוריית רכישות, היסטוריית גלישה וצפייה, התנהגות משתמשים דומים (סינון שיתופי), חיבה לקטגוריה, רגישות למחיר, ודפוסים עונתיים.

פלט
המלצות מדורגות לכל משתמש, ציון ביטחון לכל המלצה, והערוץ הטוב ביותר להגיש אותה.

דוגמאות
קנו נעלי ריצה, אז המליצו על גרבי ריצה, שעון GPS, ומוצרי חלבון. צופים בסרטי אימה, אז המליצו על הפצת אימה חדשה ובמאים דומים. משחקים משחקי אסטרטגיה, אז המליצו על כותרים קשורים, חבילות הרחבה, ואירועים תחרותיים.

השפעה
35% עד 45% לחיצה גבוהה יותר על המלצות חזויות לעומת אוסף ידני.

מודל 06

אופטימיזציה לזמן שליחה

חוזה את הזמן האופטימלי לשלוח כל הודעה לכל משתמש בודד למקסימום מעורבות.

אותות בשימוש
היסטוריית מעורבות אישית לפי שעה ויום, דפוסי שימוש במכשיר, זמני תגובה, זמני פתיחה ולחיצה היסטוריים, בנוסף לאזור זמן ומיקום.

פלט
חלון שליחה אופטימלי לכל משתמש, ציון ביטחון, וחלונות חלופיים אם החלון הראשי מוחמצ.

דוגמאות
משתמש A פותח מיילים בין 7 ל-8 בבוקר בימי חול, כך שליחה בימי שלישי מתוזמנת ל-7:15 בבוקר. משתמש B פותח בימי שבת אחר הצהריים, כך שההודעה מוחזקת עד שבת 2 אחר הצהריים גם אם הקמפיין נשלח ביום שני.

השפעה
18% עד 25% מעורבות גבוהה יותר לעומת זמן שליחה יחיד.

למידת מכונה ללא צוות מדעי נתונים

חברו את הנתונים שלכם והמודלים יתחילו לעבוד באופן אוטומטי. חיזויים זמינים תוך 24 עד 48 שעות, ללא בחירת תכונות ידנית וללא כוונון.

  1. איסוף ואיחוד נתונים

    אירועי התנהגות, אינטראקציות קמפיין, מאפייני לקוחות, עסקאות, והיסטוריית תמיכה זורמים דרך ה-SDK של Pushwoosh, API, CRM, וחברות למחסני נתונים. מעל 100 אותות התנהגותיים לכל משתמש מזינים את המודלים באופן אוטומטי. איחדו הכל ב-פלטפורמת נתוני הלקוחות.

  2. אימון מודלים

    המודלים מתאמנים על הנתונים ההיסטוריים שלכם, לומדים את הדפוסים שמפרידים בין נשברים לנשמרים וממירים ללא-ממירים. מינימום של 1,000 לקוחות מפעיל מודלים בסיסיים, בעוד 10,000 ומעלה ו-90 ימי היסטוריה משפרים את הדיוק. אין צורך בהגדרה.

  3. יצירת ציונים

    כל לקוח מצוין בזמן אמת, והציונים מתעדכנים כשההתנהגות משתנה. כאשר לקוח מתחבר אחרי 14 ימי היעדרות, ציון הנשירה שלו מחושב מחדש מיד מ-85 ל-42. ציונים זמינים במיקטע, דרך API, באמצעות טריגרים ב-webhook, וכייצוא ל-CRM או למחסן הנתונים שלכם.

  4. אינטגרציה לקמפיינים

    מיקטעו לפי טווחי ציונים, הפעילו קמפיינים כאשר ציון חוצה סף, והתאימו אישית תוכן והצעות לפי ערך חזוי. לדוגמה, סיכון נשירה מעל 70 מפעיל שימור, הסתברות המרה מעל 80 מפעילה דחיפת דחיפות, ורמת LTV גבוהה מפעילה מסע גידול VIP.

  5. מדדו ושיפרו

    עקבו אחר דיוק החיזוי, שיעורי חיובים ושליליים כוזבים, השפעת הקמפיין, וסטיית המודל לאורך זמן. המודלים מתאמנים מחדש באופן שבועי על נתונים חדשים ותוצאות הקמפיין מוזנות חזרה. קמפיין שימור המונע על ידי מודל מציל 60% ממשתמשים בסיכון לעומת 28% לגישה ידנית.

ניתוחים חזויים עבור התעשייה שלכם

אותם מודלים מתאימים עצמם לאותות ולתוצאות שחשובים בענף שלכם.

חזו את תאריך הרכישה הבא, הפרדו בין לקוחות רגישים למחיר לבין נאמני מותג, חזו ביקוש עונתי לכל לקוח, ציינו את מוכנות הגלישה-לרכישה, וסמנו הסתברות החזרה לאחר רכישה.

דוגמה: מייל שנשלח 3 ימים לפני תאריך הרכישה החזוי מעלה את ההמרה ב-35%.

חזו המרת לווייתנים מהתנהגות מוקדמת, חזו נשירת שחקנים לפי שלב המשחק, זהו שחקנים מוכנים להצעת רכישה בתוך האפליקציה, חזו השתתפות בטורנירים, וציינו סיכון משתמש פעיל יומי.

דוגמה: חיזוי לווייתנים תוך 48 השעות הראשונות מניב החזר השקעה של 45% גבוה יותר בטיפול VIP.

חזו הסתברות לאימוץ תכונות, חזו המרה מניסיון בתשלום, ציינו מוכנות להכנסות הרחבה, זהו נשירה 60 ימים מוקדם, וחזו הסתברות כרטיס תמיכה.

דוגמה: חיזוי נשירה 60 ימים מוקדם נותן להצלחת לקוחות פי 3 יותר זמן להתערב.

חזו הסתברות חידוש, חזו מוכנות לשדרוג, זהו סיכון ירידה לפני שהוא קורה, ציינו הסתברות הפסקה לעומת ביטול, וחזו פוטנציאל הפניה.

דוגמה: ציון סיכון ירידה ועוד הצעה מונעת שומרת על 22% מהמנויים בסיכון על המנוי המלא שלהם.

חזו אי-חידוש חוזה, חזו מוכנות לשדרוג, זהו סיכון מעבר למתחרים, ציינו הזדמנויות אופטימיזציה של תוכנית, וחזו תזמון שדרוג מכשיר.

דוגמה: מודל מעבר למתחרים מסמן 15,000 מנויים בסיכון וקמפיין שימור מציל 60%.

חזו היעדרויות לתיאום, חזו פערים בטיפול מונע, ציינו סיכון מעורבות מטופל, חזו ציות לתרופות, וזהו הזדמנויות לביקור רווחה.

דוגמה: חיזוי היעדרות ועוד תזכורות פרואקטיביות למטופלים בסיכון גבוה חוסכות 40% מההיעדרויות.

מקטעים המתעדכנים בעצמם

ציונים חזויים מפעילים מקטעים דינמיים המוסיפים ומסירים משתמשים באופן אוטומטי כשההתנהגות משתנה. בנו אותם ב-פלטפורמת נתוני הלקוחות.

מיקטע חזוי

חמישה מקטעים, אפס תחזוקה ידנית

  • עומדים לנשור
    ציון נשירה מעל 70 ב-7 הימים האחרונים. נכנס לקמפיין שימור, יוצא כאשר הציון יורד מתחת ל-50.
  • מוכנים להמרה
    ציון המרה מעל 75, מתעדכן כל שעה. מפעיל תוך שעה כי ציונים דועכים תוך 24 עד 48 שעות.
  • VIPים עתידיים
    משתמשים חדשים עם LTV חזוי ב-20% העליונים. מפעיל מסע גידול VIP, עם מעקב אחר LTV факטי לעומת חזוי לאורך זמן.
  • מוכרים להפעלה מחדש
    משתמשים שנטשו עם ציון הפעלה מחדש מעל 60. מפעיל רצף השבתה מתוזמן לשיא הציון של כל משתמש.
  • מוכנים לשדרוג
    משתמשים פעילים עם ציון שדרוג מעל 65. מפעיל הצעה ממוקדת הממירה ב-28% לעומת 8% לקמפיין כללי.

השקו מודלים חזויים תוך ימים

מחיבור נתונים לקמפיין חזוי חי תוך פחות משבועיים.

  1. יום 1 עד 3: חברו את הנתונים שלכם

    התקינו את ה-SDK של Pushwoosh, הגדירו מעקב אירועים להתנהגויות מפתח, ואופציונלית חברו את ה-CRM ומחסן הנתונים שלכם. מעקב אחר 3 אירועים בלבד (הפעלה, רכישה, ביטול) מייצר מספיק נתונים למודלי נשירה והמרה בסיסיים.

  2. יום 3 עד 7: המודלים מתאמנים באופן אוטומטי

    הפלטפורמה קולטת נתונים היסטוריים והמודלים מתאמנים על דפוסי הלקוחות שלכם. ציונים ראשונים מופיעים תוך 24 עד 48 שעות, ודוח דיוק מודל המציג דיוק של כ-82% זמין עד יום 7.

  3. שבוע 2: השקו את הקמפיין החזוי הראשון שלכם

    התחילו עם מקטע סיכון נשירה גבוה (ציון מעל 70) וקמפיין שימור דרך Push ומייל, נמדד מול קבוצת ביקורת. הקמפיין הראשון בדרך כלל מציל 60% ממשתמשים בסיכון גבוה לעומת 25% לקבוצת הביקורת.

  4. חודש 1 ומעלה: הרחבה למודלים נוספים

    הוסיפו קמפייני המרה ושדרוג, ואז מיקטע LTV ו-VIP, ואז המלצות ואוטומציה מלאה של הפעולה הבאה הטובה ביותר. צפו להפחתת נשירה מדידה עד חודש 1 ושיפור של 30% עד 50% במטריקות מפתח עד חודש 6.

התחילו לחזות התנהגות לקוחות

ראו כיצד ניתוחים חזויים חושפים סיכוני נשירה, הזדמנויות המרה, ולקוחות בעלי ערך גבוה באופן אוטומטי. בקשו הדגמה וראו את הנתונים שלכם דרך עדשה חזויה.

Play

גלה מוצרים קשורים

ManyMoney: סוכן שיווק מבוסס בינה מלאכותית

הסוכן השיווקי האוטונומי המלא שלך, שעובד ומרוויח 24/7. בינה מלאכותית אובססיבית להכנסות שתופסת דליפות ביצועים וממקסמת קמפיינים.

התאמה אישית מבוססת בינה מלאכותית לאוטומציה בשיווק

פלטפורמת מעורבות לקוחות עם התאמה אישית מבוססת AI. הענקת תוכן רלוונטי במיוחד, הצעות דינמיות ומסעות לקוח מותאמים אישית שממירים.

ManyMoney MCP — כל הערוצים, שרת MCP אחד, אפשרויות אינסופיות

שרת MCP אחד, כל ערוץ — push, אימייל, SMS, WhatsApp, Telegram, LINE, Kakao. הוסף את נקודת הקצה לקליינט ה-AI שלך, תן לסוכן שני כלים, ושגר.

התראות Push במהירות גבוהה

מעדכוני ספורט ועד חדשות חמות והתראות מזג אוויר ועדכונים בתחום הנסיעות, שניות יכולות לעשות הבדלה עצומה. טכנולוגיית High-Speed Delivery החזקה שלנו מאפשרת שליחת עד 500,000 התראות Push בשנייה!

הודעות בתוך האפליקציה (In-App)

הפכו משתמשים מעורבים ללקוחות משלמים עם פתרון הודעות בתוך האפליקציה ללא קוד של Pushwoosh.

הודעות Push ניידות

שלחו הודעות Push למכשירים ניידים באמצעות כלי ההתראות הניידות והפלטפורמה למעורבות לקוחות של Pushwoosh. נצלו את הפיצ'רים המתקדמים שלנו: מיפוי קמפיינים, מקטעים, התאמה אישית, AI Content Composer ועוד.