मार्केटिंग ऑटोमेशन के लिए प्रेडिक्टिव एनालिटिक्स
जानें कि आपके कस्टमर क्या करेंगे, उनके करने से पहले। Churn प्रेडिक्ट करें, कन्वर्ज़न का अनुमान लगाएं और हाई-वैल्यू कस्टमर्स को अपने आप पहचानें। Machine learning जो बिहेवियरल डेटा को रेवेन्यू बढ़ाने वाले कैम्पेन में बदलती है।
प्रेडिक्टिव मार्केटिंग, डेटा साइंस टीम की ज़रूरत नहीं
हर कस्टमर को churn रिस्क, कन्वर्ज़न की संभावना और लाइफ़टाइम वैल्यू के लिए अपने आप स्कोर करें। कस्टमर के churn होने से पहले, disengage होने से पहले अपग्रेड और जाने से पहले कन्वर्ज़न के लिए कैम्पेन ट्रिगर करें — तेज़ी से बढ़ती भारतीय ऐप्स के लिए, जिनके पास अलग डेटा साइंस टीम नहीं है।
प्रेडिक्टिव एनालिटिक्स से क्या मिलता है
Churn होने से पहले उसका अनुमान लगाएं
बिहेवियर पैटर्न के शुरुआती संकेतों से उन कस्टमर्स को 30 से 60 दिन पहले पहचानें जो churn करने वाले हैं। रिटेंशन तब ट्रिगर करें जब आप उन्हें अभी भी बचा सकते हैं, उनके जाने के बाद नहीं। Churn मॉडल 85% सटीकता से रिस्क वाले कस्टमर्स को फ़्लैग करते हैं, और प्रोएक्टिव कैम्पेन उनमें से 60% को रोक लेते हैं।
हर कस्टमर को कन्वर्ज़न के लिए स्कोर करें
Machine learning हर यूजर को खरीदने, अपग्रेड करने या कोई अहम एक्शन पूरा करने की संभावना के लिए स्कोर करती है। बजट उन यूजर्स पर लगाएं जिनकी संभावना ज़्यादा है, न कि उन पर जिनके कन्वर्ट होने की उम्मीद कम है। हाई-स्कोर सेगमेंट औसत से 4 गुना बेहतर कन्वर्ट करता है: वही बजट, 4 गुना रेवेन्यू।
लाइफ़टाइम वैल्यू का अनुमान लगाएं
अनुमान लगाएं कि कौन से नए कस्टमर समय के साथ हाई-वैल्यू बनेंगे और उभरते सितारों को जल्दी पहचानें। प्रेडिक्टेड हाई-LTV कस्टमर्स पहले 7 दिनों में 78% सटीकता से पहचाने जाते हैं, और शुरुआती VIP ट्रीटमेंट LTV को 35% बढ़ाता है।
Next best action ऑटोमेट करें
AI प्रेडिक्टेड बिहेवियर के आधार पर हर कस्टमर के लिए सबसे सही अगला कैम्पेन तय करता है: सही मैसेज, सही समय, सही ऑफ़र। Next best action ऑटोमेशन मैन्युअल कैम्पेन प्लानिंग की तुलना में कैम्पेन ROI को 45% बढ़ाता है।
मार्केटर्स के लिए बने प्रेडिक्टिव मॉडल
छह मॉडल हर कस्टमर को लगातार स्कोर करते हैं और सीधे आपके कैम्पेन में फ़ीड होते हैं। न फ़ीचर इंजीनियरिंग, न ट्यूनिंग, न स्टैटिस्टिक्स की डिग्री।
Churn prediction
हर कस्टमर को अगले 30, 60 और 90 दिनों में churn की संभावना के लिए 0 से 100 तक स्कोर करता है।
बिहेवियरल सिग्नल
घटती सेशन फ़्रीक्वेंसी, छोटे सेशन, फ़ीचर्स का कम इस्तेमाल, कम खरीदारी, बढ़ते सपोर्ट कॉन्टैक्ट, लॉगिन में असामान्यता, और गिरता एंगेजमेंट स्कोर।
आउटपुट
Churn रिस्क स्कोर, रिस्क टियर, churn की मुख्य वजहें, प्रेडिक्टेड churn डेट, और सुझाया गया इंटरवेंशन।
कैम्पेन में
70 से ऊपर का स्कोर तुरंत रिटेंशन कैम्पेन ट्रिगर करता है। 40 से 70 री-एंगेजमेंट में जाता है। 40 से नीचे स्टैंडर्ड nurture पर रहता है। उदाहरण: एक खिलाड़ी 4 दिन से लॉगिन नहीं हुआ और उसका खर्च 80% गिर गया, इसलिए churn रिस्क 82 पर पहुंचता है और तुरंत विन-बैक फ़ायर होता है।
सटीकता
जाने से 30 दिन पहले churn करने वालों को पहचानने में 85% precision।
कन्वर्ज़न प्रेडिक्शन
हर यूजर को किसी खास एक्शन पर कन्वर्ट होने की संभावना के लिए स्कोर करता है: खरीदारी, अपग्रेड, सब्सक्राइब या रजिस्टर।
बिहेवियरल सिग्नल
प्रोडक्ट और फ़ीचर व्यू की फ़्रीक्वेंसी, प्राइसिंग पेज पर बिताया समय, कार्ट में जोड़ना, ईमेल एंगेजमेंट, फ़ीचर अडॉप्शन की गहराई, सर्च बिहेवियर और तुलना करने की एक्टिविटी।
आउटपुट
कन्वर्ज़न की संभावना, प्रेडिक्टेड टाइम विंडो, ट्रिगर सुझाव, सबसे सही ऑफ़र और चैनल प्रेफ़रेंस।
कैम्पेन में
70% से ऊपर वालों को एक नज मिलता है क्योंकि वे तैयार हैं। 40 से 70% वालों को इंसेंटिव मिलता है ताकि फ़ैसला हो जाए। 20 से 40% वालों को आपत्तियां दूर करने के लिए एजुकेशन मिलता है। 20% से नीचे वाले nurture में रहते हैं। उदाहरण: एक यूजर ने इस हफ़्ते 3 बार प्राइसिंग देखी, संभावना 78% पहुंचती है और ऑफ़र कैम्पेन फ़ायर होता है।
सटीकता
प्रेडिक्टेड विंडो के अंदर कन्वर्ज़न प्रेडिक्ट करने में 72% सटीकता।
कस्टमर लाइफ़टाइम वैल्यू प्रेडिक्शन
शुरुआती बिहेवियरल सिग्नल से गणना करके अनुमान लगाता है कि कोई कस्टमर अपने पूरे lifecycle में कुल कितना रेवेन्यू देगा।
इस्तेमाल होने वाले सिग्नल
पहले 7 दिनों के एंगेजमेंट की गहराई, पहली खरीदारी की वैल्यू और कैटेगरी, फ़ीचर अडॉप्शन की रफ़्तार, सपोर्ट हिस्ट्री, कम्युनिटी एंगेजमेंट, रेफ़रल बिहेवियर और कैम्पेन रिस्पॉन्स।
आउटपुट
6, 12 और 24 महीने पर प्रेडिक्टेड LTV, एक LTV टियर, ग्रोथ पोटेंशियल स्कोर और इन्वेस्टमेंट सुझाव।
कैम्पेन में
ज़्यादा प्रेडिक्टेड LTV पर प्रीमियम ऑनबोर्डिंग और VIP ट्रीटमेंट मिलता है। मीडियम को स्टैंडर्ड nurture और upsell मिलता है। लो सिर्फ़ किफ़ायती ऑटोमेशन पर चलता है। उदाहरण: एक नया यूजर 3 दिन में गहराई से एंगेज होता है और $50 खर्च करता है, इसलिए 12 महीने का प्रेडिक्टेड LTV $850 है और VIP ऑनबोर्डिंग जर्नी फ़ायर होती है।
सटीकता
6 महीने पर LTV प्रेडिक्शन में 71% सटीकता।
Next best action प्रेडिक्शन
हर कस्टमर की मौजूदा स्थिति और प्रेडिक्टेड बिहेवियर के आधार पर उसके लिए सबसे सही अगला मार्केटिंग एक्शन तय करता है।
जिन बातों पर विचार होता है
मौजूदा एंगेजमेंट स्टेट, हाल के इंटरैक्शन, कैम्पेन हिस्ट्री और रिस्पॉन्स, प्रेडिक्टेड अगला बिहेवियर, उपलब्ध ऑफ़र और चैनल प्रेफ़रेंस।
आउटपुट
सुझाया गया कैम्पेन टाइप, चैनल, टाइमिंग, ऑफ़र और अनुमानित असर का स्कोर।
उदाहरण फ़ैसले
Churn संकेत दिखाने वाले जिस यूजर ने अभी-अभी डिस्काउंट ठुकराया, उसे एक और डिस्काउंट नहीं, बल्कि फ़ीचर-हाइलाइट कैम्पेन मिलता है। कार्ट में आइटम वाले हाई-प्रॉबेबिलिटी यूजर को अर्जेंसी पुश मिलता है। जिस कम-एंगेजमेंट यूजर ने पहले social proof पर रिस्पॉन्ड किया था, उसे कम्युनिटी ईमेल मिलता है।
यह सब Pushwoosh एनालिटिक्स प्लेटफॉर्म पर एक साथ देखें।
प्रोडक्ट रिकमेंडेशन
अनुमान लगाता है कि हर यूजर किन प्रोडक्ट्स, फ़ीचर्स या कंटेंट से सबसे ज़्यादा एंगेज होगा या खरीदेगा।
इस्तेमाल होने वाले सिग्नल
खरीदारी हिस्ट्री, ब्राउज़ और व्यू हिस्ट्री, मिलते-जुलते यूजर्स का बिहेवियर (collaborative filtering), कैटेगरी से लगाव, कीमत के प्रति संवेदनशीलता और सीज़नल पैटर्न।
आउटपुट
हर यूजर के लिए रैंक की गई रिकमेंडेशन, हर रिकमेंडेशन का कॉन्फ़िडेंस स्कोर, और उसे डिलीवर करने का सबसे अच्छा चैनल।
उदाहरण
रनिंग शूज़ खरीदे, तो रनिंग सॉक्स, GPS वॉच और प्रोटीन बार सुझाएं। हॉरर फ़िल्में देखता है, तो नई हॉरर रिलीज़ और मिलते-जुलते डायरेक्टर्स सुझाएं। स्ट्रैटेजी गेम खेलता है, तो संबंधित टाइटल, एक्सपैंशन पैक और कॉम्पिटिटिव इवेंट्स सुझाएं।
असर
मैन्युअल चुनाव की तुलना में प्रेडिक्टेड रिकमेंडेशन पर 35% से 45% ज़्यादा क्लिक-थ्रू।
सेंड टाइम ऑप्टिमाइज़ेशन
ज़्यादा से ज़्यादा एंगेजमेंट के लिए हर यूजर को हर मैसेज भेजने का सबसे सही समय प्रेडिक्ट करता है।
इस्तेमाल होने वाले सिग्नल
घंटे और दिन के हिसाब से हर यूजर की एंगेजमेंट हिस्ट्री, डिवाइस इस्तेमाल के पैटर्न, रिस्पॉन्स टाइम, पिछले ओपन और क्लिक का समय, साथ में टाइमज़ोन और लोकेशन।
आउटपुट
हर यूजर के लिए सबसे सही सेंड विंडो, एक कॉन्फ़िडेंस स्कोर, और मुख्य विंडो छूटने पर वैकल्पिक विंडो।
उदाहरण
यूजर A हफ़्ते के दिनों में सुबह 7 से 8 बजे के बीच ईमेल खोलता है, इसलिए मंगलवार का send सुबह 7:15 पर शेड्यूल होता है। यूजर B शनिवार दोपहर को खोलता है, इसलिए कैम्पेन सोमवार को जाने पर भी मैसेज शनिवार दोपहर 2 बजे तक रोका जाता है।
असर
एक ही सेंड टाइम की तुलना में 18% से 25% ज़्यादा एंगेजमेंट।
डेटा साइंस टीम के बिना machine learning
अपना डेटा कनेक्ट करें और मॉडल अपने आप काम करना शुरू कर देते हैं। प्रेडिक्शन 24 से 48 घंटे में उपलब्ध होते हैं, बिना मैन्युअल फ़ीचर सिलेक्शन और बिना ट्यूनिंग के।
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डेटा कलेक्शन और यूनिफ़िकेशन
बिहेवियर इवेंट्स, कैम्पेन इंटरैक्शन, कस्टमर attributes, ट्रांज़ैक्शन और सपोर्ट हिस्ट्री Pushwoosh SDK, API, CRM और डेटा वेयरहाउस कनेक्शन के ज़रिए आते हैं। हर यूजर के 100 से ज़्यादा बिहेवियरल सिग्नल अपने आप मॉडल्स में जाते हैं। सब कुछ कस्टमर डेटा प्लेटफॉर्म में एक जगह लाएं।
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मॉडल ट्रेनिंग
मॉडल आपके पुराने डेटा पर ट्रेन होते हैं और वे पैटर्न सीखते हैं जो churn हुए और रिटेन हुए कस्टमर्स, और कन्वर्ट होने वालों और न होने वालों को अलग करते हैं। बेसिक मॉडल चलाने के लिए कम से कम 1,000 कस्टमर्स चाहिए, जबकि 10,000 या ज़्यादा और 90 दिन की हिस्ट्री सटीकता बढ़ाती है। कोई कॉन्फ़िगरेशन नहीं चाहिए।
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स्कोर जनरेशन
हर कस्टमर रियल-टाइम में स्कोर होता है, और बिहेवियर बदलने पर स्कोर अपडेट होते हैं। जब कोई कस्टमर 14 दिन बाद लॉगिन करता है, उसका churn स्कोर तुरंत 85 से 42 पर दोबारा कैलकुलेट होता है। स्कोर सेगमेंटेशन में, API से, webhook ट्रिगर्स के ज़रिए और आपके CRM या वेयरहाउस में export के रूप में उपलब्ध हैं।
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कैम्पेन इंटीग्रेशन
स्कोर रेंज के हिसाब से सेगमेंट करें, स्कोर किसी थ्रेशोल्ड को पार करे तो कैम्पेन ट्रिगर करें, और प्रेडिक्टेड वैल्यू के हिसाब से कंटेंट और ऑफ़र पर्सनलाइज़ करें। उदाहरण के लिए, 70 से ऊपर का churn रिस्क रिटेंशन ट्रिगर करता है, 80 से ऊपर की कन्वर्ज़न संभावना अर्जेंसी पुश ट्रिगर करती है, और हाई LTV टियर VIP ऑनबोर्डिंग ट्रिगर करता है।
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मापें और सुधारें
समय के साथ प्रेडिक्शन की सटीकता, false positive और negative रेट, कैम्पेन का असर और मॉडल ड्रिफ़्ट ट्रैक करें। मॉडल हर हफ़्ते नए डेटा पर दोबारा ट्रेन होते हैं और कैम्पेन के नतीजे वापस उनमें जाते हैं। मॉडल-ड्रिवन रिटेंशन कैम्पेन रिस्क वाले 60% यूजर्स को बचाता है, जबकि मैन्युअल तरीके से 28%।
आपकी इंडस्ट्री के लिए प्रेडिक्टिव एनालिटिक्स
वही मॉडल आपके वर्टिकल में मायने रखने वाले सिग्नल और नतीजों के हिसाब से ढल जाते हैं।
अगली खरीदारी की तारीख प्रेडिक्ट करें, कीमत के प्रति संवेदनशील और ब्रांड-लॉयल कस्टमर्स को अलग करें, हर कस्टमर के लिए सीज़नल डिमांड का अनुमान लगाएं, ब्राउज़-से-खरीद की तैयारी स्कोर करें, और खरीदारी के बाद रिटर्न की संभावना फ़्लैग करें।
उदाहरण: प्रेडिक्टेड खरीद तारीख से 3 दिन पहले भेजा गया ईमेल कन्वर्ज़न 35% बढ़ाता है।
शुरुआती बिहेवियर से whale कन्वर्ज़न प्रेडिक्ट करें, गेम स्टेज के हिसाब से प्लेयर churn का अनुमान लगाएं, इन-ऐप परचेज़ ऑफ़र के लिए तैयार खिलाड़ियों को पहचानें, टूर्नामेंट में हिस्सेदारी प्रेडिक्ट करें, और डेली एक्टिव यूजर रिस्क स्कोर करें।
उदाहरण: पहले 48 घंटों में whale प्रेडिक्शन से VIP ट्रीटमेंट का ROI 45% ज़्यादा।
फ़ीचर अडॉप्शन की संभावना प्रेडिक्ट करें, ट्रायल-से-पेड कन्वर्ज़न का अनुमान लगाएं, एक्सपैंशन-रेवेन्यू की तैयारी स्कोर करें, churn को 60 दिन पहले पहचानें, और सपोर्ट टिकट की संभावना प्रेडिक्ट करें।
उदाहरण: 60 दिन पहले churn प्रेडिक्शन से कस्टमर सक्सेस को दखल देने के लिए 3 गुना ज़्यादा समय मिलता है।
रिन्यूअल की संभावना प्रेडिक्ट करें, अपग्रेड की तैयारी का अनुमान लगाएं, डाउनग्रेड रिस्क को होने से पहले पहचानें, pause बनाम cancel की संभावना स्कोर करें, और रेफ़रल पोटेंशियल प्रेडिक्ट करें।
उदाहरण: डाउनग्रेड रिस्क स्कोर और पहले से दिया गया ऑफ़र रिस्क वाले 22% सब्सक्राइबर्स को उनके पूरे प्लान पर बनाए रखता है।
कॉन्ट्रैक्ट नॉन-रिन्यूअल प्रेडिक्ट करें, अपग्रेड की तैयारी का अनुमान लगाएं, कॉम्पिटिटर पर स्विच करने का रिस्क पहचानें, प्लान ऑप्टिमाइज़ेशन के मौके स्कोर करें, और डिवाइस अपग्रेड का समय प्रेडिक्ट करें।
उदाहरण: कॉम्पिटिटर स्विच मॉडल 15,000 रिस्क वाले सब्सक्राइबर्स फ़्लैग करता है और रिटेंशन कैम्पेन 60% को बचाता है।
अपॉइंटमेंट no-shows प्रेडिक्ट करें, प्रिवेंटिव केयर गैप का अनुमान लगाएं, पेशेंट एंगेजमेंट रिस्क स्कोर करें, दवा लेने की नियमितता प्रेडिक्ट करें, और वेलनेस विज़िट के मौके पहचानें।
उदाहरण: no-show प्रेडिक्शन और हाई-रिस्क मरीज़ों को प्रोएक्टिव रिमाइंडर से no-shows 40% घटते हैं।
सेगमेंट जो खुद अपडेट होते हैं
प्रेडिक्टिव स्कोर डायनामिक सेगमेंट चलाते हैं, जो बिहेवियर बदलने पर यूजर्स को अपने आप जोड़ते और हटाते हैं। इन्हें कस्टमर डेटा प्लेटफॉर्म में बनाएं।
पांच सेगमेंट, ज़ीरो मैन्युअल मेंटेनेंस
- Churn होने वाले
पिछले 7 दिनों में churn स्कोर 70 से ऊपर। रिटेंशन कैम्पेन में जाते हैं, स्कोर 50 से नीचे आने पर बाहर निकलते हैं। - कन्वर्ट होने को तैयार
कन्वर्ज़न स्कोर 75 से ऊपर, हर घंटे अपडेट। एक घंटे के अंदर ट्रिगर होता है क्योंकि स्कोर 24 से 48 घंटे में कम हो जाते हैं। - भविष्य के VIP
टॉप 20% प्रेडिक्टेड LTV वाले नए यूजर्स। VIP ऑनबोर्डिंग जर्नी ट्रिगर होती है, और समय के साथ असली बनाम प्रेडिक्टेड LTV ट्रैक होता है। - रीएक्टिवेशन को तैयार
60 से ऊपर रीएक्टिवेशन स्कोर वाले लैप्स्ड यूजर्स। हर यूजर के स्कोर पीक के समय पर विन-बैक सीक्वेंस ट्रिगर होता है। - अपग्रेड को तैयार
65 से ऊपर अपग्रेड स्कोर वाले एक्टिव यूजर्स। टार्गेटेड ऑफ़र ट्रिगर होता है जो 28% कन्वर्ट करता है, जबकि सबको भेजा गया कैम्पेन 8%।
प्रेडिक्टिव मॉडल दिनों में लॉन्च करें
डेटा कनेक्ट करने से लाइव प्रेडिक्टिव कैम्पेन तक, दो हफ़्ते से कम में।
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दिन 1 से 3: अपना डेटा कनेक्ट करें
Pushwoosh SDK इंस्टॉल करें, अहम बिहेवियर के लिए इवेंट ट्रैकिंग कॉन्फ़िगर करें, और चाहें तो अपना CRM और डेटा वेयरहाउस कनेक्ट करें। सिर्फ़ 3 इवेंट (session, purchase, cancel) ट्रैक करने से बेसिक churn और कन्वर्ज़न मॉडल्स के लिए पर्याप्त डेटा बनता है।
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दिन 3 से 7: मॉडल अपने आप ट्रेन होते हैं
प्लेटफॉर्म पुराना डेटा लेता है और मॉडल आपके कस्टमर पैटर्न पर ट्रेन होते हैं। पहले स्कोर 24 से 48 घंटे में दिखते हैं, और लगभग 82% precision दिखाने वाली मॉडल एक्यूरेसी रिपोर्ट 7वें दिन तक उपलब्ध होती है।
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हफ़्ता 2: अपना पहला प्रेडिक्टिव कैम्पेन लॉन्च करें
हाई churn रिस्क सेगमेंट (70 से ऊपर स्कोर) और पुश व ईमेल पर रिटेंशन कैम्पेन से शुरू करें, कंट्रोल ग्रुप के मुकाबले मापें। पहला कैम्पेन आमतौर पर हाई-रिस्क यूजर्स में से 60% को बचाता है, जबकि कंट्रोल में 25%।
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महीना 1 और आगे: और मॉडल्स तक बढ़ें
कन्वर्ज़न और अपग्रेड कैम्पेन जोड़ें, फिर LTV और VIP सेगमेंटेशन, फिर रिकमेंडेशन और पूरा next best action ऑटोमेशन। महीने 1 तक churn में मापने लायक कमी और महीने 6 तक अहम मेट्रिक्स में 30% से 50% सुधार की उम्मीद करें।
कस्टमर बिहेवियर प्रेडिक्ट करना शुरू करें
देखें कि प्रेडिक्टिव एनालिटिक्स कैसे churn रिस्क, कन्वर्ज़न के मौके और हाई-वैल्यू कस्टमर्स को अपने आप सामने लाता है। डेमो रिक्वेस्ट करें और अपना डेटा प्रेडिक्टिव नज़रिए से देखें।
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