マーケティングオートメーションのための予測分析

次の購入日予測、価格感応者とブランドロイヤルティのある顧客の分離、顧客ごとの季節需要予測、閲覧から購入への準備スコアリング、購入後の返品可能性のフラグ付け。

例： 予測された購入日の 3 日前に送信されたメールは、コンバージョンを 35% 向上させます。

初期の行動からの鯨（Whale）のコンバージョン予測、ゲームステージごとのプレイヤー離脱予測、アプリ内購入オファーの準備ができているプレイヤーの特定、トーナメント参加の予測、および毎日アクティブなユーザーのリスクスコアリング。

例： 最初の 48 時間での鯨予測は、VIP 待遇の ROI を 45% 向上させます。

機能採用可能性の予測、トライアルから有料へのコンバージョン予測、拡張収益準備のスコアリング、60 日前の離脱特定、およびサポートチケットの発生確率の予測。

例： 60 日前の離脱予測は、カスタマーサクセスに介入する時間を 3 倍与えます。

更新可能性の予測、アップグレード準備の予測、ダウングレードリスクの事前特定、一時停止とキャンセルの可能性のスコアリング、および紹介ポテンシャルの予測。

例： ダウングレードリスクスコアと先制オファーにより、リスクのあるサブスクライバーの 22% をフルプランに維持できます。

契約の更新拒否の予測、アップグレード準備の予測、競合他社への乗り換えリスクの特定、プラン最適化の機会のスコアリング、およびデバイスアップグレードタイミングの予測。

例： 競合他社への乗り換えモデルは 15,000 人のリスクのあるサブスクライバーをフラグ付けし、リテンションキャンペーンは 60% を救います。

予約の欠席予測、予防ケアのギャップ予測、患者エンゲージメントリスクのスコアリング、服薬遵守の予測、およびウェルネス訪問の機会の特定。

例： 欠席予測と高リスク患者への先制リマインダーにより、欠席を 40% 削減します。