Model personalitzat d’Antideserció
Conegui quina és la probabilitat de baixa o de caigudes de facturació dels seus clients.
L’ajudem a evitar la deserció dels seus clients
INFORMA juntament amb Lead Scoring li ofereix un model predictiu personalitzat amb el qual, introduint tecnologia d’intel·ligència artificial, pot reduir un 30% les baixes d’un client i un 25% les caigudes de facturació de clients.
Gràcies a la intel·ligència artificial amb aquest model predictiu podrà:
- Anticipar les probabilitats de baixa d’un client i fer accions en aquests clients per evitar aquestes baixes.
- Estimar la caiguda de facturació dels clients perquè pugui establir estratègies financeres, comercials i de màrqueting més eficients que permetin evitar aquestes caigudes de facturació.
Avantatges del Model de Caigudes de Facturació
Gràcies a aquest model podrà predir el futur dels seus clients i:
- Saber si un client continuarà actiu.
- Tractar de forma diferent els clients més propensos a donar-se de baixa o incrementar/reduir la facturació.
- Conèixer quins clients augmentaran/reduiran la facturació durant el proper any.
- Invertir el nostre temps i els nostres diners en campanyes de màrqueting amb clients de forma més eficient.
- Saber com retenir i fidelitzar més els seus clients.
Redueixi les baixes i les caigudes de facturació del seus clients.
SOL·LICITI ARA UNA DEMOCom funciona el model antideserció?
- Scoring
- Personalització
- Plug&Play
El model predictiu realitza la:
a) Predicció del risc de baixa de cada client en models de negoci per subscripció, assignant una probabilitat de baixa.
b) Predicció del risc de caiguda en la facturació assignant un diferencial de facturació pel que fa al període anterior i classificant els clients en 4 segments: Alt Risc, Risc Moderat, Estables, En Creixement.
L’scoring es retroalimenta de les dades pròpies incrementant de forma continua el seu rendiment.
El model antideserció és una solució SaaS fàcilment integrable a qualsevol plataforma de software CRM, Call-Center, Marketing Automation, etc.
