Կանխատեսեք արտահոսքը նախքան այն տեղի կունենա:
Տեսեք, թե ինչպես է մեր մեքենայական ուսուցման մոդելը վերլուծում օգտագործման օրինաչափությունները, ներգրավվածության ազդանշանները և վճարումների պատմությունը՝ հայտնաբերելու ռիսկային հաճախորդներին նախքան նրանց հեռանալը:
Արտահոսքի ռիսկի կառավարման վահանակ
Տեսեք, թե ինչպես է մոդելը իրական ժամանակում գնահատում հաճախորդներին, առանձնացնում ռիսկային հաշիվները և առաջարկում թիրախավորված գործողություններ՝ առանց տվյալագետի միջամտության:
Sarah M.
User #201
Tom R.
User #318
Alex K.
User #482
Emma L.
User #519
James W.
User #637
Select a scan to view risk profile
Տվյալների մշակման հաջորդականություն
Ինչպես ենք մենք վերափոխում պրոդուկտի օգտագործման հում տվյալները, աջակցման հայտերը և վճարումների պատմությունը կանխատեսող ազդանշանների, որոնք նախատեսում են արտահոսքը 30+ օր առաջ:
Predictive Core
50+ signals
Risk Score
Per-user output
Our models process 50+ behavioral signals to detect the subtle signs of customer dissatisfaction weeks before they hit “Cancel”.
Հստակ թվեր
2000+ ամսական բաժանորդ ունեցող B2B SaaS ընկերության համար արտահոսքի կանխատեսման համակարգի ներդրման արդյունքները:
-0%
Արտահոսքի կրճատում
Պրոակտիվ կապը և անհատականացված առաջարկները փրկեցին ռիսկային հաշիվները չեղարկումից
0%
Ռիսկերի հայտնաբերման ճշգրտություն
Մոդելը ճիշտ է նույնականացնում 5 հաճախորդից 4-ին, ովքեր պատրաստվում էին հեռանալ
+$12հազ
Վերականգնված եկամուտ
Վաղ միջամտությունը թույլ տվեց պահպանել այն եկամուտը, որը կկորչեր չեղարկումների պատճառով
Կորցնո՞ւմ եք հաճախորդներ առանց պատճառն իմանալու:
Մենք կառուցում ենք արտահոսքի կանխատեսման համակարգեր, որոնք հայտնաբերում են ռիսկային հաշիվները, առաջարկում են պահպանման գործողություններ և վերականգնում են եկամուտը նախքան հաճախորդի հեռանալը:
Սկսել երկխոսություն