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Recuperare un cliente perso è difficile e costoso

Quasi sempre quando si cerca di recuperare il cliente, le aziende agiscono solo dopo aver scoperto di averlo perso e questo la maggior parte delle volte non funziona.

Il successo dipende dalla capacità di saper intervenire prima dell’abbandono del consumatore

Ma predire la perdita di un consumatore fino a ieri era impensabile, soprattutto dal punto di vista degli investimenti che un negozio doveva sostenere.
L’avvento dell'intelligenza artificiale ha cambiato le regole del gioco! Ha spalancato nuovi orizzonti e ha permesso ai negozi di predire in tempo l'abbandono dei consumatori con solo poche centinaia di euro al mese.

Cosa devi fare per arrestare la perdita dei tuoi clienti?

Oggi, la capacità di arrestare la perdita dei consumatori è quello che fa la differenza tra un negozio in cattiva salute e un negozio in buona salute. In tanti ci hanno già provato senza successo. Perché non è facile.
Non basta mettere a lavoro una manciata di ingegneri e qualche genio del marketing per sviluppare una simile strategia. L'individuazione dei clienti a rischio è solo l'inizio, bisogna poi agire subito e in tempi ancora utili al recupero, automatizzando e personalizzando l’interazione come i clienti desiderano.
Tante aziende hanno fallito. Altre ci lavorano da sempre.

Diminuire la perdita di clienti è complesso, è difficile, abbiamo impiegato oltre 10.000 ore di duro lavoro, ma abbiamo ottenuto qualcosa che nessun altro è riuscito ad avere.
Un algoritmo dotato di intelligenza artificiale capace di predire in anticipo i clienti a rischio abbandono e tentare di recuperarli in base al loro valore a alle loro caratteristiche prima che lascino definitivamente il negozio.

P-Alive

Il P-Alive è un algoritmo che non solo sa predire in anticipo la perdita dei consumatori, ma grazie all'intelligenza artificiale è anche adattivo, cioè impara e si AUTOMODELLA, è infatti in grado di modificarsi confrontando i dati del cliente e incrociando oltre 112 variabili riesce a verificare l’attendibilità della previsione, per poi auto calibrarsi e ridurre costantemente la percentuale di errore.

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