Šta je Analitika zadržavanja?

Analitika zadržavanja je grana analitike podataka fokusirana na merenje i razumevanje zadržavanja klijenata i churn. On pruža uvid u ponašanje klijenata i angažovanje tokom vremena, pomažući organizacijama da identifikuju faktore koji utiču na lojalnost klijenata, smanje cene i poboljšaju ukupno zadovoljstvo klijenata. Analitika zadržavanja je od ključnog značaja za kompanije koje žele da održe održivu bazu klijenata i podstaknu dugoročne odnose sa svojim klijentima.

Putem analitike zadržavanja, organizacije mogu da analiziraju brzinu zadržavanja, stopu zadržavanja, doživotnu vrednost i nivo angažovanja klijenata. On često podrazumeva korišćenje statističkih modela i algoritama mašinskog učenja za predviđanje ponašanja klijenata, identifikovanje kupaca koji su u riziku i osmišljavanje ciljanih strategija zadržavanja. Razumevanjem obrazaca i okidača zadržavanja klijenata i churn-a, preduzeća mogu da prilagode svoje usluge, proizvode i marketinške strategije kako bi bolje zadovoljila potrebe klijenata i preferencije. Analitika zadržavanja takođe pomaže u efikasnom dodeli resursa, obezbeđivanju napora usmerenim ka zadržavanju vrednih klijenata i poboljšanju ukupnog korisničkog iskustva.

‍

Zakažite početne konsultacije

Hajde da razgovaramo o tome kako možemo optimizovati vaš lokalni biznis uz pomoć kompozitne trgovine, veštačke inteligencije, mašinskog učenja, nauke o podacima i inženjerstva podataka.

Zakazivanje poziva ↗

Povezani uslovi

RAG (Retrieval-Augmented Generation)

Retrieval-augmented generation (RAG) je napredna tehnika veštačke inteligencije (Generativni AI) koja optimizuje rezultate velikih jezičkih modela (LLM).

LLMOps (Operacije sa Velikim Jezičkim Modelima)

LLMOps se odnosi na skup praksi i radnih tokova namenjenih razvoju, implementaciji i upravljanju modelima veštačke inteligencije (AI), posebno onima zasnovanim na velikim jezičkim modelima (LLM).

Generativna veštačka inteligencija

Generativna veštačka inteligencija (Generative AI) predstavlja vrstu veštačke inteligencije koja može kreirati nove uzorke podataka iz iste distribucije kao i postojeći skup podataka za trening.