Cara Memperoleh Harga SEO Sesuai Dengan Kebutuhan Pelanggan

Data Anda perlu mengandung sebanyak mungkin informasi tentang pelanggan. Setiap informasi pelanggan disebut fitur. Semakin banyak fitur pelanggan yang dapat Anda kumpulkan, semakin akurat model Anda. Bagaimanapun, ia akan dapat mengenali pola-pola yang berhubungan dengan serangkaian fitur yang lebih luas. Untuk prediksi pelanggan churn, ada empat kategori utama fitur pelanggan untuk fokus pada:

1. Fitur Pelanggan – Ini adalah data yang terkait dengan karakteristik individu dari setiap pelanggan. Ini dapat mencakup apa saja dari usia dan jenis kelamin hingga tingkat pendidikan dan pendapatan.

2. Fitur Dukungan – Informasi yang terkait dengan bagaimana pelanggan berinteraksi dengan dukungan pelanggan Anda. Data ini dapat mencakup seberapa sering mereka menghubungi staf pendukung Anda atau subjek pertanyaan mereka.

3. Fitur Penggunaan – Setiap data yang Anda dapat kumpulkan tentang bagaimana setiap pelanggan telah menggunakan layanan Anda. Misalnya, seberapa sering mereka masuk atau berapa lama sejak mereka terakhir melakukannya. Jika Anda dapat mengumpulkan info tentang berapa lama mereka habiskan untuk aplikasi Anda atau tindakan apa yang mereka ambil saat ada, semua lebih baik.

4. Fitur Kontekstual – Ini adalah catch-all untuk semua data lain yang dapat Anda kumpulkan. Apakah Anda tahu, misalnya, melalui jenis perangkat apa mereka mengakses layanan Anda? Bisakah Anda mengidentifikasi agen dukungan pelanggan yang paling sering mereka hubungi? Lihat harga jasa seo kami disini.

Cara Memperoleh Harga SEO Sesuai Dengan Kebutuhan Pelanggan. Prediksi churn pelanggan adalah tentang menemukan pelanggan yang mungkin segera meninggalkan Anda. Saat mengumpulkan data, Anda perlu menghitung “segera”. Tentukan pertanyaan persis apa yang Anda ingin dijawab oleh model Anda. Apakah itu: Apakah pelanggan akan churn dalam waktu satu bulan? Apakah pelanggan akan mengocok dalam waktu tiga bulan? Apakah pelanggan akan mengocok dalam waktu enam bulan?

Pertanyaan persis yang Anda pilih tergantung pada bisnis Anda. Sangat penting untuk mendefinisikannya sehingga Anda dapat mengumpulkan data yang benar untuk melatih model Anda. Ambil, misalnya, pertanyaan ‘a)’ di atas. Jika itu yang ingin Anda jawab, Anda harus memasukkan data pelanggan historis.

Informasi ini dapat digunakan untuk memprediksi tindakan pelanggan yang ada. Fitur Anda harus terkait dengan aktivitas pelanggan, baik dulu, maupun sekarang.

Untuk membuatnya mudah menggunakan data Anda untuk model prediksi, Anda ingin membuat file CSV. File itu harus memiliki baris untuk setiap pelanggan dan kolom untuk setiap fitur. Klik langkah pemesanan jasa seo. Output ‘ya’ atau ‘tidak’, apakah pelanggan yang diaduk harus membentuk salah satu kolom itu. File tersebut mungkin terlihat seperti gambar di atas.
Membuat Model Prediktif

Jangan biarkan semua pembicaraan sejauh ini tentang data, pembelajaran mesin, dan pemodelan prediktif membuat Anda kecewa. Setelah Anda mengumpulkan data, bagian sulit dari prediksi churn pelanggan ada di belakang Anda. Mulai dari sini, Anda dapat bersandar pada layanan prediksi untuk melakukan kesulitan untuk Anda.

Kedua layanan tersebut membuat model prediksi berdasarkan data yang Anda unggah. Unggah file CSV yang Anda buat, dan mereka akan melakukan sisanya untuk Anda. Anda dapat melihat detail lebih lanjut tentang cara menggunakan BigML untuk membangun model prediksi di sini.

Yang akhirnya Anda dapatkan adalah visualisasi ‘pohon keputusan’ dari model Anda. Ini akan terlihat seperti ini: Setiap lingkaran berwarna di pohon mewakili pertanyaan yang terkait dengan fitur pelanggan Anda. Setiap cabang mewakili jawaban yang memungkinkan. Kerjakan hingga ke bawah, dan Anda akan menemukan lingkaran dengan nilai output akhir Anda. Dalam kasus pelanggan churn, itu jika pelanggan berputar atau tidak.

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *