بازاریابان و یادگیری ماشین: سریعتر ، دقیق تر ، موثرتر

فراگیری ماشین

برای دهه ها تست A / B توسط بازاریابان برای تعیین اثربخشی پیشنهادات در نرخ پاسخ دهی رانندگی استفاده شده است. بازاریاب ها دو نسخه (A و B) ارائه می دهند ، میزان پاسخ را اندازه گیری می کنند ، تعیین می کنند برنده، و سپس آن پیشنهاد را به همه تحویل دهید.

اما ، اجازه دهید آن را بپذیرید. این روش کاملاً آهسته ، خسته کننده و غیر قابل توجیه نادرست است - مخصوصاً وقتی آن را روی تلفن همراه اعمال می کنید. آنچه واقعاً یک بازاریاب موبایل به آن نیاز دارد راهی برای تعیین پیشنهاد مناسب برای هر مشتری در یک زمینه خاص است.

مشترکین تلفن همراه در هنگام شناسایی روش بهینه برای جذب آنها و اقدام به یک چالش منحصر به فرد ارائه می دهند. زمینه های کاربران تلفن همراه به طور مداوم در حال تغییر است و تعیین زمان ، مکان و نحوه تعامل با آنها را دشوار می کند. برای بالا بردن این چالش ، کاربران تلفن همراه انتظار می رود درجه شخصی سازی بالایی در رابطه با تعامل از طریق دستگاه شخصی خود داشته باشند. بنابراین روش سنتی A / B - جایی که همه افراد دریافت می کنند برنده - برای بازاریابان و مصرف کنندگان کوتاه است.

برای مقابله با این چالش ها - و پی بردن به پتانسیل کامل موبایل - بازاریاب ها به فناوری های کلان داده روی می آورند که قادر به پیشبرد تجزیه و تحلیل رفتار و تصمیم گیری خودکار برای تعیین پیام مناسب و زمینه مناسب برای هر مشتری است.

فراگیری ماشینبرای انجام این کار در مقیاس ، آنها از اهرم استفاده می کنند فراگیری ماشین. یادگیری ماشینی توانایی انطباق با داده های جدید را دارد - بدون اینکه صریحاً برای آن برنامه ریزی شده باشد - از راه هایی که انسان نمی تواند به آنها نزدیک شود. مشابه داده کاوی ، یادگیری ماشینی در جستجوی الگوها از طریق مقدار زیادی داده جستجو می کند. با این حال ، یادگیری ماشینی به جای استخراج بینش برای عملکرد انسان ، از داده ها برای بهبود درک خود برنامه و تنظیم خودکار اقدامات بر اساس آن استفاده می کند. اساساً تست A / B روی کنترل خودکار سرعت است.

دلیل تعویض بازی آن برای بازاریابان موبایل امروزی این است که یادگیری ماشینی تست تعداد بی شماری از پیام ها ، پیشنهادات و زمینه ها را به طور خودکار انجام می دهد و سپس تعیین می کند که چه چیزی برای چه کسی ، چه زمانی و کجا بهتر است Think پیشنهادات A و B را ارائه می دهد ، همچنین E ، G ، H ، M و P همراه با هر تعداد زمینه.

با قابلیت یادگیری ماشینی ، فرآیند ضبط عناصر تحویل پیام (به عنوان مثال هنگام ارسال ، برای چه کسی ، با چه پارامترهای پیشنهادی و غیره) و عناصر پاسخ پیشنهاد به طور خودکار ضبط می شوند. پیشنهادات پذیرفته شوند یا نباشند ، پاسخ ها به عنوان بازخورد گرفته می شوند و سپس انواع مختلف مدل سازی خودکار را برای بهینه سازی هدایت می کنند. این حلقه بازخورد برای تنظیم دقیق برنامه های بعدی همان پیشنهادات به مشتریان دیگر و سایر پیشنهادات به همان مشتریان استفاده می شود تا پیشنهادات آینده احتمال موفقیت بیشتری داشته باشد.

با حذف حدس ، بازاریابان می توانند وقت بیشتری را صرف تفکر خلاقانه در مورد آنچه ارزش بیشتری به مشتری می دهد در مقابل نحوه یا زمان تحویل آن کنند.

این قابلیت های منحصر به فرد که با پیشرفت در پردازش داده های بزرگ ، ذخیره سازی ، پرس و جو و یادگیری ماشین امکان پذیر است ، امروزه در صنعت موبایل پیشرو است. اپراتورهای تلفن همراه در صف مقدم از آنها برای تهیه بینش های رفتاری جالب و همچنین فعالیتهای بازاریابی درگیر در صنعت استفاده می کنند که در نهایت بر رفتار مشتری تأثیر می گذارد تا باعث بهبود وفاداری ، کاهش ریزگردها و افزایش چشمگیر درآمد شود.

2 نظرات

  1. 1

    این واقعا جالب است که در مورد چالش هایی که موبایل با آن روبرو است و اینکه بازاریاب ها چگونه می توانند با استفاده از قدرت محاسباتی نه تنها یکی از دو گزینه بلکه یکی از گزینه های بسیار سریع را ارائه دهند ، جالب است. دریافت پیام مناسب به مشتریان مناسب. چنین تفکری رو به جلو و استفاده موثر از فناوری.

  2. 2

    با گرایش های جدید فن آوری ، خوب است که با آنچه اتفاق می افتد به روز شوید و دانش مربوط به بازاریابی محصولات خود را داشته باشید. اطلاعات عالی ، مقاله شما را دوست داشتم!

شما چه فکر میکنید؟

این سایت از Akismet برای کاهش هرزنامه استفاده می کند. بدانید که چگونه نظر شما پردازش می شود.