მარკეტოლოგები და მანქანური სწავლება: უფრო სწრაფი, ჭკვიანი, უფრო ეფექტური

მანქანა სწავლის

ათწლეულების განმავლობაში მარკეტინგის მიერ იყენებდნენ A / B ტესტირებას, ავტომობილის რეაგირების მაჩვენებლებში შეთავაზებების ეფექტურობის დასადგენად. მარკეტოლოგები წარმოადგენენ ორ ვერსიას (A და B), ზომავს რეაგირების სიჩქარეს, განსაზღვრავენ გამარჯვებულიდა შემდეგ ეს შეთავაზება ყველას მიაწოდეთ.

მოდით, გავითვალისწინოთ ეს. ეს მიდგომა საშინლად ნელი, მოსაწყენი და უსაფუძვლოდ არაზუსტია - განსაკუთრებით მაშინ, როდესაც მას მობილურით იყენებთ. რაც ნამდვილად სჭირდება მობილურ მარკეტინგს არის მოცემული კონტექსტში თითოეული მომხმარებლისთვის სწორი შეთავაზების განსაზღვრის გზა.

მობილური აბონენტები უნიკალურ გამოწვევას წარმოადგენენ, როდესაც საქმე ეხება მათთან ჩართულობისა და მოქმედების ოპტიმალური მეთოდის განსაზღვრას. მობილური მომხმარებლების კონტექსტები მუდმივად იცვლება, რაც ართულებს მათთან ურთიერთობის როდის, სად და როგორ განისაზღვროს. გამოწვევის გასაზრდელად, მობილური მომხმარებლები პერსონალიზაციის მაღალ ხარისხს ელიან, როდესაც საქმე ეხება მათთან პირადი მოწყობილობის საშუალებით ჩართვას. ასე რომ, ტრადიციული A / B მიდგომა - სადაც ყველა იღებს გამარჯვებული - მოკლეა როგორც მარკეტინგისთვის, ასევე მომხმარებლებისთვის.

ამ გამოწვევებთან საბრძოლველად და მობილურის სრული პოტენციალის გასაცნობად, მარკეტინგები დიდი მონაცემების ტექნოლოგიებს მიმართავენ, რომლებსაც შეუძლიათ ქცევითი ანალიზის განვითარება და ავტომატიზირებული გადაწყვეტილების მიღება თითოეული მომხმარებლისთვის სწორი შეტყობინებისა და სწორი კონტექსტის დასადგენად.

მანქანა სწავლაიმისათვის, რომ ეს მასშტაბურად გააკეთონ, ისინი იყენებენ ბერკეტებს მანქანა სწავლის. მანქანურ სწავლებას აქვს შესაძლებლობა მოერგოს ახალ მონაცემებს - მისთვის მკაფიოდ დაპროგრამებული გარეშე - ისე, რომ ადამიანებს მიუახლოვდეთ. მონაცემთა მოპოვების მსგავსად, მანქანური სწავლება მონაცემების მასიური რაოდენობით ეძებს შაბლონების ძიებაში. ამასთან, ნაცვლად იმისა, რომ ადამიანის ქმედებებისთვის შეხედულებები მოიპოვოთ, მანქანური სწავლება იყენებს მონაცემებს პროგრამის საკუთარი გაგების გასაუმჯობესებლად და მოქმედებების შესაბამისად ავტომატური შესწორების მიზნით. ეს ძირითადად არის A / B ტესტირება სიჩქარის ავტომატურ კონტროლზე.

დღევანდელი მობილური მარკეტინგის თამაშების შეცვლის მიზეზი არის ის, რომ მანქანური სწავლება ავტომატიზირებს უსასრულო რაოდენობის შეტყობინებების, შეთავაზებებისა და კონტექსტების შემოწმებას და შემდეგ განსაზღვრავს, თუ ვინ ვისთვის საუკეთესოდ მუშაობს, როდის და სად. Think გთავაზობთ A და B, ასევე E, G, H, M და P, ნებისმიერი რაოდენობის კონტექსტთან ერთად.

მანქანური სწავლების შესაძლებლობებით, ავტომატურად ჩაიწერება შეტყობინების მიწოდების ელემენტების ჩაწერის პროცესი (მაგ., როდის გაიგზავნა ისინი, ვისთან, რა შეთავაზების პარამეტრებით და ა.შ.) და შეთავაზების რეაგირების ელემენტები. მიიღება თუ არა შეთავაზებები, პასუხები მიიღება როგორც უკუკავშირი, რაც შემდეგ მართავს სხვადასხვა ტიპის ავტომატიზირებულ მოდელირებას ოპტიმიზაციისთვის. ამ უკუკავშირის მარყუჟს იყენებენ იგივე შეთავაზებების შემდგომი აპლიკაციების სხვა მომხმარებლებისთვის სხვა შეთავაზებების და იმავე მომხმარებლების სხვა შეთავაზებების დახვეწის მიზნით, რათა მომავალში შეთავაზებებს წარმატების მაღალი ალბათობა ჰქონდეთ.

ვარაუდის აღმოფხვრით, მარკეტინგებს შეუძლიათ მეტი დრო დახარჯონ იმაზე, რომ შემოქმედებითად იფიქრონ იმაზე, თუ რას ანიჭებს უფრო მეტ ღირებულებას მომხმარებელი, იმის ნაცვლად, თუ როგორ ან როდის მიაქვთ იგი.

ეს უნიკალური შესაძლებლობები, რასაც იძლევა მონაცემთა დიდი დამუშავების, შენახვის, მოთხოვნისა და მანქანური სწავლების მიღწევები, მობილური ტელეფონის ინდუსტრიაში დღეს უპირველესია. მობილური ოპერატორები წინა პლანზე იყენებენ მათ საინტერესო ქცევითი ხედვების ჩამოსაყალიბებლად, აგრეთვე მარკეტინგული კამპანიის შექმნის მიზნით, რაც საბოლოოდ გავლენას ახდენს მომხმარებელთა ქცევაზე, რომ გაუმჯობესდეს ერთგულება, შეამცირონ ზარალი და მკვეთრად მოიზიდონ შემოსავალი.

2 კომენტარები

  1. 1

    მართლაც საინტერესოა იმ გამოწვევების შესახებ, რაც მობილურს მოაქვს და თუ როგორ შეუძლიათ მარკეტინგებს გამოთვლითი ენერგიის გამოყენება, რათა სწრაფად წარმოადგინონ არა მხოლოდ ორიდან ერთი, არამედ მრავალი ვარიანტიდან ერთი. სწორი შეტყობინებების მიღება სწორი მომხმარებლისთვის. ასეთი აზროვნება და ტექნოლოგიის ეფექტური გამოყენება.

  2. 2

    ტექნოლოგიის ახალი ტენდენციების გათვალისწინებით, კარგია გაეცნოთ რა ხდება და გქონდეთ ცოდნა თქვენი პროდუქციის მარკეტინგის მიმართ. შესანიშნავი ინფორმაცია, გიყვარდა თქვენი სტატია!

რას ფიქრობთ?

ეს საიტი იყენებს Akismet- ს, რათა შეამციროს სპამი. შეისწავლეთ თქვენი კომენტარის მონაცემები დამუშავებული.