Маркетолагі і машыннае навучанне: хутчэй, разумней, больш эфектыўна

навучанне з дапамогай машыны

На працягу дзесяцігоддзяў A / B тэставанне выкарыстоўваецца маркетолагамі для вызначэння эфектыўнасці прапаноў па павышэнні рэакцыі. Маркетолагі прадстаўляюць дзве версіі (A і B), вымяраюць хуткасць водгуку, вызначаюць Пераможца, а затым даставіць гэтую прапанову ўсім.

Але, пагодзімся з гэтым. Такі падыход вельмі павольны, нудны і недаравальна недакладны, асабліва калі вы ўжываеце яго да мабільнага тэлефона. Што сапраўды трэба мабільнаму маркетолагу, гэта спосаб вызначыць правільную прапанову для кожнага кліента ў пэўным кантэксце.

Мабільныя абаненты ўяўляюць сабой унікальны выклік, калі справа даходзіць да вызначэння аптымальнага спосабу іх прыцягнення і стымулявання дзеянняў. Кантэксты мабільных карыстальнікаў пастаянна мяняюцца, што абцяжарвае вызначэнне часу, месца і спосабу ўзаемадзеяння з імі. Каб узмацніць праблему, карыстальнікі мабільных прылад чакаюць высокай ступені персаналізацыі пры ўзаемадзеянні з імі праз асабістую прыладу. Такім чынам, традыцыйны A / B падыход - там, дзе кожны атрымлівае Пераможца - не хапае маркетолагаў і спажыўцоў.

Каб змагацца з гэтымі праблемамі і рэалізаваць увесь патэнцыял мабільнай сувязі, маркетолагі звяртаюцца да тэхналогій вялікіх дадзеных, здольных прасоўваць аналіз паводзін і аўтаматызаванае прыняцце рашэнняў, каб вызначыць патрэбнае паведамленне і патрэбны кантэкст для кожнага кліента.

машыннае навучаннеКаб зрабіць гэта ў маштабе, яны выкарыстоўваюць рычагі навучанне з дапамогай машыны. Машыннае навучанне мае магчымасць прыстасоўвацца да новых дадзеных - без спецыяльнай праграмы для іх - спосабамі, да якіх людзі не могуць падысці. Падобна здабычы дадзеных, машыннае навучанне шукае велізарныя аб'ёмы дадзеных у пошуках шаблонаў. Аднак замест таго, каб здабыць разуменне чалавечых дзеянняў, машыннае навучанне выкарыстоўвае дадзеныя для паляпшэння разумення праграмы і аўтаматычнай карэкціроўкі дзеянняў. У асноўным гэта A / B тэставанне на аўтаматычным рэгуляванні хуткасці.

Прычына, па якой гэта змяняецца гульнямі для сучасных мабільных маркетолагаў, заключаецца ў тым, што машыннае навучанне аўтаматызуе тэсціраванне бясконцай колькасці паведамленняў, прапаноў і кантэкстаў, а потым вызначае, што для каго лепш за ўсё падыходзіць, калі і дзе. Падумайце, прапануецца A і B, але таксама E, G, H, M і P разам з любой колькасцю кантэкстаў.

З магчымасцямі машыннага навучання працэс запісу элементаў дастаўкі паведамленняў (напрыклад, калі яны былі адпраўлены, каму, з якімі параметрамі прапановы і г.д.) і элементы адказу прапановы аўтаматычна запісваюцца. Незалежна ад таго, прымаюцца ці не прапановы, адказы фіксуюцца як зваротная сувязь, якая затым кіруе рознымі тыпамі аўтаматызаванага мадэлявання для аптымізацыі. Гэты шлейф зваротнай сувязі выкарыстоўваецца для ўдакладнення наступных прыкладанняў адных і тых жа прапаноў іншым кліентам і іншых прапаноў тым самым кліентам, каб будучыя прапановы мелі большую верагоднасць поспеху.

Ухіляючы здагадкі, маркетолагі могуць больш часу займаць творчым разважаннем аб тым, што прыносіць большую карысць кліентам, у параўнанні з тым, як і калі гэта даставіць.

Гэтыя ўнікальныя магчымасці, дасягнутыя дзякуючы дасягненню апрацоўкі вялікіх дадзеных, захоўвання запытаў і машыннага навучання, сёння з'яўляюцца перадавымі ў мабільнай індустрыі. Мабільныя аператары, якія працуюць на пярэднім краі, выкарыстоўваюць іх для фарміравання цікавых ідэй паводзін, а таксама маркетынгавых кампаній, якія займаюцца самаробкай, якія ў канчатковым выніку ўплываюць на паводзіны кліентаў, каб павысіць лаяльнасць, паменшыць адток і значна павялічыць прыбытак.

2 Каментары

  1. 1

    На самай справе цікава пачытаць пра праблемы, якія выклікае мабільны тэлефон, і пра тое, як маркетолагі могуць выкарыстоўваць вылічальную магутнасць, каб хутка прадставіць не проста адзін з двух варыянтаў, а адзін з мноства варыянтаў. Атрыманне патрэбнага паведамлення патрэбным кліентам. Такое перспектыўнае мысленне і эфектыўнае выкарыстанне тэхналогій.

  2. 2

    З новымі тэндэнцыямі ў галіне тэхналогій добра быць у курсе таго, што адбываецца, і мець веды ў галіне маркетынгу вашай прадукцыі. Выдатная інфармацыя, спадабаўся ваш артыкул!

Што вы думаеце?

Гэты сайт выкарыстоўвае Akismet для барацьбы са спамам. Даведайцеся, як дадзеныя апрацоўваюцца каментар.