Rinkodaros specialistai ir mašininis mokymasis: greitesnis, protingesnis, efektyvesnis

mašininis mokymasis

Dešimtmečius rinkodaros specialistai naudojo A / B testavimą, kad nustatytų pasiūlymų efektyvumą vairuojant atsako rodiklius. Rinkodaros specialistai pateikia dvi versijas (A ir B), matuoja atsakymo dažnį, nustato Nugalėtojasir tada pristatykite tą pasiūlymą visiems.

Bet pripažinkime. Šis požiūris yra lėtai lėtas, varginantis ir nepateisinamai netikslus - ypač kai jį pritaikote mobiliajam. Tai, ko iš tikrųjų reikia mobiliojo ryšio rinkodaros specialistui, yra būdas nustatyti tinkamą kiekvieno kliento pasiūlymą tam tikrame kontekste.

Mobiliojo ryšio abonentai kelia unikalų iššūkį nustatant optimalų būdą, kaip juos įtraukti ir paskatinti veiksmus. Mobiliojo ryšio vartotojų kontekstai nuolat keičiasi, todėl sunku nustatyti, kada, kur ir kaip reikia bendrauti su jais. Norėdami padidinti iššūkį, mobiliųjų telefonų vartotojai tikisi aukšto lygio pritaikymo, kai reikia bendrauti su jais per savo asmeninį įrenginį. Taigi tradicinis A / B požiūris - kur visi gauna Nugalėtojas - neatitinka tiek rinkodaros specialistų, tiek vartotojų.

Siekdami įveikti šiuos iššūkius ir išnaudoti visas mobiliųjų telefonų galimybes, rinkodaros specialistai pasirenka didžiųjų duomenų technologijas, galinčias skatinti elgesio analizę ir automatizuotą sprendimų priėmimą, kad nustatytų teisingą pranešimą ir tinkamą kontekstą kiekvienam klientui.

Mašininis mokymasisNorėdami tai padaryti masto, jie naudojasi svertu mašininis mokymasis. Mašininis mokymasis turi galimybę prisitaikyti prie naujų duomenų, be aiškių jų programavimo, būdais, prie kurių žmonės negali prieiti. Panašiai kaip ir duomenų gavyboje, mašininio mokymosi ieškoma naudojant didžiulį duomenų kiekį ieškant modelių. Tačiau užuot išskyrus įžvalgas apie žmogaus veiksmus, mašininis mokymasis naudoja duomenis, kad pagerintų pačios programos supratimą ir automatiškai atitinkamai koreguotų veiksmus. Iš esmės tai automatinio greičio valdymo A / B testavimas.

Priežastis, kodėl šiandienos mobiliųjų telefonų rinkodaros specialistai yra žaidimų keitikliai, yra ta, kad mašininis mokymasis automatizuoja begalinio pranešimų, pasiūlymų ir kontekstų testavimą ir nustato, kas kam, kada ir kur tinka geriausiai. „Think“ siūlo A ir B, bet taip pat E, G, H, M ir P kartu su bet kokiu kontekstu.

Naudojant mašininio mokymosi galimybes, automatiškai įrašomas pranešimų pristatymo elementų įrašymo procesas (pvz., Kada jie buvo išsiųsti, kam, su kokiais pasiūlymo parametrais ir pan.) Ir pasiūlymo atsakymo elementai. Nesvarbu, ar pasiūlymai priimami, ar ne, atsakymai užfiksuojami kaip grįžtamasis ryšys, kuris optimizavimui skatina įvairių tipų automatinį modeliavimą. Ši grįžtamojo ryšio sistema naudojama norint suderinti paskesnes tų pačių pasiūlymų programas kitiems klientams ir kitus pasiūlymus tiems patiems klientams, kad būsimi pasiūlymai būtų labiau tikėtini.

Pašalinę spėliones, rinkodaros specialistai gali praleisti daugiau laiko kūrybiškai mąstydami apie tai, kas teikia daugiau vertės klientams, palyginti su tuo, kaip ir kada tai pateikti.

Šios unikalios galimybės, kurias įgalina didelių duomenų apdorojimo, saugojimo, užklausų teikimo ir mašininio mokymosi pažanga, šiandien yra pirmaujanti mobiliojo ryšio pramonėje. Pirmaujantys mobiliojo ryšio operatoriai jas naudoja formuluodami įdomias elgesio įžvalgas, taip pat rengdami amatų patrauklias rinkodaros kampanijas, kurios galiausiai daro įtaką klientų elgsenai, siekiant pagerinti lojalumą, sumažinti netikrumą ir dramatiškai padidinti pajamas.

2 komentarai

  1. 1

    Tikrai įdomu skaityti apie iššūkius, kuriuos kelia mobilusis telefonas ir kaip rinkodaros specialistai sugeba panaudoti skaičiavimo galią, kad greitai pateiktų ne tik vieną iš dviejų variantų, bet ir vieną iš daugelio variantų. Tinkamos žinutės pateikimas tinkamiems klientams. Toks ateities mąstymas ir efektyvus technologijų naudojimas.

  2. 2

    Atsižvelgiant į naujas technologijų tendencijas, gera būti informuotam apie tai, kas vyksta, ir turėti žinių apie savo produktų rinkodarą. Puiki informacija, patiko jūsų straipsnis!

Ką manote?

Ši svetainė naudoja "Akismet", kad sumažintų šlamštą. Sužinokite, kaip apdorojamas jūsų komentaras.