Marketingesek és gépi tanulás: gyorsabb, okosabb, hatékonyabb

gépi tanulás

Évtizedek óta az A / B tesztet alkalmazzák a marketingszakemberek, hogy meghatározzák az ajánlatok hatékonyságát a válaszreakciók arányában. A marketingesek két változatot mutatnak be (A és B), mérik a válaszadási arányt, meghatározzák a győztes, majd ezt az ajánlatot mindenkinek eljuttatja.

De valljuk be. Ez a megközelítés bénítóan lassú, unalmas és menthetetlenül pontatlan - különösen, ha mobilra alkalmazza. Amire egy mobil marketingesnek valójában szüksége van, az a módja annak, hogy meghatározza a megfelelő ajánlatot az egyes ügyfelek számára egy adott kontextusban.

A mobil előfizetők egyedülálló kihívást jelentenek abban, hogy meghatározzák az optimális módot, hogy bevonják őket és ösztönözzék a cselekvést. A mobilfelhasználók környezete folyamatosan változik, ami megnehezíti annak meghatározását, hogy mikor, hol és hogyan vegyenek részt velük. A kihívás fokozása érdekében a mobil felhasználók nagyfokú személyre szabást várnak el, amikor személyes eszközükön kapcsolatba lépnek velük. Tehát a hagyományos A / B megközelítés - ahol mindenki megkapja a győztes - nem éri el a marketingszakembereket és a fogyasztókat sem.

E kihívások leküzdése érdekében - és a mobilban rejlő lehetőségek teljes körű kiaknázása érdekében - a marketingszakemberek olyan nagy adattechnológiák felé fordulnak, amelyek képesek előmozdítani a viselkedési elemzéseket és az automatizált döntéseket, hogy meghatározzák a megfelelő üzenetet és a megfelelő kontextust minden egyes ügyfél számára.

Gépi tanulásAnnak érdekében, hogy ezt nagy léptékben tegyék meg, tőkeáttételt alkalmaznak gépi tanulás. A gépi tanulás képes alkalmazkodni az új adatokhoz - anélkül, hogy kifejezetten beprogramoznák őket - olyan módon, amelyet az emberek nem tudnak megközelíteni. Az adatbányászathoz hasonlóan a gépi tanulás is hatalmas mennyiségű adat segítségével keres mintákat keresve. Azonban ahelyett, hogy az emberi cselekvésről betekintést nyerne, a gépi tanulás felhasználja az adatokat, hogy javítsa a program saját megértését, és automatikusan ennek megfelelően állítsa be a műveleteket. Alapvetően A / B tesztelés az automatikus sebességszabályozáson.

A mai mobilmarketingesek játékváltójának az az oka, hogy a gépi tanulás végtelen számú üzenet, ajánlat és összefüggés tesztelését automatizálja, majd meghatározza, hogy ki számára, mikor és hol működik a legjobban. Gondolj A és B ajánlatokat, de E, G, H, M és P ajánlatokat is, tetszőleges számú kontextus mellett.

A gépi tanulási képességekkel automatikusan rögzítik az üzenet kézbesítési elemeinek rögzítési folyamatát (pl. Mikor küldték el, kinek, milyen ajánlatparaméterekkel stb.) És az ajánlat válaszának elemeit. Függetlenül attól, hogy az ajánlatokat elfogadják-e vagy sem, a válaszokat visszacsatolásként rögzítjük, amely aztán az automatizálás különböző típusait hajtja végre az optimalizálás érdekében. Ezt a visszacsatolási ciklust arra használják, hogy finomítsa az ugyanazon ajánlatok későbbi alkalmazásait más ügyfeleknek és más ajánlatait ugyanazoknak az ügyfeleknek, hogy a jövőbeni ajánlatok nagyobb valószínűséggel legyenek sikeresek.

A találgatások kiküszöbölésével a marketingesek több időt tölthetnek el azon, hogy kreatívan gondolkodjanak azon, hogy mi jelent nagyobb értéket az ügyfelek számára, szemben azzal, hogy miként és mikor kell azt átadniuk.

Ezek az egyedülálló képességek, amelyeket a nagy adatfeldolgozás, a tárolás, a lekérdezés és a gépi tanulás eredményei lehetővé tesznek, ma a mobiliparban élen járnak. Az élen járó mobilszolgáltatók érdekes viselkedési meglátások, valamint kézműves vonzó marketingkampányok megfogalmazására használják őket, amelyek végső soron befolyásolják az ügyfelek viselkedését a lojalitás javítása, a megtorpanás csökkentése és a bevételek drámai emelése érdekében.

2 Comments

  1. 1

    Nagyon érdekes olvasni a mobil kihívásairól és arról, hogy a marketingszakemberek hogyan tudják felhasználni a számítási teljesítményt, hogy gyorsan bemutassák nemcsak a két lehetőség egyikét, hanem a sok közül egyet. A megfelelő üzenet eljuttatása a megfelelő ügyfelekhez. Ilyen előremutató és hatékony technológia-felhasználás.

  2. 2

    Az új technológiai trendekkel jó, ha értesülünk a történésekről, és rendelkezünk ismeretekkel a termékek marketingjével kapcsolatban. Remek információk, nagyon tetszett a cikked!

Mit gondolsz?

Ez az oldal Akismet-et használ a levélszemét csökkentése érdekében. Ismerje meg, hogyan dolgozik a megjegyzésed.