Tržnici i mašinsko učenje: brže, pametnije, efikasnije

mašinsko učenje

Već desetljećima trgovci koriste A / B testiranje kako bi utvrdili efikasnost ponuda u stopama odziva na vožnju. Trgovci predstavljaju dvije verzije (A i B), mjere stopu odziva, određuju pobjednik, a zatim dostavite tu ponudu svima.

Ali, priznajmo. Ovaj pristup je sablasno spor, dosadan i neoprostivo neprecizan - posebno kada ga primjenjujete na mobilnom uređaju. Ono što mobilnom marketingu zaista treba je način da utvrdi pravu ponudu za svakog kupca u datom kontekstu.

Pretplatnici na mobilne uređaje predstavljaju jedinstveni izazov kada je u pitanju utvrđivanje optimalnog načina njihovog angažiranja i podsticanja na akciju. Konteksti korisnika mobilnih uređaja neprestano se mijenjaju, što otežava određivanje kada, gdje i kako se s njima stupiti u interakciju. Da bi povećali izazov, korisnici mobilnih uređaja očekuju visok stepen personalizacije kada je u pitanju interakcija s njima putem njihovog ličnog uređaja. Dakle, tradicionalni A / B pristup - tamo gdje svi dobijaju pobjednik - manjka za trgovce i potrošače.

Da bi se borili protiv ovih izazova - i shvatili puni potencijal mobilnih uređaja - trgovci se okreću tehnologijama velikih podataka sposobnim za unapređenje analize ponašanja i automatskog odlučivanja kako bi odredili pravu poruku i pravi kontekst za svakog pojedinačnog kupca.

machine LearningDa bi to učinili u opsegu, koriste se mašinsko učenje. Mašinsko učenje ima sposobnost prilagođavanja novim podacima - a da za to nije izričito programirano - na načine kojima ljudi ne mogu pristupiti. Slično rudarstvu podataka, mašinsko učenje pretražuje velike količine podataka u potrazi za obrascima. Međutim, umjesto izvlačenja uvida za ljudsku akciju, mašinsko učenje koristi podatke za poboljšanje vlastitog razumijevanja programa i automatski prilagođavanje radnji u skladu s tim. To je u osnovi A / B testiranje automatske kontrole brzine.

Razlog za promjenu igre današnjih prodavača u mobilnim uređajima je taj što mašinsko učenje automatizira testiranje beskonačnog broja poruka, ponuda i konteksta, a zatim utvrđuje što kome najbolje odgovara, kada i gdje. Think nudi A i B, ali i E, G, H, M i P zajedno sa bilo kojim brojem konteksta.

S mogućnostima strojnog učenja automatski se bilježe postupak bilježenja elemenata isporuke poruka (npr. Kada su poslane, kome, s kojim parametrima ponude itd.) I elementi odgovora na ponudu. Bez obzira prihvaćaju li se ponude, odgovori se prikupljaju kao povratne informacije koje zatim pokreću različite tipove automatiziranog modeliranja za optimizaciju. Ova petlja povratnih informacija koristi se za fino podešavanje naknadnih aplikacija istih ponuda drugim kupcima i ostalih ponuda istim kupcima, tako da buduće ponude imaju veću vjerovatnoću uspjeha.

Uklanjanjem nagađanja, trgovci mogu potrošiti više vremena na kreativno razmišljanje o tome što kupcima donosi veću vrijednost naspram toga kako i kada ih isporučiti.

Ove jedinstvene mogućnosti, omogućene napretkom u obradi velikih podataka, skladištenju, postavljanju upita i mašinskom učenju, danas su vodeće u mobilnoj industriji. Mobilni operateri u prvom planu koriste ih za formuliranje zanimljivih uvida u ponašanje, kao i zanatske marketinške kampanje koje u konačnici utječu na ponašanje kupaca kako bi poboljšali lojalnost, smanjili odliv i dramatično podigli prihod.

2 Komentari

  1. 1

    Zaista je zanimljivo čitati o izazovima koje mobilni uređaj donosi i kako su trgovci u mogućnosti da koriste računarsku snagu kako bi brzo predstavili ne samo jednu od dvije mogućnosti, već jednu od mnogih opcija. Dobivanje prave poruke pravim kupcima. Takvo razmišljanje unaprijed i efikasna upotreba tehnologije.

  2. 2

    S novim trendovima u tehnologiji dobro je biti u toku sa onim što se događa i imati znanje o marketingu svojih proizvoda. Odlične informacije, svidio mi se vaš članak!

Šta ti misliš?

Ova stranica koristi Akismet kako bi smanjila neželjenu poštu. Saznajte kako se podaci vašeg komentara obrađuju.