משווקים ולמידת מכונה: מהיר יותר, חכם יותר, יעיל יותר

למידת מכונה

במשך עשרות שנים נעשה שימוש בבדיקות A / B על ידי משווקים כדי לקבוע את יעילות ההצעות בשיעורי התגובה לנהיגה. משווקים מציגים שתי גרסאות (A ו- B), מודדים את שיעור התגובה, קובעים המנצחואז העבירו את ההצעה לכולם.

אבל, בואו נודה בזה. גישה זו איטית באופן משתק, מייגעת ולא מדויקת באופן בלתי נמנע - במיוחד כשאתה מחיל אותה לנייד. מה שבאמת צריך משווק נייד הוא דרך לקבוע את ההצעה הנכונה לכל לקוח בהקשר נתון.

מנויים ניידים מהווים אתגר ייחודי בכל הנוגע לזיהוי הדרך האופטימלית לעסוק בהם ולהניע פעולה. ההקשרים של משתמשי המובייל משתנים ללא הרף, מה שמקשה על קביעת המתין, היכן וכיצד מתקשרים איתם. כדי להעצים את האתגר, משתמשים ניידים מצפים לרמה גבוהה של התאמה אישית בכל הנוגע לעיסוק בהם באמצעות המכשיר האישי שלהם. אז הגישה המסורתית של A / B - שם כולם מקבלים המנצח - חסר משווקים וצרכנים כאחד.

כדי להילחם באתגרים אלה - ולממש את מלוא הפוטנציאל של מובייל - משווקים פונים לטכנולוגיות ביג דאטה המסוגלות לקדם ניתוח התנהגות ולקבלת החלטות אוטומטיות כדי לקבוע את המסר הנכון ואת ההקשר הנכון לכל לקוח.

למידת מכונהעל מנת לעשות זאת בקנה מידה גדול, הם ממנפים למידת מכונה. ללמידת מכונה יש יכולת להסתגל לנתונים חדשים - מבלי להיות מתוכנת להם במפורש - בדרכים שבני אדם אינם יכולים לגשת אליהם. בדומה לכריית נתונים, למידת מכונה מחפשת כמויות אדירות של נתונים בחיפוש אחר דפוסים. עם זאת, במקום לחלץ תובנות לפעולה אנושית, למידת מכונה משתמשת בנתונים כדי לשפר את הבנת התוכנית עצמה ולהתאים אוטומטית פעולות בהתאם. זה בעצם בדיקת A / B על בקרת מהירות אוטומטית.

הסיבה שזה מחליף משחק עבור המשווקים הניידים של ימינו היא מכיוון שלימוד מכונה מבצע בדיקה אוטומטית של מספר אינסופי של הודעות, הצעות והקשרים, ואז קובע מה הכי מתאים למי, מתי ואיפה. Think מציע A ו- B, אך גם E, G, H, M ו- P יחד עם מספר כלשהו של הקשרים.

עם יכולות למידה ממוחשבת, נרשמים באופן אוטומטי תהליך רישום אלמנטים של העברת הודעות (למשל מתי הם נשלחו, למי, עם אילו פרמטרים להצעה וכו '). בין אם מתקבלים הצעות ובין אם לאו, התגובות נתפסות כמשוב אשר מניע סוגים שונים של דוגמנות אוטומטית לאופטימיזציה. לולאת משוב זו משמשת לכיוונון יישומים הבאים של אותן הצעות ללקוחות אחרים והצעות אחרות לאותם לקוחות, כך שההצעות העתידיות יהיו בעלות סיכוי גבוה יותר להצלחה.

על ידי ביטול הניחושים, משווקים יכולים להשקיע יותר זמן בחשיבה יצירתית מה מספק יותר ערך ללקוחות לעומת איך ומתי למסור אותו.

יכולות ייחודיות אלה, המאפשרות התקדמות בעיבוד נתונים גדולים, אחסון, שאילתות ולמידת מכונה מובילות כיום בתעשיית המובייל. מפעילי סלולר בחזית משתמשים בהן לגיבוש תובנות התנהגותיות מעניינות, כמו גם קמפיינים שיווקיים העוסקים במלאכה המשפיעים בסופו של דבר על התנהגות הלקוחות כדי לשפר את נאמנותם, להפחית את הנטישה ולהעלות דרמטית את ההכנסות.

תגובות 2

  1. 1

    זה ממש מעניין לקרוא על האתגרים שמובייל מוביל וכיצד משווקים יכולים לנצל את כוח המחשוב כדי להציג במהירות לא רק אחת משתי האפשרויות, אלא אחת מתוך אפשרויות רבות. קבלת המסר הנכון ללקוחות הנכונים. חשיבה קדימה כזו ושימוש יעיל בטכנולוגיה.

  2. 2

    עם המגמות החדשות בטכנולוגיה, טוב להתעדכן במה שקורה ולדעת ביחס לשיווק המוצרים שלך. מידע נהדר, אהב את המאמר שלך!

מה אתה חושב?

אתר זה משתמש Akismet כדי להפחית דואר זבל. למד כיצד הנתונים שלך מעובדים.