Маркетологи та машинне навчання: швидше, розумніше, ефективніше

навчання за допомогою машини

Протягом десятиліть A / B тестування застосовується маркетологами для визначення ефективності пропозицій щодо швидкості реагування. Маркетологи представляють дві версії (А і В), вимірюють швидкість відповіді, визначають переможець, а потім доставити цю пропозицію всім.

Але, погодьмося. Такий підхід є покалічуючим повільним, нудним і невиправдано неточним - особливо коли ви застосовуєте його до мобільних пристроїв. Що справді потрібно мобільному маркетологу, це спосіб визначити правильну пропозицію для кожного клієнта в певному контексті.

Мобільні абоненти ставлять перед собою унікальний виклик, коли йдеться про визначення оптимального способу залучити їх та стимулювати дії. Контекст мобільних користувачів постійно змінюється, що ускладнює визначення часу, місця та способу взаємодії з ними. Щоб вирішити проблему, користувачі мобільних пристроїв очікують високого рівня персоналізації, коли мова заходить про взаємодію з ними через їхній персональний пристрій. Тож традиційний підхід A / B - там, де отримує кожен переможець - не вистачає як маркетологам, так і споживачам.

Для боротьби з цими викликами - і реалізації повного потенціалу мобільних пристроїв - маркетологи звертаються до технологій великих даних, здатних вдосконалити поведінковий аналіз та автоматизоване прийняття рішень, щоб визначити правильне повідомлення та правильний контекст для кожного окремого клієнта.

машинне навчанняДля того, щоб зробити це в масштабі, вони використовують кредит навчання за допомогою машини. Машинне навчання має здатність пристосовуватися до нових даних - без спеціального програмування для них - такими способами, до яких люди не можуть підійти. Подібно до інтелектуального аналізу даних, машинне навчання здійснює пошук великих обсягів даних у пошуках шаблонів. Однак замість того, щоб витягувати уявлення про людські дії, машинне навчання використовує дані для поліпшення власного розуміння програми та автоматичного коригування дій відповідно. В основному це A / B тестування на автоматичному регулюванні швидкості.

Причина, по якій це змінило ігри для сучасних мобільних маркетологів, полягає в тому, що машинне навчання автоматизує тестування нескінченної кількості повідомлень, пропозицій та контекстів, а потім визначає, що найкраще підходить для кого, коли та де. Think пропонує пропозиції A і B, а також E, G, H, M і P, а також будь-яку кількість контекстів.

Завдяки можливостям машинного навчання процес запису елементів передачі повідомлень (наприклад, коли вони були надіслані, кому, з якими параметрами пропозиції тощо) та елементи відповіді на пропозицію реєструються автоматично. Незалежно від того, приймаються чи ні пропозиції, відповіді фіксуються як зворотний зв’язок, який потім керує різними типами автоматизованого моделювання для оптимізації. Цей цикл зворотного зв’язку використовується для точної настройки наступних застосувань тих самих пропозицій для інших клієнтів та інших пропозицій для тих самих клієнтів, щоб майбутні пропозиції мали більшу ймовірність успіху.

Усуваючи здогадки, маркетологи можуть витрачати більше часу на творче розмірковування про те, що приносить більшу цінність для споживачів, в порівнянні з тим, як і коли це доставити.

Ці унікальні можливості, завдяки технологічним процесам обробки великих даних, зберігання, запитів та машинного навчання, є передовими в галузі мобільного зв'язку сьогодні. Мобільні оператори, які займають передові позиції, використовують їх для формулювання цікавих уявлень про поведінку, а також для залучення маркетингових кампаній, які в кінцевому підсумку впливають на поведінку клієнтів, щоб покращити лояльність, зменшити відтік та різко збільшити дохід.

2 Коментарі

  1. 1

    Дійсно цікаво читати про виклики, які приносить мобільний телефон, і про те, як маркетологи можуть використовувати обчислювальну потужність, щоб швидко представити не просто один із двох варіантів, а один із багатьох. Отримання правильного повідомлення потрібним клієнтам. Таке перспективне мислення та ефективне використання технологій.

  2. 2

    З новими технологічними трендами добре бути в курсі того, що відбувається, і мати знання щодо маркетингу вашої продукції. Чудова інформація, сподобалась ваша стаття!

Що ви думаєте?

Цей сайт використовує Akismet для зменшення спаму. Дізнайтеся, як обробляються ваші дані коментарів.