Маркетологтар және машиналық оқыту: тезірек, ақылды, тиімдірек

машина оқыту

Маркетологтар бірнеше онжылдықтар бойы жауап беру ставкаларындағы ұсыныстардың тиімділігін анықтау үшін қолданып келді. Маркетологтар екі нұсқаны ұсынады (А және В), жауап жылдамдығын өлшейді, анықтайды жеңімпаз, содан кейін сол ұсынысты бәріне жеткізіңіз.

Бірақ, мойындайық. Бұл тәсіл мүгедектікпен баяу, жалықтырғыш және дәлелсіз дәл емес, әсіресе оны ұялы телефонға қолданған кезде. Ұялы маркетологқа шынымен қажеті - әр контекст үшін әр клиент үшін дұрыс ұсынысты анықтау тәсілі.

Ұялы байланыс абоненттері оларды тартудың және іс-қимылдың оңтайлы әдісін анықтауда ерекше қиындық тудырады. Ұялы байланыс пайдаланушыларының мәнмәтіні үнемі өзгеріп отырады, сондықтан олармен қашан, қайда және қалай байланысуға болатындығын анықтау қиынға соғады. Қиындықты жоғарылату үшін ұялы байланыс пайдаланушылары олармен жеке құрылғы арқылы байланысқа түсу кезінде жоғары дәрежеде даралануды күтеді. Сондықтан дәстүрлі A / B тәсілі - мұнда барлығы алады жеңімпаз - маркетологтар мен тұтынушылар үшін бірдей жетіспейді.

Осы қиындықтарға қарсы тұру және ұялы байланыс әлеуетін толық іске асыру үшін маркетологтар әр клиент үшін дұрыс хабарлама мен контекстті анықтау үшін мінез-құлық талдауы мен автоматтандырылған шешім қабылдауға қабілетті үлкен деректер технологияларына жүгінеді.

Машина жасауМұны масштабта жасау үшін олар тиімділікті пайдаланады машина оқыту. Машиналық оқыту жаңа мәліметтерге бейімделу қабілетіне ие, оған нақты бағдарламаланбай - адамдар жақындай алмайтын тәсілдермен. Деректерді өндіруге ұқсас, машиналық оқыту үлгілерді іздеу кезінде көптеген мәліметтер арқылы іздейді. Алайда, адамның іс-әрекеті туралы түсініктер алудың орнына, машиналық оқыту бағдарламаның өзіндік түсінігін жақсарту және сәйкесінше әрекеттерді автоматты түрде реттеу үшін деректерді пайдаланады. Бұл негізінен жылдамдықты автоматты басқарудағы A / B сынағы.

Бұл қазіргі ұялы маркетологтар үшін ойын ауыстырғыштың себебі - машиналық оқыту хабарламалардың, ұсыныстар мен мәтінмәндердің шексіз санын тексеруді автоматтандырады, содан кейін кімге, қашан және қай жерде не жақсы жұмыс істейтінін анықтайды. Think A және B, сонымен қатар E, G, H, M және P мәнмәтіндерін кез-келген санымен бірге ұсынады.

Машиналық оқыту мүмкіндіктерімен хабарламаларды жеткізу элементтерін тіркеу процесі (мысалы, олар қашан жіберілді, кімге, қандай ұсыныс параметрлерімен және т.б.) және ұсынысқа жауап элементтері автоматты түрде тіркеледі. Ұсыныстар қабылданды ма, жоқ па, жауаптар кері байланыс ретінде қабылданады, содан кейін оңтайландыру үшін автоматтандырылған модельдеудің әр түрін жүргізеді. Бұл кері байланыс циклі келесі ұсыныстардың басқа клиенттерге және басқа клиенттерге ұсыныстарын дәл баптау үшін қолданылады, сонда болашақ ұсыныстардың сәттілік ықтималдығы жоғары болады.

Болжамдарды жою арқылы маркетологтар тұтынушыларға неғұрлым көп құндылық беретіні туралы, оны қалай және қашан жеткізетіні туралы шығармашылықпен ойлануға көп уақыт жұмсай алады.

Үлкен деректерді өңдеу, сақтау, сұрау салу және машиналық оқыту жетістіктерімен қамтамасыз етілген бұл бірегей мүмкіндіктер бүгінде ұялы байланыс саласында жетекші орынға ие. Алдыңғы қатарда тұрған ұялы байланыс операторлары оларды қызықты мінез-құлық тұжырымдамаларын тұжырымдау үшін пайдаланады, сонымен бірге клиенттердің мінез-құлқына адалдықты жақсарту, күйзелісті азайту және кірісті күрт көтеру үшін әсер ететін маркетингтік кампанияларды қолданады.

2 Пікірлер

  1. 1

    Мобильді телефонның қандай қиындықтар тудыратыны және маркетологтардың компьютерлік қуатты екі нұсқаның біреуін ғана емес, көптеген нұсқалардың бірін қалай тез қолдана алатындығы туралы оқып білу өте қызықты. Қажетті клиенттерге дұрыс хабарлама алу. Осындай алға қарай ойлау және технологияны тиімді пайдалану.

  2. 2

    Технологияның жаңа тенденцияларымен не болып жатқанын біліп, өнімдеріңізді сатуға қатысты білімдеріңіз бар. Тамаша ақпарат, мақалаңызды ұнады!

Сен не ойлайсың?

Бұл сайт спамның төмендеуі үшін Akismet пайдаланады. Деректеріңіздің қалай өңделетінін біліңіз.