Pemasar lan Pembelajaran Mesin: Luwih Cepet, Gampang, Efektif

learning machine

Wis puluhan taun tes A / B digunakake para pemasar kanggo nemtokake efektifitas tawaran kanggo nyetir tarif respons. Pemasar nyedhiyakake rong versi (A lan B), ngukur tingkat respons, nemtokake sing menang, banjur aturake tawaran kasebut menyang kabeh wong.

Nanging, ayo diadhepi. Cara iki alon-alon, nyusahake, lan akurat banget - luwih-luwih yen sampeyan aplikasi ing seluler. Sing sejatine dibutuhake para pemasar seluler yaiku cara kanggo nemtokake tawaran sing pas kanggo saben pelanggan ing konteks tartamtu.

Pelanggan seluler nyedhiyakake tantangan unik nalika ngenali cara optimal kanggo nindakake lan tumindak tumindak. Konteks pangguna seluler saya saya owah, dadi angel kanggo nemtokake kapan, ing endi, lan kepiye sesambungane. Kanggo nambah tantangan, pangguna seluler ngarepake tingkat personalisasi sing dhuwur nalika ana hubungane karo dheweke liwat piranti pribadi. Dadi pendekatan tradisional A / B - kabeh wong nampa sing menang - cendhak kanggo para pemasar lan konsumen.

Kanggo ngatasi tantangan kasebut - lan nyadari potensial seluler - para pemasar ngupayakake teknologi data amba sing bisa ningkatake analisis prilaku lan keputusane kanthi otomatis kanggo nemtokake pesen sing bener lan konteks sing pas kanggo saben pelanggan.

machine LearningKanggo nindakake kanthi skala, padha nggunakake learning machine. Sinau mesin nduweni kemampuan adaptasi karo data anyar - tanpa diprogram kanthi eksplisit - kanthi cara sing ora bisa dituju manungsa. Mirip karo penambangan data, panelitian mesin telusuran liwat data sing akeh banget kanggo nggoleki pola. Nanging, tinimbang ngekstrak wawasan kanggo tumindak manungsa, pembelajaran mesin nggunakake data kanggo nambah pemahaman program dhewe lan kanthi otomatis nyetel tindakan sing cocog. Intine tes A / B kanggo kontrol kacepetan otomatis.

Sebabe dadi game changer kanggo para pemasar seluler saiki amarga pembelajaran mesin kanthi otomatis tes jumlah pesen, tawaran lan konteks sing tanpa wates, banjur nemtokake apa sing paling cocog kanggo sapa, kapan, lan ing endi. Think nawakake A lan B, nanging uga E, G, H, M lan P bebarengan karo sawetara konteks.

Kanthi kapabilitas sinau mesin, proses ngrekam elemen pangiriman pesen (kayata nalika dikirim, sapa parameter sing ditawakake, lan liya-liyane) lan elemen tanggepan tawaran kanthi otomatis direkam. Nampa utawa ora ditampa, tanggepan dijupuk minangka umpan balik sing banjur ndadekake macem-macem jinis model otomatis kanggo ngoptimalake. Daur ulang umpan balik iki digunakake kanggo nyetel aplikasi sing padha ing tawaran sing padha karo pelanggan liyane lan tawaran liyane kanggo pelanggan sing padha supaya tawaran ing mbesuk duwe kemungkinan sukses sing luwih dhuwur.

Kanthi ngilangi ramalan, para pemasar bisa luwih akeh mikir kanthi kreatif babagan apa sing menehi luwih akeh rega tumrap para pelanggan lawan cara utawa kapan ngirimake.

Kapabilitas unik kasebut, diaktifake kanthi maju ing pangolahan data gedhe, panyimpenan, pitakon, lan pembelajaran mesin dadi unggul ing industri seluler saiki. Operator seluler sing paling penting nggunakake kanggo ngrumusake pemahaman prilaku sing menarik uga nggawe kampanye pemasaran sing nggawe pengaruh marang prilaku pelanggan kanggo nambah loyalitas, nyuda dhuwit, lan ngundhakake pendapatan kanthi dramatis.