Marchnatwyr a Dysgu Peiriant: Cyflymach, Doethach, Mwy Effeithiol

dysgu peiriant

Am ddegawdau mae marchnadwyr wedi defnyddio profion A / B i bennu effeithiolrwydd cynigion wrth yrru cyfraddau ymateb. Mae marchnatwyr yn cyflwyno dwy fersiwn (A a B), yn mesur y gyfradd ymateb, yn penderfynu yr enillydd, ac yna cyflwyno'r cynnig hwnnw i bawb.

Ond, gadewch i ni ei wynebu. Mae'r dull hwn yn araf araf, yn ddiflas, ac yn anesboniadwy o wallus - yn enwedig pan fyddwch chi'n ei gymhwyso i ffôn symudol. Yr hyn sydd ei angen ar farchnatwr symudol mewn gwirionedd yw ffordd i benderfynu ar y cynnig cywir i bob cwsmer mewn cyd-destun penodol.

Mae tanysgrifwyr symudol yn cyflwyno her unigryw o ran nodi'r ffordd orau o ymgysylltu â nhw a gyrru gweithredu. Mae cyd-destunau defnyddwyr symudol yn newid yn barhaus, gan ei gwneud hi'n anodd penderfynu pryd, ble a sut i ymgysylltu â nhw. Er mwyn cynyddu'r her, mae defnyddwyr symudol yn disgwyl lefel uchel o bersonoli o ran ymgysylltu â nhw trwy eu dyfais bersonol. Felly'r dull A / B traddodiadol - lle mae pawb yn ei dderbyn yr enillydd - yn brin i farchnatwyr a defnyddwyr fel ei gilydd.

Er mwyn brwydro yn erbyn yr heriau hyn - a gwireddu potensial llawn symudol - mae marchnatwyr yn troi at dechnolegau data mawr sy'n gallu datblygu dadansoddiad ymddygiad a phenderfyniadau awtomataidd i bennu'r neges gywir a'r cyd-destun cywir ar gyfer pob cwsmer unigol.

Dysgu peiriantEr mwyn gwneud hyn ar raddfa, maent yn trosoledd dysgu peiriant. Mae gan ddysgu peiriant y gallu i addasu i ddata newydd - heb gael ei raglennu'n benodol ar ei gyfer - mewn ffyrdd na all bodau dynol fynd atynt. Yn debyg i gloddio data, mae dysgu trwy beiriant yn chwilio trwy lawer iawn o ddata i chwilio am batrymau. Fodd bynnag, yn lle tynnu mewnwelediadau ar gyfer gweithredu dynol, mae dysgu â pheiriant yn defnyddio'r data i wella dealltwriaeth y rhaglen ei hun ac addasu gweithredoedd yn unol â hynny yn awtomatig. Yn y bôn mae'n profi A / B ar reoli cyflymder yn awtomatig.

Y rheswm ei fod yn newid gêm ar gyfer marchnatwyr symudol heddiw yw oherwydd bod dysgu trwy beiriant yn awtomeiddio profi nifer anfeidrol o negeseuon, cynigion a chyd-destunau, ac yna'n penderfynu beth sy'n gweithio orau i bwy, pryd a ble. Mae Think yn cynnig A a B, ond hefyd E, G, H, M a P ynghyd ag unrhyw nifer o gyd-destunau.

Gyda galluoedd dysgu peiriannau, mae'r broses o recordio elfennau o gyflwyno negeseuon (ee pryd y cawsant eu hanfon, at bwy, gyda pha baramedrau cynnig, ac ati) ac elfennau ymateb y cynnig yn cael eu cofnodi'n awtomatig. P'un a yw cynigion yn cael eu derbyn ai peidio, mae'r ymatebion yn cael eu dal fel adborth sydd wedyn yn gyrru gwahanol fathau o fodelu awtomataidd i'w optimeiddio. Defnyddir y ddolen adborth hon i fireinio cymwysiadau dilynol o'r un cynigion i gwsmeriaid eraill a chynigion eraill i'r un cwsmeriaid fel bod cynigion yn y dyfodol yn fwy tebygol o lwyddo.

Trwy ddileu'r dyfalu, gall marchnatwyr dreulio mwy o amser yn meddwl yn greadigol am yr hyn sy'n rhoi mwy o werth i gwsmeriaid yn erbyn sut neu pryd i'w gyflawni.

Mae'r galluoedd unigryw hyn, a alluogir gan ddatblygiadau mewn prosesu data mawr, storio, cwestiynu a dysgu peiriannau yn flaenllaw yn y diwydiant symudol heddiw. Mae gweithredwyr ffonau symudol ar y blaen yn eu defnyddio i lunio mewnwelediadau ymddygiadol diddorol ynghyd ag ymgyrchoedd marchnata crefftus sy'n ennyn dylanwad ymddygiad cwsmeriaid yn y pen draw i wella teyrngarwch, lleihau corddi, a chodi refeniw yn ddramatig.

2 Sylwadau

  1. 1

    Mae'n ddiddorol iawn darllen am yr heriau a ddaw yn sgil symudol a sut mae marchnatwyr yn gallu defnyddio pŵer cyfrifiadurol i gyflwyno'n gyflym nid yn unig un o ddau opsiwn, ond un o lawer o opsiynau. Cael y neges gywir i'r cwsmeriaid iawn. Meddwl mor flaengar a defnydd effeithiol o dechnoleg.

  2. 2

    Gyda'r tueddiadau newydd mewn technoleg mae'n dda cael eich diweddaru gyda'r hyn sy'n digwydd a bod â'r wybodaeth mewn perthynas â marchnata'ch cynhyrchion. Gwybodaeth wych, wrth eich bodd â'ch erthygl!

Beth ydych chi'n feddwl?

Mae'r wefan hon yn defnyddio Akismet i leihau sbam. Dysgwch sut mae eich data sylwadau yn cael ei brosesu.