Markaðsmenn og vélanám: Hraðari, gáfaðri, áhrifaríkari

vél nám

Í áratugi hefur A / B próf verið notað af markaðsmönnum til að ákvarða árangur tilboða í svörunarhlutfalli við akstur. Markaðsmenn kynna tvær útgáfur (A og B), mæla svarhlutfall, ákvarða Sigurvegarinn, og afhentu síðan það tilboð til allra.

En við skulum horfast í augu við það. Þessi nálgun er lamandi hæg, leiðinleg og óafsakanlega ónákvæm - sérstaklega þegar þú notar hana í farsíma. Það sem farsímamarkaður þarf raunverulega er leið til að ákvarða rétt tilboð fyrir hvern viðskiptavin í tilteknu samhengi.

Fáir áskrifendur bjóða upp á einstaka áskorun þegar kemur að því að skilgreina ákjósanlegustu leiðina til að taka þátt í þeim og koma til aðgerða. Samhengi farsímanotenda er stöðugt að breytast og gerir það erfitt að ákvarða hvenær, hvar og hvernig á að eiga samskipti við þá. Til að auka áskorunina búast farsímanotendur við mikla persónugerð þegar kemur að því að taka þátt í þeim í gegnum einkatækið. Svo hefðbundna A / B nálgunin - þar sem allir fá Sigurvegarinn - fellur undir markaðsmenn jafnt sem neytendur.

Til að berjast gegn þessum áskorunum - og átta sig á fullum möguleikum farsíma - snúa markaðsmenn sér að stórgagnatækni sem er fær um að efla atferlisgreiningu og sjálfvirka ákvörðun til að ákvarða rétt skilaboð og rétt samhengi fyrir hvern og einn viðskiptavin.

vél LearningTil þess að gera þetta í stærðargráðu eru þeir að nýta sér vél nám. Vélnám hefur getu til að laga sig að nýjum gögnum - án þess að vera sérstaklega forritað fyrir það - á þann hátt sem menn geta ekki nálgast. Líkt og gagnanám leitar vélarnám í gegnum gífurlegt magn gagna í leit að mynstri. En í stað þess að draga fram innsýn í mannlegar athafnir notar vélarnám gögnin til að bæta eigin skilning forritsins og aðlaga sjálfkrafa aðgerðir í samræmi við það. Það er í grundvallaratriðum A / B próf á sjálfvirkri hraðastýringu.

Ástæðan fyrir því að það er leikjaskipti fyrir farsímamarkaðsmenn í dag er vegna þess að vélanám gerir sjálfvirkan próf á óendanlega mörgum skilaboðum, tilboðum og samhengi og ræður síðan hvað hentar best hverjum, hvenær og hvar. Think býður upp á A og B, en einnig E, G, H, M og P ásamt fjölda samhengis.

Með vélarnámsgetu er ferlið við að skrá þætti skilaboða (td þegar þeir voru sendir, til hverja, með hvaða tilboðsfæribreytum osfrv.) Og þættir svars tilboða skráðar sjálfkrafa. Hvort sem tilboðum er tekið eða ekki, eru svörin tekin sem viðbrögð sem síðan knýja fram mismunandi gerðir af sjálfvirkri líkanagerð til hagræðingar. Þessi viðbragðslykkja er notuð til að fínstilla síðari forrit sömu tilboða til annarra viðskiptavina og annarra tilboða til sömu viðskiptavina svo að framtíðartilboð hafi meiri líkur á árangri.

Með því að útrýma getgátum geta markaðsaðilar eytt meiri tíma í að hugsa á skapandi hátt um það sem skilar meira gildi til viðskiptavina á móti hvernig eða hvenær þeir skila því.

Þessi einstaka hæfileiki, gerður með framförum í stórum gagnavinnslu, geymslu, fyrirspurnum og vélanámi, er leiðandi í farsímaiðnaðinum í dag. Farsímafyrirtæki í fararbroddi nota þau til að móta áhugaverða atferlisþekkingu sem og iðn sem tekur þátt í markaðsherferðum sem að lokum hafa áhrif á hegðun viðskiptavina til að bæta hollustu, draga úr hringrás og verulega lyfta tekjum.

2 Comments

  1. 1

    Það er mjög áhugavert að lesa um þær áskoranir sem farsímar hafa í för með sér og hvernig markaðsmenn geta nýtt sér tölvuafl til að kynna fljótt ekki bara einn af tveimur valkostum, heldur einn af mörgum valkostum. Að fá rétt skilaboð til réttra viðskiptavina. Slík framsýna hugsun og áhrifarík notkun tækni.

  2. 2

    Með nýju þróuninni í tækni er gott að vera uppfærður með það sem er að gerast og hafa þekkingu varðandi markaðssetningu á vörum þínum. Frábærar upplýsingar, elskaði greinina þína!

Hvað finnst þér?

Þessi síða notar Akismet til að draga úr ruslpósti. Lærðu hvernig ummæli þín eru unnin.