एनालिटिक्स र परीक्षणसामग्री मार्केटिङमार्केटिंग खोज्नुहोस्

बजार र मेसिन शिक्षा: द्रुत, चलाख, अधिक प्रभावशाली

दशकौं देखि ए / बी परीक्षण ड्राइभिters प्रतिक्रिया दरहरूमा प्रस्तावहरूको प्रभावकारिता निर्धारण गर्न मार्केटरहरू द्वारा प्रयोग गरिएको थियो। बजारहरूले दुई संस्करणहरू प्रस्तुत गर्दछ (A र B), प्रतिक्रिया दर मापन गर्नुहोस्, निर्धारण गर्नुहोस् विजेता, र सबैलाई त्यो प्रस्ताव पुर्‍याउनुहोस्।

तर, यसको सामना गरौं। यो दृष्टिकोण अप्ठ्यारो ढिलो, थकाऊ, र अकल्पनीय गलत हो - विशेष गरी जब तपाईं यसलाई मोबाइलमा प्रयोग गर्नुहुन्छ। मोबाइल मार्केटरलाई वास्तवमा चाहिने चीज भनेको प्रत्येक ग्राहकलाई दिइएको प्रस in्गमा सही प्रस्ताव तोक्नको लागि हो।

मोबाइल ग्राहकहरु एक अनौंठो चुनौती प्रस्तुत गर्दछ जब उनीहरुलाई उचित तरीकाले उनीहरुलाई स engage्लग्न गर्न र ड्राइभ कार्यको पहिचान गर्न आउँदछ। मोबाइल प्रयोगकर्ताहरूको प्रस contin्ग निरन्तर परिवर्तन हुँदैछ, कहिले, कहाँ, र उनीहरूसँग कसरी संलग्न हुने भनेर निर्धारण गर्न गाह्रो बनाउँदछ। चुनौतीलाई बढाउनको लागि, मोबाइल प्रयोगकर्ताहरूले उच्च स्तरको निजीकरणको अपेक्षा गर्दछ जब यो उनीहरूको व्यक्तिगत उपकरणको माध्यमबाट उनीहरूसँग संलग्न हुन आउँछ। त्यसैले परम्परागत A / B दृष्टिकोण - जहाँ सबैले प्राप्त गर्दछ विजेता - एकै बजार र उपभोक्ताहरूको लागि छोटो पर्दछ।

यी चुनौतीहरूको सामना गर्न - र मोबाइलको पूर्ण सम्भावनालाई महसुस गर्न - मार्केटरहरूले बृहत डाटा टेक्नोलोजीहरूतर्फ फर्कन्छन् जुन व्यवहारिक विश्लेषणलाई अगाडि बढाउन सक्षम हुन्छ र प्रत्येक व्यक्ति ग्राहकको लागि सही सन्देश र सही प्रस context्ग निर्धारण गर्न स्वचालित निर्णय लिन्छ।

मिसिन प्रशिक्षणमा पैमाने मा यो गर्न को लागी, तिनीहरू लाभ उठाउँछन् मेशिन सिकाइ। मेशिन लर्निसँग नयाँ डाटामा अनुकूलन गर्ने क्षमता छ - स्पष्ट रूपमा यसको लागि प्रोग्राम नगरिकन - मानिसहरू जसरी सम्पर्क गर्न सकिदैन। डाटा खनन जस्तै, मेशिन शिक्षाले ढाँचाको खोजीमा डाटाको ठूलो मात्रा मार्फत खोज गर्दछ। जहाँसम्म, मानव कार्यको लागि अन्तर्दृष्टि निकाल्नुको सट्टा, मेशिन शिक्षाले डाटाको प्रयोग गर्दछ प्रोग्रामको आफ्नै समझलाई सुधार्न र त्यस अनुसार कार्यहरू स्वचालित रूपमा समायोजन गर्न। यो स्वचालित गति नियन्त्रण मा मूलतः A / B परीक्षण हो।

आजको मोबाइल बजारका लागि यो खेल परिवर्तनकर्ताको कारण यो छ कि मेशिन शिक्षाले असीमित स messages्ख्या, सन्देशहरू र प्रस of्गहरूको परीक्षणको स्वचालित गर्दछ, र त्यसपछि निर्धारण गर्दछ कि कसको लागि, कहिले, कहाँ कहाँ उत्तम काम गर्छ। सोच्नुहोस् A र B प्रदान गर्दछ, तर साथै E, G, H, M र P सँगसँगै कुनै पनि प्रसx्गहरूका।

मेशिन लर्निंग क्षमताहरूको साथ, सन्देश वितरणको तत्त्वहरू रेकर्ड गर्ने प्रक्रिया (उदाहरणका लागि तिनीहरू पठाइएको थियो, कोसँग, कुन प्रस्ताव प्यारामिटरहरू इत्यादिको साथ) र प्रस्ताव प्रतिक्रियाको तत्त्वहरू स्वचालित रूपमा रेकर्ड गरियो। प्रस्तावहरू स्वीकार्य छन् वा हुँदैनन्, प्रतिक्रियाहरू प्रतिक्रियाको रूपमा क्याप्चर हुन्छन् जुन अनुकूलनका लागि विभिन्न प्रकारका स्वचालित मोडेलि .हरू ड्राइभ गर्दछ। यो प्रतिक्रिया लुप अन्य ग्राहकहरूको लागि समान अफरहरूको पछिल्लो अनुप्रयोगहरू र समान ग्राहकहरूको लागि अन्य प्रस्तावहरूको ठीक गर्न प्रयोग गरिन्छ ताकि भविष्यका प्रस्तावहरूको सफलताको उच्च सम्भावना हुन्छ।

अनुमानलाई हटाएर, मार्केटरहरूले ग्राहकलाई अधिक मूल्य कसरी प्रदान गर्दछ भनेर कसरी र कहिले यो डेलिभर गर्ने भनेर रचनात्मक सोचमा बढी समय खर्च गर्न सक्दछ।

ठूला डाटा प्रोसेसिंग, भण्डारण, क्वेरी, र मेशिन लर्निंगमा उन्नतता द्वारा सक्षम गरिएका यी अनुपम क्षमताहरू आज मोबाइल उद्योगमा अग्रणी छन्। अग्रणी मोबाइल अपरेटरहरूले उनीहरूलाई चाखलाग्दो व्यवहार अन्तर्दृष्टि बनाउनका साथै शिल्प संलग्न मार्केटिंग अभियानहरू प्रयोग गरिरहेका छन् जसले ग्राहकको व्यवहारलाई प्रभाव पार्छ अन्ततः वफादारी सुधार गर्न, मथ्न घटाउन, र नाटकीय रूपमा राजस्व लिफ्ट गर्न।

लारा अल्बर्ट

लारा ग्लोबल मार्केटिंगका उपाध्यक्ष हुन् ग्लोबिज जहाँ उनले कर्पोरेट मार्केटिङ जिम्मेवारीहरू ग्रहण गर्छिन् र कम्पनीको प्रासंगिक मार्केटिङ उत्पादनहरूको लागि अधिग्रहण मार्केटिङको नेतृत्व गर्छिन्। पहिले उनले क्राफ्ट फूड्स, अमेरिका अनलाइन र भेरीसाइनमा वरिष्ठ ब्रान्ड व्यवस्थापन र उत्पादन मार्केटिङ भूमिकाहरू सम्हालिन्।

सम्बन्धित लेख

शीर्ष बटनमा फर्कनुहोस्
बन्द

Adblock पत्ता लाग्यो

Martech Zone तपाइँलाई यो सामग्री कुनै पनि लागतमा उपलब्ध गराउन सक्षम छ किनभने हामीले हाम्रो साइटलाई विज्ञापन राजस्व, सम्बद्ध लिङ्कहरू, र प्रायोजनहरू मार्फत मुद्रीकरण गर्छौं। यदि तपाईंले हाम्रो साइट हेर्दै आफ्नो विज्ञापन अवरोधक हटाउनु भयो भने हामी प्रशंसा गर्नेछौं।