المسوقون والتعلم الآلي: أسرع وأكثر ذكاءً وفعالية

آلة التعلم

لعقود من الزمان ، استخدم المسوقون اختبار A / B لتحديد فعالية العروض في زيادة معدلات الاستجابة. يقدم المسوقون نسختين (أ و ب) ، يقيسون معدل الاستجابة ، ويحددون الفائز، ثم قدم هذا العرض للجميع.

لكن ، دعنا نواجه الأمر. هذا النهج بطيء للغاية ومضجر وغير دقيق بشكل غير مبرر - خاصة عند تطبيقه على الهاتف المحمول. ما يحتاجه مسوق الهاتف المحمول حقًا هو طريقة لتحديد العرض المناسب لكل عميل في سياق معين.

يمثل مشتركو الهواتف المحمولة تحديًا فريدًا عندما يتعلق الأمر بتحديد الطريقة المثلى لإشراكهم ودفعهم للعمل. تتغير سياقات مستخدمي الهاتف المحمول باستمرار ، مما يجعل من الصعب تحديد متى وأين وكيف يتم التعامل معهم. لزيادة التحدي ، يتوقع مستخدمو الأجهزة المحمولة درجة عالية من التخصيص عندما يتعلق الأمر بالتفاعل معهم عبر أجهزتهم الشخصية. لذا فإن أسلوب A / B التقليدي - حيث يتلقى الجميع الفائز - يقصر عن المسوقين والمستهلكين على حد سواء.

لمكافحة هذه التحديات - وإدراك الإمكانات الكاملة للهاتف المحمول - يتجه المسوقون إلى تقنيات البيانات الضخمة القادرة على تطوير التحليل السلوكي واتخاذ القرار الآلي لتحديد الرسالة الصحيحة والسياق المناسب لكل عميل على حدة.

تعلم آلةمن أجل القيام بذلك على نطاق واسع ، فهم يستفيدون آلة التعلم. يمتلك التعلم الآلي القدرة على التكيف مع البيانات الجديدة - دون أن تتم برمجته بشكل صريح - بطرق لا يستطيع البشر الاقتراب منها. على غرار التنقيب عن البيانات ، يبحث التعلم الآلي من خلال كميات هائلة من البيانات بحثًا عن الأنماط. ومع ذلك ، بدلاً من استخراج رؤى للعمل البشري ، يستخدم التعلم الآلي البيانات لتحسين فهم البرنامج وتعديل الإجراءات تلقائيًا وفقًا لذلك. إنه اختبار A / B بشكل أساسي على التحكم التلقائي في السرعة.

السبب في أنه يغير قواعد اللعبة بالنسبة للمسوقين عبر الأجهزة المحمولة اليوم هو أن التعلم الآلي يقوم بأتمتة اختبار عدد لا حصر له من الرسائل والعروض والسياقات ، ثم يحدد ما هو الأفضل لمن ومتى وأين. تقدم Think A و B ، ولكن أيضًا E و G و H و M و P مع أي عدد من السياقات.

من خلال إمكانات التعلم الآلي ، يتم تسجيل عملية تسجيل عناصر تسليم الرسائل (على سبيل المثال ، عند إرسالها ، إلى من ، مع معلمات العرض ، وما إلى ذلك) وعناصر استجابة العرض تلقائيًا. سواء تم قبول العروض أم لا ، يتم التقاط الردود كتعليقات والتي تقود بعد ذلك أنواعًا مختلفة من النمذجة الآلية للتحسين. تُستخدم حلقة الملاحظات هذه لضبط التطبيقات اللاحقة لنفس العروض للعملاء الآخرين والعروض الأخرى لنفس العملاء بحيث يكون للعروض المستقبلية احتمالية أعلى للنجاح.

من خلال التخلص من التخمين ، يمكن للمسوقين قضاء المزيد من الوقت في التفكير بشكل خلاق في ما يقدم قيمة أكبر للعملاء مقابل كيفية تقديمه وموعده.

تعد هذه الإمكانات الفريدة ، التي تم تمكينها من خلال التطورات في معالجة البيانات الضخمة والتخزين والاستعلام والتعلم الآلي ، رائدة في صناعة الأجهزة المحمولة اليوم. يستخدمها مشغلو الهواتف المحمولة في الطليعة لصياغة رؤى سلوكية مثيرة للاهتمام بالإضافة إلى صياغة حملات تسويقية جذابة تؤثر في النهاية على سلوك العملاء لتحسين الولاء وتقليل الاضطرابات وزيادة الإيرادات بشكل كبير.

2 تعليقات

  1. 1

    من المثير حقًا أن تقرأ عن التحديات التي يجلبها الهاتف المحمول وكيف يمكن للمسوقين الاستفادة من قوة الحوسبة لتقديم ليس فقط خيارًا واحدًا من خيارين ، ولكن أحد الخيارات العديدة. إيصال الرسالة الصحيحة إلى العملاء المناسبين. مثل هذا التفكير إلى الأمام والاستخدام الفعال للتكنولوجيا.

  2. 2

    مع الاتجاهات الجديدة في التكنولوجيا ، من الجيد أن يتم تحديثك بما يحدث وأن تكون لديك المعرفة فيما يتعلق بتسويق منتجاتك. معلومات عظيمة ، أحببت مقالتك!

ما رأيك؟

يستخدم هذا الموقع نظام Akismet لتقليل الرسائل الضارة. تعرف كيف تتم معالجة بيانات تعليقك.