Nhà tiếp thị và Máy học: Nhanh hơn, Thông minh hơn, Hiệu quả hơn

học máy

Trong nhiều thập kỷ, thử nghiệm A / B đã được các nhà tiếp thị sử dụng để xác định hiệu quả của các ưu đãi trong việc thúc đẩy tỷ lệ phản hồi. Các nhà tiếp thị đưa ra hai phiên bản (A và B), đo lường tỷ lệ phản hồi, xác định người chiến thắng, và sau đó cung cấp ưu đãi đó cho mọi người.

Nhưng, hãy đối mặt với nó. Cách tiếp cận này chậm chạp, tẻ nhạt và không chính xác một cách đáng kinh ngạc - đặc biệt là khi bạn áp dụng nó cho thiết bị di động. Những gì một nhà tiếp thị di động thực sự cần là một cách để xác định ưu đãi phù hợp cho từng khách hàng trong một bối cảnh nhất định.

Người đăng ký di động đưa ra một thách thức duy nhất khi xác định cách tối ưu để thu hút họ và thúc đẩy hành động. Bối cảnh của người dùng di động liên tục thay đổi, gây khó khăn cho việc xác định thời gian, địa điểm và cách tương tác với họ. Để nâng cao thách thức, người dùng di động mong đợi mức độ cá nhân hóa cao khi tương tác với họ thông qua thiết bị cá nhân của họ. Vì vậy, phương pháp A / B truyền thống - nơi mọi người đều nhận được người chiến thắng - không phù hợp với các nhà tiếp thị cũng như người tiêu dùng.

Để chống lại những thách thức này - và nhận ra toàn bộ tiềm năng của thiết bị di động - các nhà tiếp thị đang chuyển sang sử dụng các công nghệ dữ liệu lớn có khả năng thúc đẩy phân tích hành vi và tự động quyết định để xác định đúng thông điệp và bối cảnh phù hợp cho từng khách hàng.

máy họcĐể làm được điều này trên quy mô lớn, họ đang tận dụng học máy. Máy học có khả năng thích ứng với dữ liệu mới - mà không cần được lập trình rõ ràng cho nó - theo những cách mà con người không thể tiếp cận. Tương tự như khai thác dữ liệu, học máy tìm kiếm thông qua một lượng lớn dữ liệu để tìm kiếm các mẫu. Tuy nhiên, thay vì trích xuất thông tin chi tiết cho hành động của con người, học máy sử dụng dữ liệu để cải thiện sự hiểu biết của chính chương trình và tự động điều chỉnh hành động cho phù hợp. Về cơ bản nó là thử nghiệm A / B trên điều khiển tốc độ tự động.

Lý do nó là một công cụ thay đổi cuộc chơi đối với các nhà tiếp thị di động ngày nay là vì máy học tự động hóa việc kiểm tra vô số thông điệp, ưu đãi và ngữ cảnh, sau đó xác định điều gì phù hợp nhất với ai, khi nào và ở đâu. Suy nghĩ đưa ra A và B, nhưng cũng có E, G, H, M và P cùng với bất kỳ số lượng ngữ cảnh nào.

Với khả năng học máy, quá trình ghi lại các yếu tố của việc gửi tin nhắn (ví dụ: chúng được gửi khi nào, gửi cho ai, với thông số ưu đãi nào, v.v.) và các yếu tố của phản hồi đề nghị được tự động ghi lại. Cho dù đề nghị có được chấp nhận hay không, các phản hồi sẽ được ghi lại dưới dạng phản hồi, sau đó thúc đẩy các loại mô hình tự động khác nhau để tối ưu hóa. Vòng phản hồi này được sử dụng để tinh chỉnh các ứng dụng tiếp theo của cùng một phiếu mua hàng cho khách hàng khác và các phiếu mua hàng khác cho cùng một khách hàng để các phiếu mua hàng trong tương lai có khả năng thành công cao hơn.

Bằng cách loại bỏ phỏng đoán, các nhà tiếp thị có thể dành nhiều thời gian hơn để suy nghĩ sáng tạo về những gì mang lại nhiều giá trị hơn cho khách hàng so với cách thức hoặc thời điểm cung cấp.

Những khả năng độc đáo này, được kích hoạt bởi những tiến bộ trong xử lý dữ liệu lớn, lưu trữ, truy vấn và học máy đang dẫn đầu trong ngành công nghiệp di động ngày nay. Các nhà khai thác di động đi đầu đang sử dụng chúng để xây dựng thông tin chi tiết về hành vi thú vị cũng như tạo ra các chiến dịch tiếp thị hấp dẫn cuối cùng ảnh hưởng đến hành vi của khách hàng để cải thiện lòng trung thành, giảm tình trạng gián đoạn và tăng đáng kể doanh thu.

2 Comments

  1. 1

    Thực sự thú vị khi đọc về những thách thức mà di động mang lại và cách các nhà tiếp thị có thể sử dụng sức mạnh tính toán để nhanh chóng đưa ra không chỉ một trong hai lựa chọn mà là một trong nhiều lựa chọn. Đưa đúng thông điệp đến đúng khách hàng. Như một tư duy tiến bộ và sử dụng hiệu quả công nghệ.

  2. 2

    Với các xu hướng mới trong công nghệ, thật tốt để được cập nhật những gì đang xảy ra và có kiến ​​thức về tiếp thị sản phẩm của bạn. Thông tin tuyệt vời, yêu thích bài viết của bạn!

Bạn nghĩ gì?

Trang web này sử dụng Akismet để giảm spam. Tìm hiểu cách xử lý dữ liệu nhận xét của bạn.