Pemasar dan Pembelajaran Mesin: Lebih Cepat, Lebih Cerdas, Lebih Efektif

Mesin belajar

Selama beberapa dekade, pengujian A / B telah digunakan oleh pemasar untuk menentukan keefektifan penawaran dalam mendorong tingkat respons. Pemasar menyajikan dua versi (A dan B), mengukur tingkat respons, menentukan pemenang, lalu berikan tawaran itu kepada semua orang.

Tapi, mari kita hadapi itu. Pendekatan ini sangat lambat, membosankan, dan sangat tidak akurat – terutama ketika Anda menerapkannya ke perangkat seluler. Apa yang benar-benar dibutuhkan pemasar seluler adalah cara untuk menentukan penawaran yang tepat untuk setiap pelanggan dalam konteks tertentu.

Pelanggan seluler menghadirkan tantangan unik dalam hal mengidentifikasi cara optimal untuk melibatkan mereka dan mendorong tindakan. Konteks pengguna seluler terus berubah, sehingga sulit untuk menentukan kapan, di mana, dan bagaimana berinteraksi dengan mereka. Untuk meningkatkan tantangan, pengguna seluler mengharapkan personalisasi tingkat tinggi dalam hal berinteraksi dengan mereka melalui perangkat pribadi. Jadi pendekatan A / B tradisional - di mana setiap orang menerima pemenang - kurang baik bagi pemasar dan konsumen.

Untuk mengatasi tantangan ini - dan menyadari potensi penuh dari pemasar seluler - pemasar beralih ke teknologi data besar yang mampu memajukan analisis perilaku dan pengambilan keputusan otomatis untuk menentukan pesan yang tepat dan konteks yang tepat untuk setiap pelanggan individu.

Pembelajaran mesinUntuk melakukan ini dalam skala besar, mereka memanfaatkan Mesin belajar. Pembelajaran mesin memiliki kemampuan untuk beradaptasi dengan data baru - tanpa diprogram secara eksplisit untuknya - dengan cara yang tidak dapat didekati oleh manusia. Mirip dengan data mining, pembelajaran mesin mencari melalui sejumlah besar data untuk mencari pola. Namun, alih-alih mengekstrak wawasan untuk tindakan manusia, pembelajaran mesin menggunakan data untuk meningkatkan pemahaman program itu sendiri dan secara otomatis menyesuaikan tindakan yang sesuai. Ini pada dasarnya adalah pengujian A / B pada kontrol kecepatan otomatis.

Alasan mengapa ini mengubah permainan bagi pemasar seluler saat ini adalah karena pembelajaran mesin mengotomatiskan pengujian pesan, penawaran, dan konteks dalam jumlah tak terbatas, dan kemudian menentukan mana yang paling cocok untuk siapa, kapan, dan di mana. Think menawarkan A dan B, tetapi juga E, G, H, M, dan P bersama dengan sejumlah konteks.

Dengan kemampuan pembelajaran mesin, proses perekaman elemen pengiriman pesan (misalnya ketika dikirim, kepada siapa, dengan parameter penawaran apa, dll.) Dan elemen respons penawaran dicatat secara otomatis. Apakah tawaran diterima atau tidak, tanggapan ditangkap sebagai umpan balik yang kemudian mendorong berbagai jenis pemodelan otomatis untuk pengoptimalan. Putaran umpan balik ini digunakan untuk menyempurnakan aplikasi berikutnya dari penawaran yang sama ke pelanggan lain dan penawaran lain ke pelanggan yang sama sehingga penawaran di masa mendatang memiliki kemungkinan sukses yang lebih tinggi.

Dengan menghilangkan spekulasi, pemasar dapat menghabiskan lebih banyak waktu untuk berpikir secara kreatif tentang apa yang memberikan nilai lebih bagi pelanggan dibandingkan bagaimana atau kapan harus menyampaikannya.

Kemampuan unik ini, dimungkinkan oleh kemajuan dalam pemrosesan data besar, penyimpanan, kueri, dan pembelajaran mesin adalah yang terdepan dalam industri seluler saat ini. Operator seluler di garis depan menggunakannya untuk merumuskan wawasan perilaku yang menarik serta membuat kampanye pemasaran yang menarik yang pada akhirnya memengaruhi perilaku pelanggan untuk meningkatkan loyalitas, mengurangi churn, dan secara dramatis meningkatkan pendapatan.

2 Komentar

  1. 1

    Sangat menarik untuk membaca tentang tantangan yang dibawa seluler dan bagaimana pemasar dapat memanfaatkan kekuatan komputasi untuk menyajikan dengan cepat tidak hanya satu dari dua opsi, tetapi satu dari banyak opsi. Menyampaikan pesan yang tepat kepada pelanggan yang tepat. Pemikiran ke depan dan penggunaan teknologi yang efektif.

  2. 2

    Dengan tren baru dalam teknologi, ada baiknya untuk diperbarui dengan apa yang terjadi dan memiliki pengetahuan sehubungan dengan pemasaran produk Anda. Informasi hebat, suka artikel Anda!

Bagaimana menurut Anda?

Situs ini menggunakan Akismet untuk mengurangi spam. Pelajari bagaimana data komentar Anda diproses.