Vermarkter und maschinelles Lernen: Schneller, intelligenter, effektiver

Maschinelles Lernen

Seit Jahrzehnten werden A / B-Tests von Vermarktern verwendet, um die Wirksamkeit von Angeboten bei der Steigerung der Rücklaufquoten zu bestimmen. Vermarkter präsentieren zwei Versionen (A und B), messen die Rücklaufquote, bestimmen der Gewinnerund dann liefern Sie dieses Angebot an alle.

Aber seien wir ehrlich. Dieser Ansatz ist lähmend langsam, mühsam und unentschuldbar ungenau – insbesondere, wenn Sie ihn auf Mobilgeräten anwenden. Was ein mobiler Vermarkter wirklich braucht, ist eine Möglichkeit, das richtige Angebot für jeden Kunden in einem bestimmten Kontext zu ermitteln.

Mobilfunkteilnehmer stellen eine einzigartige Herausforderung dar, wenn es darum geht, den optimalen Weg zu finden, um sie einzubeziehen und Maßnahmen zu ergreifen. Die Kontexte mobiler Benutzer ändern sich ständig und machen es schwierig zu bestimmen, wann, wo und wie sie sich mit ihnen beschäftigen. Um die Herausforderung zu erhöhen, erwarten mobile Benutzer ein hohes Maß an Personalisierung, wenn es darum geht, über ihr persönliches Gerät mit ihnen in Kontakt zu treten. Also der traditionelle A / B-Ansatz - wo jeder empfängt der Gewinner - für Vermarkter und Verbraucher gleichermaßen unzureichend.

Um diesen Herausforderungen zu begegnen und das volle Potenzial von Mobilgeräten auszuschöpfen, wenden sich Vermarkter Big-Data-Technologien zu, mit denen Verhaltensanalysen und automatisierte Entscheidungen vorangetrieben werden können, um für jeden einzelnen Kunden die richtige Botschaft und den richtigen Kontext zu ermitteln.

Maschinelles lernenUm dies im Maßstab zu tun, nutzen sie Maschinelles Lernen. Maschinelles Lernen hat die Fähigkeit, sich an neue Daten anzupassen - ohne explizit dafür programmiert zu sein - auf eine Weise, die der Mensch nicht erreichen kann. Ähnlich wie beim Data Mining durchsucht maschinelles Lernen riesige Datenmengen nach Mustern. Anstatt jedoch Erkenntnisse für menschliches Handeln zu gewinnen, verwendet maschinelles Lernen die Daten, um das eigene Verständnis des Programms zu verbessern und Handlungen automatisch entsprechend anzupassen. Es handelt sich im Grunde genommen um A / B-Tests zur automatischen Geschwindigkeitsregelung.

Der Grund für die heutigen mobilen Vermarkter ist, dass maschinelles Lernen das Testen einer unendlichen Anzahl von Nachrichten, Angeboten und Kontexten automatisiert und dann bestimmt, was für wen, wann und wo am besten funktioniert. Think bietet A und B, aber auch E, G, H, M und P sowie eine beliebige Anzahl von Kontexten.

Mit maschinellen Lernfunktionen werden der Prozess des Aufzeichnens von Elementen der Nachrichtenübermittlung (z. B. wann sie gesendet wurden, an wen, mit welchen Angebotsparametern usw.) und die Elemente der Angebotsantwort automatisch aufgezeichnet. Unabhängig davon, ob Angebote angenommen werden oder nicht, werden die Antworten als Feedback erfasst, das dann verschiedene Arten der automatisierten Modellierung zur Optimierung steuert. Diese Rückkopplungsschleife wird verwendet, um nachfolgende Anwendungen derselben Angebote für andere Kunden und andere Angebote für dieselben Kunden so abzustimmen, dass zukünftige Angebote eine höhere Erfolgswahrscheinlichkeit haben.

Durch das Eliminieren des Rätselraten können Vermarkter mehr Zeit damit verbringen, kreativ darüber nachzudenken, was den Kunden mehr Wert bietet als wie oder wann sie es liefern sollen.

Diese einzigartigen Funktionen, die durch Fortschritte bei der Verarbeitung, Speicherung, Abfrage und beim maschinellen Lernen von Big Data ermöglicht werden, sind heute in der Mobilbranche führend. Mobilfunkbetreiber an vorderster Front verwenden sie, um interessante Erkenntnisse über das Verhalten zu formulieren und ansprechende Marketingkampagnen zu erstellen, die letztendlich das Kundenverhalten beeinflussen, um die Loyalität zu verbessern, die Abwanderung zu verringern und den Umsatz drastisch zu steigern.

2 Kommentare

  1. 1

    Es ist wirklich interessant zu lesen, welche Herausforderungen Mobile mit sich bringt und wie Vermarkter Rechenleistung nutzen können, um nicht nur eine von zwei Optionen, sondern eine von vielen Optionen schnell zu präsentieren. Die richtige Nachricht an die richtigen Kunden senden. Solch ein vorausschauendes Denken und ein effektiver Einsatz von Technologie.

  2. 2

    Angesichts der neuen Technologietrends ist es gut, über die aktuellen Entwicklungen informiert zu sein und über das Wissen zur Vermarktung Ihrer Produkte zu verfügen. Tolle Informationen, liebte Ihren Artikel!

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