Analiz ve Testİçerik PazarlamaArama Pazarlaması

Pazarlamacılar ve Makine Öğrenimi: Daha Hızlı, Daha Akıllı, Daha Etkili

Pazarlamacılar tarafından tekliflerin yanıt oranlarını artırmadaki etkinliğini belirlemek için onlarca yıldır A / B testi kullanılmaktadır. Pazarlamacılar iki versiyon (A ve B) sunar, yanıt oranını ölçün, kazananve sonra bu teklifi herkese sunun.

Ama bununla yüzleşelim. Bu yaklaşım sakatlayıcı bir şekilde yavaş, sıkıcı ve mazur görülemez biçimde yanlıştır - özellikle de mobil cihazlara uyguladığınızda. Bir mobil pazarlamacının gerçekten ihtiyacı olan şey, belirli bir bağlamda her müşteri için doğru teklifi belirlemenin bir yoludur.

Mobil aboneler, onlarla etkileşim kurmanın ve harekete geçmenin en uygun yolunu belirleme konusunda benzersiz bir zorluk çıkarıyor. Mobil kullanıcıların bağlamları sürekli değişiyor ve bu da onlarla ne zaman, nerede ve nasıl etkileşim kuracaklarını belirlemeyi zorlaştırıyor. Zorluğu daha da artırmak için mobil kullanıcılar, kişisel cihazları aracılığıyla onlarla etkileşim kurmaya geldiğinde yüksek derecede kişiselleştirme bekliyorlar. Yani geleneksel A / B yaklaşımı - herkesin aldığı yer kazanan - hem pazarlamacılar hem de tüketiciler için yetersiz kalıyor.

Pazarlamacılar, bu zorluklarla mücadele etmek ve mobil cihazların tüm potansiyelini gerçekleştirmek için, her bir müşteri için doğru mesajı ve doğru bağlamı belirlemek için davranış analizi ve otomatik karar vermeyi geliştirebilen büyük veri teknolojilerine yöneliyor.

Makine öğrenmeBunu geniş ölçekte yapabilmek için, makine öğrenme. Makine öğrenimi, yeni verilere - açıkça programlanmadan - insanların yaklaşamayacağı şekillerde uyum sağlama yeteneğine sahiptir. Veri madenciliğine benzer şekilde, makine öğrenimi, kalıp arayışında çok büyük miktarda veri arar. Ancak, insan eylemi için içgörü elde etmek yerine makine öğrenimi, programın kendi anlayışını geliştirmek ve eylemleri buna göre otomatik olarak ayarlamak için verileri kullanır. Temelde otomatik hız kontrolünde A / B testidir.

Günümüzün mobil pazarlamacıları için oyunun kurallarını değiştirmesinin nedeni, makine öğreniminin sonsuz sayıda mesajın, teklifin ve bağlamın test edilmesini otomatikleştirmesi ve ardından kimin, ne zaman ve nerede için en iyi sonucu verdiğini belirlemesidir. Think, A ve B'yi, aynı zamanda herhangi bir sayıda bağlamla birlikte E, G, H, M ve P'yi de sunar.

Makine öğrenimi yetenekleriyle, mesaj teslimi unsurlarını kaydetme süreci (örneğin, ne zaman, kime, hangi teklif parametreleriyle, vb.) Ve teklif yanıtının unsurları otomatik olarak kaydedilir. Teklifler kabul edilsin veya edilmesin, yanıtlar geri bildirim olarak alınır ve daha sonra optimizasyon için farklı otomatik modelleme türlerini harekete geçirir. Bu geri bildirim döngüsü, aynı tekliflerin sonraki uygulamalarının diğer müşterilere ve diğer tekliflerin aynı müşterilere yönelik olarak ince ayarını yapmak için kullanılır, böylece gelecekteki teklifler daha yüksek bir başarı olasılığına sahip olur.

Pazarlamacılar, tahminde bulunmayı ortadan kaldırarak, müşterilere neyin daha fazla değer sağladığını ve bunu nasıl ve ne zaman sunacaklarını yaratıcı bir şekilde düşünmeye daha fazla zaman ayırabilirler.

Büyük veri işleme, depolama, sorgulama ve makine öğrenimindeki gelişmelerle sağlanan bu benzersiz yetenekler, günümüzde mobil endüstride öncü konumdadır. Ön plandaki mobil operatörler, onları ilginç davranışsal içgörüler formüle etmek ve bağlılığı artırmak, dalgalanmayı azaltmak ve geliri önemli ölçüde artırmak için müşteri davranışını nihai olarak etkileyen ilgi çekici pazarlama kampanyaları hazırlamak için kullanıyor.

Lara Albert

Lara, Küresel Pazarlamadan Sorumlu Başkan Yardımcısıdır. küreler burada kurumsal pazarlama sorumlulukları üstlenir ve şirketin bağlamsal pazarlama ürünleri için satın alma pazarlamasına liderlik eder. Daha önce Kraft Foods, America Online ve VeriSign'da üst düzey marka yönetimi ve ürün pazarlama görevlerinde bulundu.

İlgili Makaleler

Başa dön düğmeye
Kapanış

Adblock Algılandı

Martech Zone sitemizden reklam geliri, bağlı kuruluş bağlantıları ve sponsorluklar yoluyla para kazandığımız için size bu içeriği ücretsiz olarak sağlayabilir. Sitemizi gezerken reklam engelleyicinizi kaldırırsanız seviniriz.