विक्रेते आणि मशीन शिक्षण: वेगवान, हुशार, अधिक प्रभावी

मशीन शिक्षण

ड्रायव्हिंग रिस्पॉन्स रेट्समधील ऑफर्सची प्रभावीता निश्चित करण्यासाठी दशकांपासून ए / बी चाचणी विक्रेत्यांद्वारे वापरली जात आहे. विक्रेते दोन आवृत्त्या (ए आणि बी) सादर करतात, प्रतिसाद दर मोजतात, निर्धारित करतात विजेता, आणि नंतर ती ऑफर सर्वांना द्या.

पण, आपण याचा सामना करू. हा दृष्टीकोन अपंग आहे, कंटाळवाणा आहे, आणि अव्यवहार्य चुकीचा आहे - विशेषत: जेव्हा आपण ते मोबाइलवर लागू करता. मोबाइल मार्केटरला खरोखर काय हवे आहे ते दिलेल्या संदर्भात प्रत्येक ग्राहकासाठी योग्य ऑफर निश्चित करण्याचा एक मार्ग आहे.

मोबाईल ग्राहक जेव्हा त्यांना गुंतवून ठेवण्याचा आणि कृती करण्याचा इष्टतम मार्ग ओळखतात तेव्हा एक अनोखे आव्हान सादर करतात. मोबाईल वापरकर्त्यांचे संदर्भ सतत बदलत असतात, त्यांच्याबरोबर कधी, कोठे आणि कसे गुंतले जातात हे निश्चित करणे कठीण करते. आव्हान वाढवण्यासाठी, मोबाईल वापरकर्त्यांकडे त्यांच्या वैयक्तिक डिव्हाइसद्वारे त्यांच्याशी व्यस्त राहिल्यास मोठ्या प्रमाणावर वैयक्तिकृत होण्याची अपेक्षा असते. म्हणून पारंपारिक ए / बी दृष्टीकोन - जिथे प्रत्येकास प्राप्त होते विजेता - विपणक आणि ग्राहकांसाठी सारखेच कमी पडते.

या आव्हानांचा सामना करण्यासाठी - आणि मोबाइलच्या पूर्ण क्षमतेची जाणीव करण्यासाठी - विपणक वर्तन विश्लेषणास प्रगती करण्यास सक्षम असलेल्या मोठ्या डेटा तंत्रज्ञानाकडे वळत आहेत आणि प्रत्येक वैयक्तिक ग्राहकासाठी योग्य संदेश आणि योग्य संदर्भ निर्धारित करण्यासाठी स्वयंचलित निर्णय घेतात.

मशीन लर्निंगहे प्रमाण प्रमाणात करण्यासाठी, त्यांचा फायदा होत आहे मशीन शिक्षण. मशीन लर्निंगमध्ये नवीन डेटाशी जुळवून घेण्याची क्षमता आहे - त्यासाठी स्पष्टपणे प्रोग्राम न करता - मानव ज्या मार्गाने जाऊ शकत नाही अशा मार्गाने. डेटा मायनिंग प्रमाणेच, मशीन लर्निंग नमुन्यांच्या शोधात मोठ्या प्रमाणात डेटाद्वारे शोध घेते. तथापि, मानवी कृतीसाठी अंतर्दृष्टी काढण्याऐवजी मशीन लर्निंग प्रोग्रामचा स्वतःचा आकलन सुधारण्यासाठी आणि त्यानुसार आपोआप क्रिया समायोजित करण्यासाठी डेटाचा वापर करते. हे मुळात स्वयंचलित वेग नियंत्रणावर A / B चाचणी आहे.

आजच्या मोबाइल विपणकांसाठी तो गेम चेंजर आहे, कारण मशीन लर्निंग असंख्य संदेश, ऑफर आणि संदर्भांची तपासणी स्वयंचलित करते आणि नंतर कोणासाठी, केव्हा आणि कोठे सर्वोत्कृष्ट आहे हे ठरवते. विचार करा की ए आणि बी ऑफर करा, परंतु ई, जी, एच, एम आणि पी यासह अनेक संदर्भ आहेत.

मशीन शिक्षण क्षमतांसह, संदेश वितरणाचे घटक रेकॉर्ड करण्याची प्रक्रिया (उदा. ते केव्हा पाठविले गेले, कोणाकडे, कोणत्या ऑफर पॅरामीटर्स इ.) आणि ऑफर प्रतिसादाचे घटक स्वयंचलितपणे रेकॉर्ड केले जातील. ऑफर स्वीकारल्या गेल्या की नसल्या तरी, प्रतिसाद अभिप्राय म्हणून घेतले जातात जे ऑप्टिमायझेशनसाठी स्वयंचलित मॉडेलिंगचे विविध प्रकार चालवतात. हा अभिप्राय पळवाट इतर ग्राहकांना समान ऑफरच्या त्यानंतरच्या अनुप्रयोगांवर आणि त्याच ग्राहकांना इतर ऑफर दंड करण्यासाठी वापरला जातो जेणेकरून भविष्यातील ऑफरमध्ये यशस्वी होण्याची शक्यता जास्त असेल.

अंदाज काढून टाकून, विक्रेते ग्राहकांना अधिक मूल्य कसे वितरीत करतात ते कसे आणि केव्हा करावे याविषयी सर्जनशील विचार करण्यात अधिक वेळ घालवू शकतात.

मोठ्या डेटा प्रोसेसिंग, स्टोरेज, क्वेरी आणि मशीन लर्निंगच्या प्रगतीमुळे सक्षम केलेल्या या अद्वितीय क्षमता आज मोबाइल उद्योगात अग्रगण्य आहेत. आघाडीवर असलेले मोबाइल ऑपरेटर त्यांचा उपयोग मनोरंजक वर्तनविषयक अंतर्दृष्टी तयार करण्यासाठी तसेच हस्तकला विपणन मोहिम तयार करण्यासाठी करीत आहेत जे ग्राहकांच्या वर्तणुकीवर परिणाम म्हणून निष्ठा वाढविण्यासाठी, मंथनात कमी करण्यासाठी आणि नाटकीयरित्या महसूल वाढवतात.

2 टिप्पणी

  1. 1

    मोबाइलने आणलेल्या आव्हानांबद्दल वाचणे खरोखर मनोरंजक आहे आणि विक्रेते संगणकीय उर्जेचा उपयोग केवळ दोन पर्यायांपैकी एक नाही, तर अनेक पर्यायांपैकी त्वरित सादर करण्यासाठी कसे करतात. योग्य ग्राहकांना योग्य संदेश मिळवित आहे. तंत्रज्ञानाचा असा पुढचा विचार आणि प्रभावी वापर

  2. 2

    तंत्रज्ञानाच्या नवीन ट्रेंडमुळे जे घडत आहे त्याद्वारे अद्ययावत करणे चांगले आहे आणि आपल्या उत्पादनांच्या विपणनासंदर्भात ज्ञान असणे चांगले आहे. मस्त माहिती, आपला लेख आवडला!

तुला काय वाटत?

ही साइट स्पॅम कमी करण्यासाठी अकिस्मेट वापरते आपल्या टिप्पणी डेटावर प्रक्रिया कशी केली जाते ते जाणून घ्या.