विपणक और मशीन लर्निंग: तेज़, होशियार, अधिक प्रभावी

यंत्र अधिगम

दशकों से ए / बी परीक्षण का उपयोग बाज़ारियों द्वारा ड्राइविंग प्रतिक्रिया दर में ऑफ़र की प्रभावशीलता को निर्धारित करने के लिए किया जाता है। विपणक दो संस्करण (ए और बी) प्रस्तुत करते हैं, प्रतिक्रिया दर को मापते हैं, निर्धारित करते हैं विजेता, और फिर उस ऑफ़र को सभी को वितरित करें।

लेकिन, चलिए इसका सामना करते हैं। यह दृष्टिकोण बेहद धीमा, थकाऊ और अक्षम्य रूप से गलत है - खासकर जब आप इसे मोबाइल पर लागू करते हैं। एक मोबाइल बाज़ारिया को वास्तव में किसी दिए गए संदर्भ में प्रत्येक ग्राहक के लिए सही प्रस्ताव निर्धारित करने का एक तरीका चाहिए।

मोबाइल ग्राहक एक अनूठी चुनौती पेश करते हैं जब उन्हें संलग्न करने और कार्रवाई करने के लिए इष्टतम तरीके की पहचान करने की बात आती है। मोबाइल उपयोगकर्ताओं के संदर्भ लगातार बदल रहे हैं, जिससे यह निर्धारित करना मुश्किल हो जाता है कि कब, कहाँ और कैसे उनके साथ जुड़ना है। चुनौती को बढ़ाने के लिए, मोबाइल उपयोगकर्ताओं को निजीकरण के उच्च स्तर की उम्मीद है जब यह उनके व्यक्तिगत डिवाइस के माध्यम से उनके साथ जुड़ने की बात आती है। तो पारंपरिक ए / बी दृष्टिकोण - जहां हर कोई प्राप्त करता है विजेता - विपणक और उपभोक्ताओं के लिए समान रूप से कम हो जाता है।

इन चुनौतियों का सामना करने के लिए - और मोबाइल की पूरी क्षमता का एहसास - विपणक बड़ी डेटा प्रौद्योगिकियों की ओर मुड़ रहे हैं जो व्यवहार विश्लेषण और स्वचालित निर्णय लेने में सक्षम हैं ताकि प्रत्येक व्यक्ति के लिए सही संदेश और सही संदर्भ निर्धारित किया जा सके।

मशीन लर्निंगबड़े पैमाने पर ऐसा करने के लिए, वे लाभ उठा रहे हैं यंत्र अधिगम। मशीन लर्निंग में नए डेटा के अनुकूल होने की क्षमता है - इसके लिए स्पष्ट रूप से क्रमादेशित किए बिना - उन तरीकों से जो मानव दृष्टिकोण नहीं कर सकते। डेटा माइनिंग के समान, मशीन लर्निंग पैटर्न की खोज में भारी मात्रा में डेटा के माध्यम से खोज करता है। हालांकि, मानव क्रिया के लिए अंतर्दृष्टि निकालने के बजाय, मशीन लर्निंग, प्रोग्राम की अपनी समझ को बेहतर बनाने के लिए डेटा का उपयोग करता है और तदनुसार कार्यों को स्वचालित रूप से समायोजित करता है। यह मूल रूप से स्वचालित गति नियंत्रण पर ए / बी परीक्षण है।

आज के मोबाइल विपणक के लिए गेम चेंजर होने का कारण यह है क्योंकि मशीन लर्निंग अनंत प्रकार के संदेशों, प्रस्तावों और संदर्भों के परीक्षण को स्वचालित करता है और फिर यह निर्धारित करता है कि कौन, कब और कहां के लिए सबसे अच्छा काम करता है। सोचो ए और बी प्रदान करता है, लेकिन किसी भी संख्या के संदर्भों के साथ ई, जी, एच, एम और पी भी।

मशीन सीखने की क्षमताओं के साथ, संदेश वितरण के तत्वों को रिकॉर्ड करने की प्रक्रिया (उदाहरण के लिए, जब उन्हें भेजा गया था, किसके साथ, क्या प्रस्ताव मापदंडों आदि) और ऑफ़र प्रतिक्रिया के तत्व स्वचालित रूप से दर्ज किए जाते हैं। ऑफ़र स्वीकार किए जाते हैं या नहीं, प्रतिक्रियाओं को प्रतिक्रिया के रूप में कैप्चर किया जाता है जो तब अनुकूलन के लिए विभिन्न प्रकार के स्वचालित मॉडलिंग को चलाता है। इस फीडबैक लूप का उपयोग अन्य ग्राहकों के लिए उसी ऑफ़र के बाद के अनुप्रयोगों को ठीक करने के लिए किया जाता है और उसी ग्राहकों को अन्य ऑफ़र दिए जाते हैं ताकि भविष्य के प्रस्तावों में सफलता की संभावना अधिक हो।

अनुमान लगाने वाले को खत्म करने से, विपणक रचनात्मक रूप से सोचने में अधिक समय बिता सकते हैं जो ग्राहकों को अधिक मूल्य प्रदान करता है कि इसे कैसे या कब वितरित किया जाए।

बड़े डेटा प्रोसेसिंग, स्टोरेज, क्वेरी और मशीन लर्निंग में प्रगति से सक्षम ये अनूठी क्षमताएं आज मोबाइल उद्योग में अग्रणी हैं। सबसे आगे मोबाइल ऑपरेटर्स दिलचस्प व्यवहार अंतर्दृष्टि और साथ ही शिल्प आकर्षक विपणन अभियान तैयार करने के लिए उनका उपयोग कर रहे हैं जो अंततः ग्राहक व्यवहार को वफादारी में सुधार करने, मंथन को कम करने और नाटकीय रूप से राजस्व बढ़ाने के लिए प्रभावित करते हैं।

2 टिप्पणियाँ

  1. 1

    यह उन चुनौतियों के बारे में पढ़ने के लिए दिलचस्प है जो मोबाइल लाता है और कैसे विपणक कंप्यूटिंग शक्ति का उपयोग करने में सक्षम हैं, जो कि केवल दो विकल्पों में से एक नहीं, बल्कि कई विकल्पों में से एक को प्रस्तुत कर सकते हैं। सही ग्राहकों को सही संदेश देना। इस तरह की आगे की सोच और प्रौद्योगिकी का प्रभावी उपयोग।

  2. 2

    प्रौद्योगिकी के नए रुझानों के साथ यह अच्छा है कि क्या हो रहा है और अपने उत्पादों के विपणन के संबंध में ज्ञान है। बढ़िया जानकारी, आपका लेख पसंद आया!

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