ആംപ്ലെറോ: ഉപഭോക്തൃ പ്രതിസന്ധി കുറയ്ക്കുന്നതിനുള്ള മികച്ച മാർഗം

ആളുകളെ ടാർഗെറ്റുചെയ്യുക

ഉപഭോക്തൃ പ്രതിസന്ധി കുറയ്ക്കുമ്പോൾ, അറിവ് ശക്തിയാണ്, പ്രത്യേകിച്ചും അത് സമ്പന്നമായ പെരുമാറ്റ ഉൾക്കാഴ്ചയുടെ രൂപത്തിലാണെങ്കിൽ. ഉപയോക്താക്കൾ എങ്ങനെ പെരുമാറുന്നുവെന്നും എന്തിനാണ് അവർ പോകുന്നതെന്നും മനസിലാക്കാൻ വിപണനക്കാർ എന്ന നിലയിൽ ഞങ്ങളാൽ കഴിയുന്നതെല്ലാം ചെയ്യുന്നു, അതുവഴി ഞങ്ങൾക്ക് ഇത് തടയാനാകും.
പക്ഷേ, വിപണനക്കാർക്ക് പലപ്പോഴും ലഭിക്കുന്നത്, അപകടസാധ്യതയെക്കുറിച്ച് ഒരു യഥാർത്ഥ പ്രവചനത്തേക്കാൾ ഒരു വിശദീകരണമാണ്. അപ്പോൾ നിങ്ങൾ എങ്ങനെ പ്രശ്‌നത്തിന് മുന്നിൽ എത്തിച്ചേരും? അവരുടെ പെരുമാറ്റത്തെ സ്വാധീനിക്കുന്ന രീതിയിൽ ഇടപെടാൻ മതിയായ കൃത്യതയോടും മതിയായ സമയത്തോടും കൂടി ആർക്കാണ് പോകേണ്ടതെന്ന് നിങ്ങൾ എങ്ങനെ പ്രവചിക്കും?

വിപണനക്കാർ പ്രശ്‌നത്തിന്റെ പ്രശ്നം പരിഹരിക്കാൻ ശ്രമിക്കുന്നിടത്തോളം കാലം, ചർൺ മോഡലിംഗിനായുള്ള പരമ്പരാഗത സമീപനം ഉപഭോക്താക്കളെ “സ്കോർ” ചെയ്യുക എന്നതാണ്. ഒരു ഡാറ്റ വെയർഹൗസിൽ മൊത്തം ആട്രിബ്യൂട്ടുകൾ സ്വമേധയാ സൃഷ്ടിക്കുന്നതിനെയും സ്റ്റാറ്റിക് ചർൺ മോഡലിന്റെ ലിഫ്റ്റ് മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിൽ അവയുടെ സ്വാധീനം പരിശോധിക്കുന്നതിനെയും ആശ്രയിച്ചിരിക്കുന്ന ഒരു സ്‌കോർ ഉപയോഗിച്ച് മിക്ക നിലനിർത്തൽ മോഡലുകളും ഉപഭോക്താക്കളെ റേറ്റ് ചെയ്യുന്നു എന്നതാണ് ചർൺ സ്‌കോറിംഗിന്റെ പ്രശ്‌നം. ഉപഭോക്തൃ സ്വഭാവം വിശകലനം ചെയ്യുന്നതിൽ നിന്ന് നിലനിർത്തൽ മാർക്കറ്റിംഗ് തന്ത്രങ്ങൾ വിന്യസിക്കുന്നതിലൂടെ ഈ പ്രക്രിയയ്ക്ക് നിരവധി മാസങ്ങളെടുക്കാം. കൂടാതെ, വിപണനക്കാർ‌ സാധാരണ പ്രതിമാസ അടിസ്ഥാനത്തിൽ‌ ഉപഭോക്തൃ ചർ‌ച്ച സ്കോറുകൾ‌ അപ്‌ഡേറ്റ് ചെയ്യുന്നതിനാൽ‌, ഒരു ഉപഭോക്താവ് പോകാമെന്ന് സൂചിപ്പിക്കുന്ന അതിവേഗം ഉയർന്നുവരുന്ന സിഗ്നലുകൾ‌ നഷ്‌ടപ്പെടും. തൽഫലമായി, നിലനിർത്തൽ മാർക്കറ്റിംഗ് തന്ത്രങ്ങൾ വളരെ വൈകിയിരിക്കുന്നു.

ആംപ്ലെറോ, മെഷീൻ ലേണിംഗ് വ്യക്തിഗതമാക്കലിന് fuel ർജ്ജം പകരുന്നതിനായി ബിഹേവിയറൽ മോഡലിംഗിന് ഒരു പുതിയ സമീപനത്തിന്റെ സംയോജനം അടുത്തിടെ പ്രഖ്യാപിച്ച ഇത് വിപണനക്കാർക്ക് പ്രവചനം തടയുന്നതിനും തടയുന്നതിനും മികച്ച മാർഗം നൽകുന്നു.

മെഷീൻ ലേണിംഗ് എന്താണ്?

വ്യക്തമായി പ്രോഗ്രാം ചെയ്യാതെ തന്നെ പഠിക്കാനുള്ള കഴിവ് സിസ്റ്റങ്ങൾക്ക് നൽകുന്ന ഒരുതരം കൃത്രിമ ഇന്റലിജൻസ് (AI) ആണ് മെഷീൻ ലേണിംഗ്. ഡാറ്റയെ തുടർച്ചയായി ഫീഡ് ചെയ്യുന്നതിലൂടെയും ഫലങ്ങളെ അടിസ്ഥാനമാക്കി സോഫ്റ്റ്‌വെയർ മാറ്റം വരുത്തുന്ന അൽ‌ഗോരിതം ഉപയോഗിച്ചും ഇത് സാധാരണ സാധിക്കും.

പരമ്പരാഗത ചർൺ മോഡലിംഗ് ടെക്നിക്കുകളിൽ നിന്ന് വ്യത്യസ്തമായി, ഉപഭോക്തൃ പെരുമാറ്റത്തിന്റെ ക്രമങ്ങളെ ചലനാത്മക അടിസ്ഥാനത്തിൽ ആംപ്ലെറോ നിരീക്ഷിക്കുന്നു, ഏത് ഉപഭോക്തൃ പ്രവർത്തനങ്ങൾ അർത്ഥവത്താണെന്ന് യാന്ത്രികമായി കണ്ടെത്തുന്നു. ഒരു ഉപഭോക്താവിന് കമ്പനി വിടാനുള്ള സാധ്യതയുണ്ടോ എന്ന് സൂചിപ്പിക്കുന്ന ഒരു, പ്രതിമാസ സ്‌കോറിനെ ഒരു വിപണനക്കാരൻ ഇനി ആശ്രയിക്കുന്നില്ല എന്നാണ് ഇതിനർത്ഥം. പകരം, ഓരോ വ്യക്തിഗത ഉപഭോക്താവിന്റെയും ചലനാത്മക സ്വഭാവം തുടർച്ചയായ അടിസ്ഥാനത്തിൽ വിശകലനം ചെയ്യുന്നു, ഇത് കൂടുതൽ സമയബന്ധിതമായി നിലനിർത്തൽ വിപണനത്തിലേക്ക് നയിക്കുന്നു.

ആംപ്ലെറോയുടെ ബിഹേവിയറൽ മോഡലിംഗ് സമീപനത്തിന്റെ പ്രധാന നേട്ടങ്ങൾ:

  • വർദ്ധിച്ച കൃത്യത. കാലക്രമേണ ഉപഭോക്തൃ പെരുമാറ്റം വിശകലനം ചെയ്യുന്നതിനെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ളതാണ് ആംപ്ലെറോയുടെ ചർൺ മോഡലിംഗ്, അതിനാൽ ഉപഭോക്തൃ സ്വഭാവത്തിലെ സൂക്ഷ്മമായ രണ്ട് മാറ്റങ്ങളും കണ്ടെത്താനും വളരെ അപൂർവമായ സംഭവങ്ങളുടെ ആഘാതം മനസ്സിലാക്കാനും ഇതിന് കഴിയും. പുതിയ ബിഹേവിയറൽ ഡാറ്റ ഉള്ളതിനാൽ അത് തുടർച്ചയായി അപ്‌ഡേറ്റ് ചെയ്യുന്നതിൽ ആംപ്ലെറോ മോഡലും സവിശേഷമാണ്. ചർ‌ച്ച സ്‌കോറുകൾ‌ ഒരിക്കലും പഴകിയതല്ലാത്തതിനാൽ‌, കാലക്രമേണ പ്രകടനത്തിൽ‌ ഡ്രോപ്പ്-ഓഫ് ഇല്ല.
  • പ്രവചന വേഴ്സസ് റിയാക്ടീവ്. ആംപ്ലെറോയ്‌ക്കൊപ്പം, ചർൺ മോഡലിംഗ് മുന്നോട്ട് നോക്കുന്നു, അതിന്റെ ഫലമായി ആഴ്ചകൾ മുൻ‌കൂട്ടി പ്രവചിക്കാൻ കഴിയും. ദൈർഘ്യമേറിയ സമയപരിധിക്കുള്ളിൽ പ്രവചനങ്ങൾ നടത്താനുള്ള ഈ കഴിവ് വിപണനക്കാരെ ഇപ്പോഴും ഇടപഴകുന്നതും എന്നാൽ ഭാവിയിൽ നിലനിർത്തൽ സന്ദേശങ്ങളും ഓഫറുകളും ഉപയോഗിച്ച് മടങ്ങിവരാനും പോകാനും കഴിയാത്ത അവസ്ഥയിൽ എത്താൻ സാധ്യതയുള്ള ഉപഭോക്താക്കളുമായി ഇടപഴകാൻ അനുവദിക്കുന്നു.
  • സിഗ്നലുകളുടെ യാന്ത്രിക കണ്ടെത്തൽ. കാലക്രമേണ ഒരു ഉപഭോക്താവിന്റെ മുഴുവൻ പെരുമാറ്റ ക്രമവും വിശകലനം ചെയ്യുന്നതിനെ അടിസ്ഥാനമാക്കി ആം‌പ്ലെറോ സ്വപ്രേരിതമായി ഗ്രാനുലാർ‌, വ്യക്തമല്ലാത്ത സിഗ്നലുകൾ‌ കണ്ടെത്തുന്നു. ഡാറ്റയുടെ തുടർച്ചയായ പര്യവേക്ഷണം വാങ്ങലുകൾ, ഉപഭോഗം, മറ്റ് ഇടപഴകൽ സിഗ്നലുകൾ എന്നിവയ്‌ക്ക് ചുറ്റുമുള്ള വ്യക്തിഗത പാറ്റേണുകൾ കണ്ടെത്തുന്നതിന് അനുവദിക്കുന്നു. ഉപഭോക്തൃ സ്വഭാവത്തിൽ മാറ്റങ്ങൾക്ക് കാരണമാകുന്ന മത്സര വിപണിയിൽ മാറ്റങ്ങളുണ്ടെങ്കിൽ, പുതിയ പാറ്റേണുകൾ കണ്ടെത്തുന്ന ആംപ്ലെറോ മോഡൽ ഈ മാറ്റങ്ങളുമായി ഉടൻ പൊരുത്തപ്പെടും.
  • നേരത്തെയുള്ള തിരിച്ചറിയൽ, മാർക്കറ്റിംഗ് ഇപ്പോഴും പ്രസക്തമാകുമ്പോൾ. ആംപ്ലെറോയുടെ സീക്വൻഷൽ ചർൺ മോഡൽ വളരെ ഗ്രാനുലാർ ഇൻപുട്ട് ഡാറ്റയെ സ്വാധീനിക്കുന്നതിനാൽ, ഒരു ഉപഭോക്താവിനെ വിജയകരമായി സ്കോർ ചെയ്യുന്നതിന് വളരെ കുറച്ച് സമയം ആവശ്യമാണ്, അതായത് ആംപ്ലെറോയുടെ മോഡലിന് വളരെ കുറഞ്ഞ കാലയളവിലുള്ള ചർണറുകൾ തിരിച്ചറിയാൻ കഴിയും. പ്രോപെൻസിറ്റി മോഡലിംഗിന്റെ ഫലങ്ങൾ ആംപ്ലെറോയുടെ മെഷീൻ ലേണിംഗ് മാർക്കറ്റിംഗ് പ്ലാറ്റ്‌ഫോമിലേക്ക് നിരന്തരം നൽകപ്പെടുന്നു, അത് ഓരോ ഉപഭോക്താവിനും സന്ദർഭത്തിനും അനുയോജ്യമായ നിലനിർത്തൽ മാർക്കറ്റിംഗ് പ്രവർത്തനങ്ങൾ കണ്ടെത്തുകയും നടപ്പിലാക്കുകയും ചെയ്യുന്നു.

ആംപ്ലെറോ

പരമ്പരാഗത മോഡലിംഗ് ടെക്നിക്കുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നതിനേക്കാൾ 300% മികച്ച ചർൺ പ്രവചന കൃത്യതയും 400% വരെ മികച്ച നിലനിർത്തൽ മാർക്കറ്റിംഗും ആംപ്ലെറോ വിപണനക്കാർക്ക് നേടാൻ കഴിയും. കൂടുതൽ കൃത്യവും സമയബന്ധിതവുമായ ഉപഭോക്തൃ പ്രവചനങ്ങൾ നടത്താനുള്ള കഴിവ് ഉള്ളത്, പ്രശ്‌നം കുറയ്ക്കുന്നതിനും ഉപഭോക്തൃ ജീവിതകാല മൂല്യം വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നതിനുമുള്ള സുസ്ഥിരമായ കഴിവ് വികസിപ്പിക്കുന്നതിൽ എല്ലാ വ്യത്യാസങ്ങളും ഉണ്ടാക്കുന്നു.

കൂടുതൽ വിവരങ്ങൾക്ക് അല്ലെങ്കിൽ ഒരു ഡെമോ അഭ്യർത്ഥിക്കാൻ, ദയവായി സന്ദർശിക്കുക ആംപ്ലെറോ.

നീ എന്ത് ചിന്തിക്കുന്നു?

സ്പാം കുറയ്ക്കുന്നതിന് ഈ സൈറ്റ് Akismet ഉപയോഗിക്കുന്നു. നിങ്ങളുടെ അഭിപ്രായ ഡാറ്റ പ്രോസസ്സുചെയ്യുന്നത് എങ്ങനെയെന്നറിയുക.