വിപണനക്കാരും മെഷീൻ പഠനവും: വേഗതയേറിയതും മികച്ചതും കൂടുതൽ ഫലപ്രദവുമാണ്

മെഷീൻ ലേണിംഗ്

ഡ്രൈവിംഗ് പ്രതികരണ നിരക്കിന്റെ ഓഫറുകളുടെ ഫലപ്രാപ്തി നിർണ്ണയിക്കാൻ വിപണനക്കാർ പതിറ്റാണ്ടുകളായി എ / ബി പരിശോധന ഉപയോഗിക്കുന്നു. വിപണനക്കാർ രണ്ട് പതിപ്പുകൾ (എ, ബി) അവതരിപ്പിക്കുന്നു, പ്രതികരണ നിരക്ക് അളക്കുക, നിർണ്ണയിക്കുക വിജയിഎന്നിട്ട് ആ ഓഫർ എല്ലാവർക്കും കൈമാറുക.

പക്ഷേ, നമുക്ക് അത് നേരിടാം. ഈ സമീപനം വികലമായി മന്ദഗതിയിലുള്ളതും മടുപ്പിക്കുന്നതും ഒഴികഴിവില്ലാത്തതുമാണ് - പ്രത്യേകിച്ചും നിങ്ങൾ ഇത് മൊബൈലിൽ പ്രയോഗിക്കുമ്പോൾ. ഒരു നിർദ്ദിഷ്‌ട സന്ദർഭത്തിൽ ഓരോ ഉപഭോക്താവിനും ശരിയായ ഓഫർ നിർണ്ണയിക്കാനുള്ള ഒരു മാർഗമാണ് ഒരു മൊബൈൽ വിപണനക്കാരന് ശരിക്കും വേണ്ടത്.

മൊബൈൽ‌ സബ്‌സ്‌ക്രൈബർ‌മാർ‌ അവരുമായി ഇടപഴകുന്നതിനും പ്രവർ‌ത്തിപ്പിക്കുന്നതിനുമുള്ള മികച്ച മാർ‌ഗ്ഗം തിരിച്ചറിയുമ്പോൾ‌ ഒരു സവിശേഷ വെല്ലുവിളി അവതരിപ്പിക്കുന്നു. മൊബൈൽ ഉപയോക്താക്കളുടെ സന്ദർഭങ്ങൾ നിരന്തരം മാറിക്കൊണ്ടിരിക്കുന്നു, അവ എപ്പോൾ, എവിടെ, എങ്ങനെ അവരുമായി ഇടപഴകണം എന്ന് നിർണ്ണയിക്കാൻ ബുദ്ധിമുട്ടാണ്. വെല്ലുവിളി ഉയർത്താൻ, മൊബൈൽ ഉപയോക്താക്കൾ അവരുടെ വ്യക്തിഗത ഉപകരണം വഴി അവരുമായി ഇടപഴകുമ്പോൾ ഉയർന്ന വ്യക്തിഗതമാക്കൽ പ്രതീക്ഷിക്കുന്നു. അതിനാൽ പരമ്പരാഗത എ / ബി സമീപനം - എല്ലാവർക്കും ലഭിക്കുന്ന ഇടം വിജയി - വിപണനക്കാർക്കും ഉപഭോക്താക്കൾക്കും ഒരുപോലെ കുറവാണ്.

ഈ വെല്ലുവിളികളെ നേരിടുന്നതിനും മൊബൈലിന്റെ മുഴുവൻ സാധ്യതകളും മനസ്സിലാക്കുന്നതിനും - വിപണനക്കാർ പെരുമാറ്റ വിശകലനത്തിനും ഓരോ വ്യക്തിഗത ഉപഭോക്താവിനും ശരിയായ സന്ദേശവും ശരിയായ സന്ദർഭവും നിർണ്ണയിക്കാൻ സ്വപ്രേരിത തീരുമാനമെടുക്കാൻ കഴിവുള്ള വലിയ ഡാറ്റാ സാങ്കേതികവിദ്യകളിലേക്ക് തിരിയുന്നു.

യന്ത്ര പഠനംഇത് സ്കെയിലിൽ ചെയ്യുന്നതിന്, അവർ കുതിച്ചുചാട്ടമാണ് മെഷീൻ ലേണിംഗ്. മെഷീൻ ലേണിംഗിന് പുതിയ ഡാറ്റയുമായി പൊരുത്തപ്പെടാനുള്ള കഴിവുണ്ട് - അതിനായി വ്യക്തമായി പ്രോഗ്രാം ചെയ്യാതെ - മനുഷ്യർക്ക് സമീപിക്കാൻ കഴിയാത്ത വിധത്തിൽ. ഡാറ്റാ മൈനിംഗിന് സമാനമായി, പാറ്റേണുകൾക്കായി വലിയ അളവിലുള്ള ഡാറ്റയിലൂടെ മെഷീൻ ലേണിംഗ് തിരയലുകൾ. എന്നിരുന്നാലും, മനുഷ്യന്റെ പ്രവർത്തനത്തിനായി സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകൾ എക്‌സ്‌ട്രാക്റ്റുചെയ്യുന്നതിനുപകരം, പ്രോഗ്രാമിന്റെ സ്വന്തം ധാരണ മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിനും അതിനനുസരിച്ച് പ്രവർത്തനങ്ങൾ യാന്ത്രികമായി ക്രമീകരിക്കുന്നതിനും മെഷീൻ ലേണിംഗ് ഡാറ്റ ഉപയോഗിക്കുന്നു. ഇത് അടിസ്ഥാനപരമായി യാന്ത്രിക വേഗത നിയന്ത്രണത്തെക്കുറിച്ചുള്ള എ / ബി പരിശോധനയാണ്.

ഇന്നത്തെ മൊബൈൽ വിപണനക്കാർക്ക് ഇത് ഒരു ഗെയിം ചേഞ്ചർ ആയിരിക്കാനുള്ള കാരണം, മെഷീൻ ലേണിംഗ് അനന്തമായ സന്ദേശങ്ങളുടെയും ഓഫറുകളുടെയും സന്ദർഭങ്ങളുടെയും പരിശോധന യാന്ത്രികമാക്കുന്നു, തുടർന്ന് ആർക്കാണ്, എപ്പോൾ, എവിടെയാണ് ഏറ്റവും മികച്ചതെന്ന് നിർണ്ണയിക്കുന്നത്. തിങ്ക് എ, ബി എന്നിവ വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നു, മാത്രമല്ല ഇ, ജി, എച്ച്, എം, പി എന്നിവയും ഒപ്പം നിരവധി സന്ദർഭങ്ങളും നൽകുന്നു.

മെഷീൻ ലേണിംഗ് കഴിവുകൾ ഉപയോഗിച്ച്, സന്ദേശ ഡെലിവറിയുടെ ഘടകങ്ങൾ റെക്കോർഡുചെയ്യുന്ന പ്രക്രിയയും (ഉദാ. അവ അയച്ചപ്പോൾ, ആർക്കാണ്, ഏത് ഓഫർ പാരാമീറ്ററുകൾ മുതലായവ) ഓഫർ പ്രതികരണത്തിന്റെ ഘടകങ്ങളും യാന്ത്രികമായി റെക്കോർഡുചെയ്യുന്നു. ഓഫറുകൾ സ്വീകരിച്ചാലും ഇല്ലെങ്കിലും, പ്രതികരണങ്ങൾ ഫീഡ്‌ബാക്കായി പിടിച്ചെടുക്കുകയും അത് ഒപ്റ്റിമൈസേഷനായി വ്യത്യസ്ത തരം ഓട്ടോമേറ്റഡ് മോഡലിംഗിനെ നയിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. ഈ ഓഫർ മറ്റ് ഉപയോക്താക്കൾക്ക് അതേ ഓഫറുകളുടെ തുടർന്നുള്ള ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ ട്യൂൺ ചെയ്യുന്നതിനും അതേ ഉപയോക്താക്കൾക്ക് മറ്റ് ഓഫറുകൾ ട്യൂൺ ചെയ്യുന്നതിനും ഈ ഫീഡ്‌ബാക്ക് ലൂപ്പ് ഉപയോഗിക്കുന്നു, അതിനാൽ ഭാവി ഓഫറുകൾക്ക് വിജയസാധ്യത കൂടുതലാണ്.

Ess ഹക്കച്ചവടം ഒഴിവാക്കുന്നതിലൂടെ, ഉപയോക്താക്കൾക്ക് എങ്ങനെ അല്ലെങ്കിൽ എപ്പോൾ അത് നൽകണം എന്നതിനേക്കാൾ കൂടുതൽ മൂല്യം നൽകുന്ന കാര്യങ്ങളെക്കുറിച്ച് ക്രിയാത്മകമായി ചിന്തിക്കാൻ വിപണനക്കാർക്ക് കൂടുതൽ സമയം ചെലവഴിക്കാൻ കഴിയും.

വലിയ ഡാറ്റാ പ്രോസസ്സിംഗ്, സ്റ്റോറേജ്, ക്വയറിംഗ്, മെഷീൻ ലേണിംഗ് എന്നിവയിലെ പുരോഗതി വഴി പ്രാപ്തമാക്കിയ ഈ അതുല്യ കഴിവുകൾ ഇന്നത്തെ മൊബൈൽ വ്യവസായത്തിൽ മുൻനിരയിലാണ്. മുൻ‌നിരയിലുള്ള മൊബൈൽ‌ ഓപ്പറേറ്റർ‌മാർ‌ അവരെ രസകരമായ പെരുമാറ്റ സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകൾ‌ രൂപപ്പെടുത്തുന്നതിനും ക്രാഫ്റ്റ് ഇടപഴകുന്ന മാർ‌ക്കറ്റിംഗ് കാമ്പെയ്‌നുകൾ‌ക്കും ആത്യന്തികമായി വിശ്വസ്തത മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിനും ചർ‌ച്ച കുറയ്ക്കുന്നതിനും വരുമാനം ഗണ്യമായി ഉയർ‌ത്തുന്നതിനും ഉപഭോക്തൃ സ്വഭാവത്തെ സ്വാധീനിക്കുന്നു.

2 അഭിപ്രായങ്ങള്

  1. 1

    മൊബൈൽ വരുത്തുന്ന വെല്ലുവിളികളെക്കുറിച്ചും വിപണനക്കാർക്ക് രണ്ട് ഓപ്ഷനുകളിൽ ഒന്ന് മാത്രമല്ല, നിരവധി ഓപ്ഷനുകളിൽ ഒന്ന് വേഗത്തിൽ അവതരിപ്പിക്കുന്നതിന് കമ്പ്യൂട്ടിംഗ് പവർ എങ്ങനെ ഉപയോഗിക്കാമെന്നതിനെക്കുറിച്ചും വായിക്കുന്നത് വളരെ രസകരമാണ്. ശരിയായ ഉപയോക്താക്കൾക്ക് ശരിയായ സന്ദേശം ലഭിക്കുന്നു. അത്തരമൊരു മുന്നോട്ടുള്ള ചിന്തയും സാങ്കേതികവിദ്യയുടെ ഫലപ്രദമായ ഉപയോഗവും.

  2. 2

    സാങ്കേതികവിദ്യയിലെ പുതിയ ട്രെൻഡുകൾ ഉപയോഗിച്ച്, എന്താണ് സംഭവിക്കുന്നതെന്ന് അപ്‌ഡേറ്റുചെയ്യുന്നതും നിങ്ങളുടെ ഉൽപ്പന്നങ്ങൾ വിപണനം ചെയ്യുന്നതുമായി ബന്ധപ്പെട്ട അറിവ് നേടുന്നതും നല്ലതാണ്. മികച്ച വിവരങ്ങൾ, നിങ്ങളുടെ ലേഖനം ഇഷ്ടപ്പെട്ടു!

നീ എന്ത് ചിന്തിക്കുന്നു?

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