Marketeurs et apprentissage automatique: plus rapide, plus intelligent, plus efficace

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Pendant des décennies, les tests A / B ont été utilisés par les spécialistes du marketing pour déterminer l'efficacité des offres en termes de taux de réponse. Les spécialistes du marketing présentent deux versions (A et B), mesurent le taux de réponse, déterminent le gagnant, puis offrez cette offre à tout le monde.

Mais regardons les choses en face. Cette approche est extrêmement lente, fastidieuse et inexcusable, en particulier lorsque vous l'appliquez au mobile. Ce dont un spécialiste du marketing mobile a vraiment besoin, c'est d'un moyen de déterminer la bonne offre pour chaque client dans un contexte donné.

Les abonnés mobiles présentent un défi unique lorsqu'il s'agit d'identifier la manière optimale de les engager et de susciter des actions. Les contextes des utilisateurs mobiles changent continuellement, ce qui rend difficile de déterminer quand, où et comment s'engager avec eux. Pour relever le défi, les utilisateurs mobiles s'attendent à un degré élevé de personnalisation lorsqu'il s'agit d'interagir avec eux via leur appareil personnel. Donc, l'approche A / B traditionnelle - où chacun reçoit le gagnant - ne convient pas aux spécialistes du marketing et aux consommateurs.

Pour lutter contre ces défis - et réaliser le plein potentiel du mobile - les spécialistes du marketing se tournent vers des technologies Big Data capables de faire progresser l'analyse comportementale et la prise de décision automatisée afin de déterminer le bon message et le bon contexte pour chaque client individuel.

Machine LearningPour ce faire à grande échelle, ils tirent parti machine learning. L'apprentissage automatique a la capacité de s'adapter à de nouvelles données - sans y être explicitement programmé - d'une manière que les humains ne peuvent pas approcher. Semblable à l'exploration de données, l'apprentissage automatique recherche des quantités massives de données à la recherche de modèles. Cependant, au lieu d'extraire des informations pour l'action humaine, l'apprentissage automatique utilise les données pour améliorer la propre compréhension du programme et ajuster automatiquement les actions en conséquence. Il s'agit essentiellement de tests A / B sur le contrôle automatique de la vitesse.

La raison pour laquelle cela change la donne pour les spécialistes du marketing mobile d'aujourd'hui est que l'apprentissage automatique automatise le test d'un nombre infini de messages, d'offres et de contextes, puis détermine ce qui fonctionne le mieux pour qui, quand et où. Think propose A et B, mais aussi E, G, H, M et P ainsi que n'importe quel nombre de contextes.

Avec les capacités d'apprentissage automatique, le processus d'enregistrement des éléments de livraison des messages (par exemple, quand ils ont été envoyés, à qui, avec quels paramètres d'offre, etc.) et les éléments de réponse à l'offre sont automatiquement enregistrés. Que les offres soient acceptées ou non, les réponses sont capturées sous forme de commentaires, ce qui entraîne différents types de modélisation automatisée pour l'optimisation. Cette boucle de rétroaction est utilisée pour affiner les applications ultérieures des mêmes offres à d'autres clients et d'autres offres aux mêmes clients afin que les offres futures aient une plus grande probabilité de succès.

En éliminant les conjectures, les spécialistes du marketing peuvent passer plus de temps à réfléchir de manière créative à ce qui offre plus de valeur aux clients par rapport à la manière et au moment de le fournir.

Ces capacités uniques, rendues possibles par les progrès du traitement, du stockage, des requêtes et de l'apprentissage automatique du Big Data, sont aujourd'hui à la pointe de l'industrie mobile. Les opérateurs mobiles de premier plan les utilisent pour formuler des informations comportementales intéressantes ainsi que pour élaborer des campagnes marketing engageantes qui influencent en fin de compte le comportement des clients pour améliorer la fidélité, réduire le taux de désabonnement et augmenter considérablement les revenus.

2 Commentaires

  1. 1

    Il est vraiment intéressant de lire sur les défis posés par le mobile et sur la façon dont les spécialistes du marketing peuvent utiliser la puissance de calcul pour présenter rapidement non seulement l'une des deux options, mais l'une des nombreuses options. Faire passer le bon message aux bons clients. Une telle vision avant-gardiste et une utilisation efficace de la technologie.

  2. 2

    Avec les nouvelles tendances technologiques, il est bon d'être mis à jour avec ce qui se passe et d'avoir les connaissances en matière de commercialisation de vos produits. Excellente information, j'ai adoré votre article!

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