Wauzaji na Kujifunza kwa Mashine: Haraka, Nadhifu, Ufanisi zaidi

mashine kujifunza

Kwa miongo kadhaa upimaji wa A / B umetumiwa na wauzaji kuamua ufanisi wa matoleo katika viwango vya majibu ya kuendesha. Wauzaji wanawasilisha matoleo mawili (A na B), pima kiwango cha majibu, amua mshindi, na kisha toa ofa hiyo kwa kila mtu.

Lakini, wacha tukabiliane nayo. Njia hii ni polepole, inachosha, na haina makosa - haswa unapoitumia kwa simu. Nini muuzaji wa rununu anahitaji kweli ni njia ya kuamua ofa inayofaa kwa kila mteja katika muktadha uliopewa.

Wasajili wa rununu huleta changamoto ya kipekee linapokuja kutambua njia bora ya kuwashirikisha na kuendesha hatua. Mazingira ya watumiaji wa rununu hubadilika kila wakati, na kufanya iwe ngumu kuamua ni lini, wapi, na jinsi ya kushirikiana nao. Ili kuongeza changamoto, watumiaji wa rununu wanatarajia kiwango cha juu cha ubinafsishaji linapokuja suala la kushirikiana nao kupitia kifaa chao cha kibinafsi. Kwa hivyo njia ya jadi ya A / B - ambapo kila mtu hupokea mshindi - huanguka kwa wauzaji na watumiaji sawa.

Ili kupambana na changamoto hizi - na kutambua uwezo kamili wa wauzaji wa rununu wanageukia teknolojia kubwa za data ambazo zina uwezo wa kuendeleza uchambuzi wa tabia na uamuzi wa kiotomatiki kuamua ujumbe sahihi na muktadha sahihi kwa kila mteja binafsi.

Kujifunza MachineIli kufanya hivyo kwa kiwango, wanajiandikisha mashine kujifunza. Ujifunzaji wa mashine una uwezo wa kuzoea data mpya - bila kusanidiwa wazi - kwa njia ambazo wanadamu hawawezi kukaribia. Sawa na uchimbaji wa data, utaftaji wa mashine kwa njia ya data nyingi katika kutafuta mifumo Walakini, badala ya kutoa ufahamu wa hatua ya kibinadamu, ujifunzaji wa mashine hutumia data kuboresha uelewa wa programu mwenyewe na kurekebisha vitendo kiotomatiki. Ni kimsingi upimaji wa A / B kwenye udhibiti wa kasi wa moja kwa moja.

Sababu ya kubadilisha mchezo kwa wauzaji wa rununu wa leo ni kwa sababu ujifunzaji wa mashine hutengeneza upimaji wa idadi isiyo na kikomo ya ujumbe, matoleo na muktadha, na kisha huamua ni nini kinachofanya kazi bora kwa nani, lini, na wapi. Fikiria inatoa A na B, lakini pia E, G, H, M na P pamoja na idadi yoyote ya muktadha.

Pamoja na uwezo wa ujifunzaji wa mashine, mchakato wa kurekodi vipengee vya uwasilishaji wa ujumbe (km wakati zilitumwa, kwa nani, na vigezo gani vya kutoa, n.k.) na vitu vya majibu ya toleo hurekodiwa kiatomati. Ikiwa ofa zinakubaliwa au la, majibu huchukuliwa kama maoni ambayo huendesha aina tofauti za uundaji wa kiotomatiki kwa utumiaji. Kitanzi hiki cha maoni hutumiwa kurekebisha matumizi yanayofuata ya ofa hizo kwa wateja wengine na ofa zingine kwa wateja hao hao ili matoleo ya baadaye yawe na uwezekano mkubwa wa kufanikiwa.

Kwa kuondoa ubashiri, wauzaji wanaweza kutumia wakati mwingi kufikiria kwa ubunifu juu ya kile kinachotoa dhamana zaidi kwa wateja dhidi ya jinsi au wakati wa kuipeleka.

Uwezo huu wa kipekee, unaowezeshwa na maendeleo katika usindikaji mkubwa wa data, uhifadhi, kuuliza, na ujifunzaji wa mashine unaongoza sana katika tasnia ya rununu leo. Waendeshaji wa rununu mbele wanawatumia kuunda maoni ya kupendeza ya kitabia na pia kufanya kampeni za uuzaji zinazojumuisha ambazo zinaathiri tabia ya mteja ili kuboresha uaminifu, kupunguza utapeli, na kuongeza mapato.

2 Maoni

  1. 1

    Inapendeza sana kusoma juu ya changamoto zinazoletwa na rununu na jinsi wauzaji wanavyoweza kutumia nguvu ya kompyuta kuwasilisha haraka sio moja tu ya chaguzi mbili, lakini moja ya chaguzi nyingi. Kupata ujumbe unaofaa kwa wateja sahihi. Kufikiria mbele vile na matumizi mazuri ya teknolojia.

  2. 2

    Pamoja na mwelekeo mpya wa teknolojia ni vizuri kusasishwa na kile kinachotokea na kuwa na maarifa kuhusu heshima ya uuzaji wa bidhaa zako. Habari nzuri, umependa nakala yako!

Unafikiri?

Tovuti hii inatumia Akismet kupunguza spam. Jifunze jinsi maoni yako yanasindika.