ಮಾರುಕಟ್ಟೆದಾರರು ಮತ್ತು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ: ವೇಗವಾಗಿ, ಚುರುಕಾಗಿ, ಹೆಚ್ಚು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ

ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ

ಚಾಲನಾ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ ದರಗಳಲ್ಲಿನ ಕೊಡುಗೆಗಳ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿತ್ವವನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸಲು ದಶಕಗಳಿಂದ ಎ / ಬಿ ಪರೀಕ್ಷೆಯನ್ನು ಮಾರಾಟಗಾರರು ಬಳಸುತ್ತಾರೆ. ಮಾರಾಟಗಾರರು ಎರಡು ಆವೃತ್ತಿಗಳನ್ನು (ಎ ಮತ್ತು ಬಿ) ಪ್ರಸ್ತುತಪಡಿಸುತ್ತಾರೆ, ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ ದರವನ್ನು ಅಳೆಯುತ್ತಾರೆ, ನಿರ್ಧರಿಸುತ್ತಾರೆ ವಿಜೇತ, ತದನಂತರ ಎಲ್ಲರಿಗೂ ಆ ಪ್ರಸ್ತಾಪವನ್ನು ತಲುಪಿಸಿ.

ಆದರೆ, ಅದನ್ನು ಎದುರಿಸೋಣ. ಈ ವಿಧಾನವು ದುರ್ಬಲವಾಗಿ ನಿಧಾನ, ಬೇಸರದ ಮತ್ತು ಅಕ್ಷಮ್ಯವಾಗಿ ನಿಖರವಾಗಿಲ್ಲ - ವಿಶೇಷವಾಗಿ ನೀವು ಅದನ್ನು ಮೊಬೈಲ್‌ಗೆ ಅನ್ವಯಿಸಿದಾಗ. ಮೊಬೈಲ್ ಮಾರಾಟಗಾರನಿಗೆ ನಿಜವಾಗಿಯೂ ಬೇಕಾಗಿರುವುದು ಒಂದು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಸನ್ನಿವೇಶದಲ್ಲಿ ಪ್ರತಿ ಗ್ರಾಹಕರಿಗೆ ಸರಿಯಾದ ಕೊಡುಗೆಯನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸುವ ಒಂದು ಮಾರ್ಗವಾಗಿದೆ.

ಮೊಬೈಲ್ ಚಂದಾದಾರರು ಅವರನ್ನು ತೊಡಗಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಮತ್ತು ಕ್ರಮವನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಲು ಸೂಕ್ತವಾದ ಮಾರ್ಗವನ್ನು ಗುರುತಿಸುವಾಗ ಒಂದು ವಿಶಿಷ್ಟ ಸವಾಲನ್ನು ಪ್ರಸ್ತುತಪಡಿಸುತ್ತಾರೆ. ಮೊಬೈಲ್ ಬಳಕೆದಾರರ ಸಂದರ್ಭಗಳು ನಿರಂತರವಾಗಿ ಬದಲಾಗುತ್ತಿರುತ್ತವೆ, ಯಾವಾಗ, ಎಲ್ಲಿ, ಮತ್ತು ಅವರೊಂದಿಗೆ ಹೇಗೆ ತೊಡಗಿಸಿಕೊಳ್ಳಬೇಕು ಎಂಬುದನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸಲು ಕಷ್ಟವಾಗುತ್ತದೆ. ಸವಾಲನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಲು, ಮೊಬೈಲ್ ಬಳಕೆದಾರರು ತಮ್ಮ ವೈಯಕ್ತಿಕ ಸಾಧನದ ಮೂಲಕ ಅವರೊಂದಿಗೆ ತೊಡಗಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಬಂದಾಗ ಹೆಚ್ಚಿನ ಮಟ್ಟದ ವೈಯಕ್ತೀಕರಣವನ್ನು ನಿರೀಕ್ಷಿಸುತ್ತಾರೆ. ಆದ್ದರಿಂದ ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ಎ / ಬಿ ವಿಧಾನ - ಅಲ್ಲಿ ಎಲ್ಲರೂ ಪಡೆಯುತ್ತಾರೆ ವಿಜೇತ - ಮಾರಾಟಗಾರರು ಮತ್ತು ಗ್ರಾಹಕರಿಗೆ ಸಮಾನವಾಗಿ ಕಡಿಮೆಯಾಗುತ್ತದೆ.

ಈ ಸವಾಲುಗಳನ್ನು ಎದುರಿಸಲು - ಮತ್ತು ಮೊಬೈಲ್‌ನ ಸಂಪೂರ್ಣ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಅರಿತುಕೊಳ್ಳಲು - ಮಾರಾಟಗಾರರು ವರ್ತನೆಯ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಮತ್ತು ಪ್ರತಿಯೊಬ್ಬ ಗ್ರಾಹಕರಿಗೆ ಸರಿಯಾದ ಸಂದೇಶ ಮತ್ತು ಸರಿಯಾದ ಸಂದರ್ಭವನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸಲು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ನಿರ್ಧಾರವನ್ನು ಮುಂದುವರಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳತ್ತ ಮುಖ ಮಾಡುತ್ತಿದ್ದಾರೆ.

ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಇದನ್ನು ಪ್ರಮಾಣದಲ್ಲಿ ಮಾಡಲು, ಅವರು ಹತೋಟಿ ಸಾಧಿಸುತ್ತಿದ್ದಾರೆ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ. ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಹೊಸ ದತ್ತಾಂಶಗಳಿಗೆ ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ - ಅದಕ್ಕಾಗಿ ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮ್ ಮಾಡದೆ - ಮನುಷ್ಯರಿಗೆ ಸಮೀಪಿಸಲಾಗದ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ. ದತ್ತಾಂಶ ಗಣಿಗಾರಿಕೆಯಂತೆಯೇ, ಯಂತ್ರಗಳ ಕಲಿಕೆಯು ಮಾದರಿಗಳ ಹುಡುಕಾಟದಲ್ಲಿ ಬೃಹತ್ ಪ್ರಮಾಣದ ದತ್ತಾಂಶಗಳ ಮೂಲಕ ಹುಡುಕುತ್ತದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಮಾನವ ಕ್ರಿಯೆಯ ಒಳನೋಟಗಳನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯುವ ಬದಲು, ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಕಾರ್ಯಕ್ರಮದ ಸ್ವಂತ ತಿಳುವಳಿಕೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ಡೇಟಾವನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಅದಕ್ಕೆ ತಕ್ಕಂತೆ ಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ಹೊಂದಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು ಮೂಲತಃ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ವೇಗ ನಿಯಂತ್ರಣದಲ್ಲಿ ಎ / ಬಿ ಪರೀಕ್ಷೆ.

ಇಂದಿನ ಮೊಬೈಲ್ ಮಾರಾಟಗಾರರಿಗೆ ಇದು ಗೇಮ್ ಚೇಂಜರ್ ಆಗಲು ಕಾರಣ, ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಅನಂತ ಸಂಖ್ಯೆಯ ಸಂದೇಶಗಳು, ಕೊಡುಗೆಗಳು ಮತ್ತು ಸಂದರ್ಭಗಳ ಪರೀಕ್ಷೆಯನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ನಂತರ ಯಾರಿಗೆ, ಯಾವಾಗ ಮತ್ತು ಎಲ್ಲಿ ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸುತ್ತದೆ. ಥಿಂಕ್ ಎ ಮತ್ತು ಬಿ ನೀಡುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ಇ, ಜಿ, ಎಚ್, ಎಂ ಮತ್ತು ಪಿ ಜೊತೆಗೆ ಯಾವುದೇ ಸಂದರ್ಭಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ.

ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳೊಂದಿಗೆ, ಸಂದೇಶ ವಿತರಣೆಯ ಅಂಶಗಳನ್ನು ದಾಖಲಿಸುವ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ (ಉದಾ. ಅವುಗಳನ್ನು ಕಳುಹಿಸಿದಾಗ, ಯಾರಿಗೆ, ಯಾವ ಕೊಡುಗೆ ನಿಯತಾಂಕಗಳೊಂದಿಗೆ, ಇತ್ಯಾದಿ) ಮತ್ತು ಕೊಡುಗೆ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯ ಅಂಶಗಳನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ದಾಖಲಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಕೊಡುಗೆಗಳನ್ನು ಸ್ವೀಕರಿಸಲಾಗಿದೆಯೋ ಇಲ್ಲವೋ, ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯಾಗಿ ಸೆರೆಹಿಡಿಯಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಅದು ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ಗಾಗಿ ವಿವಿಧ ರೀತಿಯ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಚಾಲನೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಈ ಕೊಡುಗೆ ಲೂಪ್ ಅನ್ನು ಇತರ ಗ್ರಾಹಕರಿಗೆ ಅದೇ ಕೊಡುಗೆಗಳ ನಂತರದ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳನ್ನು ಮತ್ತು ಅದೇ ಗ್ರಾಹಕರಿಗೆ ಇತರ ಕೊಡುಗೆಗಳನ್ನು ಉತ್ತಮಗೊಳಿಸಲು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಇದರಿಂದಾಗಿ ಭವಿಷ್ಯದ ಕೊಡುಗೆಗಳು ಯಶಸ್ಸಿನ ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಾಧ್ಯತೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತವೆ.

Ess ಹಾಪೋಹವನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕುವ ಮೂಲಕ, ಮಾರಾಟಗಾರರು ಗ್ರಾಹಕರಿಗೆ ಹೇಗೆ ಅಥವಾ ಯಾವಾಗ ಅದನ್ನು ತಲುಪಿಸಬೇಕು ಎಂಬುದರ ವಿರುದ್ಧ ಹೆಚ್ಚಿನ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ ಎಂಬುದರ ಕುರಿತು ಸೃಜನಾತ್ಮಕವಾಗಿ ಯೋಚಿಸಲು ಹೆಚ್ಚು ಸಮಯವನ್ನು ಕಳೆಯಬಹುದು.

ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾ ಸಂಸ್ಕರಣೆ, ಸಂಗ್ರಹಣೆ, ಪ್ರಶ್ನಿಸುವಿಕೆ ಮತ್ತು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯಲ್ಲಿನ ಪ್ರಗತಿಯಿಂದ ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸಲಾದ ಈ ವಿಶಿಷ್ಟ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳು ಇಂದು ಮೊಬೈಲ್ ಉದ್ಯಮದಲ್ಲಿ ಪ್ರಮುಖ ಸ್ಥಾನದಲ್ಲಿವೆ. ಮುಂಚೂಣಿಯಲ್ಲಿರುವ ಮೊಬೈಲ್ ಆಪರೇಟರ್‌ಗಳು ಆಸಕ್ತಿದಾಯಕ ನಡವಳಿಕೆಯ ಒಳನೋಟಗಳನ್ನು ರೂಪಿಸಲು ಮತ್ತು ಅಂತಿಮವಾಗಿ ನಿಷ್ಠೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು, ಮಂಥನವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲು ಮತ್ತು ಆದಾಯವನ್ನು ನಾಟಕೀಯವಾಗಿ ಹೆಚ್ಚಿಸಲು ಗ್ರಾಹಕರ ನಡವಳಿಕೆಯ ಮೇಲೆ ಪ್ರಭಾವ ಬೀರುವ ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ಅಭಿಯಾನಗಳನ್ನು ರೂಪಿಸುತ್ತಿದ್ದಾರೆ.

2 ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಗಳು

  1. 1

    ಮೊಬೈಲ್ ತರುವ ಸವಾಲುಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಮತ್ತು ಎರಡು ಆಯ್ಕೆಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದನ್ನು ಮಾತ್ರವಲ್ಲದೆ ಅನೇಕ ಆಯ್ಕೆಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದನ್ನು ತ್ವರಿತವಾಗಿ ಪ್ರಸ್ತುತಪಡಿಸಲು ಮಾರುಕಟ್ಟೆದಾರರು ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್ ಶಕ್ತಿಯನ್ನು ಹೇಗೆ ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತಾರೆ ಎಂಬುದರ ಬಗ್ಗೆ ಓದುವುದು ನಿಜವಾಗಿಯೂ ಆಸಕ್ತಿದಾಯಕವಾಗಿದೆ. ಸರಿಯಾದ ಗ್ರಾಹಕರಿಗೆ ಸರಿಯಾದ ಸಂದೇಶವನ್ನು ಪಡೆಯುವುದು. ಅಂತಹ ಮುಂದಾಲೋಚನೆ ಮತ್ತು ತಂತ್ರಜ್ಞಾನದ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಬಳಕೆ.

  2. 2

    ತಂತ್ರಜ್ಞಾನದಲ್ಲಿನ ಹೊಸ ಪ್ರವೃತ್ತಿಗಳೊಂದಿಗೆ, ಏನಾಗುತ್ತಿದೆ ಎಂಬುದರ ಕುರಿತು ನವೀಕರಿಸುವುದು ಒಳ್ಳೆಯದು ಮತ್ತು ನಿಮ್ಮ ಉತ್ಪನ್ನಗಳನ್ನು ಮಾರಾಟ ಮಾಡುವ ಬಗ್ಗೆ ಜ್ಞಾನವನ್ನು ಹೊಂದಿರುವುದು ಒಳ್ಳೆಯದು. ಉತ್ತಮ ಮಾಹಿತಿ, ನಿಮ್ಮ ಲೇಖನವನ್ನು ಇಷ್ಟಪಟ್ಟೆ!

ನೀವು ಏನು ಆಲೋಚಿಸುತ್ತೀರಿ ಏನು?

ಸ್ಪ್ಯಾಮ್ ಅನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲು ಈ ಸೈಟ್ ಅಕಿಸ್ಸೆಟ್ ಅನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ. ನಿಮ್ಮ ಕಾಮೆಂಟ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ಹೇಗೆ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ತಿಳಿಯಿರಿ.