Շուկայավարողներ և մեքենայական ուսուցում. Ավելի արագ, խելացի, ավելի արդյունավետ

Machine Learning

Տասնամյակներ շարունակ A / B փորձարկումը օգտագործվում է շուկայավարողների կողմից `որոշելու առաջարկների արդյունավետությունը մեքենայական արձագանքման տեմպերում: Մարկետոլոգները ներկայացնում են երկու տարբերակ (A և B), չափում են պատասխանի մակարդակը, որոշում հաղթողը, և ապա այդ առաջարկը հասցնել բոլորին:

Բայց եկեք ընդունենք դա: Այս մոտեցումը խեղաթյուրող դանդաղ, հոգնեցուցիչ և աններելիորեն անճիշտ է, հատկապես, երբ այն կիրառում եք բջջայինի վրա: Այն, ինչ իրականում անհրաժեշտ է բջջային շուկայավարողին, տվյալ համատեքստում յուրաքանչյուր հաճախորդի համար ճիշտ առաջարկ որոշելու միջոց է:

Բջջային կապի բաժանորդները եզակի մարտահրավեր են ներկայացնում, երբ խոսքը վերաբերում է նրանց ներգրավելու և գործողությունների խթանման օպտիմալ եղանակին: Բջջային կապի օգտվողների համատեքստերը անընդհատ փոխվում են ՝ դժվարացնելով պարզել, թե երբ, որտեղ և ինչպես ներգրավվել դրանց հետ: Մարտահրավերն ավելի մեծացնելու համար բջջային օգտվողները սպասում են անհատականացման բարձր աստիճանի, երբ բանը վերաբերվում է իրենց անձնական սարքի միջոցով գործ ունենալուն: Այսպիսով, ավանդական A / B մոտեցումը, որտեղ բոլորը ստանում են հաղթողը - պակաս է շուկայավարողների և սպառողների համար:

Այս մարտահրավերներին դիմակայելու և բջջային բջջի ամբողջ ներուժը գիտակցելու համար շուկայավարողները դիմում են մեծ տվյալների տեխնոլոգիաներին, որոնք ընդունակ են առաջ տանել վարքագծի վերլուծությունը և ավտոմատացված որոշում կայացնել ՝ որոշելու համար ճիշտ հաղորդագրությունն ու ճիշտ ենթատեքստը յուրաքանչյուր առանձին հաճախորդի համար:

Machine LearningՈրպեսզի դա անել մասշտաբով, դրանք լծակներ են ձեռք բերում Machine Learning, Մեքենայական ուսուցումը հնարավորություն ունի հարմարվելու նոր տվյալների ՝ առանց դրա համար հստակ ծրագրավորված լինելու, այնպես, որ մարդիկ չեն կարող մոտենալ: Տվյալների արդյունահանման նման, մեքենայական ուսուցումը որոնում է տվյալների մեծ քանակությամբ ՝ օրինաչափություններ որոնելու համար: Այնուամենայնիվ, մարդու գործողությունների վերաբերյալ պատկերացում ստանալու փոխարեն, մեքենայական ուսուցումն օգտագործում է տվյալները ՝ ծրագրի սեփական ըմբռնումը բարելավելու և գործողությունները համապատասխանաբար ավտոմատ կերպով կարգավորելու համար: Հիմնականում դա A / B- ի փորձարկում է արագության ավտոմատ կառավարման վրա:

Այսօրվա շարժական շուկայավարողների համար խաղ փոխելու պատճառն այն է, որ մեքենայական ուսուցումն ավտոմատացնում է անսահմանափակ քանակությամբ հաղորդագրությունների, առաջարկների և ենթատեքստերի փորձարկումը, այնուհետև որոշում, թե ով ում համար է լավագույնը, երբ և որտեղ: Think- ն առաջարկում է A և B, բայց նաև E, G, H, M և P ցանկացած քանակի համատեքստերի հետ միասին:

Մեքենայական ուսուցման հնարավորություններով ավտոմատ կերպով գրանցվում են հաղորդագրության առաքման տարրերի (օրինակ ՝ երբ են ուղարկվել, ում, առաջարկի ինչ պարամետրերով և այլն) և առաջարկի արձագանքման տարրերի ձայնագրման գործընթացը: Անկախ նրանից, թե առաջարկներն ընդունվում են, թե ոչ, պատասխանները ստացվում են որպես հետադարձ կապ, որոնք այնուհետև մղում են տարբեր տեսակի ավտոմատացված մոդելավորման ՝ օպտիմալացման համար: Այս արձագանքման օղակն օգտագործվում է նույն առաջարկների հետագա կիրառությունները այլ հաճախորդներին և այլ առաջարկներ նույն հաճախորդներին ճշգրտելու համար, որպեսզի հետագա առաջարկները հաջողության ավելի մեծ հավանականություն ունենան:

Գուշակությունները վերացնելով ՝ շուկայավարողները կարող են ավելի շատ ժամանակ անցկացնել ՝ մտածելով, թե ինչն է ավելի մեծ արժեք տալիս հաճախորդներին ՝ այն բանի փոխարեն, թե ինչպես կամ երբ այն հասցնել:

Այս եզակի հնարավորությունները, որոնք հնարավորություն են տալիս մեծ տվյալների մշակման, պահեստավորման, հարցումների և մեքենայական ուսուցման առաջընթացին, այսօր առաջատար են բջջային արդյունաբերության մեջ: Բջջային օպերատորները առաջնագծում դրանք օգտագործում են հետաքրքիր վարքագծային պատկերացումներ ձևակերպելու, ինչպես նաև արհեստագործական շուկայավարման արշավներ կազմելու համար, որոնք, ի վերջո, ազդում են հաճախորդների վարքի վրա ՝ հավատարմությունը բարելավելու, խստորեն նվազեցնելու և եկամուտը կտրուկ բարձրացնելու համար:

2 Comments

  1. 1

    Իրոք, հետաքրքիր է կարդալ այն մարտահրավերների մասին, որոնք բերում է բջջայինը և այն մասին, թե ինչպես են շուկայավարողները կարողանում օգտագործել համակարգչային հզորությունը `արագորեն ներկայացնելու ոչ միայն երկու տարբերակներից մեկը, այլ բազմաթիվ տարբերակներից մեկը: Messageիշտ հաճախորդներին ճիշտ հաղորդագրություն ստանալը: Նման առաջ մտածելը և տեխնոլոգիայի արդյունավետ օգտագործումը:

  2. 2

    Տեխնոլոգիայի նոր միտումներով լավ է թարմացվել տեղի ունեցող իրադարձությունների հետ և ունենալ գիտելիքներ ձեր արտադրանքի շուկայավարման վերաբերյալ: Հիանալի տեղեկություններ, սիրեցիք ձեր հոդվածը:

Ինչ եք կարծում?

Այս կայքը օգտագործում է Akismet- ը սպամի նվազեցման համար: Իմացեք, թե ինչպես է ձեր տվյալները մշակվում.