オーディエンス セグメンテーションは、以前はデータとユーザーの過去の行動の分析に依存する科学です。 以下では、マーケターが人工知能を使用して、低コストで効果的にオーディエンスをセグメント化する方法について説明します。
オーディエンス セグメンテーションは新しいプラクティスではありませんが、データが爆発する時代には、オーディエンス セグメンテーションはますます複雑になっています。現在、マーケターがオーディエンスセグメンテーションを行う場合、通常、データを分析し、いくつかの特性を使用して顧客の行動を予測し、広告の配信先として顧客画像を作成します。この方法はある程度効果的です。 しかし、ソーシャルメディアマーケティングが高価になるにつれて、Facebookは2018年第1四半期のクリック単価が前年同期比92%増加し、クリック率は変わらず、オーディエンスセグメンテーションの方法を最適化し、投資収益率を最大化する方法を考える必要があります。現在のオーディエンスセグメンテーションアプローチには、主に2つの欠点があります。
第1に、ユーザの行動によってユーザに依存する過去の行動データを分割するが、ユーザの過去の行動が必ずしも将来の行動に対応するとは限らないことである。 また、ユーザーの将来の動作をガイドするデータセットも必要です。第 2 に、オーディエンスが人口統計や過去の行動に重複している場合、これは、配信プラットフォームでマーケティング担当者が特定の特性と独自の入札のために配信コストの低収益につながる可能性があることを意味します。これには、Facebookのツールがプライバシー上の理由から1000人未満のオーディエンスの分析をサポートしていないなど、プラットフォームを提供するツール自体の制限は含まれません。 重複したユーザーを減らし、行動を起こす可能性が最も高いターゲット層に広告をターターにする方法を見つけることができれば、予算をより効率的に活用できます。データは嘘をつかないが、多くのマーケティング担当者はこれを誤解している。 人工知能は、データをグルーミングし、オーディエンスの行動モデルを分析することで、マーケティングプロセスの不確実性を排除します。 重複したユーザーを最小限に抑えながら、最も価値の高いユーザーに広告を配信できる場合、結果は大きく異なる可能性があります。AI は、訪問頻度や訪問時間から製品の表示や購入まで、ユーザーの行動を通じて最も価値のあるユーザーを特定し、これらの行動をユーザーの将来の行動の先行指標として使用し、最も効果的な広告チャネルと最も創造的な形式でユーザーにマーケティングします。たとえば、AI は、"5 日間に 2 回サイトを訪問する"、"14 日間にショッピング カートを 2 回追加する"、"10 日間に 1 回購入する" など、3 つの異なる動作に気付き、これらの動作に基づいて異なるユーザー グループを定義できます。 しかし、どのユーザーが広告を見た後、コンバージョンの可能性を最大限に引き出すかはどのようにしてわかるでしょうか。 この時点で、AI は多数のルールに基づいてさまざまなユーザー グループの価値を計算し、その値に基づいてユーザー グループを並べ替えることができます。最終的な結果は、「5日間に2回サイトを訪問した」ユーザーが行動を起こす可能性が高いため、このユーザーグループの広告の露出を増やすオプションがある可能性が高いという結果です。人工知能も通過することができますルールの多くを探してくださいアウトユーザーの最適な組み合わせし、値に基づいてこれらの組み合わせを行います並べ替えます。たとえば、1 つは 5 です1 日に 2 回サイトにログインしたユーザーで1つよりも可能性があります141 日でショッピング カートにアイテムを追加する買い物客は、さらに多いです価値がある。この確実性を持つということは、意味します価値の高いオーディエンスを理解し、ターゲットにすることで、それを可能にしますマーケティングはより効果的です。AI が洞察を得るもう 1 つの領域は、市場セグメントを見つけることです。 人間は価値ある市場を特定できるが、ユーザーが重複している部分を見るのは困難であり、人工知能は、マーケティング担当者が投資収益率を最大化するために、できるだけ重複しないセグメントを選択するのに役立ちます。AI は、AI のオーディエンス セグメンテーション結果と労組を比較すると、135.7% のアクション率を達成しましたが、コストは 27% 削減され、AI によるオーディエンス セグメンテーションの ROI が人間よりもはるかに高いことがわかりました。AI ツールは成熟しており、マーケターはよりスマートなユーザー セグメンテーション ツールを使用しており、アクションあたりのコストとリードあたりのコストを削減するために重要です。 ソーシャル メディアのリーチが拡大し、重複するユーザーが少なくなるにつれて、AI によるオーディエンス セグメンテーションは大幅なコスト削減と投資収益率の向上につながります。
推奨システム大規模特徴工学とSparkはLLVMベースの最適化に基づいている
推奨システムにおけるディープラーニングの応用
企業で一般的に推奨されるシステム アーキテクチャ
ストリーミング コンピューティングを高次元リアルタイムレコグレーション システム シナリオに適用する方法
図は、E&E問題におけるアルゴリズムの適用を推奨する
分散機械学習フレームワークは、高次元リアルタイムレコグレーション システムにどのように役立ちますか
第4のパラダイム・スカイ・ハブ、エンタープライズ・ワンストップ・インテリジェント・オペレーション・プラットフォーム。小売、銀行、メディア、その他の業界の消費者デジタルビジネスのために、Tiancピボットは、オイチャネルリアルタイムデータフローと最先端の機械学習技術に基づいて構築されたインテリジェントな紹介、インテリジェントな検索、インテリジェントなプッシュ、インテリジェントな顧客サービス、およびその他の技術エンジンを通じて、企業のフルシーンビジネスデータを介して、企業のオールラウンドなリンケージ機能を実現します。 ビジネス レベルでは、Tianc ピボットは、企業がユーザー価値を掘り起こし、ユーザー エクスペリエンスを向上させ、ユーザーの保持を増やすのに役立ちます。インテリジェントな運用を迅速かつ効率的に実現し、企業のビジネスの成長を効率的に推進します。
「発見」-「見る」に移動し、「友人が見ている」を参照します。