机器学习在移动营销中的应用

移动游戏和应用的营销人员一直在寻找有效的方法来获取新用户。由于隐私和数据可用性的变化，数字营销成功变得更加难以衡量。同时，传统的离线营销仍然存在归因方法的挑战。跟踪用户的跨设备活动变得越来越不可行，用户级别的数据也受到限制，因此，寻找其他获取用户的方式必须成为重中之重。这就是机器学习（ML）可以发挥重要作用的地方。 人类可以很好地评估少量数据。然而，机器学习擅长识别复杂的行为模式，以预测长期用户行为和收入生成。这些预测使营销人员能够更好地制定预算和用户获取活动决策。 如果你在移动营销领域工作，你肯定很清楚其中的挑战。苹果的SKAdNetwork极大地限制了用户级别的数据。用户不愿意共享他们的个人数据。第三方cookie的废除即将来临。法规改变了公司收集和共享数据的能力。这意味着数据可用性和实用性将始终不确定。幸运的是，今天的最先进的机器学习方法意味着你可以用更少的数据做更多的事情。通过分析用户数据和行为，ML帮助营销人员更好地决定在哪里投入资源。 机器学习和人工智能可能已经被你的营销团队使用了。有很多新闻报道说创意团队与ChatGPT和DALL-E合作。但是，ML的其他用途同样重要，可以帮助移动营销人员更轻松地实现他们的目标。例如，营销人员使用ML驱动的预测分析来确定哪些渠道对于推动用户获取和LTV最有效，哪些活动可能成功，以及如何优化活动以获得最大的投资回报率。