Por que Marketers de Aplicativos Móveis Devem Priorizar o Aprendizado de Máquina

Se você trabalha com marketing móvel, sabe o quão difícil pode ser adquirir novos usuários e tomar decisões de campanha com base em dados. Com as mudanças constantes na disponibilidade de dados, é importante encontrar novas maneiras de resolver esses desafios. É aí que a aprendizagem de máquina (ML) pode desempenhar um papel fundamental. Os profissionais de marketing móvel podem usar a análise preditiva baseada em ML para identificar quais canais são mais eficazes na aquisição de usuários e LTV, quais campanhas são mais propensas a ter sucesso e como otimizar campanhas para obter o máximo ROI. A ML também pode ajudar a identificar padrões de comportamento complexos para prever o comportamento a longo prazo dos usuários e a geração de receita. Essas previsões ajudam os profissionais de marketing a tomar melhores decisões sobre onde investir recursos. Um exemplo de ML em marketing móvel é o Marketing Mix Modeling (MMM). Isso permite que os profissionais de marketing determinem quanto orçamento alocar para canais online e offline. O MMM também fornece visibilidade sobre o desempenho de todos os canais de marketing, permitindo que você aloque seu orçamento onde estão os usuários. A ML também pode ajudar os profissionais de marketing a personalizar campanhas de maneira mais eficiente para grupos de usuários específicos, identificados por meio da segmentação baseada em ML. Isso pode incluir usuários mais propensos a realizar atividades de alto valor, upgrades ou churn. A ML é uma ferramenta poderosa para profissionais de marketing móvel que desejam tomar decisões com base em dados e adquirir novos usuários de maneira eficaz. Embora haja desafios com a disponibilidade de dados, a ML pode ajudar os profissionais de marketing a fazer mais com menos. À medida que a tecnologia evolui, é importante que os profissionais de marketing acompanhem essas mudanças para se manterem competitivos no mercado em constante mudança.