Мобильные маркетологи ищут эффективные способы привлечения новых пользователей для своих мобильных приложений, и машинное обучение может сыграть в этом важную роль. В этой статье мы рассмотрим, как использование машинного обучения может помочь в принятии решений по распределению бюджета, сегментации пользователей и созданию персонализированных кампаний.
Мобильные маркетологи постоянно ищут эффективные способы привлечения новых пользователей для своих мобильных приложений. Сегодня это становится все сложнее из-за изменений в доступности данных и повышенной приватности пользователей. В этом контексте машинное обучение может сыграть важную роль.
Машинное обучение превосходит людей в идентификации сложных поведенческих паттернов для прогнозирования долгосрочного поведения пользователей и генерации доходов. Эти прогнозы позволяют маркетологам принимать более эффективные решения по распределению бюджета и привлечению пользователей.
Сегодня машинное обучение используется в различных областях маркетинга. Например, Marketing Mix Modeling (MMM) помогает определить, какие каналы наиболее эффективны для привлечения пользователей и оптимизации кампаний для максимальной отдачи. Также машинное обучение используется для персонализации кампаний, что позволяет маркетологам достигать большей лояльности пользователей и улучшать маркетинговый опыт.
