В предыдущем посте мы увидели, почему большинство известных нам приложений, по крайней мере, успешных, скорее всего, будут включать в себя ту или иную форму искусственного интеллекта, чтобы обеспечить свою основную ценность или улучшить взаимодействие с пользователем. Но это еще не все.
Как мы набираем обороты? Как мы можем заявить о себе пользователям? Как мы удержим их, когда они на борту?
Маркетинг и привлечение клиентов
Во-первых, важно знать, кто наши клиенты и какова их ценность для компании. Используя машинное обучение, мы можем сегментировать пользователей и находить группы, на которые мы хотели бы ориентироваться.
Мы можем динамически адаптировать стратегии ставок на платформах поиска и социальных сетей, чтобы эффективно привлекать ценных клиентов. Мы можем персонализировать наши предложения и рекламу, чтобы представить только то, что актуально для пользователя, что приведет к более высокому коэффициенту конверсии и большему количеству довольных клиентов, которых не беспокоят нерелевантные сообщения.
Удержание клиентов
Теперь, когда мы завоевали клиента, как нам сделать так, чтобы она была счастлива? Она должна быть довольна приложением и основными функциями, которые оно обещает. Она должна иметь отличный пользовательский опыт и красивый дизайн. Хотя иногда этого недостаточно.
Собирая следы данных от моих клиентов и анализируя их, мы можем прогнозировать их поведение и инициировать действия на основе полученной информации. Мы можем прогнозировать конверсии и концентрироваться на самых перспективных клиентах. Мы можем прогнозировать вероятность оттока и поощрять пользователей, не давая им потерять интерес и уйти, если этот конкретный клиент имеет высокую прогнозируемую ценность.
Во всех этих случаях мы видим, что с помощью машинного обучения мы можем выйти за рамки подхода дробовика и нацеливаться даже на группы размером 1.
Спасибо, что прочитали! Если вам понравилась эта статья,
Скажи привет в: Twitter | ЛинкедИн
Если вы хотите узнать больше на эту тему, вот очень хорошая статья.
