ការវិភាគនិងការសាកល្បងទីផ្សារមាតិកាស្វែងរកទីផ្សារ

អ្នកទីផ្សារនិងការរៀនម៉ាស៊ីន៖ លឿនជាងមុនមានប្រសិទ្ធិភាពជាង

អស់រយៈពេលជាច្រើនទសវត្សការធ្វើតេស្ត A / B ត្រូវបានប្រើដោយអ្នកទីផ្សារដើម្បីកំណត់ប្រសិទ្ធភាពនៃការផ្តល់ជូនក្នុងអត្រាឆ្លើយតបនៃការបើកបរ។ អ្នកធ្វើទីផ្សារបង្ហាញពីរកំណែ (A និង B) វាស់អត្រាឆ្លើយតបកំណត់ អ្នកឈ្នះហើយបន្ទាប់មកផ្តល់ជូនការផ្តល់ជូននោះដល់អ្នករាល់គ្នា។

ប៉ុន្តែសូមប្រឈមនឹងវា។ វិធីសាស្រ្តនេះគឺយឺតយ៉ាវធុញទ្រាន់និងមិនត្រឹមត្រូវ - ជាពិសេសនៅពេលអ្នកអនុវត្តវាទៅទូរស័ព្ទចល័ត។ អ្វីដែលអ្នកទីផ្សារទូរស័ព្ទចល័តពិតជាត្រូវការគឺជាវិធីមួយដើម្បីកំណត់ការផ្តល់ជូនត្រឹមត្រូវសម្រាប់អតិថិជនម្នាក់ៗនៅក្នុងបរិបទដែលបានផ្តល់ឱ្យ។

អតិថិជនទូរស័ព្ទចល័តបង្ហាញពីបញ្ហាប្រឈមតែមួយគត់នៅពេលនិយាយអំពីវិធីល្អបំផុតដើម្បីចូលរួមនិងជំរុញសកម្មភាព។ បរិបទរបស់អ្នកប្រើប្រាស់ទូរស័ព្ទកំពុងផ្លាស់ប្តូរជាបន្តបន្ទាប់ដែលធ្វើឱ្យមានការលំបាកក្នុងការកំណត់ពេលវេលាទីកន្លែងនិងវិធីនៃការចូលរួមជាមួយពួកគេ។ ដើម្បីបង្កើនបញ្ហាប្រឈមអ្នកប្រើទូរស័ព្ទរំពឹងថានឹងមានលក្ខណៈផ្ទាល់ខ្លួនខ្ពស់នៅពេលទាក់ទងជាមួយពួកគេតាមរយៈឧបករណ៍ផ្ទាល់ខ្លួនរបស់ពួកគេ។ ដូច្នេះវិធីសាស្រ្ត A / B បែបប្រពៃណី - ដែលមនុស្សគ្រប់គ្នាទទួល អ្នកឈ្នះ - ខ្វះខាតសម្រាប់អ្នកទីផ្សារនិងអ្នកប្រើប្រាស់ដូចគ្នា។

ដើម្បីប្រយុទ្ធប្រឆាំងនឹងបញ្ហាប្រឈមទាំងនេះ - និងដឹងពីសក្តានុពលពេញលេញនៃទូរស័ព្ទចល័ត - អ្នកធ្វើទីផ្សារកំពុងងាកទៅរកបច្ចេកវិទ្យាទិន្នន័យធំ ៗ ដែលមានសមត្ថភាពជឿនលឿនការវិភាគអាកប្បកិរិយានិងការសម្រេចចិត្តដោយស្វ័យប្រវត្តិដើម្បីកំណត់សារត្រឹមត្រូវនិងបរិបទត្រឹមត្រូវសម្រាប់អតិថិជនម្នាក់ៗ។

រៀនម៉ាស៊ីនដើម្បីធ្វើវាបានតាមទំហំពួកគេកំពុងប្រើកម្លាំង ការរៀនម៉ាស៊ីន។ ការរៀនសូត្ររបស់ម៉ាស៊ីនមានសមត្ថភាពក្នុងការសម្របខ្លួនទៅនឹងទិន្នន័យថ្មី - ដោយមិនត្រូវបានគេរៀបចំកម្មវិធីឱ្យច្បាស់លាស់នៅក្នុងវិធីដែលមនុស្សមិនអាចចូលទៅជិត។ ស្រដៀងគ្នាទៅនឹងការជីកយករ៉ែទិន្នន័យការស្វែងរកម៉ាស៊ីនតាមរយៈបរិមាណទិន្នន័យយ៉ាងច្រើនក្នុងការស្វែងរកគំរូ។ ទោះជាយ៉ាងណាក៏ដោយជំនួសឱ្យការដកស្រង់ការយល់ដឹងសម្រាប់សកម្មភាពរបស់មនុស្សការរៀនសូត្រម៉ាស៊ីនប្រើទិន្នន័យដើម្បីកែលម្អការយល់ដឹងផ្ទាល់ខ្លួនរបស់កម្មវិធីនិងកែតម្រូវសកម្មភាពដោយស្វ័យប្រវត្តិ។ វាជាការធ្វើតេស្ត A / B ជាមូលដ្ឋានលើការត្រួតពិនិត្យល្បឿនដោយស្វ័យប្រវត្តិ។

មូលហេតុដែលវាជាការផ្លាស់ប្តូរហ្គេមសម្រាប់អ្នកលក់ទូរស័ព្ទចល័តនាពេលបច្ចុប្បន្ននេះគឺដោយសារតែការរៀនម៉ាស៊ីនធ្វើស្វ័យប្រវត្តិកម្មនៃការសាកល្បងនៃសារការផ្តល់ជូននិងបរិបទដែលមិនចេះរីងស្ងួតហើយបន្ទាប់មកកំណត់ថាតើអ្វីដែលល្អបំផុតសម្រាប់នរណាពេលណានិងកន្លែងណា។ គិតផ្តល់ជូន A និង B ប៉ុន្តែក៏មាន E, G, H, M និង P រួមជាមួយបរិបទមួយចំនួន។

ជាមួយនឹងសមត្ថភាពរៀនម៉ាស៊ីនដំណើរការនៃការកត់ត្រាធាតុនៃការបញ្ជូនសារ (ឧទាហរណ៍នៅពេលដែលពួកគេត្រូវបានបញ្ជូនទៅអ្នកណាដែលមានប៉ារ៉ាម៉ែត្រផ្តល់ជូន។ ល។ ) និងធាតុនៃការឆ្លើយតបផ្តល់ជូនត្រូវបានកត់ត្រាដោយស្វ័យប្រវត្តិ។ ថាតើការផ្តល់ជូនត្រូវបានទទួលយកឬអត់ការឆ្លើយតបត្រូវបានគេយកជាការឆ្លើយតបដែលបន្ទាប់មកជំរុញម៉ូដែលផ្សេងៗគ្នាដោយស្វ័យប្រវត្តិសម្រាប់ការបង្កើនប្រសិទ្ធភាព។ រង្វិលជុំផ្តល់យោបល់ត្រូវបានប្រើដើម្បីកែសំរួលការផ្តល់ជូនដូចគ្នាដល់អតិថិជនផ្សេងទៀតនិងការផ្តល់ជូនផ្សេងទៀតដល់អតិថិជនដូចគ្នាដូច្នេះការផ្តល់ជូននាពេលអនាគតមានលទ្ធភាពជោគជ័យខ្ពស់ជាង។

តាមរយៈការលុបបំបាត់ការប៉ាន់ស្មានអ្នកទីផ្សារអាចចំណាយពេលច្រើនក្នុងការគិតប្រកបដោយភាពច្នៃប្រឌិតអំពីអ្វីដែលផ្តល់តម្លៃកាន់តែច្រើនដល់អតិថិជនធៀបនឹងវិធីឬពេលដែលត្រូវចែកចាយវា។

សមត្ថភាពពិសេសទាំងនេះត្រូវបានបើកដំណើរការដោយការជឿនលឿនក្នុងការដំណើរការទិន្នន័យធំការផ្ទុកសំណួរនិងការរៀនម៉ាស៊ីនកំពុងឈានមុខគេនៅក្នុងឧស្សាហកម្មទូរស័ព្ទនាពេលបច្ចុប្បន្ន។ ប្រតិបត្តិករទូរស័ព្ទចល័តនៅជួរមុខកំពុងប្រើពួកគេដើម្បីបង្កើតការយល់ដឹងអំពីអាកប្បកិរិយាគួរឱ្យចាប់អារម្មណ៍ក៏ដូចជាយុទ្ធនាការទីផ្សារសិប្បកម្មដែលជះឥទ្ធិពលដល់ឥរិយាបថរបស់អតិថិជនដើម្បីកែលម្អភាពស្មោះត្រង់កាត់បន្ថយភាពឆេវឆាវនិងបង្កើនប្រាក់ចំណូល។

ឡារ៉ាអាល់ប៊ើត

ឡារ៉ាជាអនុប្រធានទីផ្សារសកលនៅ គ្លូប ជាកន្លែងដែលនាងទទួលខុសត្រូវទីផ្សារសាជីវកម្មនិងដឹកនាំទីផ្សារទិញសម្រាប់ផលិតផលទីផ្សារបរិបទរបស់ក្រុមហ៊ុន។ កាលពីមុនលោកស្រីមានតួនាទីគ្រប់គ្រងម៉ាកនិងតួនាទីទីផ្សារជាន់ខ្ពស់នៅ Kraft Foods, America Online និង VeriSign ។

អត្ថបទ​ដែល​ទាក់ទង

ត្រលប់ទៅកំពូល
បិទ

Adblock បានរកឃើញ

Martech Zone អាចផ្តល់ឱ្យអ្នកនូវមាតិកានេះដោយមិនគិតថ្លៃទេ ពីព្រោះយើងរកប្រាក់ពីគេហទំព័ររបស់យើងតាមរយៈចំណូលពីការផ្សាយពាណិជ្ជកម្ម តំណសម្ព័ន្ធ និងជំនួយឧបត្ថម្ភ។ យើងនឹងរីករាយប្រសិនបើអ្នកនឹងលុបកម្មវិធីទប់ស្កាត់ការផ្សាយពាណិជ្ជកម្មរបស់អ្នកចេញនៅពេលអ្នកមើលគេហទំព័ររបស់យើង។