Pulse
Golden Whale Productions: დადებითი გაძლიერების ძალა
By უილიამ - 28 წლის 2023 ნოემბერი
Golden Whale Productions-ის თანადამფუძნებელი და COO, კლაუდია ჰეილინგი, განიხილავს, თუ როგორ აერთიანებს გამაგრებაზე დაფუძნებული სისტემები მანქანათმცოდნეობის ტექნოლოგიას, საშუალებას აძლევს CRM გუნდებს მიიღონ ინფორმაცია თავიანთი მომხმარებლების შესახებ იმ დროის უმცირეს ნაწილში, რაც საჭიროა ხელით A/B ტესტირების ჩასატარებლად.
რა გავლენა შეიძლება ჰქონდეს გაძლიერებაზე დაფუძნებულ სისტემებს CRM აქტივობაზე? როგორ იყენებენ ეს მოდელები მომხმარებლის მონაცემებს ჰიპოთეზების შესამოწმებლად და დროთა განმავლობაში ვარაუდების დასაზუსტებლად?
ამ კითხვაზე ზოგადი პასუხის გასაცემად შეგვიძლია ვთქვათ, რომ მანქანათმცოდნეობის მოდელები ყოველთვის პოულობენ სასარგებლო აპლიკაციებს, როდესაც პრობლემები მრავალგანზომილებიანია, რადგან ეს არის ყველაზე ხშირად ის სფეროები, სადაც ადამიანებს უჭირთ კორელაციების გაგება.
დამღლელი A/B ტესტირება შეიძლება შეიცვალოს ჩვენი LOOPS სისტემების ექსპერიმენტულ გაშვებებზე, ოპტიმიზებული შედეგების მიღწევით ბევრად უფრო სწრაფად და ნაკლები ხახუნის პირობებში ორგანიზაციაში.
CRM-ში მუშაობისთვის, ეს ნიშნავს, რომ ორგანიზაციებს, რომლებიც იყენებენ ჩვენს მეთოდებს, შეუძლიათ აწარმოონ მეტი კამპანია, დაამატონ მეტი ახალი ფუნქცია და ჩაატარონ მეტი ექსპერიმენტი ყოველ ჯერზე, თუმცა უკეთეს შედეგებს ქმნიან ცალკეული მოვლენისთვის ბევრად გაუმჯობესებული დროის გამო.
ეს სისტემები თავისთავად არ იგონებენ მოქმედებებს, არამედ უზრუნველყოფენ მომხმარებლის მიმდინარე ქცევის ზუსტ მიმოხილვას, რომელზეც CRM გუნდებს შეუძლიათ რეაგირება მოახდინონ საკუთარი იდეებით. შეგიძლიათ მოიყვანოთ კონკრეტული სცენარის მაგალითი, რომელსაც შეუძლია CRM მენეჯერს სურდეს ტესტირება მათი გაძლიერების სისტემის დასკვნების საფუძველზე?
ჩვენ უკვე დავადგინეთ ძალიან პირდაპირი მაგალითი, რომელიც მყისიერ გავლენას ახდენს ბიზნესის ბოლო ხაზზე ჩვენი ბონუს ანალიტიკით, რომელიც არის კითხვა, როდის მივცეთ ვის რომელი ბონუსი/ფუნქცია პლატფორმის დონეზე და რეგულირების საზღვრებში.
ეს არის წარმოუდგენლად რთული ოპტიმიზაციის პრობლემა, რომელიც ადამიანმა ოპერატორმა უნდა გადაჭრას დამოუკიდებლად, მაგრამ მისი გაშვებით, ჩვენ მოვახერხეთ მონეტიზაციის 30 პროცენტამდე გაზრდა, რაც CRM გუნდებმა დაუყოვნებლივ შეძლეს გამოიყენონ.
გარდა ამისა, LOOPS-ის საშუალებით მომხმარებლის ქცევის ყველაზე რთული შაბლონებისა და ტენდენციების იდენტიფიცირების შესაძლებლობამ გარკვეულ ოპერატორებს საშუალება მისცა, 20 პროცენტამდე შეამცირონ თავიანთი ბონუსების ხარჯები, უბრალოდ დაუშვან მათ დაალაგოთ არაპროდუქტიული ბონუსების სამიზნეები. სავარაუდოდ გრძელვადიან მოსავალს იძლევა.
რა თქმა უნდა, ამ კითხვების ოპტიმიზებული შესრულების სიჩქარემ ასევე დააჩქარა სწავლის ციკლები თითოეულ შემთხვევაში კვირებით, რაც თავის მხრივ საშუალებას აძლევდა CRM გუნდებს განათავსონ შემოთავაზებული სტრატეგიები და მიიღონ სარგებელი უფრო სწრაფად, ვიდრე ოდესმე.
როგორ ხედავთ, რომ იცვლება CRM მენეჯერის როლი, რადგან ეს ტექნოლოგია უფრო ჩვეულებრივი ხდება? იქნება ახლა კიდევ უფრო დიდი პასუხისმგებლობა CRM გუნდებზე, რომ ჰქონდეთ მონაცემთა ანალიზის ძლიერი უნარები და პრობლემების გადაჭრის შემოქმედებითი უნარი?
ეს ჩემთვის ყველაზე საინტერესო ცვლილებაა. რამდენადაც მე ვხედავ, ამ ტექნოლოგიით შექმნილი სცენარი ხედავს, რომ CRM გუნდს კარგავს გარკვეული ტვირთი ხანგრძლივი ტესტის ციკლების გატარების დროს, რაც თავის მხრივ საშუალებას აძლევს მას მეტი ფოკუსირება მოახდინოს იდეებზე იმის შესახებ, თუ რა უნდა იყოს ქმედითი ელემენტები. სისტემა მომხმარებელს სთავაზობს. შემდეგ გამაგრების სისტემა აკეთებს ტესტირებას და პოულობს ტკბილ ადგილს იმ სცენარისთვის, რომელიც მათ შექმნეს.
იქიდან, CRM გუნდს ევალება, განაგრძოს ინოვაციები და შეინარჩუნოს მოთამაშეების დაინტერესება ჩართულობის უფრო კრეატიული მიდგომების მოძიებით. მე ამას ვხედავ, როგორც ბევრად უფრო დამაკმაყოფილებელ მიდგომას პროცესისადმი და ბევრად უფრო საინტერესო სწავლის მრუდს ყველა ჩართულისთვის!
გამაგრებაზე დაფუძნებული სისტემების კიდევ ერთი უპირატესობა ის არის, რომ ისინი შეიძლება გაერთიანდეს მანქანათმცოდნეობის ტექნოლოგიასთან, რათა შეიქმნას განმეორებითი მარყუჟი, სადაც ავტომატურად ხდება მონაცემების ცვლილებები. შეგიძლიათ უფრო დეტალურად ამიხსნათ როგორ მუშაობს ეს პროცესი?
Golden Whale-ში ჩვენ ეს პროცესი ძალიან მარტივი გავხადეთ. იმ მომენტში, როდესაც თქვენ გამოუშვით ახალი მოდელი ჩვენს LOOPS სისტემაში, მისი მოქმედებების შედეგები იწყებს მომხმარებლის გამოცდილების და ქცევის შეცვლას თქვენს პლატფორმაზე. ეს, შესაბამისად, ქმნის მონაცემთა შეცვლილ ნაკადს, რომელიც მიედინება უკან ჩვენი სისტემის მოდელის ორკესტრირების ნაწილში.
აქ ხდება ცვლილებების გაანალიზება და მოდელის ადაპტირება, ხელახალი დაკალიბრება ან გადამზადება ადრე განხორციელებული ზემოქმედების მიხედვით, რაც თავის მხრივ ქმნის ცვლილებებს მიღებულ მონაცემებში მომდევნო რაუნდის განმავლობაში და ასე შემდეგ და ა.შ. ეს ძალიან საინტერესო პროცესია და ჩვენ ჯერ კიდევ ვაუმჯობესებთ, თუ როგორ ვა ავტომატიზირებთ და ვაჩქარებთ პროგრესს ამ ლოგიკური გამეორებებით.
ახლა გუნდებს შეეძლებათ იყვნენ უფრო პროაქტიულები მომხმარებლებთან ურთიერთობისა და ახალი ნივთების მოსინჯვის მცდელობებში, ვიდრე უბრალოდ რეაგირება მოახდინონ მათზე მომხდარის შემდეგ. როგორ ხედავთ ეს მომხმარებელთა გამოცდილების სარგებლობას მომავალში?
ეს ნამდვილად ძალიან მნიშვნელოვანი პუნქტია. ჩვენი სისტემის პროგნოზირების ნაწილით, ჩვენ ვიღებთ განათლებულ ვარაუდს მომავალი ქცევის შესახებ მარტოხელა მომხმარებლების დონეზე. ეს ნიშნავს, რომ გრძელვადიან პერსპექტივაში, ჩვენ შეიძლება აღმოვჩნდეთ ისეთ მდგომარეობაშიც, რომ შევძლოთ მომხმარებლის მოთხოვნილებებზე მუშაობა, სანამ ის რაიმეს შესახებ ცნობიერ გადაწყვეტილებას მიიღებს!
მრუდზე ბევრად წინ დგომა წარმოშობს ახალი თაობის პროდუქტებს, რომლებიც აკმაყოფილებს მომხმარებელთა მოთხოვნილებას ისე, როგორც აქამდე არასდროს მინახავს, რაც საბოლოოდ გამოიწვევს მომხმარებლის წარმოუდგენლად პერსონალიზებულ გამოცდილებას, რომელიც პოტენციურად შეიძლება სრულიად განსხვავდებოდეს მომხმარებლისგან მომხმარებელზე.
ეს, რა თქმა უნდა, შეიძლება იყოს მხოლოდ დიდი სარგებელი ჩართულობის თვალსაზრისით და უნდა გაუხსნას უამრავი ახალი და საინტერესო გზა CRM გუნდებისთვის.
