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数据转换率较低将如何严重影响机器学习

低数据转换率将严重影响机器学习的作用,这就是为什么实现这一点非常重要。

今天,机器学习正以许多有益的方式改变着市场的未来发展。数字营销研究所的一份调查报告显示,97%的决策者认为机器学习技术将促进未来的市场发展。

营销人员可以使用各种策略来使用机器学习算法来优化广告并推广它们。然而,其中一些策略的局限性比营销人员想象的更严重。

数据转换率较低将如何严重影响机器学习

大数据技术为营销行业提供了许多解决方案。它可以处理大量的数据集,从而以多种方式帮助营销人员。他们可以使用转换后的数据集:“行业专家说机器学习在大数据方面非常强大。然而,他们必须克服一些挑战。对于小数据集来说,这几乎是无用的,因为在过去,小数据集是营销人员唯一可用的数据形式。行业专家Jyoti Prakash Maheswari讨论了与小数据集相关的问题。他的原则和其他机器学习应用一样适用于市场营销。

多年来,营销人员不得不使用小数据集。他们根本没有足够的存储空间和资源来收集客户的大数据。即使有能力存储大数据的公司也没有多少资源来处理它并提出可行的意见。

这些公司还没有准备好放弃使用小数据集的概念。当企业试图在机器学习技术进步的基础上开发复杂的营销策略时,这可能会导致问题。

使用小型转化数据集自动执行营销策略会遇到什么问题?

许多数字营销平台使客户更容易利用机器学习。他们通常要求广告商实时跟踪他们的转变或者手动上传。

Propel Media是利用机器学习帮助广告商获得最高投资回报的公司之一。许多广告商说,他们注意到在开始使用依赖于机器学习技术的每次行动成本优化器后,广告效果有了显著提高。

然而,熟悉这项技术的人警告不要试图将它用于少量的转换数据。推进媒体的一个媒体广告客户说,公司通常需要至少50次转换才能从中获得一些价值。当转化率超过100时,广告定位的质量要高得多。

机器学习算法可以从转换中得到一些非常有用的观察结果。他们可以推断现有的转换数据来显著提高广告效果。问题是,这些促销的质量与上传的转换次数高度相关。

大多数其他广告平台都有类似的技术。企业使用自己的内部机器学习平台来自动化和优化营销策略也会发现同样的问题。

当企业营销人员试图将转换后的数据用于他们的机器学习算法时,他们将面临一些挑战。他们需要最低级别的转换数据点来创建有效的机器学习策略。他们还会发现转换数据的质量取决于指数衰减因子。这意味着随着新数据的导入,添加更多转换的增量好处将继续减少。

这是什么意思?营销人员可能会发现,将第一次转换添加到他们的数据集中会带来巨大的边际效益。第二次转换的值将相当大,但其强度小于第一次转换的强度。营销人员可能需要添加五到六个转换数据点,以使他们从添加到数据库的第一次转换中获得的数据质量提高一倍。为了再次将数据质量提高一倍,他们可能需要再添加20或25个数据点,并且可能需要添加100到150个数据点来再次提高质量。

这意味着营销人员可能需要大量数据来获得有意义的见解。他们需要的转换次数因他们试图优化或自动化的过程的复杂性而异。

例如,营销人员可能只需要20或30次转换的数据来确定他们使用的最佳广告。机器学习算法可以使用这些数据量来识别具有95%置信区间的最佳广告。

然而,营销人员需要更多的数据来确定最佳的人口统计数据。他们试图使用机器学习来细分或消除人口统计数据,但这可能需要数百次或更多次转换。

机器学习营销算法需要足够的数据

机器学习对营销来说是无价的。然而,营销人员需要大量数据来开发高质量的算法。他们应该小心确定正确的数据大小,并确保能够收集足够的转换数据。

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