AI w marketingu mobilnym: Jak wykorzystać AI do przewidywania skuteczności kampanii mobilnych


OPUBLIKOWANO: 3 czerwca 2024

AI w marketingu mobilnym może zrewolucjonizować przewidywanie skuteczności kampanii. Modele uczenia maszynowego analizują dane historyczne, identyfikują wzorce i generują trafne prognozy. Automatyzacja usprawnia proces, oszczędzając czas i zasoby. AI pomaga optymalizować kampanie, zwiększać ROI i podejmować strategiczne decyzje w oparciu o szczegółowe analizy.


Jak użyć AI oraz automatyzację do przewidywania skuteczności kampanii mobilnych

Przewidywanie skuteczności kampanii mobilnych to złożone zadanie, wymagające analizy wielu zmiennych i dużych ilości danych historycznych. Tradycyjne metody, oparte na ręcznej analizie i intuicji marketingowców, często okazują się niewystarczające i czasochłonne. Tutaj z pomocą przychodzą rozwiązania oparte na sztucznej inteligencji (AI) oraz automatyzacji procesów.

AI, a konkretnie modele uczenia maszynowego, potrafią analizować ogromne zbiory danych, identyfikować ukryte wzorce i zależności, które mogą umknąć ludzkiej uwadze. Poprzez trenowanie na danych historycznych kampanii mobilnych, takich jak wskaźniki kliknięć (CTR), współczynniki konwersji, zaangażowanie użytkowników czy dane demograficzne, modele AI uczą się przewidywać potencjalną skuteczność przyszłych kampanii.

Automatyzacja odgrywa kluczową rolę w usprawnieniu procesu przewidywania. Dzięki narzędziom automatyzującym, takim jak Zapier, możliwe jest połączenie różnych aplikacji i źródeł danych (np. Google Sheets, Airtable, Google Analytics) z silnikami AI. Automatyczne pobieranie, przetwarzanie i zasilanie modeli aktualnymi danymi znacząco przyspiesza i ułatwia generowanie prognoz.

Przewidywanie skuteczności kampanii mobilnych z wykorzystaniem AI należy do klasy problemów regresji i szeregów czasowych. Modele regresyjne, takie jak regresja liniowa czy drzewa decyzyjne, pomagają oszacować wartości liczbowe (np. CTR, współczynnik konwersji) na podstawie cech kampanii. Z kolei modele szeregów czasowych, jak ARIMA czy LSTM, uwzględniają dane historyczne i trendy czasowe w przewidywaniach.

Wykorzystanie AI i automatyzacji w przewidywaniu skuteczności kampanii mobilnych niesie ze sobą liczne korzyści. Przede wszystkim, pozwala na oszczędność czasu i zasobów poprzez zautomatyzowanie żmudnych i powtarzalnych zadań. Ponadto, AI zapewnia dokładniejsze i bardziej wiarygodne prognozy niż metody tradycyjne, co przekłada się na optymalizację kampanii i zwiększenie zwrotu z inwestycji (ROI).


Case - zastosowanie AI do przewidywania skuteczności kampanii mobilnych


Opis problemu

Firma Mobilna Przygoda, specjalizująca się w tworzeniu gier mobilnych, stanęła przed wyzwaniem optymalizacji swoich kampanii marketingowych. Dotychczasowe działania, oparte na intuicji i ograniczonych danych, nie przynosiły zadowalających rezultatów. Wskaźniki kliknięć i współczynniki konwersji były niskie, a koszty pozyskania użytkownika (CAC) wysokie. Firma potrzebowała rozwiązania, które pomogłoby przewidywać skuteczność kampanii i podejmować trafniejsze decyzje marketingowe.

Głównym celem było stworzenie modelu AI, który na podstawie danych historycznych kampanii mobilnych, takich jak treść reklam, grupa docelowa, kanał dystrybucji czy pora emisji, przewidywałby kluczowe wskaźniki skuteczności, takie jak CTR, współczynnik konwersji czy wskaźnik odrzuceń. Model miał również uwzględniać czynniki zewnętrzne, jak sezonowość czy trendy rynkowe. Automatyzacja procesu zbierania i przetwarzania danych oraz generowania prognoz była kluczowa dla usprawnienia pracy działu marketingu.

Napisz do nas jeżeli chcesz wdrożyć AI w swojej firmie

Przewidywanie skuteczności kampanii mobilnych za pomocą TensorFlow

Biorąc pod uwagę charakter problemu, który obejmuje przewidywanie wartości liczbowych na podstawie wielu zmiennych wejściowych, wybrano model regresyjny oparty na sieciach neuronowych. Zdecydowano się na wykorzystanie biblioteki TensorFlow, która zapewnia bogaty zestaw narzędzi do budowy i trenowania modeli głębokiego uczenia.

Pierwszym krokiem było zgromadzenie i przygotowanie danych historycznych kampanii mobilnych Mobilnej Przygody. Dane te, przechowywane w Google Sheets i Airtable, obejmowały informacje o reklamach, grupach docelowych, kanałach dystrybucji, wynikach kampanii (CTR, konwersje, wskaźniki odrzuceń) oraz czynnikach zewnętrznych. Zapier posłużył do automatycznego pobierania i synchronizacji danych między aplikacjami a środowiskiem TensorFlow.

Następnie, dane zostały poddane preprocessing'owi, który obejmował czyszczenie, normalizację i kodowanie zmiennych kategorycznych. Zbiór danych podzielono na podzbiory treningowy, walidacyjny i testowy w proporcjach 70/15/15. Model sieci neuronowej zbudowano z wykorzystaniem sekwencyjnego API TensorFlow, składającego się z warstw wejściowej, ukrytych (gęstych) i wyjściowej. Jako funkcję straty wybrano średni błąd kwadratowy (MSE), a optymalizator Adam posłużył do trenowania modelu.


Algorytm rozwiązania przy użyciu TensorFlow

1. Pobierz historyczne dane kampanii mobilnych z Google Sheets i Airtable za pomocą Zapier.

2. Przeprowadź preprocessing danych:

  • Wyczyść i znormalizuj dane
  • Zakoduj zmienne kategoryczne
  • Podziel zbiór na podzbiory treningowy, walidacyjny i testowy

3. Zbuduj model sieci neuronowej w TensorFlow:

  • Użyj sekwencyjnego API
  • Dodaj warstwę wejściową, warstwy ukryte (gęste) i warstwę wyjściową
  • Wybierz funkcję aktywacji (np. ReLU) i liczbę neuronów w każdej warstwie

4. Skompiluj model, określając funkcję straty (np. MSE) i optymalizator (np. Adam).

5. Trenuj model na przygotowanym zbiorze treningowym, dostrajając hiperparametry (liczba epok, batch size).

6. Ewaluuj model na zbiorze walidacyjnym, monitorując metryki jak MSE czy MAPE.

7. Dostrajaj architekturę modelu i hiperparametry, aż do uzyskania zadowalających wyników.

8. Przetestuj finalny model na zbiorze testowym, oceniając jego skuteczność w przewidywaniu wskaźników kampanii.

9. Zintegruj wytrenowany model z systemem Mobilnej Przygody, umożliwiając automatyczne generowanie prognoz dla nowych kampanii wprowadzanych do Google Sheets lub Airtable.

10. Monitoruj działanie modelu w praktyce, zbieraj feedback od działu marketingu i regularnie aktualizuj model o nowe dane.

Wdrożenie modelu AI opartego na TensorFlow i zautomatyzowanie procesu prognozowania skuteczności kampanii przyniosło Mobilnej Przygodzie wymierne korzyści. Dzięki trafniejszym przewidywaniom, firma mogła optymalizować swoje działania marketingowe, zwiększając wskaźniki kliknięć i konwersji, przy jednoczesnej redukcji kosztów. Automatyzacja zaoszczędziła czas i zasoby działu marketingu, umożliwiając skupienie się na strategicznych aspektach kampanii.

Studium przypadku Mobilnej Przygody pokazuje, jak połączenie AI i automatyzacji może zrewolucjonizować marketing mobilny. Przewidywanie skuteczności kampanii staje się łatwiejsze, szybsze i bardziej precyzyjne. Firmy, które wdrażają te rozwiązania, zyskują przewagę konkurencyjną i mogą efektywniej alokować swoje budżety marketingowe. Jednak ważne jest, aby pamiętać o ciągłym monitorowaniu i aktualizacji modeli AI, aby nadążały za dynamicznie zmieniającym się rynkiem i preferencjami użytkowników.


Potencjalne korzyści z wykorzystania AI do przewidywania skuteczności kampanii mobilnych

AI w połączeniu z automatyzacją stanowi potężne narzędzie w arsenale nowoczesnego marketera mobilnego. Korzyści płynące z ich zastosowania są niezaprzeczalne i mogą znacząco wpłynąć na efektywność oraz rentow