AI w marketingu mobilnym: Jak wykorzystać AI do tworzenia modeli predykcyjnych dla kampanii mobilnych


OPUBLIKOWANO: 3 czerwca 2024

AI w marketingu mobilnym umożliwia tworzenie modeli predykcyjnych dla kampanii mobilnych. Dzięki analizie danych użytkowników, AI przewiduje skuteczność kampanii i optymalizuje ją w czasie rzeczywistym. Automatyzacja procesów pozwala na szybsze i trafniejsze decyzje marketingowe, zwiększając ROI kampanii mobilnych.


Jak użyć AI oraz automatyzację do tworzenia modeli predykcyjnych dla kampanii mobilnych

Tworzenie modeli predykcyjnych dla kampanii mobilnych polega na wykorzystaniu sztucznej inteligencji do analizy danych historycznych dotyczących zachowań użytkowników i efektywności poprzednich kampanii. AI jest w stanie przetworzyć ogromne ilości danych, znaleźć ukryte wzorce i zależności, które mogą umknąć ludzkiej percepcji. Na podstawie tych analiz, model predykcyjny może przewidywać, jakie działania marketingowe będą najskuteczniejsze w przypadku konkretnych grup odbiorców.

Automatyzacja procesu tworzenia modeli predykcyjnych znacząco przyspiesza i usprawnia pracę marketingowców. Zamiast ręcznie analizować dane i budować modele, można wykorzystać narzędzia automatyzujące, które pobierają dane z różnych źródeł (np. Google Analytics, CRM), przygotowują je do analizy (czyszczenie, normalizacja) i trenują modele predykcyjne. Automatyzacja umożliwia także ciągłe uczenie się modelu na podstawie napływających danych i dostosowywanie predykcji do zmieniających się trendów.

Wykorzystanie AI i automatyzacji w tworzeniu modeli predykcyjnych pozwala marketingowcom przewidywać skuteczność planowanych kampanii mobilnych i optymalizować je jeszcze przed ich uruchomieniem. Mogą oni testować różne warianty kreacji, dobierać odpowiednie kanały dotarcia i personalizować komunikację do poszczególnych segmentów odbiorców. Dzięki temu, budżety marketingowe są wydawane efektywniej, a kampanie przynoszą lepsze rezultaty.


Case - zastosowanie AI do tworzenia modeli predykcyjnych dla kampanii mobilnych


Opis problemu

Firma Mobilex, średniej wielkości przedsiębiorstwo z branży e-commerce, specjalizuje się w sprzedaży akcesoriów do telefonów. Dotychczasowe kampanie marketingowe w aplikacji mobilnej nie przynosiły zadowalających rezultatów. Wskaźniki takie jak CTR (Click-Through Rate), współczynnik konwersji czy wartość koszyka zakupowego były poniżej oczekiwań. Mobilex posiadał duże ilości danych o zachowaniach użytkowników aplikacji, ale brakowało narzędzi i kompetencji do ich efektywnej analizy.

Głównym wyzwaniem było zidentyfikowanie czynników wpływających na skuteczność kampanii mobilnych i stworzenie modelu, który pozwoliłby przewidywać, jakie działania marketingowe przyniosą najlepsze efekty. Firma potrzebowała rozwiązania, które zautomatyzuje proces analizy danych i tworzenia modeli predykcyjnych, aby móc szybko reagować na zmieniające się trendy i optymalizować kampanie w czasie rzeczywistym.

Napisz do nas jeżeli chcesz wdrożyć AI w swojej firmie

Tworzenie modeli predykcyjnych dla kampanii mobilnych za pomocą TensorFlow

Biorąc pod uwagę charakter problemu, który obejmuje przewidywanie na podstawie dużych zbiorów danych, zdecydowano się wykorzystać bibliotekę TensorFlow do stworzenia modelu predykcyjnego. TensorFlow jest potężnym narzędziem do budowania i trenowania modeli uczenia maszynowego, szczególnie sieci neuronowych. Jego zaletą jest skalowalność i wydajność - może przetwarzać ogromne ilości danych, wykorzystując moc obliczeniową GPU.

W przypadku Mobilex, model oparty na analizie danych użytkowników aplikacji mobilnej miał za zadanie przewidywać prawdopodobieństwo konwersji (np. dokonania zakupu) w zależności od różnych czynników, takich jak demografia użytkownika, historia zakupów, interakcje z aplikacją itp. Zebrane dane posłużyły do trenowania i testowania modelu, który następnie był wykorzystywany do optymalizacji kampanii marketingowych.

TensorFlow umożliwia tworzenie różnych architektur sieci neuronowych, dobieranie odpowiednich parametrów i ciągłe doskonalenie modelu w oparciu o nowe dane. Dzięki temu, model predykcyjny Mobilex mógł stale się uczyć i adaptować do zmian w zachowaniach użytkowników. Integralną częścią rozwiązania była także automatyzacja procesów zbierania i przygotowania danych, co znacznie usprawniło pracę zespołu marketingowego.


Algorytm rozwiązania przy użyciu TensorFlow

1. Zbieranie danych: - Połączenie Google Analytics i wewnętrznego systemu CRM firmy za pomocą Zapier - Automatyczne pobieranie danych o użytkownikach aplikacji i ich interakcjach do Google Sheets - Dodatkowe dane (np. historyczne kampanie, wydatki reklamowe) wprowadzane ręcznie przez zespół w Airtable

2. Przygotowanie danych: - Czyszczenie i normalizacja danych za pomocą skryptów Python (np. usuwanie duplikatów, uzupełnianie brakujących wartości) - Selekcja istotnych cech (features) wpływających na konwersję - Podział danych na zbiór treningowy i testowy

3. Budowa modelu w TensorFlow: - Wybór odpowiedniej architektury sieci neuronowej (np. wielowarstwowy perceptron) - Definicja warstw, funkcji aktywacji, optymalizatora i metryki - Kompilacja modelu - Przykładowy kod: 

     model = tf.keras.Sequential([
         tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu', input_shape=(num_features,)),
         tf.keras.layers.Dense(32, activation='relu'),  
         tf.keras.layers.Dense(1, activation='sigmoid')
     ])
     model.compile(optimizer='adam',
                   loss='binary_crossentropy',
                   metrics=['accuracy'])

4. Trenowanie modelu: - Funkcja trenująca model na zbiorze treningowym - Ocena modelu na zbiorze testowym - Wizualizacja procesu uczenia za pomocą TensorBoard

5. Wdrożenie modelu: - Zapis wytrenowanego modelu - Integracja modelu z systemem Mobilex za pomocą API - Automatyczne uruchamianie predykcji dla planowanych kampanii w oparciu o aktualne dane użytkowników

6. Monitorowanie i optymalizacja: - Ciągłe zbieranie danych o skuteczności kampanii i zachowaniach użytkowników - Cykliczne trenowanie modelu na nowych danych - Eksperymenty A/B z różnymi wariantami kampanii sugerowanymi przez model - Stopniowe doskonalenie modelu i procesów marketingowych

Kluczowe wnioski z wdrożenia modelu predykcyjnego opartego na TensorFlow w Mobilex:

Dzięki automatyzacji procesów i wykorzystaniu AI, firma była w stanie:

  • Zwiększyć efektywność kampanii mobilnych o 30% (mierzoną wskaźnikami CTR i konwersji)
  • Zredukować koszty pozyskania użytkownika (CAC) o 20%
  • Skrócić czas przygotowania kampanii z 2 tygodni do 3 dni
  • Lepiej dostosowywać komunikację do preferencji różnych segmentów odbiorców

Model predykcyjny pozwolił marketingowcom z Mobilex podejmować data-driven decyzje i optymalizować wydatki reklamowe. Automatyzacja żmudnych procesów analizy danych uwolniła czas zespołu, który mógł skupić się na kreatywnym planowaniu kampanii.

Warto zauważyć, że skuteczność modelu predykcyjnego zależy w dużej mierze od jakości i aktualności danych na których jest trenowany. Dlatego tak ważne jest ciągłe zbieranie informacji i systematyczne douczanie modelu. Ponadto, predykcje generowane przez AI powinny być traktowane jako wskazówki, a nie wyrocznie - ostateczne decyzje powinny uwzględniać także wiedzę ekspertów i zdrowy rozsądek.


Potencjalne korzyści z wykorzystania AI do tworzenia modeli predykcyjnych dla kampanii mobilnych

Wdrożenie AI do tworzenia modeli predykcyjnych dla kampanii mobilnych niesie ze sobą wiele wymiernych korzyści dla firm. Przede wszystkim, pozwala zwiększyć efektywność działań marketingowych i zoptymalizować wydatki reklamowe. Dzięki trafniejszemu przewidywaniu, które kreacje, kanały i komunikaty będą najskuteczniejsze w dotarciu do poszczególnych grup odbiorców, marki mogą unikać nietrafionych kampanii i maksymalizować zwrot z in