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基于人工智能的营销传播

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金融服务行业的Newristics研究证明,市场研究的创新可以带来成功的信息传递活动。

May 11, 2022 5:31 AM EST

长期以来,信息测试研究一直是市场研究中被忽视的部分,多年来几乎没有方法和技术上的创新。即使是市场研究人员在信息测试中最基本的需求也没有得到满足:

- 仍然无法在一项研究中测试大量的信息-- 仍然无法在好/较好/最好的信息之间获得良好的分数-- 仍然必须要求受访者解释喜欢/不喜欢-- 仍然没有办法在测试中改进信息

目前的信息测试解决方案不能帮助营销团队为活动做好准备,在营销需求与市场研究提供的信息之间存在着未解决的差距。例如,虽然市场研究提供了顶级的信息,但营销人员在执行活动时真正需要的是每个渠道和细分市场的最佳信息束和故事流。因此,营销团队要将市场研究结果转化为全渠道、个性化的活动,需要应用大量的判断。作为使用决策启发式科学和人工智能来改善信息传递的先驱,Newristics认识到行为科学和机器学习算法有可能改变信息测试研究。这个想法导致了CMO(Choose Message Optimizer)的诞生,这是一种信息测试算法,旨在从市场研究中提供更好的活动准备工作。通过3年的纯研发,CMO为每个渠道和客户群提供最佳的信息地图,为执行做好准备,从而显著提高活动的准备程度。该研究测试了400多条信息,涉及多个属性,有超过1000名受访者。大通银行的市场信息与使用决策启发式方法创建的100多种备选表述进行了测试。然后使用机器学习算法从调查数据中识别出获胜的信息束。使用偏好份额分析来衡量大通银行市场内控制信息与新的优化信息捆绑的改进。研究结果令人震惊,经过CMO优化的信息束在所有类型的活动中都优于目前市场上的信息,偏好份额的增加幅度在30%-50%之间。这项研究的结果特别强大,因为信息传递活动的改进是在大通银行营销团队的零协助下实现的,只是依靠决策启发式科学和人工智能的力量来优化信息传递。了解更多关于CMO(选择信息优化器)这里 关于Newristics Newristics因使用行为科学和机器学习算法的结合帮助品牌优化信息传递而闻名。在过去的10年中,Newristics已经为100多个世界领先的品牌优化了信息传递,每年产生1000亿美元的收入。 Newristics联系方式: Tyler CorrellVP, Client DevelopmentNewristicsMobile: 760.704.9424Email: tcorrell@newristics.comCalendar: https://calendly.com/tcorrell-bsi/30min Website: www.newristics.com

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Name: Gaurav Kapoor
Email: gkapoor@newristics.com
Job Title: President - Newristics
標籤:   Chinese, United States, Wire