Aampe представляет агентную инфраструктуру, созданную для предоставления постоянно персонализированных опытов. В современном маркетинге приложения генерируют огромные объемы данных, но большая часть этого сырья разбросана по разным системам или заключена в вашем хранилище данных. Aampe решает эту проблему, используя AI - модели для сбора и анализа всех этих взаимодействий.
Технология накладывает структурированное машинное обучение на движок обучения с подкреплением. Это позволяет генерировать предпочтения на уровне пользователя и обогащать внутренние метаданные. Например, Aampe проводит контролируемые, параллельные эксперименты с помеченными сообщениями. Анализируя реакции на эти сообщения, платформа может понять предпочтения пользователей по разным каналам.
Способность Aampe учиться по каналам — это огромное преимущество. Она не рассматривает каждый канал как отдельный отсек. Вместо этого она может собирать информацию из push - уведомлений, web - push, SMS, WhatsApp, в - приложений и многих других. Это межканальное обучение дает более полное представление о поведении пользователей.
Еще один важный аспект — это беспроблемная интеграция Aampe с существующими маркетинговыми стэками. Она добавляет AI и машинное обучение, не нарушая текущий маркетинговый процесс. Это означает, что компании могут начать получать ценные данные уже через несколько часов, а не месяцев. В общем, Aampe представляет надежный инструмент для маркетологов, которые хотят повысить вовлеченность пользователей с помощью персонализированных опытов на основе передовых AI - и ML - технологий.
