THE USE OF AI AND MACHINE LEARNING IN MOBILE MARKETING PERSONALIZATION
Notice bibliographique
Résumé
The integration of Artificial Intelligence (AI) and Machine Learning (ML) into mobile marketing strategies has become a transformative force in the quickly changing field of digital marketing, greatly improving the personalization of consumer experiences. The use of AI and ML technologies to customize marketing campaigns to specific customer preferences, behaviors, and real-time situations is explored in this study, which has the potential to completely transform how businesses and their mobile consumers are involved. It examine the ways in which artificial intelligence (AI) and machine learning (ML) support advanced data analytics, natural language processing, predictive modeling, and recommendation systems, all of which support the dynamic personalization of mobile marketing material. The article emphasizes the significant advantages of personalized AI and ML, such as better customer engagement, higher conversion rates, better customer retention, and the capacity to provide real-time personalized information. It also discusses the difficulties and moral issues that come with using these technologies, like concerns about data privacy, potential errors in algorithmic decision-making, and the technical difficulties in putting AI and ML solutions into practice. It demonstrate effective tactics and typical risks through case studies and real-world implementations, providing insights into the usefulness of utilizing AI and ML for mobile marketing customization. With a view toward the future, the article explores new developments and paths in AI and ML technologies, taking into account how they might improve personalization methods and transform mobile marketing tactics. In overall, the article highlights the importance of AI and ML in improving mobile marketing personalization, even though it acknowledges the challenges and ethical challenges that these technologies present. It also suggests a future in which technology and human-focused marketing strategies will work together to produce deeper, more customized consumer experiences.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».