Нейронная сеть – это взаимосвязанная сборка простых обрабатывающих элементов, узлов или узлов, функциональность которых в значительной степени основана на нейронах животных. Искусственные нейронные сети, которые, по сути, являются вычислительными системами, смоделированными на основе наших собственных биологических неврологических систем, сделали концепцию само-мыслящего объекта ИИ реальностью или, скорее, ее близким приближением. В данной статье представлены различные применения искусственных нейронных сетей в маркетинге. Искусственная нейронная сеть – это разновидность компьютерной программы, созданной по образцу мозга и нервной системы человека. Нейронные сети состоят из ряда взаимосвязанных процессорных нейронов, функционирующих одновременно для достижения определенных результатов. Используя методы обучения методом проб и ошибок, нейронные сети обнаруживают% шаблонов, существующих в наборе данных, игнорируя данные, которые несущественны, выделяя данные, которые являются наиболее влиятельными. Нейронные сети – это прогрессивно обучающиеся системы, которые со временем непрерывно улучшают свои функции. Сеть состоит из миллионов нейронов, называемых единицами, расположенными в трех взаимосвязанных слоях: • Входные единицы, которые получают информацию и данные из внешнего источника, который сеть должна обрабатывать или изучать. • Единицы вывода, которые производят ответ на информационные процессы или усваиваются сетью. • Скрытые блоки, которые расположены между входными и выходными блоками и образуют большую часть сети, которая обрабатывает или изучает задачи, которые она должна выполнять.
С точки зрения маркетинга, нейронные сети представляют собой форму программного инструмента, используемого для помощи в принятии решений. Нейронные сети эффективны в сборе и извлечении информации из больших источников данных и способны определять причину и следствие в данных. Эти нейронные сети в процессе обучения выявляют взаимосвязи и связи между базами данных. После накопления знаний можно полагаться на нейронные сети для обобщения и применять прошлые знания и знания в различных ситуациях. Нейронные сети помогают выполнять роль маркетинговых компаний, эффективно помогая в сегментации рынка и измерении производительности, снижая при этом затраты и повышая точность. Благодаря своим способностям к обучению, гибкости, адаптации и открытию знаний нейронные сети предлагают много преимуществ по сравнению с традиционными моделями. Нейронные сети могут быть использованы для различных приложений.
Различные применения искусственных нейронных сетей: классификация шаблонов Классификация клиентов может быть облегчена с помощью подхода нейронных сетей, позволяющего компаниям принимать обоснованные маркетинговые решения. Например, Spiegel Inc., фирма, занимающаяся операциями с прямой почтой, которая использовала нейронные сети для повышения эффективности. Используя программное обеспечение, разработанное Neuralware Inc., Spiegel определил демографию клиентов, совершивших одну покупку, и тех клиентов, которые совершали повторные покупки. Нейронные сети, где затем можно определить ключевые шаблоны и, следовательно, идентифицировать клиентов, которые с наибольшей вероятностью могут повторить покупку. Понимание этой информации позволило Spiegel оптимизировать маркетинговые усилия и сократить расходы.
Прогнозирование Оценка будущей эффективности бизнеса, как долгосрочной, так и краткосрочной, на основе исторических данных, анализа конкурентов и отрасли, а также экономических тенденций имеет важное значение для его успеха. Выводы, основанные на прогнозировании продаж, могут помочь бизнесу принимать обоснованные решения, касающиеся их роста и увеличения доходов от продаж. Примером прогнозирования с использованием нейронных сетей является Airline Marketing Assistant, приложение, разработанное Behabheuristics, которое позволяет прогнозировать пассажирский спрос и, как следствие, распределять места через нейронные сети. Эта система была использована USAir. Маркетинговый анализ Нейронные сети предоставляют полезную альтернативу традиционным статистическим моделям благодаря своей надежности, экономящим время характеристикам и способности распознавать шаблоны из неполных или зашумленных данных.
Примеры систем маркетингового анализа включают систему целевого маркетинга, разработанную Churchill Systems для Veratex Corporation. Эта система поддержки сканирует рыночную базу данных для выявления неактивных клиентов, позволяя руководству принимать решения о том, на каких ключевых клиентов следует ориентироваться. При проведении маркетингового анализа нейронные сети могут помочь в сборе и обработке информации, начиная от демографии клиентов и кредитной истории и заканчивая схемами покупок клиентов. Предиктивная аналитика Предиктивная аналитика – это слияние двух статистических методологий, интеллектуального анализа данных и прогнозного моделирования, которые могут быть дополнены возможностями нейронных сетей в области машинного обучения. Научившись распознавать текущие и прошлые тенденции и модели поведения, искусственные нейронные сети могут предсказывать будущие результаты в рамках кампании.
Например, Microsoft использовала нейронную сеть Brainmaker для тонкой настройки своей кампании прямой почтовой рассылки, увеличив показатель отклика по почте с 4,9% до 8,2%. Сеть проанализировала данные, связанные с 25 переменными, такими как недавняя покупка продукта и время, прошедшее между выпуском нового продукта и покупкой продукта. Анализируя поведенческие паттерны, связанные с каждой из этих покупок, нейронная сеть была создана для оценки каждого из пользователей в соответствии с вероятностью их открытия почтовой программы. Это позволило Microsoft целенаправленно нацеливаться только на тех пользователей, которые с большей вероятностью открывают от них вторую почтовую программу и тем самым повышают частоту ответов на свои письма. Сегментация рынка Сегментация и микро-таргетинг являются ключевыми тактиками в любой маркетинговой кампании.
Маркетологи должны быть в состоянии выделить клиентов, которые будут положительно реагировать на продукт или услугу. На реакцию клиента влияет ряд факторов, в том числе специфические характеристики, связанные с ним, такие как его демография, социально-экономический статус и географическое положение, и, что более важно, их отношение и эмоции в любой момент времени. Нейронные сети могут эффективно использоваться для разделения аудитории на отдельные группы на основе вышеупомянутых квалификаций.
Что такое международные маркетинговые исследования? Согласно нашим прошлогодним исследованиям, термин «маркетинговые исследования» относится к сбору, записи, анализу и представлению информации, которая фокусируется на ранее определенной
Реклама Форма аудио или визуальной маркетинговой коммуникации, которая предназначена для продвижения или продажи продукта, услуги или идеи и использует открыто спонсируемые и неличные сообщения, известные
ЦИФРОВОЙ РЫНОК ДЛЯ ТОРГОВЛИ И РЕКЛАМЫ Ценность электронной коммерции через создание онлайн-рынков огромна для развивающихся стран, таких как Зимбабве, поскольку она может поддержать развитие местной