Q:
Як нейронні мережі можуть впливати на сегментацію ринку?
A:Нові штучні нейронні мережі корисні у широкому спектрі способів, але одне з найпопулярніших застосувань - це у світі маркетингу. Нейронні мережі можуть революціонізувати сегментацію ринку та інші маркетингові практики, надаючи цільові, точні дані для складних маркетингових операцій, і взявши на себе багато трудомісткого аналізу, який вимагали традиційні кампанії.
Що стосується сегментації ринку, маркетологи намагаються розділити людей на чіткі, керовані групи та встановити цілі для кожної з цих різних груп. Сегментація маркетингу має багато спільного з ефективністю маркетингу та наскільки добре він працює в напрямку конверсії.
Нейронні мережі можуть мати важливе значення в сегментації ринку, оскільки багато хто з них вміють сканувати велику кількість даних про клієнтів та групувати клієнтів у визначені групи за характеристиками - простий спосіб подумати над цим - уявити величезну базу даних із усіма демографічні дані клієнтів, зібрані в одному простому сховищі. Користувач може переглядати та читати всю цю демографічну інформацію вручну, щоб згрупувати клієнтів у групи, але це займе багато часу. Завдяки алгоритмам машинного навчання, що застосовуються до штучних нейронних мереж, вся ця пізнавальна робота виконується технологією з блискавичною швидкістю. Ці складні алгоритми можуть навчитися та адаптуватися з часом та покращитись у виконанні роботи з сегментації маркетингу.
Згодом краща сегментація маркетингу може контролювати, які повідомлення маркетологи надсилають певним клієнтам, як вони охоплюють цільову аудиторію та як вони здатні налагодити стратегію взаємовідносин із клієнтами. Результати можуть значно підвищити коефіцієнти конверсії та відповіді, тому так багато підприємств розглядають продукти постачальників, які використовують штучні нейронні мережі, щоб упорядкувати частину сегментації маркетингу та іншого маркетингу, або що приносить прибуток та довгостроковий успіх. Ще одне головне використання штучних нейронних мереж - в управлінні кошиками для покупок - оскільки ANN можуть шукати досить конкретні дані з великого поля даних, вони можуть допомогти нагадати клієнтам, які відмовляються від товарів у кошику, та звернутися до інших автоматизованих способів дійсно мати детальну інформацію взаємодія з конкретними замовниками.
