Q:
Jak mohou neuronové sítě ovlivnit segmentaci trhu?
A:Nové umělé neuronové sítě jsou užitečné v širokém spektru způsobů, ale jednou z nejpopulárnějších aplikací je marketingový svět. Neuronové sítě mohou revoluci v segmentaci trhu a jiných marketingových praktikách přinést cílenými, přesnými údaji do komplexních marketingových operací a převzít mnoho analýzy náročnosti na pracovní sílu, které tradiční kampaně vyžadovaly.
Pokud jde o segmentaci trhu, obchodníci se snaží rozdělit lidi do odlišných, zvládnutelných skupin a stanovit cíle pro každou z těchto různých skupin. Segmentace marketingu má mnoho společného s účinností marketingu a tím, jak dobře funguje při konverzi.
Neuronové sítě mohou být zásadní v segmentaci trhu, protože mnoho z nich je zběhlých v praxi skenování velkého množství zákaznických dat a seskupování zákazníků do identifikovatelných skupin podle charakteristik - snadný způsob, jak o tom přemýšlet, je představit si obrovskou databázi se všemi demografie zákazníka sestavená v jednom snadném úložišti. Lidský uživatel by mohl procházet a číst všechny tyto demografické informace ručně, aby spojil zákazníky do skupin, ale trvalo by to dlouho. S algoritmy strojového učení aplikovanými na umělé neuronové sítě je veškerá tato kognitivní práce prováděna technologií rychlostí blesku. Tyto složité algoritmy se mohou v průběhu času učit a přizpůsobovat a zlepšovat se při provádění marketingové práce na segmentaci.
Lepší segmentace marketingu může následně řídit, jaké zprávy obchodníci zasílají konkrétním zákazníkům, jak oslovují cílové publikum a jak jsou schopni doladit strategii vztahů se zákazníky. Výsledky mohou nesmírně zvýšit míru konverze a odezvy, proto tolik podniků zvažuje produkty prodejců, kteří používají umělé neuronové sítě k zefektivnění některých segmentů marketingu a jiného marketingu nebo které vedou k ziskům a dlouhodobému úspěchu. Dalším významným využitím umělých neuronových sítí je správa nákupního košíku - protože ANNs mohou vyhledávat poměrně specifická data z velkého datového pole, mohou pomoci připomenout zákazníkům, kteří opouštějí položky nákupního košíku, a oslovit jinými automatizovanými způsoby, aby měli skutečně granulární interakce s konkrétními zákazníky.
