V:
Kako lahko nevronske mreže vplivajo na segmentacijo trga?
A:Nova umetna nevronska omrežja so uporabna na širok spekter načinov, vendar je ena najbolj priljubljenih aplikacij v trženjskem svetu. Nevronske mreže lahko spremenijo segmentacijo trga in druge tržne prakse, tako da ciljno natančne podatke zapletejo v zapletene tržne operacije in prevzamejo veliko delovno intenzivnih analiz, ki so jih zahtevale tradicionalne kampanje.
Ko gre za segmentacijo trga, tržniki poskušajo ljudi razdeliti na različne, obvladljive skupine in postaviti cilje za vsako od teh različnih skupin. Segmentacija trženja ima veliko povezave z učinkovitostjo trženja in s tem, kako dobro deluje pri pretvorbi.
Nevronske mreže so lahko bistvenega pomena pri segmentaciji trga, ker je veliko teh spretnih pri iskanju velikih količin podatkov o strankah in združevanju strank v prepoznavne skupine glede na značilnosti - preprost način za razmislek o tem je predstavljanje ogromne baze podatkov z vsemi demografski podatki o kupcih, sestavljeni v enem enostavnem skladišču. Človeški uporabnik bi lahko vse te demografske podatke prebral ročno in prebral, da bi lahko kupce sestavil v skupine, vendar bi to trajalo dolgo. Z algoritmi strojnega učenja, ki se uporabljajo v umetnih nevronskih omrežjih, vse to kognitivno delo opravlja tehnologija s svetlobno hitrostjo. Ti zapleteni algoritmi se lahko sčasoma naučijo in prilagodijo ter izboljšajo izvajanje segmentacijskega trženja.
Pozneje lahko boljša segmentacija trženja nadzira, kaj sporočila prodajalci pošiljajo določenim strankam, kako dosežejo ciljno občinstvo in kako lahko prilagodijo strategijo odnosov s strankami. Rezultati lahko močno povečajo stopnjo konverzij in odzivov, zato toliko podjetij razmišlja o prodajnih izdelkih, ki uporabljajo umetna nevronska omrežja za poenostavitev nekaterih segmentacij trženja in drugega trženja ali pa prinašajo dobiček in dolgoročni uspeh. Druga večja uporaba umetnih nevronskih mrež je pri upravljanju nakupovalnih košaric - ker lahko ANN iščejo dokaj specifične podatke iz velikega podatkovnega polja, lahko pomagajo pri opominjanju kupcev, ki opuščajo izdelke iz nakupovalnih košaric, in dosežejo druge avtomatizirane načine, da resnično dobijo podrobne podatke interakcije s posebnimi strankami.
