큐:
신경망은 어떻게 시장 세분화에 영향을 줄 수 있습니까?
ㅏ:새로운 인공 신경망은 광범위한 방식으로 유용하지만 가장 널리 사용되는 응용 프로그램 중 하나는 마케팅 세계입니다. 신경망은 표적화 된 정확한 데이터를 복잡한 마케팅 운영에 제공하고 기존 캠페인에서 필요했던 많은 노동 집약적 분석을 수행함으로써 시장 세분화 및 기타 마케팅 관행을 혁신 할 수 있습니다.
시장 세분화와 관련하여 마케팅 담당자는 사람들을 별개의 관리 가능한 그룹으로 나누고 각 그룹에 대한 목표를 설정하려고합니다. 마케팅 세분화는 마케팅의 효과 및 전환에 대한 효과와 관련이 있습니다.
신경망은 많은 고객 데이터를 스캔하고 특성에 따라 식별 가능한 그룹으로 그룹화하는 실습에 능숙하기 때문에 시장 세분화에 필수적 일 수 있습니다.이를 쉽게 생각할 수있는 방법은 모든 데이터베이스가있는 거대한 데이터베이스를 상상하는 것입니다 하나의 쉬운 저장소에 컴파일 된 고객 인구 통계. 인간 사용자는 고객을 그룹으로 묶기 위해 해당 인구 통계 정보를 모두 수동으로 읽고 읽을 수 있지만 시간이 오래 걸립니다. 인공 신경망에 기계 학습 알고리즘을 적용하면이 모든인지 작업이 매우 빠른 속도로 기술에 의해 수행됩니다. 이 복잡한 알고리즘은 시간이 지남에 따라 학습하고 적응할 수 있으며 마케팅 세분화 작업을보다 잘 수행 할 수 있습니다.
결과적으로 마케팅 세분화가 향상되면 마케팅 담당자가 특정 고객에게 보내는 메시지, 대상을 대상으로하는 방법 및 고객 관계 전략을 미세 조정할 수있는 방법을 제어 할 수 있습니다. 그 결과 전환 및 반응 속도가 엄청나게 높아질 수 있기 때문에 많은 비즈니스에서 인공 신경망을 사용하여 일부 마케팅 세분화 및 기타 마케팅을 간소화하거나 수익과 장기적인 성공을 이끄는 공급 업체 제품을 고려하고 있습니다. 인공 신경 네트워크의 또 다른 주요 용도는 쇼핑 카트 관리입니다. ANN은 빅 데이터 필드에서 상당히 구체적인 데이터를 찾을 수 있기 때문에 쇼핑 카트 항목을 포기한 고객에게 알리고 다른 세분화 된 방법으로 자동화 할 수 있습니다. 특정 고객과의 상호 작용.
