P:
Kako neuronske mreže mogu utjecati na segmentaciju tržišta?
A:Nove umjetne neuronske mreže korisne su u širokom spektru načina, ali jedna je od najpopularnijih aplikacija marketinškom svijetu. Neuronske mreže mogu revolucionirati segmentaciju tržišta i ostale marketinške prakse dovodeći ciljane, precizne podatke u složene marketinške operacije i preuzimajući mnoštvo radno intenzivnih analiza koje su zahtijevale tradicionalne kampanje.
Kada je riječ o segmentaciji tržišta, trgovci pokušavaju podijeliti ljude u različite, upravljive skupine i postaviti ciljeve za svaku od tih različitih skupina. Marketinška segmentacija ima puno veze sa učinkovitošću marketinga i njegovom uspješnošću prema konverziji.
Neuronske mreže mogu biti od presudne važnosti u segmentaciji tržišta jer su mnoge od njih vješte u praksi skeniranja velikih količina podataka o kupcima i grupiranja kupaca u prepoznatljive skupine prema karakteristikama - jednostavan način razmišljanja o tome je zamišljanje ogromne baze podataka sa svim demografija kupaca sastavljena u jednom jednostavnom spremištu. Ljudski korisnik mogao je ručno proći i pročitati sve te demografske podatke kako bi kupce okupio u grupe, ali to bi potrajalo dosta vremena. Sa algoritmima strojnog učenja primijenjenim na umjetnim neuronskim mrežama, sav taj kognitivni posao vrši tehnologija brzinom munje. Ovi složeni algoritmi mogu se vremenom naučiti i prilagoditi te poboljšati obavljanje poslova segmentacije marketinga.
Nakon toga, bolja segmentacija marketinga može kontrolirati što trgovci porukama šalju određenim kupcima, kako doprijeti do ciljane publike i kako mogu prilagoditi strategiju odnosa s kupcima. Rezultati mogu enormno povećati stopu konverzije i odgovora, zbog čega toliko mnogo tvrtki razmatra proizvode dobavljača koji koriste umjetne neuronske mreže kako bi pojednostavili dio marketinške segmentacije i drugog marketinga ili koji donosi profit i dugoročni uspjeh. Druga velika upotreba umjetnih neuronskih mreža je u upravljanju košaricama - jer ANN-ovi mogu tražiti prilično specifične podatke iz velikog polja podataka, mogu pomoći podsjetiti kupce koji odustaju od košarica i posežu za drugim automatiziranim načinima da stvarno dobiju detaljne podatke interakcije s određenim kupcima.
