П:
Како неуронске мреже могу утицати на сегментацију тржишта?
А:Нове вештачке неуронске мреже корисне су у широком спектру начина, али једна од најпопуларнијих апликација је маркетиншки свет. Неуронске мреже могу револуционирати сегментацију тржишта и остале маркетиншке праксе доводећи циљане, прецизне податке у сложене маркетиншке операције и преузимајући мноштво радно интензивних анализа какве су традиционалне кампање захтевале.
Када је у питању сегментација тржишта, трговци покушавају да подијеле људе у различите, управљиве групе и поставе циљеве за сваку од тих различитих група. Сегментација маркетинга има пуно везе са ефикасношћу маркетинга и оним начином на који он добро функционише према конверзији.
Неуронске мреже могу бити од пресудне важности у сегментацији тржишта јер су многе од њих веште у пракси скенирања великих количина података о клијентима и груписања купаца у препознатљиве групе према карактеристикама - једноставан начин размишљања о томе је замислити огромну базу података са свим демографија купаца састављена у једном једноставном спремишту. Људски корисник је могао ручно проћи и прочитати све те демографске податке како би купце саставио у групе, али то би трајало дуго. Са алгоритмима машинског учења примењеним на вештачким неуронским мрежама, сав овај когнитивни посао врши технологија брзином муње. Ови сложени алгоритми могу се временом научити и прилагодити и бити бољи у обављању послова сегментације маркетинга.
Након тога, боља сегментација маркетинга може да контролише шта трговци шаљу одређеним купцима, како да дођу до циљане публике и како могу да прецизирају стратегију односа са клијентима. Резултати могу енормно повећати стопу конверзије и одговора, због чега толико много компанија разматра производе добављача који користе вештачке неуронске мреже да поједноставе део сегментације маркетинга и другог маркетинга или што доноси профит и дугорочни успех. Друга велика употреба вештачких неуронских мрежа је у управљању корпама за куповину - пошто АНН-ови могу тражити прилично специфичне податке из великог поља података, могу вам помоћи да подсете купце који одустају од предмета за куповину и посегну на друге аутоматизоване начине да заиста имају детаљне податке интеракције са одређеним купцима.
