Q：
ニューラルネットワークは市場のセグメンテーションにどのように影響しますか？
A：新しい人工ニューラルネットワークはさまざまな方法で役立ちますが、最も人気のあるアプリケーションの1つはマーケティングの世界です。 ニューラルネットワークは、ターゲットを絞った正確なデータを複雑なマーケティングオペレーションにもたらし、従来のキャンペーンで必要だった多くの労働集約型分析を引き継ぐことにより、市場のセグメンテーションやその他のマーケティング慣行に革命をもたらします。
市場のセグメンテーションに関しては、マーケティング担当者は、人々を個別の管理可能なグループに分割し、それらの異なるグループごとに目標を設定しようとしています。 マーケティングのセグメンテーションは、マーケティングの有効性と、それがコンバージョンに向けてどれだけうまく機能するかに大きく関係しています。
ニューラルネットワークは、多くの顧客が大量の顧客データをスキャンし、特性に応じて識別可能なグループに顧客をグループ化する実践に長けているため、市場のセグメンテーションに不可欠です。これを考える簡単な方法は、 1つの簡単なリポジトリにまとめられた顧客の人口統計。 人間のユーザーは、顧客をグループにまとめるためにその人口統計情報をすべて手動で調べて読むことができますが、それには時間がかかります。 人工ニューラルネットワークに適用された機械学習アルゴリズムを使用すると、この認知作業はすべて、テクノロジーによって超高速で実行されます。 これらの複雑なアルゴリズムは、時間の経過とともに学習および適応し、マーケティングセグメンテーション作業の実行を向上させることができます。
その後、マーケティングセグメンテーションを改善することで、マーケティング担当者が特定の顧客に送信するメッセージ、ターゲットオーディエンスへのリーチ方法、顧客関係戦略を微調整する方法を制御できます。 その結果、コンバージョン率と応答率が大幅に向上する可能性があるため、多くの企業が人工ニューラルネットワークを使用してマーケティングセグメンテーションやその他のマーケティングを合理化するベンダー製品や、利益と長期的な成功を促進するベンダー製品を検討しています。 人工ニューラルネットワークのもう1つの主な用途はショッピングカートの管理です。ANNはビッグデータフィールドからかなり特定のデータを検索できるため、ショッピングカートのアイテムを放棄した顧客に思い出させるのに役立ちます。特定の顧客との対話。
