Q:
Wie können neuronale Netze die Marktsegmentierung beeinflussen?
EIN:Neue künstliche neuronale Netze sind in vielerlei Hinsicht nützlich, aber eine der beliebtesten Anwendungen ist die Marketingwelt. Neuronale Netze können die Marktsegmentierung und andere Marketingpraktiken revolutionieren, indem sie zielgerichtete und präzise Daten für komplexe Marketingvorgänge bereitstellen und einen Großteil der arbeitsintensiven Analysen übernehmen, die für herkömmliche Kampagnen erforderlich waren.
Wenn es um die Marktsegmentierung geht, versuchen Marketer, die Menschen in verschiedene, überschaubare Gruppen zu unterteilen und Ziele für jede dieser verschiedenen Gruppen festzulegen. Die Marketing-Segmentierung hat viel mit der Wirksamkeit des Marketings zu tun und damit, wie gut es für die Conversion funktioniert.
Neuronale Netze können für die Marktsegmentierung von entscheidender Bedeutung sein, da viele von ihnen in der Lage sind, große Mengen von Kundendaten zu scannen und Kunden nach Merkmalen in identifizierbare Gruppen zu gruppieren die Kundendemografie in einem einfachen Repository zusammengestellt. Ein menschlicher Benutzer könnte alle demografischen Informationen manuell lesen, um die Kunden in Gruppen zusammenzufassen. Dies würde jedoch viel Zeit in Anspruch nehmen. Mit Algorithmen für maschinelles Lernen, die auf künstliche neuronale Netze angewendet werden, erledigt die Technologie all diese kognitiven Aufgaben blitzschnell. Diese komplexen Algorithmen können im Laufe der Zeit lernen und sich anpassen und die Marketing-Segmentierungsarbeit verbessern.
Anschließend kann durch eine bessere Marketing-Segmentierung gesteuert werden, welche Nachrichten Marketingfachleute an bestimmte Kunden senden, wie sie Zielgruppen erreichen und wie sie die Kundenbeziehungsstrategie optimieren können. Die Ergebnisse können die Konversions- und Antwortraten enorm steigern. Aus diesem Grund ziehen viele Unternehmen Anbieterprodukte in Betracht, die künstliche neuronale Netze verwenden, um einen Teil der Marketing-Segmentierung und des sonstigen Marketings zu rationalisieren, oder die Gewinne und den langfristigen Erfolg fördern. Eine weitere wichtige Anwendung künstlicher neuronaler Netze ist die Verwaltung von Einkaufswagen - da ANNs relativ spezifische Daten aus einem Big-Data-Feld heraussuchen können, können sie Kunden daran erinnern, dass sie Einkaufswagenartikel aufgeben, und auf andere automatisierte Arten nach Granularität streben Interaktionen mit bestimmten Kunden.
