प्रश्न:
तंत्रिका नेटवर्क बाजार विभाजन को कैसे प्रभावित कर सकते हैं?
ए:नए कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क तरीकों की एक विस्तृत स्पेक्ट्रम में उपयोगी हैं, लेकिन सबसे लोकप्रिय अनुप्रयोगों में से एक विपणन दुनिया के लिए है। तंत्रिका नेटवर्क लक्षित, सटीक डेटा को जटिल विपणन कार्यों के लिए लाकर और पारंपरिक श्रम अभियानों की आवश्यकता वाले श्रम-गहन विश्लेषण को ले कर बाजार विभाजन और अन्य विपणन प्रथाओं में क्रांति ला सकता है।
जब बाजार विभाजन की बात आती है, तो विपणक लोगों को अलग-अलग, प्रबंधनीय समूहों में विभाजित करने और उन विभिन्न समूहों में से प्रत्येक के लिए लक्ष्य निर्धारित करने की कोशिश कर रहे हैं। विपणन की प्रभावकारिता के साथ विपणन विभाजन का बहुत अधिक संबंध है और यह रूपांतरण की दिशा में कितना अच्छा काम करता है।
बाजार विभाजन में तंत्रिका नेटवर्क आवश्यक हो सकता है क्योंकि उनमें से कई ग्राहक डेटा की बड़ी मात्रा को स्कैन करने और ग्राहकों को विशेषताओं के अनुसार पहचानने योग्य समूहों में समूहबद्ध करने के अभ्यास में माहिर हैं - इस बारे में सोचने का एक आसान तरीका सभी के साथ एक विशाल डेटाबेस की कल्पना करना है ग्राहक जनसांख्यिकी एक आसान भंडार में संकलित है। एक मानव उपयोगकर्ता समूहों में ग्राहकों को एक साथ रखने के लिए मैन्युअल रूप से उस जनसांख्यिकीय जानकारी को पढ़ सकता है, लेकिन इसमें एक लंबा समय लगेगा। मशीन लर्निंग एल्गोरिदम के साथ कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क पर लागू किया जाता है, यह सभी संज्ञानात्मक कार्य प्रौद्योगिकी द्वारा बिजली की गति से किया जाता है। ये जटिल एल्गोरिदम समय के साथ सीख सकते हैं और अनुकूलित कर सकते हैं, और विपणन विभाजन कार्य को पूरा करने में बेहतर हो सकते हैं।
इसके बाद, बेहतर विपणन विभाजन नियंत्रित कर सकता है कि क्या संदेश विपणक विशेष ग्राहकों को भेजते हैं, वे दर्शकों को लक्षित करने के लिए कैसे पहुंचते हैं, और कैसे वे ग्राहक संबंध रणनीति को ठीक करने में सक्षम हैं। परिणाम रूपांतरण और प्रतिक्रिया दरों को काफी बढ़ावा दे सकते हैं, यही वजह है कि बहुत सारे व्यवसाय विक्रेता उत्पादों पर विचार कर रहे हैं जो कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग करते हैं कुछ विपणन विभाजन और अन्य विपणन को कारगर बनाने के लिए या जो मुनाफे और दीर्घकालिक सफलता को संचालित करते हैं। कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क का एक और प्रमुख उपयोग खरीदारी की टोकरी प्रबंधन में है - क्योंकि एएनएन एक बड़े डेटा क्षेत्र से काफी विशिष्ट डेटा की तलाश कर सकते हैं, वे उन ग्राहकों को याद दिलाने में मदद कर सकते हैं जो शॉपिंग कार्ट आइटम को छोड़ देते हैं, और वास्तव में बारीक होने के लिए अन्य स्वचालित तरीकों से पहुंचते हैं। विशेष ग्राहकों के साथ बातचीत।
