مصنوعی هوش و تحلیل رفتار مشتریان در حوزه بازاریابی
در عصر امروز، تکنولوژی های رو به رشد و پیشرفته و نرم افزارهای هوش مصنوعی از بهره گیری در حوزه بازاریابی به طور گسترده استفاده می کنند. با استفاده از این ابزارهای هوش مصنوعی، تجزیه و تحلیل رفتار مشتریان در صنعت بازاریابی به یک سطح جدیدی ارتقا پیدا کرده است.
یکی از مزیت های استفاده از هوش مصنوعی در تحلیل رفتار مشتریان، قابلیت بالای بررسی دقیق و کامل داده های بزرگ است. الگوریتم های هوش مصنوعی قادر به تحلیل و فهمیدن الگوهایی هستند که برای انسان ها ممکن است نامشخص و پیچیده باشد.
بنابراین، با استفاده از هوش مصنوعی، می توان به صورت دقیق تری مشتری را درک کرد و با توجه به رفتارش، استراتژی های مناسبی در حوزه بازاریابی انتخاب کرد. به علاوه، با استفاده از تحلیل هوش مصنوعی، می توان به برآورد های دقیق تری از فروش و موفقیت های آتی رسید.
یکی از تکنیک های هوش مصنوعی در تحلیل رفتار مشتریان، استفاده از شبکه های عصبی مصنوعی است. این شبکه ها یادگیری ماشینی را استفاده می کنند تا بتوانند الگوهای پیچیده تری از رفتار مشتریان را تشخیص دهند و با استفاده از این الگوها، تصمیم های بهتری در مورد استراتژی های بازاریابی بگیرند.
همچنین، تحلیل هوش مصنوعی می تواند در بهبود تجربه مشتریان نقش مهمی ایفا کند. با استفاده از هوش مصنوعی، می توان به طور خودکار نیازها، علاقه ها و ترجیحات مشتریان را شناخت کرد و تجربه خرید آنها را بهبود بخشید.
بازاریابان می توانند از ابزارهای هوش مصنوعی برای پیش بینی رفتار مشتریان در پیش رو استفاده کنند. با تحلیل داده های مشتریان از گذشته، می توان الگوهایی را تشخیص داد که به تصمیم گیری درباره نیازها و ترجیحات مشتریان کمک می کند.
نهایتا، استفاده از هوش مصنوعی در تحلیل رفتار مشتریان، بازاریابان را قادر می سازد تا به صورت بهینه تری با مشتریان خود ارتباط برقرار کنند و استراتژی های بازاریابی خود را بهبود دهند. با تکنولوژی های روزمره و تکنیک های هوش مصنوعی، به وضوح این حوزه به طور قابل توجهی تحول یافته است.
منابع:
1. Varian, H.R. (2014). Big data: new tricks for econometrics. Journal of Economic Perspectives, 28(2), 3-28.
2. Fornell, C., & Larcker, D.F. (1981). Evaluating structural equation models with unobservable variables and measurement error. Journal of Marketing Research, 18(1), 39-50.
3. Rangarajan, R., & Lakshmanan, G. (2014). Predicting customer churn in wireless telecommunications using multiple classifiers. Expert Systems with Applications, 41(1), 107-112.
4. Lee, E.&Kang, E.Y. (2016). Do mobile app factors matter in determining mobile app loyalty? Frontiers of Business Research in China, 10(4), 527-551.
5. Shapiro, C. (1983). Premiums for High Quality Products as Returns to Reputations. The Quarterly Journal of Economics, 98(4), 659–680.
لینک ارجاع به این صفحه: https://talkbot.ir/blog/article?id=263