ИННОВАЦИОННЫЕ МЕТОДЫ МАРКЕТИНГА: ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА ДЛЯ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ПОВЕДЕНИЯ ПОТРЕБИТЕЛЯ

АННОТАЦИЯ

Современная эра цифровой индустрии характеризуется взрывным ростом объема информации, собираемой и хранимой компаниями в желании повысить эффективность своего бизнеса. Вместе с тем, огромное количество данных стало вызывать сложности для компаний, поскольку требуются интеллектуальные подходы к их анализу и использованию. В последние годы искусственный интеллект (ИИ) стал широко применяться для решения поставленных задач, в том числе для прогнозирования поведения потребителей.

Ключевые слова: искусственный интеллект, прогнозирование поведения потребителей, глубокое обучение, машинное обучение, компания, прогнозирование поведения, данные, клиент.

1. Определение прогнозирования поведения потребителей с помощью искусственного интеллекта

Прогнозирование поведения потребителей с использованием ИИ представляет собой процесс анализа и интерпретации данных о прошлом поведении потребителей, с целью предсказания их будущих действий и предпочтений. ИИ может обрабатывать большие объемы данных, анализировать сложные взаимосвязи между переменными и выделять паттерны, которые помогут предсказать, какие товары или услуги будут интересны потребителям в будущем.

2. Методы прогнозирования поведения потребителей с использованием искусственного интеллекта

Для прогнозирования поведения потребителей могут использоваться различные методы ИИ, включая машинное обучение, глубокое обучение и нейронные сети. Машинное обучение позволяет обучать алгоритмы на основе исторических данных, чтобы выявить закономерности и создать модели, которые могут предсказывать будущие действия потребителей. Глубокое обучение и нейронные сети используются для анализа комплексных данных и распознавания сложных паттернов.

3. Преимущества прогнозирования поведения потребителей с помощью искусственного интеллекта

Использование ИИ для прогнозирования поведения потребителей предоставляет компаниям ряд преимуществ. Во-первых, это позволяет увеличить эффективность маркетинговых кампаний, так как можно предсказывать, какие предложения будут наиболее релевантны для каждого индивидуального потребителя. Во-вторых, ИИ позволяет повысить удовлетворенность клиентов, предлагая им более персонализированный опыт покупки. В-третьих, ИИ может помочь компаниям оптимизировать свои инвестиции и ресурсы, предсказывая будущий спрос и потребности потребителей.

4. Примеры использования искусственного интеллекта компаниями для прогнозирования поведения потребителей

Различные компании в разных отраслях успешно применяют искусственный интеллект для прогнозирования поведения потребителей. Ниже представлены некоторые примеры использования ИИ компаниями:

а) Amazon: Крупнейший онлайн-ритейлер Amazon активно использует искусственный интеллект для прогнозирования предпочтений и поведения своих клиентов. С помощью алгоритмов машинного обучения, Amazon анализирует исторические данные о поисковых запросах, просмотрах товаров, покупках и других действиях клиентов, чтобы предсказать их будущие покупки. Это позволяет Amazon рекомендовать своим клиентам наиболее релевантные товары и персонализированные предложения.

б) Netflix: Платформа видео-стриминга Netflix использует глубокое обучение и нейронные сети для прогнозирования поведения своих пользователей. Они анализируют историю просмотра, предпочтения, оценки фильмов и сериалов, а также другие данные, чтобы предсказывать, какие контенты будут наиболее интересны для каждого конкретного пользователя. Это позволяет Netflix создавать индивидуализированные рекомендации и предложения, что улучшает опыт просмотра пользователей.

в) Uber: Компания такси-агрегатор Uber использует искусственный интеллект для прогнозирования поведения своих клиентов и водителей. Они анализируют данные о популярных местах подачи и заказа такси, истории поездок, предпочтения клиентов и другие факторы, чтобы предсказывать спрос на такси в определенных районах и в определенное время. Это позволяет Uber эффективно распределять своих водителей и предугадывать спрос, что повышает качество обслуживания и сокращает время ожидания клиентов.

г) Coca-Cola: Ведущий производитель газированных напитков Coca-Cola внедрил искусственный интеллект для прогнозирования спроса своих продуктов. Coca-Cola анализирует данные о продажах, погодных условиях, рекламных кампаниях и других факторах, чтобы предсказывать будущий спрос на конкретные напитки в разных регионах. Это помогает компании управлять запасами, оптимизировать производство и удовлетворять потребности своих клиентов в наиболее эффективном и точном манере.

Прогнозирование поведения потребителей с помощью искусственного интеллекта является важным инструментом для современных компаний, стремящихся повысить эффективность своего бизнеса и удовлетворить потребности своих клиентов. Использование ИИ позволяет анализировать большие объемы данных и выявлять паттерны, которые помогают предсказывать будущие действия и предпочтения потребителей. Это приводит к улучшению качества маркетинговых кампаний, персонализации опыта клиентов и оптимизации бизнес-процессов компаний.

Вместе с развитием ИИ и прогрессом в области анализа данных, прогнозирование поведения потребителей становится все более точным и надежным инструментом для бизнеса. Однако, необходимо учитывать этические аспекты и обеспечивать конфиденциальность и защиту данных потребителей в процессе их сбора и анализа.

Список литературы:

1. Pavel Rix: [сайт]. URL : https://pavelrix.ru/kak-iskusstvennyj-intellekt-pomogaet-v-razrabotke-i-testirovanii-marketingovyh-kampanij/
2. PPC.World: [сайт]. URL : https://ppc.world/articles/klyuch-k-uspeshnomu-prognozirovaniyu-kak-iskusstvennyy-intellekt-pomogaet-predskazyvat-i-stimulirovat-spros/
3. Moluch.ru: [сайт]. URL : https://moluch.ru/archive/266/61522/
4. Vtiger.com: [сайт]. URL : https://www.vtiger.com/ru/blog/leverage-ai-to-boost-sales-forecast-accuracy/
5. Харитонова Ю. А. Прогнозирование потребительского поведения с помощью опережающих индикаторов [Электронный ресурс] / Ю. А. Харитонова, Н. Н. Ивановская // Вестник экономики, управления и права. – 2011. – С. 38 – 43. URL : https://cyberleninka.ru/article/n/prognozirovanie-potrebitelskogo-povedeniya-s-pomoschyu-operezhayuschih-indikatorov
6. Методология научного исследования: Учебник / А. О. Овчаров, Т. Н. Овчарова. - Москва : ООО "Научно-издательский центр ИНФРА-М", 2017. – 304 с.
7. Управление проектами : учебник и практикум для вузов / А. И. Балашов, Е. М. Рогова, М. В. Тихонова, Е. А. Ткаченко ; под общей редакцией Е. М. Роговой. — Москва : Издательство Юрайт, 2020. — 383 с. Режим доступа: URL : https://urait.ru/bcode/449791