Файл: Классификация маркетинговых исследований.pdf

Использование искусственного интеллекта и нейронных сетей в маркетинговых исследованиях предполагает, что собираемые данные становятся основой для решений, исходя из которых, происходит обучение системы для предоставления ещё более разумных, контекстных рекомендаций, позволяющих формировать потребительский опыт и корректировать его до малейших деталей. Таким образом, повышается ценность товара, марки или бренда, укрепляются взаимосвязи с клиентами и ускоряются темпы стратегического развития организации.

Сложно недооценить значение развития искусственного интеллекта в ближайшее время. Так в Республике Беларусь данному направлению уделено внимание на государственном уровне:

– значение интеграции информационных технологий и экономики страны отмечено в Декрете Президента Республики Беларусь № 8 «О развитии цифровой экономики» от 21 декабря 2017г.;
– на Международной конференция AI-MEN, прошедшей 02.06.2018 г. в бизнес-инкубаторе Парка высоких технологий, было заявлено о создании Белорусской ассоциации искусственного интеллекта.

Таким образом, на сегодняшний день перед маркетологами стоит следующая цель исследования данной области науки:

– разработка теоретико-методических аспектов и рекомендаций для предприятий и организаций по совершенствованию маркетинговых исследований в части процедуры сбора, обработки и анализа информации о потенциальных и реальных потребителях в интернет-пространстве с целью формирования и корректировки потребительского поведения, что повысит конкурентоспособность и эффективность деятельности предприятий и организаций.

Исходя из поставленной цели, формируютсяследующие задачи:

– усовершенствовать теоретические основы маркетинговых исследований в части процедуры сбора, обработки и анализа информации о потенциальных и реальных потребителях в интернет-пространстве;
– построить и проанализировать выборку потребителей, позволяющую определить учитываемые признаки, их распределение и вид используемой модели нейронной сети;
– построить и обучить нейронную сеть, проанализировать полученные данные. Разработать портрет потенциального потребителя.
– разработать оптимальный перечень признаков потребителей (список переменных), на основании которых будет производиться обучение нейронной сети, выбрать модель нейронной сети;

Результаты данных исследований в дальнейшем могут быть использованы субъектами хозяйствования различных форм собственности и отраслей экономики для совершенствования их маркетинговой деятельности.

«Калиновская И. Н., Дунец Н. В., Масейко М. С. Использование искусственного интеллекта в маркетинговых исследованиях поведения потребителей // Молодой ученый. — 2018. — №33. — С. 42-45. — URL https://moluch.ru/archive/219/52395/ (дата обращения: 11.10.2018).»