Чачис Д.Ю.
РОЛЬ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В ПРОГНОЗИРОВАНИИ ПОТРЕБИТЕЛЬСКОГО ПОВЕДЕНИЯ *
Аннотация:
в данной статье исследуется роль искусственного интеллекта (ИИ) в прогнозировании потребительского поведения. Рассматриваются различные методы и алгоритмы, использующие ИИ для анализа данных, а также их влияние на точность предсказаний и разработку маркетинговых стратегий.
Ключевые слова:
искусственный интеллект, прогнозирование, потребительское поведение, алгоритмы, анализ данных, маркетинговые стратегии, предсказательная аналитика
В условиях современной конкуренции и быстро меняющегося рынка прогнозирование поведения потребителей становится ключевой задачей для успешной разработки маркетинговых стратегий. Компании стремятся понять и предугадать, какие продукты и услуги нужны их аудитории, чтобы своевременно отреагировать и сохранить конкурентоспособность.Искусственный интеллект (ИИ) может значительно упростить и улучшить этот процесс, предоставив новые возможности для анализа и интерпретации данных. В отличие от традиционных методов прогнозирования, ИИ способен быстро и точно обрабатывать большие объемы данных, выявляя сложные закономерности и тенденции в поведении потребителей.Прогнозирование потребительского поведения с помощью ИИ основано на применении различных методов и алгоритмов. Одним из ключевых направлений является машинное обучение - технология, позволяющая системам автоматически обучаться и совершенствоваться на основе собранных ими данных [1]. В рамках машинного обучения для выявления и анализа потребительских предпочтений широко используются алгоритмы классификации, регрессии, кластеризации и ассоциативных правил.Глубокое обучение, которое является подмножеством машинного обучения, предлагает еще более мощные инструменты для обработки и структурирования сложных данных. Нейронные сети, основанные на процессе обучения человеческого мозга, используются для анализа больших массивов данных и прогнозирования поведения потребителей с высокой степенью точности.Применяя эти методы, маркетологи могут более точно предсказывать потребности своих клиентов, создавать персонализированные предложения и повышать уровень обслуживания.Используя ИИ, компании могут анализировать большие объемы исторических данных, чтобы предсказать будущие потребительские тенденции и получить более полное представление о рынке [2]. Например, алгоритмы машинного обучения могут создавать модели, предсказывающие вероятные предпочтения и поведение клиентов, что позволяет оптимизировать рекламные кампании и повысить их эффективность.Реальные примеры применения ИИ включают сегментирование покупателей, оптимизацию ценообразования и определение наилучших точек взаимодействия с потребителями. Крупные ритейлеры и онлайн-платформы активно используют ИИ для анализа корзин, отслеживания изменений в спросе и разработки персонализированных предложений для увеличения продаж и повышения удовлетворенности клиентов. В результате интеграция искусственного интеллекта в маркетинговые процессы дает компаниям дополнительные конкурентные преимущества [3].Использование искусственного интеллекта для прогнозирования поведения потребителей имеет ряд существенных преимуществ. Среди них - возможность обрабатывать и анализировать большие объемы данных с высокой скоростью, повышать точность прогнозов и адаптивность маркетинговых стратегий. Все это позволяет компаниям лучше понимать потребности своих клиентов и выявлять новые возможности для роста.Однако внедрение ИИ не обходится без проблем. Одним из основных ограничений является сложность интерпретации результатов работы сложных алгоритмов.Кроме того, компании сталкиваются с необходимостью защищать персональные данные потребителей и придерживаться этических норм в своей маркетинговой практике [4]. Кроме того, затраты на внедрение и поддержку технологий искусственного интеллекта остаются значительными и требуют соответствующих инвестиций и формирования новой корпоративной культуры.Использование искусственного интеллекта для прогнозирования поведения потребителей в будущем будет только расширяться. Новые разработки, такие как генеративные модели и продвинутые нейронные сети, предоставят маркетологам еще более мощные инструменты для детального анализа данных и прогнозирования сложных потребительских моделей.В то же время, появление обновленных нормативов и более строгих правил в области защиты данных пользователей создаст новые вызовы для их внедрения.Одним из потенциальных направлений развития является более широкое использование искусственного интеллекта для анализа данных в режиме реального времени, что позволяет организациям оперативно реагировать на изменения в структуре покупок потребителей.
Номер журнала Вестник науки №10 (79) том 3
Ссылка для цитирования:
Чачис Д.Ю. РОЛЬ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В ПРОГНОЗИРОВАНИИ ПОТРЕБИТЕЛЬСКОГО ПОВЕДЕНИЯ // Вестник науки №10 (79) том 3. С. 865 - 868. 2024 г. ISSN 2712-8849 // Электронный ресурс: https://www.вестник-науки.рф/article/17969 (дата обращения: 08.12.2024 г.)
Вестник науки СМИ ЭЛ № ФС 77 - 84401 © 2024. 16+