Uczenie maszynowe w marketingu

Paradygmat marketingu staje się coraz bardziej zorientowany na klienta. Każdego dnia dochodzi do miliard w interakcji i transakcji, kt re generują ogromne ilości danych. Klienci są analizowani przez pryzmat marketingu, z wykorzystaniem danych, kt re te organizacje rejestrują, integrują i kt rymi zarządzają. Obecnie narzędzia analityczne obejmują nowe osiągnięcia w zakresie uczenia się statystycznego, takie jak uczenie maszynowe, w celu generowania nowych modeli, kt re pozwalają uzyskac wgląd w klienta i wspierają decyzje marketingowe. Przegląd najnowszych badań w marketingu pokazal szeroką gamę studi w przypadku wykorzystujących metody uczenia maszynowego, począwszy od analizy pozyskiwania klient w, poprzez rozw j klient w, aż po kwestie związane z ich utrzymaniem. Modele uczenia maszynowego są w stanie przetwarzac duże zbiory danych, w tym dane ustrukturyzowane i nieustrukturyzowane, dla modeli predykcji i ekstrakcji cech. W środowisku, w kt rym sztuczna inteligencja przejmuje dużą częśc pracy analitycznej, firmy powinny rozważyc integrację tych metodologii i narzędzi w swoich zespolach marketingowych.