FORMS AND PROSPECTS OF NEURAL NETWORK UTILLIZATION IN MARKETING

Author:

Кузнецов Н.Г.ORCID,Самыгин С.И.

Abstract

Введение. Актуальность избранной темы обусловлена растущим значением технологий искусственного интеллекта, включая нейронные сети, во всех областях экономической деятельности, в том числе в маркетинге. В связи с этим растет необходимость исследования возможностей и перспектив, предоставляемых этими технологиями, для повышения эффективности маркетинговой деятельности, определения форм использования нейронных сетей в маркетинге. Цель статьи заключается в анализе форм и перспектив использования в маркетинге интеллектуальных нейронных сетей. Материалы и методы. Для достижения поставленных целей в статье использованы методы теоретического обобщения и сравнения, общенаучные методы анализа и синтеза. Результаты исследования. В статье выявлены и проанализированы основные перспективы и возможные формы применения искусственных нейронных сетей в маркетинге. Результаты исследования могут найти применение в маркетинговой деятельности, а также в дальнейших исследованиях данной проблемы/ Обсуждение и заключение. Нейронные сети могут произвести и уже производят существенные изменения в анализе рынка, прогнозировании, принятии и реализации управленческих решений. Эти алгоритмы способны анализировать большие объемы данных и выявлять закономерности и тенденции, что помогает компаниям совершенствовать маркетинговые стратегии и более эффективно работать со своей целевой аудиторией. Нейронные сети могут трансформировать маркетинговые инструменты за счет улучшения персонализации, сегментации, создания разнообразного контента, распознавания и создания изображений и видео, совершенствования чат-ботов. Огромное значение нейронные сети имеют как инструмент прогнозирования потребительского поведения. Introduction. The relevance of the chosen topic is due to the growing importance of artificial intelligence technologies, including neural networks, in all areas of economic activity, including marketing. In this regard, there is a growing need to study the opportunities and prospects provided by these technologies to improve the efficiency of marketing activities, to determine the forms of using neural networks in marketing. The purpose of the article is to analyze the forms and prospects of using intelligent neural networks in marketing. Materials and Methods. To achieve the goals set in the article used methods of theoretical generalization and comparison, general scientific methods of analysis and synthesis. Results. The article reveals and analyzes the main prospects and possible forms of application of artificial neural networks in marketing. The results of the study can find application in marketing activities, as well as in further research of this problemю Discussion and Conclusion. Neural networks can produce and are already producing significant changes in market analysis, forecasting, management decision making and implementation. These algorithms can analyze large amounts of data and identify patterns and trends, which helps companies improve marketing strategies and reach their target audience more effectively. Neural networks can transform marketing tools through improved.

Publisher

Rostov State University of Economics (RINH)

Reference9 articles.

1. Дэвенпорт Т. Внедрение искусственного интеллекта в бизнес-практику. – М.: Альпина, 2020. – 223 с.

2. Масюк Н.Н., Васюкова Л.К., Бушуева М.А., Диденко П.С. Нейронные сети как прорывная цифровая технология в инновационном бизнесе // Азимут научных исследований: экономика и управление. – 2019. – Т. 8. – № 4 (29). – С. 279-283. – DOI: 10.26140/anie-2019-0804-0062. – EDN HIGOUA.

3. Суслов Е.Ю., Минаев Д.В. Систематизация феноменов цифровизации маркетинга: концепция и пример реализации // Управленческое консультирование. – 2021. – № 4. – С. 64-80.

4. Цифровая трансформация отраслей: стартовые условия и приоритеты: докл. к XXII Апр. междунар. науч. конф. по проблемам развития экономики и общества, Москва, 13–30 апр. 2021 г. / Г.И. Абдрахманова, К.Б. Быховский, Н.Н. Веселитская и др.; рук. авт. кол. П. Б. Рудник; науч. ред. Л.М. Гохберг, П.Б. Рудник, К.О. Вишневский и др.; Нац. исслед. ун-т «Высшая школа экономики». – М.: Изд. дом Высшей школы экономики, 2021. – 239 с.

5. Artificial Neural Networks: What Every Marketer Should Know, by Michael Brenner, January 23, 2018 [Electronic resource]. – URL: https://marketinginsidergro up.com/content-marketing/artificial-neural-ne tworks-every-marketer-know (дата обращения:20.07.2023).

同舟云学术

1.学者识别学者识别

2.学术分析学术分析

3.人才评估人才评估

"同舟云学术"是以全球学者为主线,采集、加工和组织学术论文而形成的新型学术文献查询和分析系统,可以对全球学者进行文献检索和人才价值评估。用户可以通过关注某些学科领域的顶尖人物而持续追踪该领域的学科进展和研究前沿。经过近期的数据扩容,当前同舟云学术共收录了国内外主流学术期刊6万余种,收集的期刊论文及会议论文总量共计约1.5亿篇,并以每天添加12000余篇中外论文的速度递增。我们也可以为用户提供个性化、定制化的学者数据。欢迎来电咨询!咨询电话:010-8811{复制后删除}0370

www.globalauthorid.com

TOP

Copyright © 2019-2024 北京同舟云网络信息技术有限公司
京公网安备11010802033243号  京ICP备18003416号-3