প্রশ্ন:
নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি কীভাবে বাজার বিভাজনকে প্রভাবিত করতে পারে?
উত্তর:নতুন কৃত্রিম নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি বিস্তৃত বর্ণালীতে কার্যকর, তবে বিপণনের জগতে সর্বাধিক জনপ্রিয় অ্যাপ্লিকেশনগুলির মধ্যে একটি। নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি জটিল বিপণন ক্রিয়াকলাপগুলিতে লক্ষ্যবস্তু, সুনির্দিষ্ট ডেটা আনার মাধ্যমে এবং প্রচুর পরিশ্রমী-নিবিড় বিশ্লেষণ গ্রহণ করতে পারে যা প্রচলিত প্রচারণাগুলির জন্য প্রয়োজনীয় ছিল market
যখন বাজার বিভাজনের বিষয়টি আসে, বিপণনকারীরা লোককে আলাদা, পরিচালনাযোগ্য গোষ্ঠীতে বিভক্ত করার চেষ্টা করে এবং সেই বিভিন্ন গ্রুপের প্রত্যেকটির জন্য লক্ষ্য নির্ধারণ করে। বিপণনের কার্যকারিতা এবং রূপান্তরকরণের দিকে এটি কতটা ভাল কাজ করে তার সাথে বিপণন বিভাগকে আরও অনেক কিছু করতে হবে।
নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি বাজার বিভাজনে অপরিহার্য হতে পারে কারণ তাদের মধ্যে অনেকগুলি বিপুল পরিমাণ গ্রাহক ডেটা স্ক্যান করার এবং গ্রাহকদের বৈশিষ্ট্য অনুসারে চিহ্নিতকরণযোগ্য গ্রুপগুলিতে গ্রুপিং করার অনুশীলনে পারদর্শী হয় - এ সম্পর্কে ভাবার সহজ উপায় হ'ল সকলের সাথে একটি বিশাল ডেটাবেস কল্পনা করা to গ্রাহক ডেমোগ্রাফিকগুলি একটি সহজ সংগ্রহস্থলে সংকলিত। একজন গ্রাহককে দলে দলে রাখার জন্য কোনও মানব ব্যবহারকারী ম্যানুয়ালি সেই জনসংখ্যার তথ্যটি পড়তে এবং পড়তে পারতেন, তবে এতে অনেক সময় লাগবে। কৃত্রিম নিউরাল নেটওয়ার্কগুলিতে মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম প্রয়োগ করার সাথে, এই সমস্ত জ্ঞানীয় কাজ প্রযুক্তি দ্বারা বিদ্যুতের গতিতে সম্পন্ন হয়। এই জটিল অ্যালগরিদমগুলি সময়ের সাথে সাথে শিখতে এবং খাপ খাইয়ে নিতে পারে এবং বিপণন বিভাগের কাজ চালিয়ে যেতে আরও উন্নত হতে পারে।
এরপরে, আরও ভাল বিপণন বিভাগটি নিয়ন্ত্রণ করতে পারে যে বিপণনকারীরা নির্দিষ্ট গ্রাহকদের কী বার্তা প্রেরণ করে, কীভাবে তারা শ্রোতাদের লক্ষ্যবস্তু করতে পৌঁছায় এবং কীভাবে তারা গ্রাহক সম্পর্ক কৌশলকে সূক্ষ্ম-সুর করতে সক্ষম হয়। ফলাফলগুলি রূপান্তর এবং প্রতিক্রিয়া হারকে প্রচুর পরিমাণে বাড়িয়ে তুলতে পারে, এ কারণেই এতগুলি ব্যবসায় বিপণনকারী পণ্যগুলি বিবেচনা করছে যা বিপণন বিভাগ এবং অন্যান্য বিপণনের কিছুটি প্রবাহিত করার জন্য কৃত্রিম নিউরাল নেটওয়ার্ক ব্যবহার করে বা লাভ এবং দীর্ঘমেয়াদী সাফল্য অর্জন করে। কৃত্রিম নিউরাল নেটওয়ার্কগুলির আর একটি বড় ব্যবহার শপিং কার্ট পরিচালনার ক্ষেত্রে রয়েছে - কারণ এএনএনগুলি একটি বড় ডেটা ফিল্ড থেকে মোটামুটি নির্দিষ্ট ডেটা সন্ধান করতে পারে, তারা শপিং কার্টের আইটেমগুলি পরিত্যাগকারী গ্রাহকদের মনে করিয়ে দিতে এবং অন্য স্বয়ংক্রিয় উপায়ে সত্যিই দানাদার থাকতে সাহায্য করতে পারে নির্দিষ্ট গ্রাহকদের সাথে মিথস্ক্রিয়া।
