Uczenie maszynowe w marketingu

Paradygmat marketingu staje si- coraz bardziej zorientowany na klienta. Kädego dnia dochodzi do miliardów interakcji i transakcji, które generuj- ogromne ilo-ci danych. Klienci s- analizowani przez pryzmat marketingu, z wykorzystaniem danych, które te organizacje rejestruj-, integruj- i którymi zarz-dzaj-. Obecnie narz-dzia analityczne obejmuj- nowe osi-gni-cia w zakresie uczenia si- statystycznego, takie jak uczenie maszynowe, w celu generowania nowych modeli, które pozwalaj- uzyskä wgl-d w klienta i wspieraj- decyzje marketingowe. Przegl-d najnowszych badä w marketingu pokazä szerok- gam- studiów przypadku wykorzystuj-cych metody uczenia maszynowego, pocz-wszy od analizy pozyskiwania klientów, poprzez rozwój klientów, ä po kwestie zwi-zane z ich utrzymaniem. Modele uczenia maszynowego s- w stanie przetwarzä du-e zbiory danych, w tym dane ustrukturyzowane i nieustrukturyzowane, dla modeli predykcji i ekstrakcji cech. W -rodowisku, w którym sztuczna inteligencja przejmuje du-- cz--- pracy analitycznej, firmy powinny rozwäy- integracj- tych metodologii i narz-dzi w swoich zespo-ach marketingowych.

José M. Ramos-Henríquez es Profesor Adjunto de Marketing, Departamento de Administración de Empresas e Historia Económica, Universidad de La Laguna. Es doctor en Marketing (Universidad de La Laguna), y máster en Ingeniería de Telecomunicación (Universidad Politécnica de Madrid). Trabajó durante una década en Accenture. Su investigación se centra en el marketing de servicios.