Machine Learning in Marketing: Overview, Learning Strategies, Applications, and Future Developments
A Machine Learning in Marketing a mesterséges intelligencia (AI), pontosabban a gépi tanulás mint kutatási módszer központi szerepét tárgyalja a marketing területén. A gépi tanulás alapvető célja, hogy a képzési adatok által szolgáltatott példákon túlmutató általánosítást, általánosíthatóságot keressen.
Így a gépi tanulás egyik lehetséges hozzájárulása a marketinghez abban rejlik, hogy a tudományos felfedezések generálására, tesztelésére és általánosítására alkalmas. E különböző tudományos és gyakorlati szempontokat szem előtt tartva e monográfia célja, hogy áttekintést nyújtson a marketingnek a gépi tanulásról, és elemezze a szükséges tanulást, az alkalmazásokat és a jövőbeni fejlesztéseket, amelyek a gépi tanulás marketingben való alkalmazásával kapcsolatosak. Egy rövid bevezető után a következő szakasz a gépi tanulásról nyújt áttekintést, beleértve a legfontosabb típusok, algoritmusok és a marketing szempontjából való jelentőségének áttekintését.
A következő szakasz egy tipikus gépi tanulási munkafolyamatot mutat be, majd egy olyan szakasz következik, amely két különböző tanulási stratégiát javasol, amelyeket a gépi tanulás iránt érdeklődő menedzsment/marketing kutatók használhatnak. Ezt a szakaszt követi a gépi tanulásnak a marketing és menedzsment vezető folyóiratokban, könyvekben, könyvfejezetekben és a közelmúltban megjelent, a marketingkutatás néhány legígéretesebb részterületét feltáró munkadokumentumokban megjelent alkalmazásainak leíró elemzése.
Ezután a szerző azt tárgyalja, hogy a gépi tanulás trendjei és jövőbeli fejlesztései milyen hatással lehetnek a marketing területére. Az utolsó fejezet összefoglalja a hozzájárulásokat, a korlátokat és a jövőbeli kutatásokra vonatkozó javaslatokat.