Q:
న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌లు మార్కెట్ విభజనను ఎలా ప్రభావితం చేస్తాయి?
A:కొత్త కృత్రిమ నాడీ నెట్‌వర్క్‌లు విస్తృత మార్గాల్లో ఉపయోగపడతాయి, అయితే అత్యంత ప్రాచుర్యం పొందిన అనువర్తనాల్లో ఒకటి మార్కెటింగ్ ప్రపంచానికి. సంక్లిష్టమైన మార్కెటింగ్ కార్యకలాపాలకు లక్ష్యంగా, ఖచ్చితమైన డేటాను తీసుకురావడం ద్వారా మరియు సాంప్రదాయ ప్రచారాలకు అవసరమైన శ్రమ-ఇంటెన్సివ్ విశ్లేషణలను తీసుకోవడం ద్వారా న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌లు మార్కెట్ విభజన మరియు ఇతర మార్కెటింగ్ పద్ధతులను విప్లవాత్మకంగా మార్చగలవు.
మార్కెట్ విభజన విషయానికి వస్తే, విక్రయదారులు ప్రజలను విభిన్నమైన, నిర్వహించదగిన సమూహాలుగా విభజించడానికి ప్రయత్నిస్తున్నారు మరియు ప్రతి విభిన్న సమూహాలకు లక్ష్యాలను ఏర్పరుస్తారు. మార్కెటింగ్ విభజనకు మార్కెటింగ్ యొక్క సమర్థతతో చాలా సంబంధం ఉంది మరియు ఇది మార్పిడి వైపు ఎంతవరకు పనిచేస్తుంది.
మార్కెట్ విభజనలో న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌లు చాలా అవసరం, ఎందుకంటే వాటిలో చాలావరకు పెద్ద మొత్తంలో కస్టమర్ డేటాను స్కాన్ చేయడం మరియు లక్షణాలను బట్టి వినియోగదారులను గుర్తించదగిన సమూహాలుగా సమూహపరచడం వంటివి చేయగలవు - దీని గురించి ఆలోచించడానికి సులభమైన మార్గం అన్నిటితో కూడిన అపారమైన డేటాబేస్ను imagine హించుకోవడం కస్టమర్ జనాభా ఒక సులభమైన రిపోజిటరీలో సంకలనం చేయబడింది. కస్టమర్లను సమూహాలలో చేర్చడానికి ఒక మానవ వినియోగదారు ఆ జనాభా సమాచారాన్ని మానవీయంగా చదవగలడు, కానీ దీనికి చాలా సమయం పడుతుంది. కృత్రిమ నాడీ నెట్‌వర్క్‌లకు మెషిన్ లెర్నింగ్ అల్గోరిథంలు వర్తింపజేయడంతో, ఈ అభిజ్ఞాత్మక పని అంతా సాంకేతిక పరిజ్ఞానం మెరుపు వేగంతో జరుగుతుంది. ఈ సంక్లిష్ట అల్గోరిథంలు కాలక్రమేణా నేర్చుకోవచ్చు మరియు స్వీకరించగలవు మరియు మార్కెటింగ్ విభజన పనిని నిర్వహించడంలో మెరుగ్గా ఉంటాయి.
తదనంతరం, మెరుగైన మార్కెటింగ్ సెగ్మెంటేషన్ నిర్దిష్ట కస్టమర్లకు విక్రయదారులు ఏ సందేశాలను పంపుతుందో, ప్రేక్షకులను లక్ష్యంగా చేసుకోవడానికి వారు ఎలా చేరుకుంటారు మరియు కస్టమర్ రిలేషన్ స్ట్రాటజీని ఎలా చక్కగా తీర్చిదిద్దగలరో నియంత్రించవచ్చు. ఫలితాలు మార్పిడి మరియు ప్రతిస్పందన రేట్లను భారీగా పెంచగలవు, అందువల్ల చాలా వ్యాపారాలు కొన్ని మార్కెటింగ్ విభజన మరియు ఇతర మార్కెటింగ్‌ను క్రమబద్ధీకరించడానికి కృత్రిమ నాడీ నెట్‌వర్క్‌లను ఉపయోగించే విక్రేత ఉత్పత్తులను పరిశీలిస్తున్నాయి లేదా లాభాలు మరియు దీర్ఘకాలిక విజయాన్ని అందిస్తాయి. కృత్రిమ నాడీ నెట్‌వర్క్‌ల యొక్క మరొక ప్రధాన ఉపయోగం షాపింగ్ కార్ట్ నిర్వహణలో ఉంది - ఎందుకంటే ANN లు పెద్ద డేటా ఫీల్డ్ నుండి చాలా నిర్దిష్టమైన డేటాను పొందగలవు, షాపింగ్ కార్ట్ వస్తువులను వదిలివేసే కస్టమర్లను గుర్తు చేయడానికి మరియు ఇతర స్వయంచాలక మార్గాల్లో నిజంగా కణికను కలిగి ఉండటానికి అవి సహాయపడతాయి. నిర్దిష్ట కస్టమర్లతో పరస్పర చర్య.
