نقش هوش مصنوعی و کلان داده ها در شخصی سازی تجربه مشتری و تحول استراتژی های مدیریت بازاریابی
فایل این در 20 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
چکیده :
تحولات فناوری های دیجیتال، به ویژه هوش مصنوعی و کلان داده ها، موجب تغییرات اساسی در مدیریت بازاریابی و نحوه تعامل سازمان ها با مشتریان شده است. امروزه شخصی سازی تجربه مشتری به یکی از عوامل مهم موفقیت سازمان ها تبدیل شده و کسب وکارها تلاش می کنند با تحلیل داده های گسترده مشتریان، خدمات و پیشنهادهای متناسب با نیازهای هر فرد ارائه دهند. هدف این پژوهش بررسی نقش هوش مصنوعی و کلان داده ها در شخصی سازی تجربه مشتری و تحول استراتژی های مدیریت بازاریابی است.این پژوهش با رویکرد توصیفی–تحلیلی و بر اساس بررسی منابع علمی و مطالعات پیشین انجام شده است. نتایج نشان می دهد که هوش مصنوعی با استفاده از تحلیل داده ها و الگوریتم های یادگیری ماشین می تواند در حوزه هایی مانند تحلیل رفتار مشتریان، سیستم های توصیه گر، تبلیغات هدفمند، چت بات های هوشمند، تحلیل احساسات مشتریان و قیمت گذاری پویا نقش مهمی ایفا کند. این فناوری ها به سازمان ها کمک می کنند تا شناخت دقیق تری از مشتریان به دست آورده و تجربه ای شخصی سازی شده و موثرتر برای آنان ایجاد کنند.
در عین حال، استفاده از این فناوری ها با چالش هایی مانند ضعف زیرساخت های فناوری، کیفیت پایین داده ها، نگرانی های مربوط به حریم خصوصی، کمبود نیروی متخصص و هزینه های پیاده سازی همراه است. همچنین بررسی مطالعه موردی شرکت آمازون نشان می دهد که بهره گیری از هوش مصنوعی و تحلیل داده های مشتریان می تواند به بهبود تجربه خرید، افزایش فروش و ایجاد مزیت رقابتی منجر شود.
در مجموع، نتایج پژوهش نشان می دهد که هوش مصنوعی و کلان داده ها می توانند نقش مهمی در تحول مدیریت بازاریابی و بهبود تجربه مشتری داشته باشند، اما بهره برداری موثر از آن ها مستلزم فراهم سازی زیرساخت های مناسب، توسعه مهارت های تخصصی و رعایت اصول اخلاقی و حریم خصوصی مشتریان است.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
مرتضی اقاپور
دانشجوی مدیریت بازرگانی _ بازاریابی دانشگاه آزاد اسلامی واحد علوم و تحقیقات
مراجع و منابع این :
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود لینک شده اند :