Wybrane algorytmy machine learning w marketingu

Maciej Pondel , Jerzy Korczak

Abstract

The paper presents selected methods and tools of machine learning using the latest information and communication technology, that can be used by companies performing commercial activities in the omnichannel model in order to achieve a competitive advantage in a difficult and turbulent Internet market. Using the Real-Time Omnichannel Marketing (RTOM) analytic platform, we will show several examples of the use of machine learning algorithms. Operations of the RTOM platform user (manager, marketing analyst) who looks for a non-trivial, new and useful knowledge useful in the decision-making process will be presented, in particular customer behaviour patterns will be exemplified by experiments performed on real data. Acquired knowledge can be used automatically in the processes of communication with the client in order to increase the chance of buying, improve customer satisfaction, reduce the risk of customer leaving or to optimize the margin on the product
Author Maciej Pondel (MISaF / IBI / DBIiM)
Maciej Pondel,,
- Department of Business Intelligence in Management
, Jerzy Korczak (MISaF / IBI / DIT) - [International University of Logistics and Transport in Wroclaw (MWSLiT)]
Jerzy Korczak,,
- Department of Information Technologies
- Międzynarodowa Wyższa Szkoła Logistyki i Transportu we Wrocławiu
Other language title versionsSelected Machine Learning algorithms in marketing
Journal seriesPrace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu, ISSN 1899-3192, e-ISSN 2392-0041, (B 10 pkt)
Issue year2018
No526
Pages23-38
Publication size in sheets0.75
Keywords in Polisheksploracja danych marketingowych, machine learning, Hadoop, MLlib, reguły asocjacyjne, Spark
Keywords in Englishmarketing data exploration, Machine Learning, Hadoop, MLlib, association rules, Spark
Abstract in PolishW artykule zaprezentowano wybrane metody i narzędzia machine learning, wykorzystujące najnowsze technologie informacyjno-komunikacyjne, które mogą być używane przez podmioty prowadzące działalność handlową w modelu omnichannel w celu osiągnięcia przewagi konkurencyjnej na trudnym i turbulentnym rynku internetowym. Opisane zostaną metody pracy użytkownika platformy Real-Time Omnichannel Marketing (menedżera, analityka marketingu), poszukującego nietrywialnej, nowej i użytecznej wiedzy, którą będzie mógł wykorzystać w procesie podejmowania decyzji. Pokazano kilka przykładów zastosowań algorytmów machine learning. W szczególności opisano metody poszukiwania wzorców zachowań klienta, które zilustrowano eksperymentami wykonanymi na rzeczywistych danych. Pozyskana wiedza może być użyta w sposób automatyczny w procesach komunikacji z klientem m.in. do zwiększenia szansy zakupu, polepszenia satysfakcji klienta, zmniejszenia ryzyka odejścia klienta czy optymalizacji marży na produkcie
DOIDOI:10.15611/pn.2018.526.02
Languagepl polski
LicenseJournal (articles only); author's original; Uznanie Autorstwa - Użycie Niekomercyjne - Bez utworów zależnych (CC-BY-NC-ND); after publication
File
Pondel_M_Korczak_J_Wybrane_Algorytmy_Machine_Learning_w_Marketingu_2018.pdf 1,27 MB
Score (nominal)10
Score sourcejournalList
Citation count*
Cite
Share Share

Get link to the record


* presented citation count is obtained through Internet information analysis and it is close to the number calculated by the Publish or Perish system.
Back