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
Autor Maciej Pondel (ZIF / IIE / KIBZ)
Maciej Pondel
- Katedra Inteligencji Biznesowej w Zarządzaniu
, Jerzy Korczak (ZIF / IIE / KTI) - [Międzynarodowa Wyższa Szkoła Logistyki i Transportu we Wrocławiu (MWSLiT)]
Jerzy Korczak
- Katedra Technologii Informacyjnych
- Międzynarodowa Wyższa Szkoła Logistyki i Transportu we Wrocławiu
Inne wersje tytułuSelected Machine Learning algorithms in marketing
Tytuł czasopisma/seriiPrace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu, ISSN 1899-3192, e-ISSN 2392-0041, (B 10 pkt)
Rok wydania2018
Nr526
Paginacja23-38
Objętość publikacji w arkuszach wydawniczych0.75
Słowa kluczowe w języku polskimeksploracja danych marketingowych, machine learning, Hadoop, MLlib, reguły asocjacyjne, Spark
Słowa kluczowe w języku angielskimmarketing data exploration, Machine Learning, Hadoop, MLlib, association rules, Spark
Streszczenie w języku polskimW 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
Językpl polski
LicencjaCzasopismo (tylko dla artykułów); autorska oryginalna; Uznanie Autorstwa - Użycie Niekomercyjne - Bez utworów zależnych (CC-BY-NC-ND); po opublikowaniu
Plik
Pondel_M_Korczak_J_Wybrane_Algorytmy_Machine_Learning_w_Marketingu_2018.pdf 1,27 MB
Punktacja (całkowita)10
Żródło punktacjijournalList
Liczba cytowań*
Cytuj
Udostępnij Udostępnij

Pobierz odnośnik do tego rekordu


* Podana liczba cytowań wynika z analizy informacji dostępnych w Internecie i jest zbliżona do wartości obliczanej przy pomocy systemu Publish or Perish.
Powrót