Data mining for enhanced marketing decision making
Authors: Γκίκας Δημήτριος 
Published: July 2022

Καθημερινά παράγεται υπερβολικός όγκος δεδομένων και το ταξίδι του καταναλωτή γίνεται εξαιρετικά περίπλοκο. Οι βιομηχανίες και οι υπεύθυνοι λήψης αποφάσεων προσπαθούν να ακολουθήσουν τις νέες τάσεις και επενδύουν τεράστια ποσά χρημάτων προσπαθώντας να μεταφράσουν τα δεδομένα τα οποία συλλέγονται από την συμπεριφορά των καταναλωτών σε πληροφορία. Η ανάγκη χρήσης μοντέλων τεχνητής νοημοσύνης τα οποία θα συνδυάζουν δεδομένα μάρκετινγκ και μεθόδους επιστήμης υπολογιστών είναι επιτακτική. Η εξόρυξη δεδομένων, η μηχανική μάθηση και οι μέθοδοι βαθιάς μάθησης λειτουργούν συμπληρωματικά στην επιστήμη του μάρκετινγκ μέσω της ταξινόμησης δεδομένων, της βελτιστοποίησης περιεχομένου και των τεχνικών εξατομίκευσης των χρηστών χρησιμοποιώντας μεθόδους ανάλυσης, διαχείρισης και αναπαράστασης δεδομένων για τη παραγωγή αποτελεσμάτων υψηλής ακρίβειας.Η διδακτορική διατριβή αποτελείται από δύο μέρη: Το θεωρητικό και το πρακτικό. Το θεωρητικό μέρος περιλαμβάνει εισαγωγικές και σημαντικές έννοιες των επιστημών του μάρκετινγκ και της μηχανικής της πληροφορικής όπως έννοιες φυσικού και ψηφιακού μάρκετινγκ, συμπεριφορά καταναλωτή, τεχνητή νοημοσύνη, μηχανική μάθηση, κ.α. Το πρακτικό μέρος εξετάζει τη συμπεριφορά των καταναλωτών χρησιμοποιώντας μια μέθοδο λήψης αποφάσεων, το οποίο αναλύει τα δεδομένα των καταναλωτών και βοηθά τους υπεύθυνους λήψης αποφάσεων να κατανοήσουν πιθανές ευκαιρίες και ανάγκες. Αυτή η μέθοδος είναι σε θέση να παράγει αποτελέσματα μέσω της επεξεργασίας δεδομένων των χρηστών με στόχο να βοηθήσει τους υπεύθυνους λήψης αποφάσεων να λαμβάνουν ταχύτερες αποφάσεις. Το συγκεκριμένο μοντέλο εισάγει μια μέθοδο η οποία συνδυάζει δέντρα απόφασης και γενετικούς αλγόριθμους μέσω μιας τεχνικής περιτύλιξης η οποία βασίζεται στην επιλογή βέλτιστων χαρακτηριστικών. Ο στόχος είναι να δημιουργηθούν βελτιστοποιημένα υποσύνολα μέσα από έναν αρχικό αριθμό χαρακτηριστικών διατηρώντας την αρχική ακρίβεια πρόβλεψης. Η μέθοδος περιτύλιξης περνά από τέσσερα στάδια, συμπεριλαμβανομένου του σχεδιασμού, της υλοποίησης, της επαλήθευσης και της εφαρμογής. Τα δεδομένα των καταναλωτών προέρχονται από επίσημα αποθετήρια, ερωτηματολόγια, και εταιρικές σελίδες κοινωνικής δικτύωσης. Προς την ολοκλήρωση της δημιουργίας μιας εξελιγμένης μεθόδου που μπορεί να επιλέξει βέλτιστα χαρακτηριστικά, υπάρχουν ορισμένοι στόχοι που έπρεπε να επιτευχθούν. Χρησιμοποιώντας μια αναδρομική προσέγγιση, οι ιδιότητες της μεθόδου περιτυλίγματος του γενετικού αλγορίθμου αναλύθηκαν σε επιμέρους στόχους. Αυτοί οι στόχοι έπρεπε να εξεταστούν και να αξιολογηθούν πριν από τις φάσεις σχεδιασμού, υλοποίησης, επαλήθευσης και εφαρμογής του μοντέλου περιτυλίγματος του γενετικού αλγορίθμου και περιλαμβάνουν μια σειρά εφαρμογών και δοκιμών. Αρχικά, υπάρχουν δύο περιπτώσεις μελετών στις οποίες τα δεδομένα των χρηστών εφαρμόζονται σε τεχνικές ταξινόμησης δέντρων αποφάσεων για να δείξουν την καινοτόμο φύση των τεχνικών αυτών. Με μια αναδρομική προσέγγιση και πριν από αυτές τις εφαρμογές κατηγοριοποίησης δεδομένων, λαμβάνει χώρα μια συγκριτική ανάλυση μεταξύ δύο εκ των πιο αποτελεσματικών τεχνικών ταξινόμησης που μεγιστοποιούν τα πλεονεκτήματα της συνεργασίας με έναν γενετικό αλγόριθμο, την επαγωγή των δέντρων απόφασης και τη μάθηση του Μπέϋζιανής λογικής, με στόχο να υποδείξει την καλύτερη τεχνική για εφαρμογή στα τρέχουσα σύνολα δεδομένων. Συνεχίζοντας αναδρομικά, στα πρώτα στάδια αυτής της μελέτης, διεξάγεται μια στατιστική ανάλυση των δεδομένων των χρηστών που συλλέγονται για να αποκαλυφθούν οι συσχετίσεις δεδομένων που απαιτούνται για την ταξινόμηση των δεδομένων σε τεχνικές κατηγοριοποίησης όπως πχ. δένδρα αποφάσεων.Η μέθοδος περιτυλίγματος καταφέρνει να παράγει αποτελέσματα υψηλής ακρίβειας μέσα από μια σειρά από δεδομένα συμπεριφοράς καταναλωτών υποδεικνύοντας βέλτιστες πρακτικές. Αυτό το έργο εισάγει ένα ευέλικτο μοντέλο μηχανικής μάθησης το οποίο μπορεί να εφαρμοστεί σε ένα ευρύ φάσμα δεδομένων συμπεριφοράς καταναλωτών ή χρηστών, βοηθώντας τους υπεύθυνους λήψης αποφάσεων να εκτελέσουν τη στρατηγική τους μετριάζοντας τον κίνδυνο λήψης αποφάσεων.