Modelling the effects of brand image components on advertising awareness using a neuro-fuzzy system

Hemen hemen tüm dünya ve ülkeler çapında şirketler satış hacmini ve karını artırmak için reklamı kullanmaktadırlar. Bu şirketler tüketicilere ulaşmak ve ürünlerini veya hizmetlerini duyurmak için milyonlarca dolar para harcamaktadırlar. Şirketlerreklamların değerlendirilmesi sürecinde ve stratejilerinin karşılığını almada büyük bir çaba gösterirler. Şirketler sadece reklamın duyurulmasından sonraki süreçtedeğil, aynı zamanda reklamın oluşturulmasından önceki süreçlerde de değerlendirme yapmaya ihtiyaçları vardır. Böylelikle şirketler bulanık sistemler veya yapay sinir ağları gibi yapay zeka araçları ile geleceği tahmin ederek bir adım önde olabilirler. Bulanık mantık ve bulanık kümelerin ortaya çıkması matematik ve mühendislikbilimlerinde büyük bir devrim yarattı. Klasik kümelerde sadece sıfır ve bir değerleri dikkate alınıyor. Halbuki bulanık kümeler de ise sadece 0 ve 1 değerlerini değil, sıfırla birin arasındaki bütün değerleri göz önünde bulundurularak, her üye için üyelikderecesi belirleniyor. Bu kümeleri geliştiren bilim insanı, Zadeh, daha sonra bulanık kümeleri kullanarak dillsel değişkenlerin tanımını geliştirdi. Bu değişkenler insanlarındeğerlendirmelerini dilsel bir şekilde sağlamaktadırlar. Bu karar vericilerinindeğerlendirilmelerindeki belirsizliklerle başa çıkılabilir ve pratik karar verme sürecinigüçlendirebilir. Kural tabanlı bulanık sistemler temelde bulanık kümeleri uygularlarve IF-THEN kuralları anlaması için girdileri işlerler ve defuzzify çıktıları sağlarlar. Sinir ağları yapay zekanin hızla büyüyen bir dalıdır ve aynı zamanda, yaygın karmaşık veri setleri ile başa çıkmak için farklı alanlarda kullanılmaktadır. Yapay sinir ağlarında tahmin etmek, kümeleme yapmak, sıkı stırma veya filtreleme gibi yapılar uygulanabilir. YSA tahmin yeteneği karar verme anından daha önce kararlarıdeğerlendirmek için gereklidir. YSA, bugünün çalkantılı pazarında önemli bir ihtiyaç olan önceden yorumlanmış veya anlamlandırılmış bilgiyi sağlayacaktır. Bu çalışmada, markaların tanılılırlığını analiz etmek için iyi bilinen bir birleşiknöro-bulanık bir yöntem ile adaptif bulanık sinir çıkarım sistemini öneriyoruz. Reklam verileri yüksek oranda karmaşık ve doğrusal olmayan bir yapıya sahip olmasına rağmen, ANFIS ile bu yapıdaki girdilerle çıktı tahmin etmekgerçekleştirilebilir. Burada, boyut indirgeme yöntemiyle, reklam bilinci marka imajının 30 değişkenini 2 değişkene dü sürüldü. Ardından, adaptif bulanık sinir çıkarım sistemi, bulanık kurallar oluşturarak ve giriş verileri kullanılarak oluşturduğuağı eğitir. ANFIS Bu eğitim yeteneği ile reklam farkındalık çıktılarını tahmin eder. Bu çalışmada, üç reklam farkındalık çıktıları; yani akla ilk gelen marka, ses payı, ve spontan araştırılmaktadır. Adaptif bulanık sinir çıkarım sistemi, tahminini doğrulamak için, verilerin yüzde30'i rastgele test verisi olarak parçaladık ve yüzde 70 veriyi de eğitim için kullandık. Tahminlerin kök ortalama kare hata grafikleri kestirimlerin doğrulanmasınıyansıtmaktadır. Öte yandan, çıktıların ve ölçümlerin tahminlerine göre, korelasyonlarkestirimlerin geçerlili gini kontrol etmek için hesaplandı. Alternatif bir yöntem olarak, YSA'da girdi verilerini eğiterek, çıktıların tahmininde kullandık. ANFIS ve YSA sonuçları arasındaki karşılaştırmada, ANFIS reklam farkındalık verileritahmininde YSAnın geride olduğu ortaya çıkmı stır. Adaptif bulanık sinir çıkarım sistemi tahminleri verilen verilerin yüksek korelasyonunu göstermektedir. Sonunda karar vericiyi desteklemek için bir grafik kullanıcı arayüzü olu sturuldu. Bu karar destek sistemi bir veri tabanı, adaptif bulanık sinir çıkarım sistemi ve YSAyöntemleri ile bir model tabanlı ve bir arayüz olarak tasarlandı. Bu sistemle verilen verilerin eğitmini, çıktıların tahmini ve tahmin hataları görülebilir. Bu karar desteksistemde, eş zamanlı olarak adaptif bulanık sinir çıkarım sistemi ve YSA sonuçlarıgörülebilir ve kullanıcıya tahminlerin değerlerinin karşılaştırılmasına imkan sağlanır.