Marketing and artificial intelligence
ಮಾರುಕಟ್ಟೆ ಮುನ್ಸೂಚನೆ ಮತ್ತು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳ ಯಾಂತ್ರೀಕೃತಗೊಂಡ ಮತ್ತು ನಿರ್ಧಾರ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವಿಕೆಯಂತಹ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ಸಹಾಯ ಮಾಡುವ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಲ್ಲಿ ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳು ಒಮ್ಮುಖವಾಗುತ್ತವೆ, ಜೊತೆಗೆ ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಮಾನವರು ನಿರ್ವಹಿಸುವ ಕಾರ್ಯಗಳ ದಕ್ಷತೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತವೆ. ಈ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ ಹಿಂದಿನ ವಿಜ್ಞಾನವನ್ನು ನರ ಜಾಲಗಳು ಮತ್ತು ಪರಿಣಿತ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ ಮೂಲಕ ವಿವರಿಸಬಹುದು, ಇನ್ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸುವ ಮತ್ತು ಮಾರಾಟಗಾರರಿಗೆ ಮೌಲ್ಯಯುತವಾದ ಔಟ್ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಒದಗಿಸುವ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಪ್ರೋಗ್ರಾಂಗಳು. ಸಾಮಾಜಿಕ ಗಣಕ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನದಿಂದ ಉದ್ಭವಿಸಿದ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ಅಂತರ್ಜಾಲದಲ್ಲಿ ಸಾಮಾಜಿಕ ಜಾಲಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಅನ್ವಯಿಸಬಹುದು. ವಿವಿಧ ರೀತಿಯ ಸಾಮಾಜಿಕ ಜಾಲಗಳನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲು ದತ್ತಾಂಶ ಗಣಿಗಾರಿಕೆ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು. ಈ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯು ಜಾಲಗಳೊಳಗಿನ ಪ್ರಭಾವಶಾಲಿ ನಟರು ಅಥವಾ ನೋಡ್ಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಮಾರಾಟಗಾರರಿಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ, ನಂತರ ಅದನ್ನು ಸಾಮಾಜಿಕ ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ವಿಧಾನವನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲು ಅನ್ವಯಿಸಬಹುದು. ಕೃತಕ ನರ ಜಾಲಗಳು ಕೃತಕ ನರ ಜಾಲವು ಮಾನವರ ಮೆದುಳು ಮತ್ತು ನರಮಂಡಲದ ಮಾದರಿಯ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಪ್ರೋಗ್ರಾಂನ ಒಂದು ರೂಪವಾಗಿದೆ. ನರ ಜಾಲಗಳು ಪರಸ್ಪರ ಸಂಪರ್ಕಿತ ಸಂಸ್ಕರಣಾ ನರಕೋಶಗಳ ಸರಣಿಯಿಂದ ಕೂಡಿವೆ, ಅವು ಕೆಲವು ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಸಾಧಿಸಲು ಒಗ್ಗಟ್ಟಿನಿಂದ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತವೆ. "ಮಾನವನಂತಹ ಪ್ರಯೋಗ ಮತ್ತು ದೋಷ ಕಲಿಕೆಯ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು, ನರ ಜಾಲಗಳು ದತ್ತಾಂಶ ಗುಂಪಿನೊಳಗೆ ಇರುವ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಅತ್ಯಂತ ಪ್ರಭಾವಶಾಲಿ ದತ್ತಾಂಶಕ್ಕೆ ಒತ್ತು ನೀಡುವಾಗ ಗಮನಾರ್ಹವಲ್ಲದ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ನಿರ್ಲಕ್ಷಿಸುತ್ತವೆ". ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ದೃಷ್ಟಿಕೋನದಿಂದ, ನ್ಯೂರಲ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ಗಳು ನಿರ್ಧಾರ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವಲ್ಲಿ ಸಹಾಯ ಮಾಡಲು ಬಳಸುವ ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್ ಉಪಕರಣದ ಒಂದು ರೂಪವಾಗಿದೆ. ನರ ಜಾಲಗಳು ದೊಡ್ಡ ದತ್ತಾಂಶ ಮೂಲಗಳಿಂದ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಲು ಮತ್ತು ಹೊರತೆಗೆಯಲು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿವೆ ಮತ್ತು ದತ್ತಾಂಶದೊಳಗೆ ಕಾರಣ ಮತ್ತು ಪರಿಣಾಮವನ್ನು ಗುರುತಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಹೊಂದಿವೆ. ಕಲಿಕೆಯ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯ ಮೂಲಕ ಈ ನರ ಜಾಲಗಳು ದತ್ತಸಂಚಯಗಳ ನಡುವಿನ ಸಂಬಂಧಗಳು ಮತ್ತು ಸಂಪರ್ಕಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುತ್ತವೆ. ಒಮ್ಮೆ ಜ್ಞಾನವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಿದ ನಂತರ, ಸಾಮಾನ್ಯೀಕರಣಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸಲು ನರ ಜಾಲಗಳನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಹಿಂದಿನ ಜ್ಞಾನ ಮತ್ತು ಕಲಿಕೆಯನ್ನು ವಿವಿಧ ಸಂದರ್ಭಗಳಿಗೆ ಅನ್ವಯಿಸಬಹುದು. ನ್ಯೂರಲ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ಗಳು ಮಾರುಕಟ್ಟೆ ವಿಭಜನೆ ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಮಾಪನದಲ್ಲಿ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಸಹಾಯ ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ಕಂಪನಿಗಳ ಪಾತ್ರವನ್ನು ಪೂರೈಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ವೆಚ್ಚವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ನಿಖರತೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸುತ್ತವೆ. ಅವರ ಕಲಿಕೆಯ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ, ನಮ್ಯತೆ, ಹೊಂದಾಣಿಕೆ ಮತ್ತು ಜ್ಞಾನದ ಆವಿಷ್ಕಾರದಿಂದಾಗಿ, ನರ ಜಾಲಗಳು ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ಮಾದರಿಗಳಿಗಿಂತ ಅನೇಕ ಪ್ರಯೋಜನಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತವೆ. ಮಾದರಿ ವರ್ಗೀಕರಣ, ಮುನ್ಸೂಚನೆ ಮತ್ತು ಮಾರುಕಟ್ಟೆ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯಲ್ಲಿ ಸಹಾಯ ಮಾಡಲು ನರ ಜಾಲಗಳನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು. ಪ್ಯಾಟರ್ನ್ ವರ್ಗೀಕರಣ ಗ್ರಾಹಕರ ವರ್ಗೀಕರಣವನ್ನು ನ್ಯೂರಲ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ ವಿಧಾನದ ಮೂಲಕ ಸುಗಮಗೊಳಿಸಬಹುದು, ಇದು ಕಂಪನಿಗಳಿಗೆ ಮಾಹಿತಿಯುಕ್ತ ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ. ಇದರ ಒಂದು ಉದಾಹರಣೆಯನ್ನು ಸ್ಪೀಗೆಲ್ ಇಂಕ್, ನೇರ-ಮೇಲ್ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳಲ್ಲಿ ವ್ಯವಹರಿಸುವ ಒಂದು ಸಂಸ್ಥೆಯು ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ನರ ಜಾಲಗಳನ್ನು ಬಳಸಿತು. ನ್ಯೂರಾಲ್ವೇರ್ ಇಂಕ್ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಿದ ತಂತ್ರಾಂಶವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು, ಒಂದೇ ಖರೀದಿಯನ್ನು ಮಾಡಿದ ಗ್ರಾಹಕರ ಮತ್ತು ಪುನರಾವರ್ತಿತ ಖರೀದಿಗಳನ್ನು ಮಾಡಿದ ಗ್ರಾಹಕರ ಜನಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರವನ್ನು ಸ್ಪೀಗೆಲ್ ಗುರುತಿಸಿತು. ನ್ಯೂರಲ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ಗಳು ನಂತರ ಪ್ರಮುಖ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಪರಿಣಾಮವಾಗಿ ಖರೀದಿಯನ್ನು ಪುನರಾವರ್ತಿಸುವ ಗ್ರಾಹಕರನ್ನು ಗುರುತಿಸಬಹುದು. ಈ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಸ್ಪೀಗೆಲ್ಗೆ ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ಪ್ರಯತ್ನಗಳನ್ನು ಸುಗಮಗೊಳಿಸಲು ಮತ್ತು ವೆಚ್ಚವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲು ಅವಕಾಶ ಮಾಡಿಕೊಟ್ಟಿತು. ಮುನ್ಸೂಚನೆ ಮಾರಾಟ ಮುನ್ಸೂಚನೆಯು "ನಿಜವಾದ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡಲು ಮತ್ತು ಅನಿಶ್ಚಿತತೆಯನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲು ಮಾನದಂಡಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುವ ಗುರಿಯೊಂದಿಗೆ ಭವಿಷ್ಯದ ಘಟನೆಗಳನ್ನು ಅಂದಾಜು ಮಾಡುವ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಾಗಿದೆ". ಉತ್ಪನ್ನಗಳ ಬೇಡಿಕೆ, ವಿತರಣೆ, ಉದ್ಯೋಗಿಗಳ ವಹಿವಾಟು, ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಮಾಪನ ಮತ್ತು ದಾಸ್ತಾನು ನಿಯಂತ್ರಣ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ನಿಖರತೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುವ ಮೂಲಕ ಮುನ್ಸೂಚನೆ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಸುಲಭಗೊಳಿಸಲು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ತಂತ್ರಗಳು ಹೊರಹೊಮ್ಮಿವೆ. ನ್ಯೂರಲ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಮುನ್ಸೂಚನೆ ನೀಡುವ ಒಂದು ಉದಾಹರಣೆಯೆಂದರೆ ಏರ್ಲೈನ್ ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ಅಸಿಸ್ಟೆಂಟ್/ಟ್ಯಾಕ್ಟಿಷಿಯನ್; ಇದು ಬೆಹಾಬ್ ಹ್ಯೂರಿಸ್ಟಿಕ್ಸ್ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಿದ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಆಗಿದ್ದು, ಇದು ನ್ಯೂರಲ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ಗಳ ಮೂಲಕ ಪ್ರಯಾಣಿಕರ ಬೇಡಿಕೆ ಮತ್ತು ಅದರ ಪರಿಣಾಮವಾಗಿ ಆಸನ ಹಂಚಿಕೆಯನ್ನು ಮುನ್ಸೂಚಿಸಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ. ಈ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ನ್ಯಾಷನಲ್ ಏರ್ ಕೆನಡಾ ಮತ್ತು ಯುಎಸ್ಎಐಆರ್ ಬಳಸಿಕೊಂಡಿವೆ. ನ್ಯೂರಲ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ಗಳು ತಮ್ಮ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹತೆ, ಸಮಯ ಉಳಿಸುವ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳು ಮತ್ತು ಅಪೂರ್ಣ ಅಥವಾ ಗದ್ದಲದ ದತ್ತಾಂಶದಿಂದ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯದಿಂದಾಗಿ ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ಮಾದರಿಗಳಿಗೆ ಉಪಯುಕ್ತ ಪರ್ಯಾಯವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತವೆ. ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ ಉದಾಹರಣೆಗಳು ವೆರಾಟೆಕ್ಸ್ ಕಾರ್ಪೊರೇಷನ್ಗಾಗಿ ಚರ್ಚುಲ್ ಸಿಸ್ಟಮ್ಸ್ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಿದ ಟಾರ್ಗೆಟ್ ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ಸಿಸ್ಟಮ್ ಅನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿವೆ. ಈ ಬೆಂಬಲ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ಸುಪ್ತ ಗ್ರಾಹಕರನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಮಾರುಕಟ್ಟೆಯ ದತ್ತಸಂಚಯವನ್ನು ಸ್ಕ್ಯಾನ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ, ಯಾವ ಪ್ರಮುಖ ಗ್ರಾಹಕರನ್ನು ಗುರಿಯಾಗಿಸಿಕೊಳ್ಳಬೇಕು ಎಂಬುದರ ಬಗ್ಗೆ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲು ನಿರ್ವಹಣೆಗೆ ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ. ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯನ್ನು ಮಾಡುವಾಗ, ನ್ಯೂರಲ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ಗಳು ಗ್ರಾಹಕ ಜನಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರ ಮತ್ತು ಕ್ರೆಡಿಟ್ ಇತಿಹಾಸದಿಂದ ಹಿಡಿದು ಗ್ರಾಹಕರ ಖರೀದಿ ಮಾದರಿಗಳವರೆಗಿನ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಲು ಮತ್ತು ಸಂಸ್ಕರಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡಬಹುದು. "ಪ್ರತಿ ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ ಹೆಚ್ಚು ವೈಯಕ್ತಿಕಗೊಳಿಸಿದ ಜಾಹೀರಾತು ಅನುಭವವನ್ನು ನೀಡಲು, ಗ್ರಾಹಕರ ಪ್ರಯಾಣವನ್ನು ರೂಪಿಸಲು, ಖರೀದಿ ನಿರ್ಧಾರಗಳ ಮೇಲೆ ಪ್ರಭಾವ ಬೀರಲು ಮತ್ತು ಬ್ರ್ಯಾಂಡ್ ನಿಷ್ಠೆಯನ್ನು ಬೆಳೆಸಲು" ("ಹೇಗೆ") AI ಸಂಸ್ಥೆಗಳಿಗೆ ಅವಕಾಶ ನೀಡುತ್ತದೆ. ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವು ಮಾರಾಟಗಾರರಿಗೆ ತಮ್ಮ ಗ್ರಾಹಕರನ್ನು ವಿಭಿನ್ನ ವ್ಯಕ್ತಿಗಳಾಗಿ ಪ್ರತ್ಯೇಕಿಸಲು ಮತ್ತು ತಮ್ಮ ಗ್ರಾಹಕರನ್ನು ಪ್ರೇರೇಪಿಸುವುದನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ. ಇಲ್ಲಿ ಅವರು ತಮ್ಮ ಪ್ರೇಕ್ಷಕರ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಅಗತ್ಯಗಳ ಮೇಲೆ ಗಮನ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಬ್ರ್ಯಾಂಡ್ನೊಂದಿಗೆ (ಕುಷ್ಮಾರೊ) ದೀರ್ಘಕಾಲದ ಸಂಬಂಧವನ್ನು ರಚಿಸಬಹುದು. ಅಂತಿಮವಾಗಿ ಬ್ರ್ಯಾಂಡ್ಗಳು ಗ್ರಾಹಕರೊಂದಿಗೆ ಆ ನಿಷ್ಠೆಯನ್ನು ಸೃಷ್ಟಿಸಲು ಬಯಸುತ್ತವೆ, ಮತ್ತು AI ಇದನ್ನು ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಸಾಧಿಸಲು ಅವರಿಗೆ ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ. "ಪಿನಿ ಯಾಕುವೆಲ್, ಆಪ್ಟಿಮೋವ್ ಸಂಸ್ಥಾಪಕ ಮತ್ತು ಸಿ. ಇ. ಓ. "ಕಾಲಾನಂತರದಲ್ಲಿ ವಿಭಾಗಗಳ ನಡುವಿನ ಚಲನೆಯ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಗ್ರಾಹಕರನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುವ ಮೂಲಕ, ನಾವು ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕ ಸೂಕ್ಷ್ಮ-ವಿಭಜನೆಯನ್ನು ಸಾಧಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಭವಿಷ್ಯದ ನಡವಳಿಕೆಯನ್ನು ಅತ್ಯಂತ ನಿಖರವಾದ ಶೈಲಿಯಲ್ಲಿ ಊಹಿಸಬಹುದು" (ಕುಷ್ಮಾರೊ). ಗ್ರಾಹಕರ ಭವಿಷ್ಯದ ನಡವಳಿಕೆಗಳನ್ನು ಊಹಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುವುದು ಬಹಳ ಮುಖ್ಯ. ಈ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಮಾರಾಟಗಾರರು ತಮ್ಮ ಪ್ರಸ್ತುತ ನಡವಳಿಕೆಗಳು ಮತ್ತು ಅವರ ಭವಿಷ್ಯದ ನಡವಳಿಕೆಗಳ ಮುನ್ಸೂಚನೆಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಗ್ರಾಹಕರಿಗೆ ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾಗಿ ಮಾರಾಟ ಮಾಡಬಹುದು. ಇದು ಗ್ರಾಹಕ ಮತ್ತು ಬ್ರ್ಯಾಂಡ್ನ ನಡುವೆ ನಿಷ್ಠಾವಂತ ಸಂಬಂಧವನ್ನು ಹೊಂದಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಅಂತಿಮವಾಗಿ ವ್ಯವಹಾರಗಳಿಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ನಿರ್ಧಾರ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವ ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ಗೆ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಅನ್ವಯವು ನಿರ್ಧಾರ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವ ಸಂಕೀರ್ಣ ಕ್ಷೇತ್ರವಾಗಿದ್ದು, ಇದು ಮಾರಾಟಗಾರರ ಪರವಾಗಿ ಹೆಚ್ಚಿನ ಮಟ್ಟದ ತೀರ್ಪು ಮತ್ತು ಅಂತಃಪ್ರಜ್ಞೆಯನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ. ವೈಯಕ್ತಿಕ ನಿರ್ಧಾರ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವವರು ಎದುರಿಸುವ ಸಂಕೀರ್ಣತೆಯ ಅಗಾಧ ಹೆಚ್ಚಳವು ನಿರ್ಧಾರ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಬಹುತೇಕ ಅಸಾಧ್ಯವಾದ ಕಾರ್ಯವನ್ನಾಗಿ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ನಿರ್ಧಾರ ಎಂಜಿನ್ ಶಬ್ದವನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಹೆಚ್ಚು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ನಿರ್ವಹಣಾ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನಗಳ ಉತ್ಪಾದನೆಯನ್ನು ಅವಶ್ಯಕತೆಯೆಂದು ಗುರುತಿಸಲಾಗಿದೆ. ನಿರ್ಧಾರ ಬೆಂಬಲ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಮೂಲಕ ನಿರ್ಧಾರ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಅನ್ವಯವು ನಿರ್ಧಾರ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವವರಿಗೆ ನಿರ್ಧಾರದ ಸಮಸ್ಯೆಗಳಲ್ಲಿನ ಅನಿಶ್ಚಿತತೆಯನ್ನು ಎದುರಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ. ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ತಂತ್ರಗಳು ಪ್ರವೃತ್ತಿಗಳನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುವ ಮೂಲಕ ನಿರ್ಧಾರದ ಬೆಂಬಲವನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತಿವೆ; ಮುನ್ಸೂಚನೆಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುವುದು; ಮಾಹಿತಿಯ ಮಿತಿಮೀರಿದ ಹೊರೆಯನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುವುದು; ಸಹಕಾರಿ ನಿರ್ಧಾರಗಳಿಗೆ ಅಗತ್ಯವಾದ ಸಂವಹನವನ್ನು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುವುದು ಮತ್ತು ನವೀಕೃತ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಅನುಮತಿಸುವುದು. ಮಾರುಕಟ್ಟೆ ನಿರ್ಧಾರಗಳ ರಚನೆಯು ಸಂಸ್ಥೆಗಳು ಗ್ರಾಹಕರ ಅಗತ್ಯಗಳನ್ನು ಪೂರೈಸಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುತ್ತವೆ, ಅವರ ಆಸೆಗಳ ಬಗ್ಗೆ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಗಮನವನ್ನು ನೀಡುತ್ತವೆ. ಗ್ರಾಹಕ-ಆಧಾರಿತ ವಿಧಾನಕ್ಕೆ ಈ ಅಗತ್ಯಗಳಿಗೆ ಹೊಂದಿಕೆಯಾಗುವ ಸರಕು ಮತ್ತು ಸೇವೆಗಳ ಉತ್ಪಾದನೆಯ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ. ಗ್ರಾಹಕರ ನಡವಳಿಕೆಯನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಸೂಕ್ತ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವಲ್ಲಿ ಮಾರಾಟಗಾರರಿಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಹೀಗಾಗಿ, ನಿರ್ಧಾರ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವುದು ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ಸಮಸ್ಯೆ, ನಿರ್ಧಾರ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವವರು ಮತ್ತು ನಿರ್ಧಾರದ ವಾತಾವರಣವನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿರುತ್ತದೆ. ತಜ್ಞರ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ತಜ್ಞರ ಜ್ಞಾನ ಮತ್ತು ತಾರ್ಕಿಕ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಅನುಕರಿಸುವ ಮೂಲಕ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸುವ ಪ್ರಯತ್ನದಲ್ಲಿ ತಜ್ಞರ ಜ್ಞಾನವನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸುವ ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್ ಪ್ರೋಗ್ರಾಂ ಆಗಿದೆ. ಪ್ರತಿಯೊಂದು ತಜ್ಞ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ, ಮತ್ತು ನಂತರ ತರ್ಕದ ಮೂಲಕ, ಅದನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನಗಳು, ತೀರ್ಪುಗಳು ಮತ್ತು ಅಭಿಪ್ರಾಯಗಳಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸುತ್ತದೆ, ಹೀಗಾಗಿ ವಿಶೇಷ ಸಮಸ್ಯೆಗಳಿಗೆ ಸಲಹೆಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ. ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ಕ್ಷೇತ್ರಕ್ಕೆ ಅನ್ವಯವಾಗುವ ಪರಿಣಿತ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಬಳಕೆಯು ಮಾರ್ಕೆಕ್ಸ್ (ಮಾರ್ಕೆಟ್ ಎಕ್ಸ್ಪರ್ಟ್) ಆಗಿದೆ. ಈ ಬುದ್ಧಿವಂತ ನಿರ್ಧಾರ ಬೆಂಬಲ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಮಾರಾಟಗಾರರಿಗೆ ಸಲಹೆಗಾರರಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತವೆ, ನಿರ್ಧಾರ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವವರನ್ನು ವಿವಿಧ ಹಂತಗಳಲ್ಲಿ, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಹೊಸ ಉತ್ಪನ್ನ ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಲ್ಲಿ ಬೆಂಬಲಿಸುತ್ತವೆ. ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್ ಅತ್ಯಂತ ಸೂಕ್ತವಾದ ನುಗ್ಗುವ ಕಾರ್ಯತಂತ್ರವನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಲು ಮುನ್ಸೂಚನೆ, ದತ್ತಾಂಶ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಮತ್ತು ಬಹು-ಮಾನದಂಡ ನಿರ್ಧಾರ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವ ವಿವಿಧ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಬಳಸುವ ವ್ಯವಸ್ಥಿತ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ. ನಿರ್ಧಾರ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಲ್ಲಿ ಮಾರಾಟಗಾರರಿಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡಲು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲಾದ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಮತ್ತೊಂದು ಉದಾಹರಣೆ ಬ್ರ್ಯಾಂಡ್ಫ್ರೇಮ್ ಆಗಿದೆ. ಬ್ರ್ಯಾಂಡ್ನ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳು, ಚಿಲ್ಲರೆ ಚಾನೆಲ್ಗಳು, ಸ್ಪರ್ಧಾತ್ಮಕ ಬ್ರ್ಯಾಂಡ್ಗಳು, ಗುರಿಗಳು ಮತ್ತು ಬಜೆಟ್ಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವ ದೃಷ್ಟಿಯಿಂದ ಈ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ಬ್ರ್ಯಾಂಡ್ ಮ್ಯಾನೇಜರ್ ಅನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸುತ್ತದೆ. ಬ್ರ್ಯಾಂಡ್ಫ್ರೇಮ್ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುವ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯಲ್ಲಿ ಹೊಸ ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ಇನ್ಪುಟ್ ಅನ್ನು ನೀಡಲಾಗುತ್ತದೆ. ಬೆಲೆಯನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುವುದು ಅಥವಾ ಮಾರಾಟ ಪ್ರಚಾರ ಅಭಿಯಾನವನ್ನು ಪ್ರಾರಂಭಿಸುವುದು ಮುಂತಾದ ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ಮಿಶ್ರ ಸಾಧನಗಳಿಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದಂತೆ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ಶಿಫಾರಸುಗಳನ್ನು ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಮತ್ತು ಯಾಂತ್ರೀಕೃತಗೊಂಡ ದಕ್ಷತೆ ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ಆಟೊಮೇಷನ್ಗೆ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ನ ವಿಷಯದಲ್ಲಿ, ಆಟೊಮೇಷನ್ ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ಗಣಕೀಕರಿಸಲು ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್ ಅನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ, ಇಲ್ಲದಿದ್ದರೆ ಅದನ್ನು ಕೈಯಿಂದ ನಿರ್ವಹಿಸಲಾಗುತ್ತಿತ್ತು. ಗ್ರಾಹಕ ವಿಭಜನೆ, ಪ್ರಚಾರ ನಿರ್ವಹಣೆ ಮತ್ತು ಉತ್ಪನ್ನ ಪ್ರಚಾರದಂತಹ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ದರದಲ್ಲಿ ಕೈಗೊಳ್ಳಲು ಇದು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ಆಟೊಮೇಷನ್ ಗ್ರಾಹಕ ಸಂಬಂಧ ನಿರ್ವಹಣೆಯ (ಸಿಆರ್ಎಂ) ಪ್ರಮುಖ ಅಂಶವಾಗಿದೆ. ಕಂಪನಿಗಳು ಗ್ರಾಹಕರ ದತ್ತಸಂಚಯವನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುವ ದತ್ತಾಂಶ-ಗಣಿಗಾರಿಕೆಯ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳನ್ನು ಬಳಸುವ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತಿವೆ, ಇದು ಗ್ರಾಹಕರ ಬಗ್ಗೆ ಹೆಚ್ಚಿನ ಒಳನೋಟವನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ. ಈ ಮಾಹಿತಿಯು ಸಾಮಾಜಿಕ-ಆರ್ಥಿಕ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳು, ಗ್ರಾಹಕರೊಂದಿಗಿನ ಹಿಂದಿನ ಸಂವಹನಗಳು ಮತ್ತು ಗ್ರಾಹಕರ ಖರೀದಿ ಇತಿಹಾಸದ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಉಲ್ಲೇಖಿಸಬಹುದು. ಸಂಸ್ಥೆಗಳಿಗೆ ತಮ್ಮ ದತ್ತಾಂಶದ ಮೇಲೆ ನಿಯಂತ್ರಣವನ್ನು ನೀಡಲು ವಿವಿಧ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾಗಿದೆ. ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಸಾಧನಗಳು ಅಭಿಯಾನಗಳ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡಲು, ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ ದರಗಳನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ಮತ್ತು ಅಭಿಯಾನದ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಟ್ರ್ಯಾಕಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಒದಗಿಸಲು ಅಭಿಯಾನಗಳಿಗೆ ನಿಯಮಿತ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಗಳನ್ನು ಮಾಡಲು ವ್ಯವಸ್ಥೆಗೆ ಅವಕಾಶ ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತವೆ. ಉತ್ಪನ್ನಗಳ ವಿತರಣೆಯ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ವಿತರಣೆಗೆ ಕಂಪನಿಗಳು ನಿಖರವಾದ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಪಡೆಯುವುದು ಅಗತ್ಯವಾಗಿರುತ್ತದೆ, ಇದರಿಂದಾಗಿ ಅವರು ಉತ್ಪನ್ನದ ಬೇಡಿಕೆಯಲ್ಲಿನ ಏರಿಳಿತದ ಪ್ರವೃತ್ತಿಗಳಿಗೆ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ. ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳು ನೈಜ-ಸಮಯದ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮತ್ತು ಬುದ್ಧಿವಂತ ನಿಯಂತ್ರಣವನ್ನು ಸುಧಾರಿಸುವ ಸಮಗ್ರ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ಒದಗಿಸಲು ಸಮರ್ಥವಾಗಿವೆ. ಅಮೆಜಾನ್ 2012 ರಲ್ಲಿ $775 ಮಿಲಿಯನ್ಗೆ ವೇರ್ಹೌಸ್ ರೋಬೋಟ್ನ ತಯಾರಕರಾದ ಕಿವಾ ಸಿಸ್ಟಮ್ಸ್ ಅನ್ನು ಸ್ವಾಧೀನಪಡಿಸಿಕೊಂಡಿತು. ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ಖರೀದಿಸುವ ಮೊದಲು, ಮಾನವ ಉದ್ಯೋಗಿಗಳು ಅಗಾಧವಾದ ಉಗ್ರಾಣದಲ್ಲಿ ನಡೆಯಬೇಕು, ಪುಸ್ತಕಗಳನ್ನು ಟ್ರ್ಯಾಕ್ ಮಾಡಬೇಕು ಮತ್ತು ಹಿಂಪಡೆಯಬೇಕು. ಕಿವಾ ರೋಬೋಟ್ಗಳು ಆರ್ಡರ್ ಪೂರೈಸುವಿಕೆ, ಉತ್ಪನ್ನ ಮರುಪೂರಣ ಮತ್ತು ಭಾರೀ ಎತ್ತುವಿಕೆಯನ್ನು ಕೈಗೊಳ್ಳಲು ಸಮರ್ಥವಾಗಿವೆ, ಹೀಗಾಗಿ ಕಂಪನಿಗೆ ದಕ್ಷತೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತದೆ. ಅಂತರ್ಜಾಲದಲ್ಲಿ ಸಾಮಾಜಿಕ ಜಾಲಗಳನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಬಳಕೆ ಒಂದು ಸಾಮಾಜಿಕ ಜಾಲವು ಜಾಲದೊಳಗೆ ಒಂದು ಗುಂಪನ್ನು ರೂಪಿಸುವ ನಟರ ಸಾಮಾಜಿಕ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯಾಗಿದೆ; ಜಾಲದೊಳಗೆ ಮತ್ತು ಸಾಮಾನ್ಯ ಸಂಬಂಧಗಳಲ್ಲಿ ಸಾಮಾನ್ಯ ಘಟನೆಗಳನ್ನು ಉದಾಹರಣೆಯಾಗಿ ನೀಡುವ ಸಂಬಂಧಗಳು ಮತ್ತು ನೋಡ್ಗಳ ಒಂದು ಶ್ರೇಣಿಯು ಇರಬಹುದು. ಲೂಯಿ (2011), ಸಾಮಾಜಿಕ ಜಾಲವನ್ನು "ಸಾಮಾಜಿಕ ಘಟಕಗಳ (ಸಂಸ್ಥೆಯಲ್ಲಿನ ಜನರು, ನಟರು ಎಂದು ಕರೆಯುತ್ತಾರೆ) ಮತ್ತು ಅವರ ಸಂವಹನಗಳು ಮತ್ತು ಸಂಬಂಧಗಳ ಅಧ್ಯಯನ" ಎಂದು ವಿವರಿಸುತ್ತಾರೆ. ಸಂವಹನಗಳು ಮತ್ತು ಸಂಬಂಧಗಳನ್ನು ನೆಟ್ವರ್ಕ್ ಅಥವಾ ಗ್ರಾಫ್ನೊಂದಿಗೆ ಪ್ರತಿನಿಧಿಸಬಹುದು, ಅಲ್ಲಿ ಪ್ರತಿ ಶೃಂಗವು (ಅಥವಾ ನೋಡ್) ಒಬ್ಬ ನಟನನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಪ್ರತಿ ಲಿಂಕ್ ಸಂಬಂಧವನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುತ್ತದೆ. "ಪ್ರಸ್ತುತ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಆನ್ಲೈನ್ನಲ್ಲಿ ಪುನರಾವರ್ತನೆಯಾಗುವ ಸಾಮಾಜಿಕ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ಗಳ ಸಾಮಾನ್ಯ ಹೊರಹೊಮ್ಮುವಿಕೆಯೊಂದಿಗೆ ವರ್ಚುವಲ್ ಸಾಮಾಜಿಕ ನೆಟ್ವರ್ಕಿಂಗ್ನಲ್ಲಿ ಬೆಳವಣಿಗೆ ಇದೆ, ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಟ್ವಿಟರ್, ಫೇಸ್ಬುಕ್ ಮತ್ತು ಲಿಂಕ್ಡ್ಇನ್ನಂತಹ ಸಾಮಾಜಿಕ ನೆಟ್ವರ್ಕಿಂಗ್ ಸೈಟ್ಗಳು. ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ದೃಷ್ಟಿಕೋನದಿಂದ, ಈ ಜಾಲಗಳ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಮತ್ತು ಅನುಕರಣೆಯು ಗ್ರಾಹಕರ ನಡವಳಿಕೆ ಮತ್ತು ಅಭಿಪ್ರಾಯವನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಜಾಲಗಳ ಸಾಮಾಜಿಕ ಜ್ಞಾನವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಲು ಏಜೆಂಟ್ ಆಧಾರಿತ ಸಾಮಾಜಿಕ ಸಿಮ್ಯುಲೇಶನ್ ತಂತ್ರಗಳು ಮತ್ತು ದತ್ತಾಂಶ/ಅಭಿಪ್ರಾಯ ಗಣಿಗಾರಿಕೆಯ ಬಳಕೆಯು ಮಾರಾಟಗಾರರಿಗೆ ತಮ್ಮ ಮಾರುಕಟ್ಟೆ ಮತ್ತು ಅದರೊಳಗಿನ ವಿಭಾಗಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಸಾಮಾಜಿಕ ಗಣಕಯಂತ್ರವು ಜಾಲಗಳೊಳಗಿನ ಸಾಮಾಜಿಕ ನಡವಳಿಕೆಗಳನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲು ಮಾರಾಟಗಾರರು ಬಳಸಬಹುದಾದ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನದ ಶಾಖೆಯಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಕೃತಕ ಸಾಮಾಜಿಕ ಏಜೆಂಟ್ಗಳ ಸೃಷ್ಟಿಗೆ ಸಹ ಅವಕಾಶ ನೀಡುತ್ತದೆ. ಸಾಮಾಜಿಕ ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್ ಸಾಮಾಜಿಕ-ಆಧಾರಿತ ತಂತ್ರಾಂಶವನ್ನು ರಚಿಸಲು ವೇದಿಕೆಯನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ; ಸಾಮಾಜಿಕ ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್ನ ಕೆಲವು ಹಿಂದಿನ ಉದಾಹರಣೆಗಳು ಇಮೇಲ್ ಖಾತೆಗಳಿಂದ ಸಂಪರ್ಕ ಮಾಹಿತಿಯಂತಹ ಸಾಮಾಜಿಕ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯಲು ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುವಂತಹ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಾಗಿವೆ. ಷರತ್ತುಬದ್ಧ ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಕ್ಷೇತ್ರ (ಸಿಆರ್ಎಫ್) ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಒಬ್ಬರ ಇಮೇಲ್ನಿಂದ ವಿಳಾಸಗಳು ಮತ್ತು ಕಂಪನಿಗಳ ಶೀರ್ಷಿಕೆಗಳು. ದತ್ತಾಂಶ ಗಣಿಗಾರಿಕೆಯು ಸಾಮಾಜಿಕ ಜಾಲಗಳ ನಡುವೆ ಆನ್ಲೈನ್ನಲ್ಲಿ ಪೋಸ್ಟ್ ಮಾಡಲಾದ ಅಭಿಪ್ರಾಯಗಳು ಮತ್ತು ಭಾವನೆಗಳಂತಹ ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರುವ ಮಾಹಿತಿಗಾಗಿ ಅಂತರ್ಜಾಲದಲ್ಲಿ ಹುಡುಕುವುದನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ. "ಈ ಅಧ್ಯಯನದ ಕ್ಷೇತ್ರವನ್ನು ಅಭಿಪ್ರಾಯ ಗಣಿಗಾರಿಕೆ ಅಥವಾ ಭಾವನೆ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ. ಇದು ಜನರ ಅಭಿಪ್ರಾಯಗಳು, ಮೌಲ್ಯಮಾಪನಗಳು, ವರ್ತನೆಗಳು ಮತ್ತು ಅಸ್ತಿತ್ವಗಳು, ವ್ಯಕ್ತಿಗಳು, ಸಮಸ್ಯೆಗಳು, ಘಟನೆಗಳು, ವಿಷಯಗಳು ಮತ್ತು ಅವುಗಳ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳ ಬಗೆಗಿನ ಭಾವನೆಗಳನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುತ್ತದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಈ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಹುಡುಕುವುದು ಮತ್ತು ಅದರ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಮಾಡುವುದು ಗಣನೀಯ ಕಾರ್ಯವಾಗಬಹುದು, ಈ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಹಸ್ತಚಾಲಿತವಾಗಿ ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುವುದು ಸಂಶೋಧಕರ ಪಕ್ಷಪಾತದ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಸಹ ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ. ಆದ್ದರಿಂದ, ವಸ್ತುನಿಷ್ಠ ಅಭಿಪ್ರಾಯ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಅಭಿಪ್ರಾಯ ಗಣಿಗಾರಿಕೆ ಮತ್ತು ಸಾರಾಂಶ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ ರೂಪದಲ್ಲಿ ಇದಕ್ಕೆ ಪರಿಹಾರವಾಗಿ ಸೂಚಿಸಲಾಗಿದೆ. ಗ್ರಾಹಕರ ಅಭಿಪ್ರಾಯದ ಬಗ್ಗೆ ತೀರ್ಮಾನಗಳನ್ನು ಮಾಡಲು ಈ ರೀತಿಯ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯನ್ನು ಬಳಸುವ ಮಾರಾಟಗಾರರು ಅಭಿಪ್ರಾಯ ಸ್ಪ್ಯಾಮ್ ಎಂದು ಕರೆಯಲ್ಪಡುವದರ ಬಗ್ಗೆ ಜಾಗರೂಕರಾಗಿರಬೇಕು, ಅಲ್ಲಿ ಉತ್ಪನ್ನ ಅಥವಾ ಸೇವೆಯ ಪರವಾಗಿ ಅಥವಾ ವಿರುದ್ಧವಾಗಿ ಸಂಭಾವ್ಯ ಗ್ರಾಹಕರ ಮೇಲೆ ಪ್ರಭಾವ ಬೀರಲು ನಕಲಿ ಅಭಿಪ್ರಾಯಗಳು ಅಥವಾ ವಿಮರ್ಶೆಗಳನ್ನು ವೆಬ್ನಲ್ಲಿ ಪೋಸ್ಟ್ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ. ಸರ್ಚ್ ಇಂಜಿನ್ಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯ ರೀತಿಯ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯಾಗಿದ್ದು, ಸೂಕ್ತವಾದ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಪ್ರಸ್ತುತಪಡಿಸಲು ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ ಏನು ಆಸಕ್ತಿಯಿದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ತಿಳಿಯಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುತ್ತದೆ. ಪೇಜ್ರ್ಯಾಂಕ್ ಮತ್ತು ಎಚ್ಐಟಿಎಸ್ಗಳು ಹೈಪರ್ಲಿಂಕ್ಗಳ ಮೂಲಕ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಹುಡುಕುವ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳ ಉದಾಹರಣೆಗಳಾಗಿವೆ; ಗೂಗಲ್ ತನ್ನ ಸರ್ಚ್ ಎಂಜಿನ್ ಅನ್ನು ನಿಯಂತ್ರಿಸಲು ಪೇಜ್ರ್ಯಾಂಕ್ ಅನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ. ಹೈಪರ್ಲಿಂಕ್ ಆಧಾರಿತ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯನ್ನು ವೆಬ್ ಸಮುದಾಯಗಳನ್ನು ಹುಡುಕಲು ಬಳಸಬಹುದು, ಇದನ್ನು 'ಸಾಮಾನ್ಯ ಆಸಕ್ತಿಯ ಜನರ ಗುಂಪನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುವ ದಟ್ಟವಾದ ಸಂಪರ್ಕಿತ ಪುಟಗಳ ಸಮೂಹ' ಎಂದು ವಿವರಿಸಲಾಗಿದೆ. ಕೇಂದ್ರೀಕರಣ ಮತ್ತು ಪ್ರತಿಷ್ಠೆ ಎಂಬುದು ನಟರ ಗುಂಪಿನಲ್ಲಿನ ಸಾಮಾನ್ಯ ಘಟನೆಗಳ ಮಟ್ಟವನ್ನು ವಿವರಿಸಲು ಬಳಸುವ ಅಳತೆ ಪದಗಳ ಪ್ರಕಾರಗಳಾಗಿವೆ; ಈ ಪದಗಳು ಸಾಮಾಜಿಕ ಜಾಲದೊಳಗೆ ಪ್ರಭಾವದ ಮಟ್ಟವನ್ನು ಮತ್ತು ನಟನ ಹಿಡಿತವನ್ನು ವಿವರಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತವೆ. ನೆಟ್ವರ್ಕ್ನೊಳಗೆ ಅನೇಕ ಸಂಬಂಧಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಯಾರನ್ನಾದರೂ 'ಕೇಂದ್ರ' ಅಥವಾ 'ಪ್ರತಿಷ್ಠೆಯ' ನಟ ಎಂದು ವಿವರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಸಾಮಾಜಿಕ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ನೊಳಗೆ ಈ ನೋಡ್ಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವುದು ಸಾಮಾಜಿಕ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ಗಳಲ್ಲಿ ಟ್ರೆಂಡ್ಸೆಟ್ಟರ್ಗಳು ಯಾರೆಂದು ಕಂಡುಹಿಡಿಯಲು ಮಾರಾಟಗಾರರಿಗೆ ಸಹಾಯಕವಾಗಿದೆ. ಸಾಮಾಜಿಕ ಮಾಧ್ಯಮ AI-ಆಧಾರಿತ ಸಾಧನಗಳು ಎಲಾಟ್ (2017) ಸಾಮಾಜಿಕ ಮಾಧ್ಯಮ ಮಾರುಕಟ್ಟೆಗಳನ್ನು ಪರಿವರ್ತಿಸುತ್ತಿರುವ AI-ಆಧಾರಿತ ಸಾಧನಗಳನ್ನು ನೋಡಿದೆ. ಸಾಮಾಜಿಕ ಮಾಧ್ಯಮ ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ನ ಆರು ಕ್ಷೇತ್ರಗಳು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯಿಂದ ಪ್ರಭಾವಿತವಾಗಿವೆಃ ವಿಷಯ ರಚನೆ, ಗ್ರಾಹಕ ಬುದ್ಧಿವಂತಿಕೆ, ಗ್ರಾಹಕ ಸೇವೆ, ಪ್ರಭಾವಶಾಲಿ ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್, ವಿಷಯ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ ಮತ್ತು ಸ್ಪರ್ಧಾತ್ಮಕ ಬುದ್ಧಿವಂತಿಕೆ. ಒಂದು ಸಾಧನವಾದ ಟ್ವಿಜೂ, ರೆಸ್ಟೋರೆಂಟ್ಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಸಾಮಾಜಿಕ ಜಾಲತಾಣಗಳಿಂದ ವಿಮರ್ಶೆಗಳನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಲು AI ಅನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ, ಇದು ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ ತಿನ್ನಲು ಸ್ಥಳವನ್ನು ಹುಡುಕಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಟ್ವಿಝೂ ತನ್ನ ಬಳಕೆದಾರರ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯಿಂದ ಹೆಚ್ಚಿನ ಯಶಸ್ಸನ್ನು ಕಂಡಿತು ಮತ್ತು "ಪ್ರಯಾಣ ಮತ್ತು ಆತಿಥ್ಯ ಜಾಲತಾಣಗಳು ಆ ಸಾಮಾಜಿಕ ಮಾಧ್ಯಮ ವಿಮರ್ಶೆಗಳನ್ನು ತಮ್ಮ ಸ್ವಂತ ಪ್ರೇಕ್ಷಕರಿಗೆ ತಕ್ಷಣವೇ ತರಬಹುದಾದ ವಿಜೆಟ್" ಅನ್ನು ಪ್ರಾರಂಭಿಸುವ ಮೂಲಕ ವಿಸ್ತರಿಸಿತು (ಟ್ವಿಝೊ, 2017). ಪ್ರಭಾವಶಾಲಿ ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ಸಾಮಾಜಿಕ ಮಾಧ್ಯಮದಲ್ಲಿ ದೊಡ್ಡದಾಗಿದೆ. ಅನೇಕ ಬ್ರ್ಯಾಂಡ್ಗಳು ಜನಪ್ರಿಯ ಸಾಮಾಜಿಕ ಮಾಧ್ಯಮ ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ ಸಹಕರಿಸುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಪ್ರಾಯೋಜಿಸುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ತಮ್ಮ ಉತ್ಪನ್ನಗಳನ್ನು ಆ ಸಾಮಾಜಿಕ ಮಾಧ್ಯಮ ಬಳಕೆದಾರರ ಅನುಯಾಯಿಗಳಿಗೆ ಪ್ರಚಾರ ಮಾಡಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುತ್ತವೆ. ಇದು ಶುಗರ್ ಬೇರ್ ಹೇರ್ ಮತ್ತು ಚಂದಾದಾರಿಕೆ ಬಾಕ್ಸ್ ಕಂಪನಿ ಫ್ಯಾಬ್ಫಿಟ್ಫನ್ಗೆ ಯಶಸ್ವಿ ತಂತ್ರವಾಗಿದೆ. ಇನ್ಸೈಟ್ಪೂಲ್ ಎಂಬ ಒಂದು ಕಂಪನಿ, ಬ್ರ್ಯಾಂಡ್ನ ವ್ಯಕ್ತಿತ್ವ ಮತ್ತು ಉದ್ದೇಶಿತ ಪ್ರೇಕ್ಷಕರಿಗೆ ಸರಿಹೊಂದುವ ಪ್ರಭಾವಿಗಳನ್ನು ಹುಡುಕಲು ಸಾಮಾಜಿಕ ಮಾಧ್ಯಮದಲ್ಲಿ 600 ದಶಲಕ್ಷಕ್ಕೂ ಹೆಚ್ಚು ಪ್ರಭಾವಿಗಳ ಮೂಲಕ ಹುಡುಕಲು AI ಅನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ (ಎಲಾಟ್, 2017). ಹೊಸ ಪ್ರಭಾವಶಾಲಿಗಳನ್ನು ಅಥವಾ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಪ್ರೇಕ್ಷಕರನ್ನು ಹುಡುಕುವಾಗ ಇದು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಸಾಧನವಾಗಬಹುದು. ಪ್ರಸಿದ್ಧರಲ್ಲದ (ಕಾರ್ಡಶಿಯಾನ್ಸ್/ಬ್ಯಾಚೆಲೊರೆಟ್ ಪಾತ್ರವರ್ಗದಂತಹ) ಯಾರನ್ನಾದರೂ ಹುಡುಕುವುದು ವೆಚ್ಚ-ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಬಹುದು ಆದರೆ ದೊಡ್ಡ ಪ್ರೇಕ್ಷಕರ ಮೇಲೆ ಪ್ರಭಾವ ಬೀರಬಹುದು ಮತ್ತು ಮಾರಾಟವನ್ನು ತರಬಹುದು ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ಇಂಟೆಲಿಜೆನ್ಸ್ ಮೀಡಿಯಾ ಇಂಟೆಲಿಜೆನ್ಸ್ ಕಂಟೆಂಟ್ ಇಂಟೆಲಿಜೆನ್ಸ್ ಗ್ರಾಹಕ ಡೇಟಾ ಪ್ಲಾಟ್ಫಾರ್ಮ್ ನೋಡಿ