📖 کتاب بخوانیم؛

📌 “Artificial Intelligence For Business Analytics: Algorithms, Platforms, and Applications Scenarios”

کتاب: هوش مصنوعی برای تحلیل کسب و کار: الگوریتم‌ها­، پلتفرم‌ها و سناریوهای کاربردی

📌فصل چهارم: مطالعه موردی به کارگیری تحلیلگری کسب و کار مبتنی بر هوش مصنوعی- بخش دوم

در این بخش از کتاب به بررسی استفاده از شبکه‌های عصبی برای بخش‌بندی بازار و خودکارسازی بازاریابی در خرده‌فروشی‌های فیزیکی آلمان پرداخته شده است. در حالی که شخصی‌سازی در بازاریابی اولویت بسیاری از مدیران خرده‌فروشی است، در عمل کمتر اجرا می‌شود. کمبود داده و نبود فرآیندهای خودکار از موانع اصلی هستند. داده‌های فروش، قیمت، رقبا، و اطلاعات جمعیتی از منابع آنلاین و داخلی جمع‌آوری و در سطح جغرافیایی ۱ کیلومتر مربع مدل‌سازی شدند. با استفاده از الگوریتم Growing Neural Gas، فروشگاه‌ها خوشه‌بندی شده و بازاریابی محلی بر اساس این خوشه‌ها بهینه شد. این کار امکان تست‌های A/B و اتوماسیون بیشتر را فراهم کرده است. همچنین در مطالعه، اهمیت انتخاب مکان فروشگاه و تأثیر آن بر سیاست‌های بازاریابی بررسی شده است. در نهایت، با استفاده از مدل Segmenting-Targeting-Positioning (STP)، نحوه تقسیم بازار به بخش‌های کوچکتر برای بهبود تخصیص منابع و افزایش سود مورد تأکید قرار گرفته است.

 روش‌های مختلف خوشه‌بندی داده‌ها برای تقسیم بازار بررسی می‌شوند. در ابتدا، به روش‌های سنتی مانند K-means، روش‌های سلسله‌مراتبی و نقشه‌های خودسازمان‌ده (SOM) اشاره می‌شود که هرکدام مزایا و معایب خاص خود را دارند. اما با رشد حجم داده‌ها و پیچیدگی آنها، این روش‌ها با مشکلاتی مانند انتخاب تعداد خوشه‌ها و ابعاد زیاد داده مواجه‌اند.

در ادامه، الگوریتم Neural Gas و نوع پیشرفته‌تر آن یعنی Growing Neural Gas (GNG)  معرفی می‌شود. GNG برخلاف روش‌های سنتی، به صورت افزایشی ساختار خود را تغییر می‌دهد و به مرور نرون‌های جدید اضافه می‌کند. این الگوریتم برای داده‌های بزرگ، پیچیده و نویزی مناسب‌تر است زیرا بدون نیاز به تعیین تعداد خوشه‌ها از پیش، خود را با ساختار داده تطبیق می‌دهد.

GNG در قالب شبکه‌ای بدون جهت عمل می‌کند که ارتباط بین نرون‌ها با توجه به فاصله وزنی آنها شکل می‌گیرد. گره‌هایی که خطای زیادی در خوشه‌بندی ایجاد می‌کنند شناسایی شده و نرون جدیدی در آن ناحیه اضافه می‌شود تا دقت خوشه‌بندی افزایش یابد. این الگوریتم در حوزه‌های متنوعی از جمله تصاویر نجومی و جریان داده نیز مورد استفاده قرار گرفته و اثربخشی آن در خوشه‌بندی داده‌های پیچیده اثبات شده است.

ساختار پروژه و اهداف اصلی پژوهش مطرح شده‌اند که در قالب سه سؤال تحقیقاتی بررسی می‌شوند:

1. آیا امکان جمع‌آوری داده‌های کافی از وب برای خوشه‌بندی فروشگاه‌ها وجود دارد؟
   این هدف به بررسی قابلیت اتکای داده‌های رایگان موجود در وب به‌عنوان جایگزینی برای داده‌های گران‌قیمت شرکت‌های تحقیقات بازار می‌پردازد. اگر این کار ممکن باشد، می‌تواند منجر به کاهش وابستگی، صرفه‌جویی در هزینه و مزیت رقابتی شود.
2. آیا الگوریتم Neural Gas می‌تواند خوشه‌های مناسبی با شباهت درونی بالا و تفاوت بیرونی کم ایجاد کند؟
   هدف دوم ارزیابی کارایی الگوریتم NG در مقایسه با روش‌های سنتی خوشه‌بندی است. علاوه بر مقاومت در برابر نویز و سازگاری با داده‌های متغیر، باید کیفیت خوشه‌ها بر اساس معیارهای استاندارد بررسی شود.
3. آیا خوشه‌های به‌دست‌آمده برای بخش‌بندی فعالیت‌های بازاریابی و استفاده در اتوماسیون بازاریابی کاربردی هستند؟
   خوشه‌بندی‌ها نباید صرفاً از منظر ریاضی مورد بررسی قرار گیرند، بلکه باید در عمل نیز در فرآیندهای بازاریابی خرده‌فروشی قابلیت استفاده و اثربخشی داشته باشند.

در رابطه با سؤال اول مقایسه با منابع علمی نشان می‌دهد که داده‌های خارجی (نظیر داده‌های منطقه‌ای) در این مطالعه گسترده‌تر از بسیاری منابع دیگر هستند، در حالی که داده‌های داخلی نادیده گرفته شده‌اند. با این حال، داده‌های داخلی را می‌توان در آینده از منابع سازمانی اضافه کرد. الگوریتم GNG قابلیت سازگاری با چنین توسعه‌ای را دارد، چراکه به راحتی با بردارهای داده‌ای گسترده‌تر تطبیق می‌یابد.

  در رابطه با سؤال دومتست ریاضی و تجسم نتایج نشان می‌دهد که از بین ۳۷۶۱ فروشگاه، ۹ خوشه به دست آمده‌اند. هرچند در نگاه اول تعداد کمی به نظر می‌رسد، اما برای کاربردهای عملی بازاریابی کاملاً قابل استفاده است، چون تغییرات در ترکیب بازاریابی معمولاً نیازمند تغییرات فیزیکی در فروشگاه‌هاست. بنابراین خوشه‌ها از نظر کیفیت ریاضی و کاربرد عملی در خرده‌فروشی ایستا مناسب هستند.

در رابطه با سؤال سومارزیابی بر اساس معیارهای تقسیم‌بندی بازار نشان می‌دهد که خوشه‌ها با عوامل اقتصادی مرتبط‌اند که بر رفتار خرید مشتریان تأثیر دارند. این عوامل از منابع رسمی به‌دست آمده و قابل اندازه‌گیری و دسترسی هستند. با اینکه اجرای عملی خوشه‌ها در بازاریابی هنوز نیاز به آزمایش تجربی دارد، الگوریتم GNG در محیط‌های پویای خرده‌فروشی عملکرد قابل قبولی دارد. پیشنهاد شده است از تست‌های ساده A/B برای بررسی اثربخشی تغییرات در ترکیب بازاریابی استفاده شود تا فعالیت‌های بازاریابی شخصی‌سازی‌شده طراحی شوند.