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Efficient customer segmentation in digital marketing using deep learning with swarm intelligence approach
Information Processing & Management ( IF 8.6 ) Pub Date : 2022-09-07 , DOI: 10.1016/j.ipm.2022.103085
Chenguang Wang

Nowadays, Artificial Intelligence (AI) based modeling is the major consideration to build efficient, automated, and smart systems for our today's needs. Many companies are benefited from these modeling methods for their marketing efforts. Each firm has expected to increase its product development in an innovative way to improve its business growth. Successful firm marketing is to offer the right product to the right person at the right time. To market the product to the customer successfully, it is needed to segment the customer by finding their behavioral patterns. The customer behaviors and their purchasing patterns are used to generate profit for the company. Customer segmentation is the process of grouping customers based on commonalities. Developing an efficient AI-based customer segmentation to improve digital marketing growth is a challenging task. In this paper, an unsupervised deep learning model called a Self-organizing map with an Improved social spider optimization approach has been used for efficient customer segmentation. The customer data are analyzed by a feature engineering process using a swarm intelligence model called Modified social spider optimization to select the behavioral features of the customer. Then, the customers are clustered using Self Organizing neural network (SONN). Based on the clusters, the customers are classified using the Deep neural network (DNN) model. The experimental results prove the performance of the proposed model with high clustering and segmentation capability to improve the business profit in marketing.



中文翻译:

使用具有群体智能方法的深度学习在数字营销中进行有效的客户细分

如今,基于人工智能 (AI) 的建模是构建高效、自动化和智能系统以满足我们当今需求的主要考虑因素。许多公司从这些建模方法中受益于他们的营销工作。每家公司都希望以创新的方式增加其产品开发,以提高其业务增长。成功的企业营销就是在正确的时间向正确的人提供正确的产品。为了成功地向客户推销产品,需要通过发现他们的行为模式来细分客户。客户行为及其购买模式被用来为公司创造利润。客户细分是根据共同点对客户进行分组的过程。开发基于人工智能的有效客户细分以改善数字营销增长是一项具有挑战性的任务。在本文中,一种称为自组织地图的无监督深度学习模型具有改进的社交蜘蛛优化方法,已用于有效的客户细分。客户数据通过特征工程过程进行分析,该过程使用称为改进的社交蜘蛛优化的群体智能模型来选择客户的行为特征。然后,使用自组织神经网络 (SONN) 对客户进行聚类。基于集群,使用深度神经网络 (DNN) 模型对客户进行分类。实验结果证明了所提出的模型具有较高的聚类和分割能力,可以提高营销业务的利润。一种称为自组织地图的无监督深度学习模型具有改进的社交蜘蛛优化方法,已用于有效的客户细分。客户数据通过特征工程过程进行分析,该过程使用称为改进的社交蜘蛛优化的群体智能模型来选择客户的行为特征。然后,使用自组织神经网络 (SONN) 对客户进行聚类。基于集群,使用深度神经网络 (DNN) 模型对客户进行分类。实验结果证明了所提出的模型具有较高的聚类和分割能力,可以提高营销业务的利润。一种称为自组织地图的无监督深度学习模型具有改进的社交蜘蛛优化方法,已用于有效的客户细分。客户数据通过特征工程过程进行分析,该过程使用称为改进的社交蜘蛛优化的群体智能模型来选择客户的行为特征。然后,使用自组织神经网络 (SONN) 对客户进行聚类。基于集群,使用深度神经网络 (DNN) 模型对客户进行分类。实验结果证明了所提出的模型具有较高的聚类和分割能力,可以提高营销业务的利润。客户数据通过特征工程过程进行分析,该过程使用称为改进的社交蜘蛛优化的群体智能模型来选择客户的行为特征。然后,使用自组织神经网络 (SONN) 对客户进行聚类。基于集群,使用深度神经网络 (DNN) 模型对客户进行分类。实验结果证明了所提出的模型具有较高的聚类和分割能力,可以提高营销业务的利润。客户数据通过特征工程过程进行分析,该过程使用称为改进的社交蜘蛛优化的群体智能模型来选择客户的行为特征。然后,使用自组织神经网络 (SONN) 对客户进行聚类。基于集群,使用深度神经网络 (DNN) 模型对客户进行分类。实验结果证明了所提出的模型具有较高的聚类和分割能力,可以提高营销业务的利润。使用深度神经网络 (DNN) 模型对客户进行分类。实验结果证明了所提出的模型具有较高的聚类和分割能力,可以提高营销业务的利润。使用深度神经网络 (DNN) 模型对客户进行分类。实验结果证明了所提出的模型具有较高的聚类和分割能力,可以提高营销业务的利润。

更新日期:2022-09-08
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