KAJ VEMO / Solve-X blog
Leon Bošnjak

Strojno učenje v marketinških raziskavah

V današnjem hitro spreminjajočem se poslovnem okolju, je tržno raziskovanje postalo nepogrešljivo orodje za organizacije, ki iščejo konkurenčno prednost. Čeprav so se tradicionalne metode tržnega raziskovanja izkazale za dragocene, je prihod strojnega učenja odprl nove možnosti, revolucioniziral način, kako podjetja zbirajo, analizirajo in interpretirajo podatke. V tem članku bomo raziskali presečišče med strojnim učenjem in tržnim raziskovanjem ter se poglobili v inovativne aplikacije, koristi, ki jih prinaša, ter kako omogoča podjetjem, da sprejemajo odločitve, podprte s podatki, z neprekosljivo natančnostjo in učinkovitostjo.

Prepoznavanje logičnih neskladij

Strojno učenje je prelomnica v tržnem raziskovanju, saj omogoča hitro odkrivanje logičnih neskladij v podatkih anket. Logična neskladja v kontekstu tržnega raziskovanja pomenijo nedoslednosti, protislovja ali nenavadnosti v anketnih podatkih. Z uporabo umetne inteligence (AI) in modelov strojnega učenja (ML) se ta proces avtomatizira, kar zmanjšuje potrebo po ročni analizi podatkov in tolmačenju ter prihrani dragocen čas in trud. Ti modeli imajo izjemno sposobnost, da hitro in učinkovito analizirajo obsežne količine podatkov anket, celo obdelajo milijone odgovorov. Njihove kompleksne sposobnosti prepoznavanja vzorcev razkrivajo zapletena in subtilna neskladja, nelinearne povezave ter skrite vzorce, ki bi lahko ostali neopaženi pri ročnem pregledu.

Modeli strojnega učenja se nenehno učijo in prilagajajo, izpopolnjujejo svoje sposobnosti pri prepoznavanju neskladij, kjer se tradicionalne metode lahko znajdejo v težavah. Z uporabo naravnega jezika (NL) lahko ML modeli učinkovito obdelajo vprašanja anket, pri čemer izkoristijo tehnike obdelave naravnega jezika (NLP) ter predhodno izurjene modele, kot je ChatGPT. Kombinacija nevronskih modelov, kot je LLM, specifičnih modelov, kot so NLI, in sintaktičnih, leksičnih ter semantičnih modelov, povečuje zaznavanje različnih vidikov neskladij. To omogoča tržnim raziskovalcem, da postavijo merilo z izračunavanjem ocen konsistentnosti za zaključene ankete, na osnovi katerih lahko ocenijo, ali anketiranci izbirajo smiselne odgovore. Dodana vrednost strojnega učenja je v njegovi avtonomni sposobnosti, da hitro prepozna in označi neskladja, kar zagotavlja proaktivni pristop k analizi podatkov anket.

ChatGPT odgovor

Primer logičnih neskladij v ChatGPT-ju

Odkrivanje goljufivih odgovorov

Strojno učenje se izkaže za neprecenljivo pri odkrivanju goljufivih odgovorov v anketah, saj presega zgolj identifikacijo logičnih neskladij, temveč zagotavlja tudi integriteto in natančnost podatkov. Tradicionalno je ročno izbiranje lastnosti za odkrivanje goljufij subjektivno in časovno potratno, vendar se strojni učni modeli odlikujejo pri vključevanju širokega nabora lastnosti. Z uporabo algoritmov strojnega učenja se model sam nauči razlikovati pristne odgovore od goljufivih, kar olajša potrebo po ročnem določanju lastnosti. Logična neskladja pri tem služijo kot le ena izmed lastnosti za identifikacijo potencialnih goljufij, pri čemer jih lahko kombiniramo še s časovnimi intervali med odgovori, vzorci položajev odgovorov, statistiko odgovorov na odprta vprašanja, analizo uporabniškega agenta, analizo uporabniškega obnašanja, in tako naprej.

Obstaja več načinov za pristop h gradnji modela. V primeru nadzorovanega učenja je potrebno podatke v množici anket označiti kot pristne ali goljufive že pred učenjem, medtem ko se v primeru pol-nadzorovanega učenja majhen označen nabor uporabi za generiranje dodatnih označenih podatkov iz večjega (prej neoznačenega) nabora. Gradnja modela strojnega učenja vključuje več korakov, od raziskovalne analize, predobdelave podatkov, delitve nabora podatkov na učno in testno množico, do učenja modela strojnega učenja in ocenjevanja uspešnosti modela na novih primerih anket. S pomočjo strojnih učnih modelov je mogoče goljufive odgovore učinkovito zaznati, kar pripomore k zaščiti integritete ugotovitev tržnega raziskovanja.

Warpit anketa

Primer goljufivih odgovorov v anketi

Sklepne misli

Strojno učenje bo v prihodnosti ključno za tržno raziskovanje, saj avtomatizira prepoznavanje logičnih neskladij v anketah in odkrivanje goljufivih odgovorov. Z uporabo umetne inteligence in modelov strojnega učenja omogoča hitro analizo obsežnih podatkov, kar prihrani čas in trud. Modeli se nenehno učijo in prilagajajo, prepoznavajo kompleksne vzorce ter nudijo natančnost in učinkovitost pri analizah.

V prihodnjem blogu na to temo bomo raziskali še napredno profiliranje, sintetične podatke ter analizo čustev in s tem razkrivali nove možnosti strojnega učenja v tržnem raziskovanju, in tako podjetjem omogočili še bolj informirane odločitve.

Deli naprej - ali pusti komentar!

OBDELAVA OSEBNIH PODATKOV

Soglašam z obdelavo osebnih podatkov, ki sem jih posredoval/a upravljavcu Solviks, programske rešitve in poslovno svetovanje, d.o.o., (Počehova 59i, 2000 Maribor, Slovenija, e-mail: info@solve-x.net) na tej spletni strani. 

Zavedam se in soglašam, da se osebni podatki, ki sem jih posredoval/a obdelujejo za namen:

  • trženja produktov in storitev;
  • pošiljanja informacij glede produktov, storitev in drugih dejavnosti.

Osebni podatki, ki jih Solviks obdeluje so ime in priimek ter elektronska pošta.

Pravna podlaga za obdelavo osebnih podatkov je privolitev posameznika po določbi točke (a)  prvega odstavka 6. člena Uredbe (EU) 2016/679 Evropskega parlamenta in sveta z dne 27.aprila 2016 o varstvu posameznikov pri obdelavi osebnih podatkov in o prostem pretoku takih podatkov ter o razveljavitvi Direktive 95/46/ES (v nadaljevanju GDPR).

Zavedam se, da bodo osebni podatki, ki sem jih posredoval/a Solviksu, obdelani v obsegu, ki je potreben za dosego zgoraj navedenih namenov.

Izjavljam tudi, da sem bil/a obveščen/a o pravicah glede varstva osebnih podatkov. To so:

  • pravica, da lahko kadarkoli prekličem soglasje za obdelavo osebnih podatkov in zahtevam izbris osebnih podatkov (7. člen in 17. člen GDPR);
  • pravica do informacij – pravica do informacije ali se obdelujejo moji osebni podatki (13. člen GDPR);
  • pravica do dostopa do osebnih podatkov – pravica do seznanitve z lastnimi osebnimi podatki (15. Člen GDPR);
  • pravica, da se nepopolni, netočni ali nepravilni osebni podatki izbrišejo  (16. člen GDPR);
  • pravica, da se izbrišejo osebni podatki, ko niso več potrebni ali je njihova obdelava nezakonita (17. člen GDPR);
  • pravica, da lahko ugovarjam obdelavi osebnih podatkov za namene trženja ali iz razlogov, povezanih z mojim osebnim položajem (21. člen GDPR) ;
  • pravica, da v posebnih primerih zahtevam omejitev obdelave svojih osebnih podatkov (18. člen GDPR);
  • pravica prejeti svoje osebne podatke v strojno berljivi obliki in jih poslati drugemu upravljavcu (20. Člen GDPR);
  • pravica zahtevati, da odločitve, ki temeljijo na avtomatizirani obdelavi in so povezane z mano ali znatno vplivajo name ter temeljijo na mojih osebnih podatkih, sprejemajo fizične osebe in ne zgolj računalniki (22. Člen GDPR). V tem primeru imam tudi pravico do izražanja lastnega stališča in izpodbijanja odločitve.

Pritožbo lahko podate Informacijskemu pooblaščencu (Dunajska cesta 22, 1000 Ljubljana, e-naslov: gp.ip@ip-rs.si telefon: 012309730, spletna stran: www.ip-rs.si)

Vse zahteve za varstvo osebnih podatkov in vprašanja v zvezi z varstvom osebnih podatkov lahko pošljete po elektronski pošti na naslov: vesna.brlic@solve-x.net ali info@solve-x.net.

Izjavljam, da sem to soglasje natančno prebral/a in se prostovoljno in nedvoumno strinjam z vsem navedenim. 

Download Best WordPress Themes Free Download
Free Download WordPress Themes
Free Download WordPress Themes
Download Premium WordPress Themes Free
udemy course download free
download intex firmware
Free Download WordPress Themes
udemy free download

Spletno mesto uporablja piškotke zaradi boljše uporabniške izkušnje. Z uporabo naše spletne strani potrjujete, da se z njihovo uporabo strinjate.