konspekt pracy mgr
WSTĘP
ROZDZIAŁ I. WPROWADZENIE DO TEMATYKI
1.1. Kontekst i cel pracy
1.2. Metoda badawcza i źródła materiałów
ROZDZIAŁ II. MARKETING INTERNETOWY
2.1. Definicja marketingu internetowego
2.2. Elementy marketingu internetowego
2.3. Zalety marketingu internetowego
2.4. Wyzwania marketingu internetowego
ROZDZIAŁ III. WYKORZYSTANIE SZTUCZNEJ INTELIGENCJI W MARKETINGU INTERNETOWYM
3.1. Sztuczna inteligencja – pojęcie, rodzaje i zastosowanie
3.1.1. Definicja i rodzaje sztucznej inteligencji
3.1.2. Zastosowanie sztucznej inteligencji w marketingu internetowym
3.2. Algorytmy uczenia maszynowego w marketingu internetowym
3.2.1. Definicja algorytmów uczenia maszynowego
3.2.2. Wykorzystanie algorytmów uczenia maszynowego w marketingu internetowym
3.3. Analiza sentymentu w marketingu internetowym
3.3.1. Definicja analizy sentymentu
Analiza sentymentu (ang. sentiment analysis), znana również jako opiniodawstwo lub ekstrakcja opinii, to proces wykrywania, rozumienia i ekstrakcji subiektywnych informacji z tekstu, takich jak opinie, nastroje, emocje i oceny. Analiza sentymentu wykorzystuje technologie przetwarzania języka naturalnego i uczenia maszynowego do automatycznego klasyfikowania tekstu jako pozytywnego, negatywnego lub neutralnego. Jest ona wykorzystywana w wielu dziedzinach, w tym w marketingu internetowym, badaniach rynkowych, monitorowaniu opinii klientów, rozwoju produktów, analizie mediów społecznościowych i innych.
3.3.2. Zastosowanie analizy sentymentu w marketingu internetowym
Analiza sentymentu jest wykorzystywana w marketingu internetowym w celu monitorowania opinii klientów na temat produktów lub usług oferowanych przez daną firmę. Dzięki analizie sentymentu można ocenić pozytywny, neutralny lub negatywny charakter opinii, a także zidentyfikować najczęstsze pozytywne i negatywne punkty widzenia klientów.
Zastosowanie analizy sentymentu w marketingu internetowym umożliwia dostosowanie strategii marketingowej do rzeczywistych potrzeb klientów, poprawę jakości oferowanych produktów lub usług oraz zwiększenie ich sprzedaży. Analiza sentymentu pozwala na lepsze zrozumienie potrzeb klientów i dostosowanie oferty do ich oczekiwań.
Ponadto, analiza sentymentu może pomóc w identyfikacji kryzysów wizerunkowych i szybszej reakcji na nie, co z kolei pozwala na zachowanie pozytywnego wizerunku firmy. Analiza sentymentu może być również wykorzystywana do monitorowania działań konkurencji i reagowania na nie.
Ogólnie rzecz biorąc, analiza sentymentu jest coraz częściej stosowana w marketingu internetowym, ponieważ pozwala na zwiększenie skuteczności działań marketingowych oraz poprawę wizerunku firmy poprzez bardziej efektywną komunikację z klientami.
3.4. Personalizacja w marketingu internetowym
3.4.1. Pojęcie personalizacji w marketingu internetowym
3.4.2. Zastosowanie personalizacji w marketingu internetowym
ROZDZIAŁ IV. PRZYKŁAD WYKORZYSTANIA SZTUCZNEJ INTELIGENCJI W MARKETINGU INTERNETOWYM NA PRZYKŁADZIE FIRMY X
4.1. Charakterystyka firmy X
4.2. Wykorzystanie algorytmów uczenia maszynowego w marketingu internetowym przez firmę X
4.2.1. Zastosowanie algorytmów uczenia maszynowego do przewidywania zachowań klientów
Zastosowanie algorytmów uczenia maszynowego w marketingu internetowym w celu przewidywania zachowań klientów umożliwia analizę dużej ilości danych, co pozwala na wyciąganie trafnych wniosków dotyczących zachowań klientów. Dzięki temu możliwe jest precyzyjne określenie potrzeb i preferencji klientów oraz dostosowanie działań marketingowych do tych potrzeb. Algorytmy uczenia maszynowego pozwalają na automatyczne generowanie rekomendacji produktów i usług, a także na wskazywanie klientom odpowiednich ofert promocyjnych.
Jednym z przykładów zastosowania algorytmów uczenia maszynowego w marketingu internetowym jest wykorzystanie modelu rekomendacyjnego do proponowania klientom produktów na podstawie ich wcześniejszych zakupów i wyszukiwań. Dzięki temu modelowi, który wykorzystuje dane z wcześniejszych transakcji klientów, można zaproponować im produkty, które najprawdopodobniej ich zainteresują.
Innym przykładem zastosowania algorytmów uczenia maszynowego w marketingu internetowym jest wykorzystanie modelu predykcyjnego do przewidywania, które osoby są najbardziej skłonne do skorzystania z danej oferty. Dzięki temu można skierować ofertę do konkretnych grup klientów, co pozwoli na skuteczniejszą i bardziej efektywną kampanię marketingową.
Algorytmy uczenia maszynowego pozwalają na wykorzystanie szerokiej gamy danych, w tym danych z profilów społecznościowych, historii przeglądania stron internetowych i preferencji zakupowych, co pozwala na dokładne określenie potrzeb klientów i dostosowanie do nich działań marketingowych. Dzięki zastosowaniu tych algorytmów, firmy mogą osiągnąć lepsze wyniki sprzedażowe, a klienci otrzymują bardziej spersonalizowane oferty, co przyczynia się do zwiększenia ich zadowolenia i lojalności wobec marki.
4.2.2. Wykorzystanie algorytmów uczenia maszynowego do personalizacji reklam
4.3. Analiza sentymentu w marketingu internetowym firmy X
4.3.1. Zastosowanie analizy sentymentu do monitorowania opinii klientów
4.3.2. Wykorzystanie analizy sentymentu do poprawy wizerunku firmy
4.4. Personalizacja w marketingu internetowym firmy X
4.4.1. Zastosowanie personalizacji do dostarczania spersonalizowanych treści
Personalizacja treści to proces, w którym treści reklamowe i promocyjne są dostosowywane do indywidualnych preferencji i zachowań użytkowników internetu. W tym celu wykorzystuje się sztuczną inteligencję i algorytmy uczenia maszynowego, które analizują zachowania użytkowników na stronie internetowej, w sieci społecznościowej czy w aplikacji mobilnej. Dzięki temu możliwe jest dostarczenie spersonalizowanych treści, które są bardziej atrakcyjne i skuteczne w przyciąganiu uwagi i zwiększaniu zaangażowania klientów.
Przykładem zastosowania personalizacji treści jest wykorzystanie rekomendacji produktów w oparciu o historię zakupów i przeglądanych produktów. Algorytmy uczenia maszynowego analizują dane i na ich podstawie proponują użytkownikom produkty, które mogą ich zainteresować. W ten sposób użytkownik otrzymuje spersonalizowane treści, które są bardziej atrakcyjne i skuteczne w przyciąganiu uwagi.
4.4.2. Wykorzystanie personalizacji do poprawy doświadczenia klienta
Personalizacja w marketingu internetowym pozwala również na poprawę doświadczenia klienta. Dzięki analizie zachowań użytkowników, algorytmy uczenia maszynowego są w stanie dostarczyć spersonalizowane treści, które lepiej odpowiadają indywidualnym potrzebom i preferencjom klientów. Tym samym możliwe jest zwiększenie poziomu zaangażowania klientów i poprawa ich zadowolenia z interakcji z marką.
Przykładem zastosowania personalizacji w poprawie doświadczenia klienta jest wykorzystanie chatbotów w obsłudze klienta. Algorytmy uczenia maszynowego analizują historię interakcji klienta z chatbotem i na ich podstawie dostarczają spersonalizowane treści, które lepiej odpowiadają indywidualnym potrzebom i preferencjom klienta. Tym samym klient otrzymuje lepsze doświadczenia z obsługą klienta, co wpływa na poprawę jego zadowolenia z interakcji z marką.
ROZDZIAŁ V. ZALETY I WADY WYKORZYSTANIA SZTUCZNEJ INTELIGENCJI W MARKETINGU INTERNETOWYM
5.1. Zalety wykorzystania sztucznej inteligencji w marketingu internetowym
5.2. Wady wykorzystania sztucznej inteligencji w marketingu internetowym
ROZDZIAŁ VI. PODSUMOWANIE
BIBLIOGRAFIA
SPIS TABEL
SPIS RYSUNKÓW