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内容摘要:使用神经网络和生物测定技术有助于理解人们在购物行为后潜在的注意力机制

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中国社会科学报综合外媒报道12月6日,英国牛津大学官网刊发了一则对该校赛德商学院市场与信誉研究员娜塔莉亚·埃菲莫娃(natalia efremova)的专访。埃菲莫娃表示,通过机器学习以及生物测定等技术,可以提升市场营销效果,并优化消费体验。

埃菲莫娃提出,通过应用神经网络和深度学习等技术来解决营销问题,使用人脸识别、情感识别和生物特征识别等技术促进营销发展。

埃菲莫娃认为,更好地了解人们的消费习惯,有助于优化市场营销的受众体验,使营销过程更吸引人,因此借助人工智能技术,可以优化市场营销的效果。她表示,使用神经网络和生物测定技术有助于理解人们在购物行为后潜在的注意力机制。网络购物是当前重要的消费形式之一,但在针对网络购物的市场营销中存在很多时间和金钱上的浪费。人们倾向于在网上快速浏览商品,所以很难准确跟踪消费者实际查看的内容并锁定特定购物对象。人工智能技术可以帮助研究人员追踪消费者的眼动,从而掌握消费者在网络购物时在看什么,以及什么内容吸引了他们的注意力。

埃菲莫娃表示,成功营销的关键在于了解消费行为以及消费者本身,基于神经网络的应用技术可以帮助研究者了解影响消费者购买决策的因素。(赵媛/编译)

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