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基于人工智能的预测市场营销策略

市场营销作为现代企业活动的重要组成部分，在市场竞争日益

激烈的情况下，已经发展为一门综合性科学。在市场营销中，预

测用户需求和行为是极其重要的一环，其中基于人工智能的预测

模型为业者提供更加准确的反应数据，使营销策略更加精准、有

效。本文将从基于人工智能的预测模型的角度探讨市场营销策略

的制订过程。

一、基于人工智能的预测模型

基于人工智能的预测模型可以大致分为监督模型和无监督模型。

监督模型中典型的有神经网络、支持向量机（SVM）、决策树等

算法，这些算法的分类方法非常灵活，模型构建的效率也很高，

因此受到了广泛的应用。无监督模型中主要有聚类分析、关联规

则挖掘、异常检测等方法。无监督模型一般用于探索性分析，发

现数据中的隐藏规律和信息。

二、数据预处理

在建立预测模型前，首先需要对数据进行预处理。数据预处理

包括缺失值填充、异常值检测与处理、数据变量规范化等一系列

步骤。因为数据质量的好坏直接影响到预测结果的准确性，所以

数据预处理显得尤为重要。

三、市场营销策略制定

市场营销策略的制定过程需要考虑多个因素，包括产品、定价、

渠道、促销等组合，在这些因素中，定价策略显然是最为重要的，

因为一个公司的盈亏状况都与其定价策略有关。目前市面上已经

出现了许多利用基于人工智能的预测模型的定价方法，常见的有：

1.预测模型法

该方法利用数据建立的模型，根据不同的市场变动去预测未来

的销售量变动，通过量化定价的方式，合理地调整产品价格。

2.竞争定价法

这种方法比较简单，是在研究竞争者定价策略的基础上，确定

产品定价。由于竞争者的定价策略是动态变化的，所以该方法还

需要建立一套完整的监测系统。

3.借鉴商业模型法

该方法将商业模型作为基础，根据自身公司的情况进行适当的

借鉴，以达到快速制定定价策略的目的。

四、提高预测模型准确性

在市场营销策略制定时，模型准确性的提高至关重要。为提高

模型预测精度，有以下几点：

1.增加数据来源

增加数据来源可以提高预测模型的准确性，同时可以让预测结

果更合理，还可以进行可靠性检验。

2.优化参数选择

预测模型中的参数选择影响到预测结果的准确性。可以通过设

置不同的参数值，使用交叉验证、包外估计等方法来选择最优参

数。

3.选用适合的预测模型

不同的预测模型对数据处理的方法、特征选择的方法、算法复

杂度等各方面都有所不同，对模型选择的把握也显得尤为重要。

总之，预测模型在市场营销策略制定中发挥着至关重要的作用。

一旦建立了预测模型，就能够为企业的决策提供有力的支持，既

能够使企业的决策更加科学合理，又能够提高企业的运营效率和

效益。