MARC

 008220826s2022        ulk        z    e            a    kor
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■020    ▼a9791128818868:▼c\17770
■040    ▼a241034▼c241034
■056    ▼a325.5▼25
■090    ▼a325.5▼b이66ㅇ
■1001  ▼a이원준,▼g李沅駿,▼d1968-
■24510▼a인공지능·빅데이터  마케팅▼h[전자책]  /▼d지은이:  이원준
■256    ▼ae-book으로  제작
■260    ▼a서울▼b커뮤니케이션북스▼c2022▼f(오피엠에스,▼g2022)
■300    ▼a전자책  1권(6.42  MB)▼b천연색
■49010▼a커뮤니케이션이해총서
■504    ▼a참고문헌  수록
■516    ▼aEPUB
■520    ▼a머신러닝에  능숙한  인공지능을  모집합니다    마케팅  담당자  구인  공고,  사람  대신  AI  선호  “머지않았다”    “머신러닝에  능숙한  인공지능  모집.”    머지않아  ‘경력직  마케터  모집’  대신  AI를  채용한다는  구인  공고가  보편화  될지  모른다.  빅데이터가  소비자의  구매  이력과  성향을  파악해  인간보다  소비자를  더  잘  이해하고  있으며  인공지능에  기반한  마케팅  자동화  솔루션들이  글로벌  IT기업을  중심으로  속속  도입되고  있기  때문이다.  구글  애즈(Google  Ads)나  네이버  광고관리시스템,  페이스북  광고관리자  등은  인공지능을  기반으로  자동화된  캠페인을  제공하고  있다.  개별적  소비자의  다양한  이용  행동과  선호하는  미디어에  맞춤형  광고를  제공하는  노력도  보편화  되었다.  이메일과  뉴스레터  발송,  판촉  활동  등을  맞춤화해  주는  자동화된  메일링  서비스,  쇼핑몰의  고객  관리에  사용되는  맞춤화된  챗봇(chatbot)서비스,  음성인식  기반의  지능형  비서  에이전트,  고객관리를  자동화해  주는  서비스들이  기업의  마케팅  업무에  활용되는  경우들이  증가하고  있다.    인공지능은  주로  전문가  시스템,  인공  신경망,  케이스  기반의  추론을  중심으로  마케팅에  접목되었다.  전문가  시스템은  보통  최적의  판매촉진  유형을  찾아내고,  광고  방안을  제시하거나  신제품의  아이디어  창출,  스캐너  데이터를  통한  경영  직관의  발견  등에  사용되어  왔다.  인공  신경망은  고객의  구매자  전환  행동을  예측하는  용도로  주로  사용되어  왔으며,  케이스  기반의  추론은  촉진계획  수립,  판매  수요  예측  등  다양한  영역에서  사용되고  있다.  메타버스와  블록체인  등  기술  발전의  속도가  한층  빨라지면서  미래의  마케팅  환경  또한  기술  중심으로  재편될  것이란  전망이다.
■530    ▼a책자형태로  간행:  ISBN  9791128816864
■536    ▼a2020년  대한민국  교육부와  한국연구재단의  인문사회분야  중견연구자지원사업의  지원을  받아  수행된  연구임(NRF-2020S1A5A2A01045667)
■653    ▼a마케팅▼a인공  지능▼a빅  데이터
■7760  ▼t인공지능·빅데이터  마케팅,  ▼z9791128816864
■830  0▼a커뮤니케이션이해총서
■85642▼uhttp://shingu.mekia.net/contents.asp?eancode=9791128818868
■9500  ▼b\17770

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