論文の概要: AI in Food Marketing from Personalized Recommendations to Predictive Analytics: Comparing Traditional Advertising Techniques with AI-Driven Strategies
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.01815v1
- Date: Sat, 14 Sep 2024 17:53:32 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-11-04 14:54:47.279100
- Title: AI in Food Marketing from Personalized Recommendations to Predictive Analytics: Comparing Traditional Advertising Techniques with AI-Driven Strategies
- Title（参考訳）: 個人化されたレコメンデーションから予測分析への食品マーケティングにおけるAI:従来の広告手法とAI駆動戦略の比較
- Authors: Elham Khamoushi,
- Abstract要約: 人工知能(AI)は、パーソナライズされたレコメンデーション、消費者行動予測、キャンペーン最適化のための高度な技術を提供することで、食品マーケティングに革命をもたらした。
伝統的なアプローチはブランドの認知を高めることに成功していたが、現代の消費者が求めるパーソナライゼーションのレベルに欠けていた。
本稿では,従来のAI駆動食品マーケティング技術の長所と短所を比較検討する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Artificial Intelligence (AI) has revolutionized food marketing by providing advanced techniques for personalized recommendations, consumer behavior prediction, and campaign optimization. This paper explores the shift from traditional advertising methods, such as TV, radio, and print, to AI-driven strategies. Traditional approaches were successful in building brand awareness but lacked the level of personalization that modern consumers demand. AI leverages data from consumer purchase histories, browsing behaviors, and social media activity to create highly tailored marketing campaigns. These strategies allow for more accurate product recommendations, prediction of consumer needs, and ultimately improve customer satisfaction and user experience. AI enhances marketing efforts by automating labor-intensive processes, leading to greater efficiency and cost savings. It also enables the continuous adaptation of marketing messages, ensuring they remain relevant and engaging over time. While AI presents significant benefits in terms of personalization and efficiency, it also comes with challenges, particularly the substantial investment required for technology and skilled expertise. This paper compares the strengths and weaknesses of traditional and AI-driven food marketing techniques, offering valuable insights into how marketers can leverage AI to create more effective and targeted marketing strategies in the evolving digital landscape.
- Abstract（参考訳）: 人工知能(AI)は、パーソナライズされたレコメンデーション、消費者行動予測、キャンペーン最適化のための高度な技術を提供することで、食品マーケティングに革命をもたらした。
本稿では,テレビ,ラジオ,印刷などの従来の広告手法から,AIによる戦略への移行について検討する。
伝統的なアプローチはブランドの認知を高めることに成功していたが、現代の消費者が求めるパーソナライゼーションのレベルに欠けていた。
AIは、消費者の購入履歴、閲覧行動、ソーシャルメディア活動からのデータを活用して、高度にカスタマイズされたマーケティングキャンペーンを作成する。
これらの戦略により、より正確な製品レコメンデーション、消費者ニーズの予測が可能になり、最終的には顧客満足度とユーザエクスペリエンスが向上します。
AIは労働集約的なプロセスを自動化することでマーケティング活動を強化し、効率性とコスト削減につながる。
また、マーケティングメッセージの継続的適応を可能にし、関連性を維持し、時間とともに関与することを保証します。
AIはパーソナライズと効率の面で大きなメリットを提供する一方で、課題、特に技術や熟練した専門知識に必要な相当な投資も伴う。
本稿では、従来のAI駆動の食品マーケティング技術の長所と短所を比較し、マーケターがAIをどのように活用してより効果的でターゲットを絞ったマーケティング戦略を進化するデジタルランドスケープに構築できるかについての貴重な洞察を提供する。
関連論文リスト
- Context-aware Advertisement Modeling and Applications in Rapid Transit Systems [1.342834401139078]
本稿では,行動分析と追跡分析を用いた広告モデルを提案する。
本稿では,エージェント・ベース・モデリング(ABM)技術を用いたモデルを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-09-16T02:59:36Z) - Social Dynamics of Consumer Response: A Unified Framework Integrating Statistical Physics and Marketing Dynamics [0.0]
本研究では,物理と社会心理学から派生した理論的枠組みを適用し,消費者行動の複雑な性質を考察する。
本稿では, 広告費と消費者反応の関係を, 対称性, スケーリング法則, 位相遷移といった概念を用いて捉える。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-04-01T11:23:31Z) - Generative AI-Driven Storytelling: A New Era for Marketing [0.0]
従来の機械学習とは別の生成AIは、消費者と深く個人的なレベルで共鳴する物語を作る能力を提供する。
マーケティングにおける生成的AI駆動型ストーリーテリングの可能性と影響に光を当てることで、この最先端アプローチの理解に寄与する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-09-16T17:13:34Z) - Large Language Models Empowered Autonomous Edge AI for Connected
Intelligence [51.269276328087855]
エッジ人工知能(Edge AI)は、コネクテッドインテリジェンスを実現するための有望なソリューションである。
この記事では、ユーザのさまざまな要件を満たすために自動的に組織化し、適応し、最適化する、自律的なエッジAIシステムのビジョンを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-07-06T05:16:55Z) - A Profit-Maximizing Strategy for Advertising on the e-Commerce Platforms [1.565361244756411]
提案手法は,対象のオーディエンスを実際の購入者へ変換する確率を最大化するために,最適な機能セットを見つけることを目的としている。
提案手法が予算制約で広告戦略を効果的に最適化できることを示すため,Tmall の現実データを用いた実証的研究を行った。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-10-31T01:45:42Z) - Persuasion Strategies in Advertisements [68.70313043201882]
我々は,説得戦略の広範な語彙を導入し,説得戦略を付加した最初の広告画像コーパスを構築した。
次に,マルチモーダル学習による説得戦略予測のタスクを定式化する。
我々は、Fortune-500社の1600件の広告キャンペーンについて、現実世界でケーススタディを実施している。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-08-20T07:33:13Z) - Personality-Driven Social Multimedia Content Recommendation [68.46899477180837]
人格特性がコンテンツレコメンデーションモデルに与える影響を,新しいパーソナリティ駆動型マルチビューコンテンツレコメンデーションシステムを適用して検討する。
実験結果と実世界のケーススタディは、PersiCが効率的な人格駆動型マルチビューコンテンツレコメンデーションを行う能力だけでなく、実用的なデジタル広告戦略レコメンデーションを可能にすることを実証している。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-07-25T14:37:18Z) - Towards Revenue Maximization with Popular and Profitable Products [69.21810902381009]
企業マーケティングの共通のゴールは、様々な効果的なマーケティング戦略を活用することで、収益/利益を最大化することである。
商品の収益性に関する信頼性のある情報を見つけることは、ほとんどの製品が一定の時期にピークを迎える傾向があるため困難である。
本稿では、経済行動に基づく収益問題に対処し、ターゲットマーケティングのための0n-shelf Popular and most Profitable Products(OPPPs)を実行するための一般的な利益志向の枠組みを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-02-26T02:07:25Z) - AI-based Modeling and Data-driven Evaluation for Smart Manufacturing
Processes [56.65379135797867]
本稿では,半導体製造プロセスに関する有用な知見を得るための動的アルゴリズムを提案する。
本稿では,遺伝的アルゴリズムとニューラルネットワークを利用して,知的特徴選択アルゴリズムを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-08-29T14:57:53Z) - Dynamic Knapsack Optimization Towards Efficient Multi-Channel Sequential
Advertising [52.3825928886714]
我々は、動的knapsack問題として、シーケンシャルな広告戦略最適化を定式化する。
理論的に保証された二段階最適化フレームワークを提案し、元の最適化空間の解空間を大幅に削減する。
強化学習の探索効率を向上させるため,効果的な行動空間削減手法も考案した。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-06-29T18:50:35Z) - Heterogeneous Causal Learning for Effectiveness Optimization in User
Marketing [2.752817022620644]
本稿では,ユーザマーケティングのための処理効果最適化手法を提案する。
このアルゴリズムは過去の実験から学習し、ユーザ選択に対するコスト効率の最適化に新しい最適化手法を利用する。
提案手法は,先行技術およびベースライン法において,最良性能の手法と比較して24.6%性能が向上した。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-04-21T01:34:34Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。