Consumer Behaviour: Analysing Marketing Campaigns through Recommender Systems and Statistical Techniques

Abstract

Ця стаття досліджує вплив поведінки споживачів на ефективність маркетингових кампаній, використовуючи систему рекомендацій та методи статистичного аналізу. Розуміння поведінки споживачів є надзвичайно важливим у сучасному жорстко конкурентному та постійно мінливому ринку. Це дослідження має на меті підкреслити значний вплив поведінки споживачів на ефективність маркетингових кампаній через інноваційне застосування систем рекомендацій, підтриманих сучасними методами машинного навчання та аналізу даних. Цей підхід вирішує складні завдання точного прогнозування поведінки споживачів. Авторами узагальнено особливості систем рекомендацій, підкреслюючи їхню важливу роль у сучасному маркетинговому середовищі. У статті теоретично обґрунтовано взаємозв'язок між маркетинговими даними та поведінкою споживачів. Крім того, авторами описано процес аналізу даних, що починається з фільтрації даних через одновимірний та двовимірний аналіз, завершуючи передовими методами, такими як алгоритм Apriori для виявлення правил асоціації та ретельного дослідження цього симбіотичного зв'язку. Результати дослідження демонструють ефективність авторської методології для інтерпретації складної взаємодії між поведінкою споживачів та маркетинговими кампаніями. Отримані висновки підкреслюють важливі тенденції та обґрунтовують практичні рекомендації для підвищення ефективності маркетингових стратегій. Розкриваючи динамічні взаємозв'язки між поведінкою споживачів та маркетинговими результатами. Крім того, у статті підкреслено важливість розуміння поведінки споживачів та переваги використання інноваційних методів аналізу даних. Розшифровуючи тенденції споживання, бізнес може оптимізувати свої маркетингові стратегії та покращити задоволеність клієнтів, зміцнюючи свою конкурентну перевагу на постійно змінюваному ринку. Нарешті, впровадження систем рекомендацій з інструментами штучного інтелекту та машинного навчання для колаборативної фільтрації може ще більше вдосконалити ці стратегії, значно підвищуючи ефективність маркетингових кампаній.

This article examines consumer behaviour’s impact on marketing campaigns' effectiveness using a recommender system and statistical analysis methods. Understanding consumer behaviour is essential in today's fiercely competitive and constantly evolving market. Our study aims to highlight the significant impact of consumer behaviour on marketing data through the innovative application of recommender systems supported by state-of-the-art machine learning and data analysis techniques. This approach addresses the formidable challenges of accurately predicting consumer behaviour. We provide a detailed introduction to recommendation systems, emphasizing their vital role in the modern marketing landscape. We then outline our theories, laying the groundwork for a deeper understanding of the relationship between marketing data and consumer behaviour. Additionally, we present a rigorous data analysis process that begins with data cleaning and progresses through univariate and bivariate analysis, culminating in advanced techniques such as the Apriori algorithm to discover association rules and thoroughly explore this symbiotic relationship. Our findings demonstrate the applicability and effectiveness of our methodology for interpreting the complex interplay between consumer behaviour and marketing data. Our conclusions highlight essential trends and offer practical recommendations for enhancing marketing strategies significantly. By elucidating the dynamic relationships between consumer behaviour and marketing outcomes, our study contributes to a more sophisticated understanding of consumer dynamics in the contemporary business environment. Furthermore, this paper underscores the importance of understanding consumer behaviour and the benefits of employing innovative data analysis methods. By decoding consumption trends, businesses can optimize their marketing strategies and improve customer satisfaction, strengthening their competitive edge in a constantly shifting market. Finally, incorporating recommender systems with artificial intelligence and machine learning tools for collaborative filtering can further refine these strategies, substantially boosting marketing efficacy.