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p300和神经营销中的决策
摘要：神经营销提供了有关传统营销测试方法无法提供的消费者决策的见解。决策过程中的基础是P300。因此，p300波是用于测量消费者决策过程的潜在与事件相关的组件（ERP）。p300波代表人类事件相关电位的正转换。因此，p300是通过测量消费者的幅度和潜伏期来确定的。较高的p300振幅表明对决策过程的信心更大，而较长的P300潜伏期表示较低的注意力。因此，神经科学中的P300无法通过典型的营销方法来完成，该神经科学研究了客户的回答。多年来，P300组件（例如态度，偏好和基于信息的决策）在与营销相关的研究中得到了广泛的研究。但是，对神经营销方法中的ERP进行了综述。此迷你审查描述了一些研究人员对P300和决策的一些分析。关键字：神经市场； P300振幅；营销;决策; ©2021 Mansor等人。根据创意共享归因（CC BY-NC 4.0）许可（https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/）使用和分发，只要在任何媒介中，任何媒介中允许不受限制的非商业用途，分发和复制，前提是原始作者和来源的介绍。为了实现这些目标，神经营销商使用广泛的神经营销技术和技术来衡量神经系统的大脑活动。1.0简介神经营销是一个研究领域，该研究领域结合了神经科学原则和传统的营销研究思想，以评估客户的决策过程如何响应营销刺激。神经营销采用认知行为活动来了解消费者的潜意识，解释消费者的偏好，动机和期望，并预测消费者的行为（Bercea，2011; Colaferro＆Crescitelli，2014;Dapkevičiusius＆Melnikas＆Melnikas＆Melnikas，2009; Fugugate，2007; 2007年）。例如，神经营销工具，例如功能磁共振成像（fMRI），
Ralph Lauren 营销策略动态
Ralph Lauren 通过他的眼光、风格和影响力改变了时尚的定义；他创造了一个安全的空间来过“美国生活方式”。Lauren 在纽约市长大，成为时尚界的先驱。Ralph Lifshitz 出生于 1939 年 10 月 14 日，对时尚产生了浓厚的兴趣，并热衷于打造自己的品牌形象。他于 1967 年开始生产男士领带系列；Polo 品牌以自己的名义为 Beau Brummel Ties 设计领带，这是他独特的做法。Lauren 早期的领带很宽，受到英国设计的影响，其图案表明了当时的审美时期。该品牌扩展为一个全球生活方式帝国，涵盖服装、配饰、香水和奢侈家居用品。它对市场的开创性贡献让受众能够想象品牌的舒适性和可靠性，市场策略强调通过在消费者和 Polo Ralph Lauren 生活方式之间建立情感联系来销售生活方式而不仅仅是产品。
关系主义作为一种营销策略：芬兰企业对企业营销公司的实证研究
关系主义作为一种营销策略，一项芬兰企业对企业公司的经验研究营销文献将长期，合作和纽带的业务关系置于研究重点。经验现场研究（主要是深入的案例研究）已将其确定为大多数工业业务环境中的主要治理结构。在这项研究中，设定了以下研究问题：1）在企业到商业营销公司中，采用关系营销实践并能够积累高度的关系资产的公司的程度是多少？营销策略的关系主义是根据营销实践的合作性以及在特定业务与企业营销环境中关键业务关系中的应计关系资产水平来定义的。样本由芬兰金属和电工行业的212家企业对企业营销公司组成。MANOVA和ANOVA程序是在研究中利用的。研究表明，受访者的营销策略平均是相当关系的。关键字：营销策略，关系主义，企业对企业市场根据我们对芬兰金属和电子技术行业中公司的营销实践和应计性关系资产的分析，可以得出一个总体结论，即各种类型的公司之间的差异在下面没有显着意义。在营销实践和所采用的自变量群体之间没有明显的差异。尽管在营销实践/关系资产和公司盈利能力方面，营销策略的关系主义似乎具有较弱的联系，但我们的研究无法确认普遍的信念，即公司应努力建立与主要客户建立紧密和纽带的关系，以便比竞争对手更加有利可图。相反，似乎在企业对企业的环境中，市场是网络般的，与主要客户的亲密关系可以被视为生存的必要条件，而不是成功的足够条件。
人工智能营销画布TM
机器学习与传统计算相比有何独特之处和不同之处？在传统的计算机程序中，当您想要执行计算时，您会在代码中编写一个算法，该算法提供从输入获取所需输出的指令。执行算法时，您提供输入，即算法，并要求机器计算输出或结果。换句话说，您的指令是明确的。但是，如果您没有所需的所有输入，或者您甚至不知道算法，会发生什么？对于数据科学领域的复杂问题，您通常会有一堆输入数据和相关输出。您知道它们之间存在相关性，但数据集太复杂，无法自行解决。进入机器学习 (ML)。ML 是人工智能 (AI) 的一个子领域，专注于指示机器在仅给定一组输入和输出的情况下推断特定问题的算法。您不是显式地提供输入和输出，而是提供隐式输入和输出，并要求机器计算两者之间的最佳相关性。此活动称为训练。训练结束后，当你提供机器尚未见过的新输入时，你会要求它给出输出。这称为推理，因为机器不是基于算法来推断结果，而是基于它自己对数据集之间相关性的内部度量。借助 ML，你可以训练一个可以接受任何未知 x 的模型，并根据模型从上述输入数据中学到的内容推断出相应的 y 值。