Umjetna inteligencija i baze podataka u marketingu

diplomski rad

• Naslov: Umjetna inteligencija i baze podataka u marketingu : empirijsko istraživanje stavova stručnjaka o primjenama te izazovima umjetne inteligencije i baza podataka u marketingu
• Naslov (engleski): Artificial intelligence and databases in marketing : an empirical study of experts opinions on the applications and challenges of artificial intelligence and databases in marketing
• Autor: Maja Mavračić
• Mentor: Jasmina Pivar (mentor)
• Član povjerenstva: Sandra Horvat (član povjerenstva)
• Član povjerenstva: Morana Fudurić (član povjerenstva)
• Član povjerenstva: Jasmina Pivar (predsjednik povjerenstva)
• Ustanova koja je dodijelila akademski / stručni stupanj: Sveučilište u Zagrebu; Ekonomski fakultet; Zagreb
• Datum i država obrane: 2024-10-22, Hrvatska
• Znanstveno / umjetničko područje, polje i grana: DRUŠTVENE ZNANOSTI; Ekonomija; Marketing

Sažetak

Cilj ovog rada je ispitati stavove marketinških stručnjaka o umjetnoj inteligenciji i bazama podataka kao i njihovu stvarnu primjenu u poslovanju ispitanih stručnjaka. Napredak suvremenih tehnologija i njihova primjena u svakodnevnom poslovanju dovodi do sve češćeg korištenja umjetne inteligencije i baza podataka. Sve je veća upotreba umjetne inteligencije i baza podataka u marketingu što poduzećima daje mogućnost upravljanja, analiziranja i pohranjivanja podataka. Povezivanjem naprednih algoritama s bazama podataka marketinški stručnjaci mogu steći uvid u preferencije te mogu predviđati ponašanje potrošača i prema tim informacijama personalizirati marketinške kampanje. Umjetna inteligencija poboljšava mogućnost klasifikacije potrošača u različite segmente temeljem prikupljenih podataka i korištenja takvih podataka za prilagođavanje poruke i ponudu prema svakom potrošaču. Također, sustavi umjetne inteligencije pomažu u obradi podataka u što kraćem vremenu s većom preciznošću omogućujući lakšu identifikaciju obrazaca koji mogu ukazati na potencijalne tržišne prilike ili prijetnje. Automatizacija, omogućuje poduzećima uštedu vremena i resursa, dok algoritmi strojnog učenja služe za donošenje odluka sa smanjenim rizikom od pogreške. Osim optimizacije trenutnih marketinških strategija uporabom ovih tehnologija može se pružati i uvid u buduće trendove te su zato moguće brže prilagodbe stalnim promjenama na tržištu. Poduzeća se susreću i sa brojnim preprekama poput složenosti implementacije, integracije s postojećim sustavima, potrebe za kvalificiranim zaposlenicima te samim troškovima implementacije i održavanja sustava. Rad s podacima također zahtijeva i usklađenost s postojećim zakonima i regulativama koje se odnose na privatnost i zaštitu podataka, poput GDPR-a.

• Ključne riječi: umjetna inteligencija; baze podataka; marketing; stavovi stručnjaka
• Jezik: hrvatski
• URN:NBN: urn:nbn:hr:148:619318
• Studijski program: Naziv: Poslovna ekonomija; Vrsta studija: sveučilišni; Stupanj studija: integrirani preddiplomski i diplomski; Akademski / stručni naziv: sveučilišni magistar ekonomije/sveučilišna magistra ekonomije (univ. mag. oec.)
• Vrsta resursa: Tekst
• Način izrade datoteke: Izvorno digitalna
• Prava pristupa: Otvoreni pristup
• Datum i vrijeme pohrane: 2024-10-22 18:20:35