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如何應用（AI）工具來預測購車者的行為消費模型？人工智能工具能否預測汽車購買者的行為消費模型並預測未來趨勢。實際上，汽車品牌和經銷店在嘗試手動收集創建以客戶為中心的計劃以增加客戶保留率，最終是新的銷售和服務汽車業務所需的大量數據時，面臨著日益激烈的競爭。在任何給定時間基於該客戶的內在需求和對任何種類的汽車的興趣來建立一個。在汽車行業中尤其如此，兩次購買之間的時間間隔以年為單位。因為購車者不願經常將他們的舊車換成另一輛新車。因此，他們決定購買另一輛新車的時間通常是一年之後，甚至更長的時間。因此，對於擁有的至少一個汽車家庭消費者（車輛購買者）而言，似乎任何汽車都不是經常消費的產品。 因此，如何預測車輛消費者的口味或偏好哪種車輛選擇問題非常重要。如果車輛製造商不能製造出任何有吸引力的車輛，那麼今年就容易銷售。然後，它將在今年浪費時間和金錢，因為它將不知道何時擁有至少一個車輛用戶或不擁有任何車輛用戶，他們將決定購買一輛新車或更換另一輛新車。如果不同品牌的經銷商對其他品牌的競爭對手沒有吸引力，那麼不同品牌的經銷商可能會等待一年以上的時間來吸引他們購買車輛。 然而，人工智能和機器學習可以幫助任何汽車製造商找到解決方案，以高度解決模式，解決人腦無法提供的高度複雜數據集中的模式，然後根據客戶的見解建立並自動採取行動。產生。 鑑於汽車客戶需要個性化通信，因此該技術已成為任何成功的汽車零售商的國內或/和海外汽車市場的重要組成部分。汽車製造商和零售商如何使用（AI）來加強其汽車營銷活動？（AI）將如何影響他們的汽車銷售營銷策略？他們選擇On（AI）解決方案時會使用什麼標準？ 當今的汽車消費者能夠快速訪問不同品牌的汽車信息，研究汽車產品和評論，協商價格並將一個汽車品牌或零售商與另一個由汽車消費者品牌產生的零售商進行比較。同時，“大數據挖掘”，可跟踪用戶的一舉一動和偏好的可穿戴設備以及廣告和社交媒體中更大範圍的上下文環境的興起，導致了消費者對個性化的期望。因此，似乎（AI）工具可以用來收集“大數據”，然後它們可以使人頭腦分析如何設計各種車輛以滿足購車者的需求。 隨著汽車市場營銷人員可以使用（AI）工具來實現消息傳遞策略，以滿足新一代知情的汽車消費者的需求，可以使用來自各種來源的數據從各種來源轉變為從大眾消息傳遞到更具個性化的信息針對特定車輛購買者細分市場的消息，例如，快速運動跑車購買者細分市場，低速舒適小尺寸或大購買者細分市場。但是，當90％的汽車營銷商認為擁有單一購車者觀點很重要時，只有6％的人實現了這一觀點。 但是，汽車營銷人員面臨的主要問題之一是缺乏有效篩选和分析大量汽車購買者的數據的能力，這些數據難以輕鬆創建汽車購買者個性化的汽車消費者體驗。對於汽車經銷商而言，這尤其困難，購買週期之間的時間較長，並且購車的高度考慮意味著每個汽車經銷商不僅需要在很長的時間內跟踪大量潛在的汽車客戶，而且還需要這些汽車客戶中的每一個在研究下一次購車時都會生成大量不同類型的汽車行為消費數據。但是，通過選擇正確的（AI）技術工具和程序，車輛經銷商可以將這一大數據收集難題解決為主要優勢。 以Forrester汽車品牌為例，汽車消費者對Forrester汽車品牌聲譽的掌控力比以往任何時候都強。Mayne，L.（2014）表示，Forrester稱這種新（AI）工具是“汽車客戶的年齡”，這是一個20年的商業周期，其中最成功的汽車企業將重塑自己，以系統地理解和服務於日益強大的汽車消費者。為了在新時代中取勝，Forrester宣佈公司必須成為痴迷於汽車客戶的公司，唯一可持續的競爭優勢是知識和與客戶的互動，例如（AI）收集數據知識。 因此，車輛企業當前面臨的最大挑戰不是收集大量的車輛消費者數據，而是一旦擁有這些數據該如何處理。即使在大型的車輛數據研究公司中，數據集也往往太大，以至於無法進行單個分析，甚至連一個分析團隊也無法對其進行分類並得出結論。但是，進入人工智能和機器學習之後，這是一種高效的技術解決方案，可以連續地在高度複雜的數據集中查找超出人腦能力的模式，然後根據客戶的見解自動產生駕駛行為。 什麼是（AI）機器學習工具？機器學習是（AI）的一種，可以從數據中學習，而不是明確地編程。想想亞馬遜，臉書。機器學習根據單個車輛的購買行為和經驗提供相關內容。更簡單地說，機器學習是一種計算機程序，可以學習數據之間的關係，使這些學習經歷錯誤功能，然後從錯誤中學習。該程序實際上是在訓練自己。
