2、利用人工神经网络预测市场反应

利用人工神经网络预测市场反应

1. 市场响应模型概述

随着信息技术的不断进步，营销研究、分析和实践都发生了巨大变化。市场响应模型（也称为营销组合模型）能够捕捉驱动市场的因素，展示可控营销手段（如价格、分销、广告等）以及不可控环境条件（如竞争行动、经济气候等）如何影响绩效指标，特别是单位销售和市场份额。

当市场响应模型直接融入规划过程时，这种方法被称为基于模型的规划和预测。其流程如下：

graph LR
    A[确定过去销售业绩] --> B[设定未来销售目标]
    B --> C[使用行业响应模型预测行业销售]
    C --> D[制定产品计划和预算]
    D --> E[使用市场响应模型预测产品销售]
    E --> F[实施和控制产品计划与预算]
    F --> G{目标是否达成?}
    G -- 是 --> H[结束]
    G -- 否 --> I{考虑替代计划?}
    I -- 是 --> D
    I -- 否 --> H

不过，市场响应模型在预测方面存在争议，通常会与“朴素”时间序列模型进行基准比较。若市场响应模型要在预测上表现更优，营销组合需有强大的当前效应。

2. 人工神经网络模型的优势

人工神经网络（ANNs）属于输入 - 输出模型，适合响应建模。它通常有一个可观察的输入层、一个可观察的输出层，以及一个或多个不可观察的隐藏层。隐藏层节点可作为“特征检测器”，代表潜在变量。潜在变量在响应建模中自然产生的情况有：
-