14、虚拟现实(VR)在营销中的应用与技术解析

虚拟现实(VR)在营销中的应用与技术解析

1. VR CTE 与营销效果差异

在营销领域,传统广告传达产品定位知识的方式与通过 VR 客户技术环境(VR CTE)结合广告、客户与品牌的全感官互动以及交互式信息传递所传达的产品定位知识存在显著差异。后者能让客户处于完全不同的知识状态。依据相关模型,VR CTE 体验不仅能在客户心中定位品牌,还能将产品融入客户生活。加上 VR CTE 独有的沉浸感、临场感、自由度、托管性和可重复性,客户在 VR CTE 中的体验将截然不同。

2. 相关问题探讨

2.1 幻觉是否能增强客户关系、选择和幸福感

这是一个值得思考的问题,若能合理利用幻觉,或许能在客户决策和社交过程中发挥积极作用。

2.2 魅力元素是否有助于客户体验

具体而言,产品的出现、消失、转变或换位等元素,是否有助于客户的选择或社交过程。如果对上述两个问题的回答是肯定的,那么可以得出客户确实能从 VR CTE 中受益的结论。

2.3 VR CTE 的可行性与投资回报率

在确定了 VR CTE 相对于现有方法的可取性和优越性后,还需考虑可行性和投资回报率(ROI)的问题。
- 能否在期望时间内建成 :这涉及企业的内部技术和设计能力,或者企业是否有能力识别供应商并委托开发相关技术和设计解决方案。
- 是否能实现可接受的 ROI :这主要取决于客户的终身价值(越高则可在营销上投入更多)、客户数量(细分市场中的数量越多,可投入越多)以及增量销售潜力。在市场竞争中,拥有 VR CTE 可

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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