Введение
1. Постановка задачи 9
1.1. Современные методы прогнозирования рекламных кампаний 9
1.2. Применение нейромаркетинга в рекламе
2. Подготовка к экспериментам 18
2.1. Обоснование потребности в исследовании 19
2.2. Подготовка исходных материалов и данных 19
3. Проведение экспериментов 23
3.1. Проведение предварительных опросов 25
3.2. Проведение испытаний по КГР 27
3.3. Сравнительный обзор субъективной и объективной оценок 30
4. Обработка и анализ результатов 35
Заключение 38
Список литературы 39
В современном мире желание прогнозировать, предсказывать какие-либо события возникает абсолютно у каждого человека, во всех сферах жизни. Люди хотят научиться предсказывать эмоции, потому что это поможет им «открыть» мир по-новому, таким образом можно будет влиять на мысли и действия человека.
Чтобы продать товар или услугу, современному человеку достаточно воспользоваться Интернетом. Но чтобы «задержаться» на этом рынке, также необходимо постоянно изучать потребности потенциальных клиентов для привлечения к вашему продукту.
Иногда возникают такие ситуации, когда на рынке представлено несколько похожих товаров, и как покупатель, ты не знаешь какой выбрать: какой окажется лучше, популярнее. А как продавец - какой товар будет пользоваться спросом больше, а какой меньше, притом что товары почти одинаковые.
В сети Интернет хранится множество фотографий, музыки, видеороликов. Возник вопрос - можно ли спрогнозировать популярность, к примеру, видеороликов, которые по контенту и тематике практически одинаковые, как нам выбрать лучший? Это и является целью данной дипломной работы.
Существует наука нейромаркетинг, которая занимается изучением поведения покупателей, воздействия на него. В отличие от маркетинга - нейромаркетинг не использует субъективных данных для получения объективных результатов, которые касаются предпочтений пользователя.
Существует множество методов нейромаркетинга, среди них:измерение чсс, регистрация кгр или изменения электрического сопротивления кожи, эмг, ээг, фмрт, регистрация движения глаз и другие.
Было принято решение, в данной работе использовать один из методов нейромаркетинга - кожно-гальваническую реакцию (КГР), с ее помощью мы и попробуем научиться предсказывать популярность видеороликов.
Но как именно соединить отдельные данные, которые мы можем получить с помощью оборудования для регистрации КГР с прогнозированием видеороликов? В этом нам поможет программа RapidMiner, которая является достаточно мощной в настоящее время, это система для DataMining.
RapidMiner - программа для решения задач машинного обучения и интеллектуального анализа данных.
Предпринятое исследование моделей и методов нацелено на выявление закономерностей, отражающих динамику изменения основных показателей качества рекламных кампаний, а также на анализ их прогнозных значений.
Актуальность исследования в рамках настоящей работы обусловлена необходимостью определения предпочтений человека для лучшего учёта потребительского спроса, что значительно увеличит показатели конверсии на товары и услуги.
Теоретическая значимость проведенного исследования состоит в том, что оно способствует решению вопросов о связи структуры и функционирования результатов осуществления рекламных кампаний.
Научная новизна состоит в изучении и анализе эмоционального состояния человека не инвазивным способом.
Практическая ценность состоит в том, что знание принципов нейромаркетинга необходимо для более полного и детального описания закономерностей при применении комплексного междисциплинарного подхода в научной сфере.
По итогу полученных результатов, можно будет предложить рекламодателям инструмент, который позволит сравнивать схожие видеоролики по контенту и тематике, и понять какой из них наиболее популярный, таким образом, рекламодатель сможет сэкономить деньги и не выпускать тот или иной продукт, который изначально является менее востребованным.
Результатом настоящей выпускной квалификационной работы является разработанная гипотеза эмоционального состояния человека, основанная на изменениях электрического сопротивления кожи, благодаря которой можно предсказывать наиболее популярный ролик, среди нескольких схожих по тематике и контенту, что позволит не тратить свой бюджет рекламодателям попросту.
В данной работе были выполнены следующие задачи:
1. Применены программные модули для регистрации электрического сопротивления кожи;
2. Собраны данные по базовой эмоции «Возбуждение». Число респондентов составило более 100 человек;
3. Построена численная модель на основе полученных данных.
4. Произведен анализ и подтверждена гипотеза о том, что популярность видео ролика предсказывать можно, используя оборудование для регистрации кожно-гальванической реакции совместно с алгоритмами машинного обучения.
Также исследование дополнил сравнительный обзор субъективной оценки эмоционального состояния респондентов, который показал, что субъективная оценка не дает возможности предсказать популярность. Поэтому результат по КГР является предпочтительнее (достовернее).
Результаты данной работы имеют обширную область применения: реклама, медицина, психология, образование. Возможно, станут основой для создания системы по прогнозу эффективности рекламных кампаний.
