Маркетинг, как ключевая часть делового мира и в развитии менеджмента с клиентами, сегодня рассматривается как «деятельность», которая может привести к лучшему знанию вкусов и предпочтений клиентов, и что в текущем процессе привели к предложению различных маркетинговых формулировок, одна из которых - Технический маркетинг, который реализует различные формы искусственного интеллекта, в настоящее время получая два подхода: первый - гуманность, поддерживаемый такими тестами, как тест Тьюринга (машины думают) и Human Test (адаптация теста Тьюринга, чтобы доказать, что один человек может мыслить как другой), а второй - Datamining.
Первый подход основан на внутреннем контексте и нацелен на причины, которые мотивируют покупку, в то время как второй подход основан на внешнем контексте и касается продуктов, которые мотивируют покупку, делая вывод, что путем демонстрации через Описанные выше тесты, функциональные возможности искусственного интеллекта, применяемые в маркетинге и коммуникации, улучшают и помогают продажам.
Ключевые слова: маркетинг, искусственный интеллект, интеллектуальные агенты, датамайнинг, гуманность, научная строгость, повторяемые факты, рекомендации по покупке, рентабельность инвестиций, ARPU.
СОДЕРЖАНИЕ
- Presentation Agents Inspired Technologies SA (Агенты) Тест Тьюринга на искусственный интеллект - Когда машина интеллектуальна? Тест на человеке - Когда человек умный? Применение теста на человеке к базам данных Технический маркетинговый подход 1 - Пример гуманитарного подхода 2 (необязательно) - Интеллектуальный анализ данных и примеры выводов
1- Презентация
Агенты - это команда людей, специализирующихся на маркетинговых технологиях, обладающих собственными инструментами и технологиями для анализа и прогнозирования поведения клиентов.
Каталонская компания, основанная в 2000 году, является первым опытом ведения бизнеса со смешанным капиталом Университета Жироны, она также принадлежит BCN Emprèn Fonsinnocat и французской Najeti Capital. У него есть собственная технология, на основе которой были разработаны инновационные маркетинговые прикладные инструменты в различных отраслях или секторах. В результате 15-летнего международного исследования в области искусственного интеллекта и его услуг, успешно протестированных некоторыми крупными компаниями, он превращается в крупную компанию. с прогнозом на будущее.
АгентыС момента своего создания он работал с институтом прикладных компьютерных исследований указанного университета, используя свой исследовательский опыт в области интеллектуальных агентов, сбора данных и искусственного интеллекта, применяемых в широком спектре секторов, начиная от мясной и электрической промышленности., биотехнологии, робототехника для секторов услуг, таких как виртуальное образование, управляющие вычисления, Интернет и маркетинг. Исследовательские группы этого института выделяются своей соответствующей работой в области интеллектуальных агентов, имеющей опыт работы в первой в Испании футбольной команде роботов, которая соревнуется на самом высоком международном уровне. Результаты этих исследований показали, что суровость футбольных соревнований представляет собой аналогию с проблемой пониманиязаконы спроса и предложения, когда решения принимаются людьми, что позволило использовать ноу-хау мира искусственного интеллекта в робототехнике и, таким образом, применить его к миру клиентского интеллекта в более широком смысле, и в некотором смысле более строгий к маркетингу.
Таким образом, в Agents есть команда врачей по искусственному интеллекту, которые работают бок о бок с высокой академической бизнес-подготовкой и, прежде всего, опытом в этом секторе. Все они одержимы идеей передачи в деловой мир знаний, которые продолжают накапливаться в указанном исследовательском институте, что дает еще одну гарантию наличия последних достижений в области анализа клиентов.
2- Искусственный интеллект
Это термин, о котором много говорилось в 90-е годы, как из-за его контекста, так и из-за значения слов, поэтому в этом документе упоминаются два описания, первое из которых устанавливает связь «интеллект» с « искусственный », обрисовывая в общих чертах значение, которое словарь придает слову« интеллект »и, в свою очередь, дополнению« искусственный », а второе - это описание, которое агенты (AIT) делают на основании своих знаний и опыта, как будет объяснено ниже. продолжение:
Описание интеллекта
- Факультет знания, анализа и понимания Навыков, навыков и опыта. Искусственный интеллект Набор методов, которые с помощью вычислений позволяют автоматически выполнять операции, которые до сих пор использовались исключительно человеческим интеллектом.
Описание и характеристики согласно AIT на основе приобретенного опыта и знания предмета:
- Искусственный интеллект (ИИ) называется научной дисциплиной, целью которой является создание автономных систем, способных работать в неопределенных средах. ИИ часто вдохновляется человеческим, биологическим или естественным поведением. ИИ не оправдал ожиданий., А Я НЕ ФИЛЬМ РОБОТОВ.
Его происхождение насчитывает тысячи лет, потому что почти во всех мифологиях существовала какая-то божественная или почти божественная «машина» такой природы. Определить его начало в Новое время очень сложно, так как есть много изобретателей и гениев, которые внесли свой вклад в создание этих машин, Леонардо да Винчи, Блас Паскаль, Чарльз Бэббидж или Алан Тьюринг, о которых мы поговорим позже.
Искусственный интеллект или ИИ на испанском языке и ИИ на английском языке - это наука, принадлежащая к разделу кибернетики, изучающая механизм человеческого интеллекта с целью создания интеллектуальных машин, способных выполнять вычисления, «думать», делать суждения. и принимать решения.
И поскольку новые маркетинговые системы пытаются создавать продукты, которые больше соответствуют вкусам и предпочтениям потребителей, разрабатывая специальные услуги и персонализируя диалог с потребителями, они каждый день сталкиваются с неопределенной средой, и очень трудно предсказать наиболее точное поведение в отношении них.
Вот почему сегодня, когда выясняется, как и каким образом можно смоделировать эти все более нестабильные рыночные среды, была внедрена эта ветвь кибернетики, что позволило получить более технический и более успешный маркетинг.
В настоящее время вопрос заключается в ответах на такие вопросы, как: все больше оптимизируются новые маркетинговые системы, такие как Relational, или они не дают ожидаемых результатов? Заметили скрытую, но существующую информацию в базах данных? Или, наоборот, эта ценная и актуальная информация теряется, что может быть тем скрытым сокровищем рядом с теми, кто больше всего заинтересован в этой информации.
Агенты, экспериментируя с двумя типами тестов, созданными на основе искусственного интеллекта, обнаружили, как управлять клиентами оптимальным и очень успешным способом. Чтобы углубиться в детали, сначала проанализируйте эти два теста.
Первый Тест, разработанный Тьюрингом, призван доказать, что машина может принимать решения и мыслить как человек, а второй - Человек, чтобы доказать, что человек может принимать решения и мыслить как другие люди.
Но, прежде чем давать окончательные суждения, необходимо немного больше узнать об этих проблемах, поэтому вышеупомянутые тесты описаны ниже:
- Тест Тьюринга
Тест Тьюринга (1950) служит для доказательства того, что машина может принимать решения и «думать », как человек.
В предыдущем тесте, начиная с пятидесятых годов, была показана важность искусственного интеллекта в обобщенном контексте, поэтому возникает вопрос: МОЖЕТ ЛИ МАШИНА ДУМАТЬ? УМНЫ ли роботы?
Алан М. Тьюринг (1912-1954) описал Тест как «имитационную игру» в своей статье 1950 года, показывая, что если человек не может отличить ответ, данный человеком, от ответа, данного машиной, из этого следует, что машина была "шустрой".
Для лучшего анализа, как описывает его Тьюринг, необходимо принять во внимание, что такое машина и что она должна думать, и таким образом прояснить дилемму значений.
Игра в имитацию: << «Я ПРЕДЛАГАЮ рассмотреть вопрос, могут ли машины думать?» Это следует начать с определения значений терминов «машина» и «думать». Определения можно сформулировать так, чтобы они максимально отражали нормальное использование слов, но такое отношение может быть опасным. Если значение слов «машина» и «думать» можно найти, изучив, как они обычно используются, трудно прийти к выводу, что смысл ответа на вопрос, могут ли машины мыслить? » >>.
Значение машины?:
- Набор механизмов, предназначенных для производства, использования или регулирования движущей энергии: швейная машина; паровой двигатель Локомотив: в поезде есть один двигатель и шесть вагонов. Электронное или электрическое устройство, которое работает, вводя деньги и предлагая услугу или продукт: у дверей бара стоит табачный автомат. Сцена театра для преобразований. сцена: актеры поблагодарили людей, отвечающих за машину, за их работу. Adv. С помощью приспособлений или механизмов: эту одежду можно стирать в машине. Adv. Очень быстро, на полной скорости: мы работаем на полной скорости, чтобы закончить в срок.
Значение мысли?:
- Формируйте и связывайте идеи в уме. Он построен с преп. Время от времени: я думал о том, как это сделать. Прежде чем принять решение или предложить решение, изучите что-то: я должен подумать, принимаю я или нет. Придумайте план, процедуру или средство для чего-то: я думал о том, как это сказать. Имейте намерение в том, что выражается: сегодня я не выхожу на улицу. Имейте у кого-то мнение о чем-то или выскажите его: я думаю, вы не правы. Ни в коем случае, ни в коем случае. Думать плохо или хорошо. Отрицательно или положительно интерпретировать действия или слова человека, не доверяя им или нет: не думайте плохо, я не собираюсь вас обманывать. Adv. Вдруг или неожиданно: он сделал это, не задумываясь. Irreg. Это соединено. Как это сделать правильно.
Тьюринг в своей «игре» проводит тесты между машиной и человеком, и, если собеседник не понимает, кто дал ответ, правильный он или нет, из этого следует, что машины могут думать, например:
Сначала индивидуума X спрашивают, что такое 2 + 2?, Или «Существует ли Бог?», Он отвечает, что 6 и нет, соответственно; во-вторых, собеседник не понимает, кто или что ему дал ответ, правильный он или нет; В-третьих, из-за незнания источника предыдущего результата следует, что машина и человек, который отвечает, могут думать, другими словами, как, как следствие, нельзя отличить робота от человека, и выполнить тест Тьюринга. делает вывод, что робот умен.
Следует отметить, что важным качеством, которое следует учитывать при рассмотрении того, что робот умный, является его способность имитировать поведение человека, лживое или скрытное поведение для имитации указанного интеллекта. Эта характеристика, как будет показано позже в тесте на людях, типична для опросов, в которых возникают серьезные проблемы с пониманием решений людей.
- Человеческий тест
Human Test (2002) служит для доказательства того, что человек может принимать решения и «мыслить », как другой человек. Например, он используется, чтобы решить, скуперд ли указанный человек, у него есть свободное время, он чувствителен к конфиденциальности, не заботится ли он о личном обращении и заботится ли он о бренде…
Josep Ll. де ла Роса описывает Тест как «имитационную игру» в своем патенте «Персонализированная роботизированная игра», известная как обратная адаптация теста Тьюринга и, в свою очередь, адаптированная к аналитике клиентов, показывая, что, если основано на вопросах и ответах, это невозможно. Отличая ответ, данный «умным» человеком, от ответа, данного другим, которого мы не знаем, следует, что второе человеческое существо также «умно». Точно так же, если ответ, данный человеком, «чувствительным к конфиденциальности», нельзя отличить от ответа другого, которого мы не знаем, из этого следует, что второй ответ также «чувствителен к конфиденциальности» и так далее для бесконечного количества атрибутов.
Например:
- Если человека просят указать номер его мобильного телефона, чтобы заказать продукт или услугу у компании, и он соглашается предоставить номер, из этого следует, что это лицо может «не соблюдать конфиденциальность», также, если Другой человек совершает такое же действие, из этого следует, что он имеет такую же степень чувствительности к этому атрибуту, что и предыдущий человек; Вот почему человеческий тест, как и тест Тьюринга, описывается как «имитационная игра». Другой пример - за столиком в ресторане 5 человек во время оплаты, обычно один человек платит «x », Можно предположить, что он не поскупился. И если добавить, что она покупает билеты в кино онлайн, платя только за себя, то гипотеза человеческого теста постепенно подтверждается. Этот человек отвечает утвердительно на вопрос: «Вы платите?» Теперь, если человек «x»,звонит по номеру телефона, на который подписан льготный план, чтобы позвонить близким, и делает это в 11:00 утра, это может означать, что помимо крепких семейных связей, у него есть время, и он может быть обязан принять запрос «Пойдем?». Если одно и то же лицо снимает деньги в банкомате в рабочее время, то есть когда офис открыт, это может означать, что это лицо недостаточно заинтересовано в личном обращении а также очереди для личного присутствия. Таким образом, этого человека, по-видимому, не слишком привлекает личное обращение, когда его спрашивают: «Как вы получаете деньги?». Аналогично, если человек «x» на вопрос «Что вы пьете?» Отвечает, что Coca Cola, возможно, указанный человек очень влияет на бренд,по крайней мере, он действует так же, как люди, которые, столкнувшись с возможностью принять решение потреблять «бренд» или «нет бренда», обычно выбирают «бренд».
- Применение человеческого теста к базам данных
Предварительное рассмотрение: опросы ненадежны по нескольким причинам, которые будут объяснены позже, с другой стороны, в базах данных есть множество решений, которые люди принимают ежедневно, как если бы было множество ожидающих ответов. найти правильные вопросы из воображаемого опроса… но эффективно!
В современном мире наблюдается прогрессивная стандартизация руководящих принципов по покупке и принятию решений в глобализированном мире, парадигмы нормальных теорий маркетинга, но различная чувствительность может указывать на разные причины, по которым люди ведут себя одинаково или по-разному раньше. решение о покупке.
Теперь интересно осознать, что традиционные маркетинговые инструменты имеют свои недостатки и недостатки, тогда вы должны экспериментировать, обновлять, действовать перед лицом изменений и пытаться вводить как можно больше инноваций, используя различные подходы, системы, способы выполнения процесса, старайтесь оптимизировать полученные результаты, всегда с целью максимально удовлетворить клиента, например, если Human Test внедрен в базы данных Marketing… что может случиться?…
Прежде чем искать ответ на этот вопрос, необходимо проанализировать текущие недостатки и недостатки классических маркетинговых инструментов, таких как опросы, опросы общественного мнения, пилотные тесты и / или тесты в репрезентативных группах рынка, которые пытаются выявить наибольшие потребности. приблизительно, но не то, чтобы подавляющее большинство могло быть неточным, а другие могут содержать информацию от целевой аудитории предвзятым образом, например, опросы и опросы, создающие высокий риск при сборе этой информации.
- Маркетинговые исследования на основе опросов и фокус-групп имеют следующие проблемы:
- Они могут получить неоднозначные и поддающиеся обработке результаты. Их ответы могут измениться в течение относительно короткого периода времени. Они выполняются в течение очень длительного периода времени (месяцы). Результаты нелегко повторить или проверить.
Возвращаясь к вопросу, если Human Test реализован в базах данных Marketing… что может случиться?…
С помощью этого теста и внедрения его в базы данных можно узнать о каждом человеке его ЧУВСТВИТЕЛЬНОСТЬ в отношении МНОГИХ психосоциальных атрибутов, например, клиент по имени A известен по его действиям, зарегистрированным в базах данных, которые время платить в ресторане он не делает этого и позволяет своим товарищам платить; известно, что по тарифному плану "друга" он говорит "X" минут намного больше, чем в среднем на человека, также известно, что он дает без всяких сомнений свое номер мобильного телефона для компаний, которые запросили его, а также о том, что он верен Coca-Cola и любит проводить свои транзакции через банкоматы. (См. Рисунок 1).
- Как только атрибуты, которые определяют каждого человека, известны, необходимо определить, какие из них являются наиболее важными, их иерархия, которая называется чувствительностью. Чувствительность достигается после многократного применения человеческого теста в базе данных клиента или путем обмен опытом продаж между продавцами.
- ТЕХНИЧЕСКИЙ МАРКЕТИНГ
Нынешний мир - это океан изменений и разработок, поэтому фундаментальные, технологические и гуманитарные науки стремятся развиваться наилучшим образом в этом современном океане, а маркетинг как фундаментальная часть бизнес-наук и одна из ее отраслей, которые взаимодействовать напрямую с людьми, должен быть первопроходцем в адаптации к изменениям.
Определяемый признанными авторами как « набор методов, которые посредством рыночных исследований пытаются достичь максимальной выгоды от продажи продукта, - чисто теоретическое определение, для многих других, сегодня маркетинг рассматривается как « деятельность », которая Это может привести к лучшему пониманию вкусов и предпочтений клиентов, и что в текущем процессе привело к формулированию различных форм маркетинга, одна из них, та, что в этом документе, технический маркетинг.
Это называется маркетинг Tecnificado к новому маркетинга путем внедрения научной строгостью во всех решениях, маркетинга и коммуникаций, в полной мере использовать информацию, хранящуюся баз данных клиентов, опираясь на интеллектуальные технологии агента, а термин, который относится в некоторых случаях к парадигме программирования, основанной на искусственном интеллекте; Таким образом, различные подходы к методам бизнес-аналитики поддерживают технический маркетинг во всех его стратегических, операционных аспектах и аспектах поддержки продаж.
В доминирующие чувствительности, (что все, что субъективная информация о клиенте отражается в своих действиях и погруженного в базах данных), как правило, появляются в виде явных предпочтений, но на самом деле они должны быть интерпретированы по- разному для каждого человека. У разных потребителей разные определения таких терминов, как: длительный фильм, романтическое путешествие, безопасные инвестиции или вкусная еда; Категоризация этих различий и понимание личной интерпретации каждого потребителя выходит за рамки возможностей большинства технологий, поэтому огромное разнообразие интерпретаций пугает, но понимание этой доминирующей чувствительности ведет к повышению лояльности и более высокой прибыли.
Предпочтения каждого потребителя позволяют компании предлагать каждому человеку продукт, который они ищут, в нужное время, предлагать покупателю именно то, что он ищет в данный момент, заставляет компании превосходить то, что от них ожидал потребитель, что является хорошо известен всем специалистам по маркетингу, а это, в свою очередь, способствует лояльности потребителей и дает больше преимуществ.
С помощью технологичного маркетинга достигается необходимый и актуальный подход, прямые отношения с клиентом во всех наших действиях и маркетинговых решениях (Customer Intelligence), защищенные научной строгостью, которая подтверждает все аргументы, которые их поддерживают.
Это измерение и анализ чувствительности клиентов к прогнозированию поведения и выявлению КОНКУРЕНТНЫХ преимуществ предложения компании, основные принципы решения исследуются во всех секторах, повседневная жизнь «типичного» клиента полна решения, хранящиеся в базах данных (БД), посредством записей, интерпретация которых не всегда является явной, на некоторые решения влияют продавцы, на другие - нет.
Агенты предлагают технологичный и простой маркетинг, используя преимущества клиентских баз данных и извлекая уроки из историй успеха поставщиков.
Technified Marketing в своем развитии использует два подхода, а именно: Data Mining и Humanation, оба подхода поддерживают текущую тенденцию бесконтактного маркетинга, см. Рис.
- Подход 1, Humanation
Его внимание сосредоточено на причинах, которые мотивируют покупку (ВНУТРЕННИЕ), и он пытается решить. Как продать указанный продукт и кому?
Это называется Humanation, нововведение в маркетинге, использующее методы искусственного интеллекта для создания моделей принятия решений людьми и прогнозирования их поведения при покупке, использовании, отказе, реакции или мнении.
Такой подход, Humanation, позволяет сделать бизнес-правила прибыльными.
например:
Потребителю, близкому к потреблению пива, подчеркиваются его характеристики свежести и комфорта, избегая разговоров о здоровье, поэтому:
Пиво = свежесть, комфорт и вред.
Методология:
Таким образом, в Humanation используется следующая методология:
- Чувствительность потенциальных клиентов обнаруживается благодаря глубоким знаниям о наиболее активных клиентах, затем определяется целевое качество, которое затем сопоставляется с данными клиента, таким образом создается новая база данных, содержащая чувствительность каждого Следующим шагом является использование этой доминирующей чувствительности и определение аргументов для убеждения хороших клиентов и выигрышных аргументов для привлечения новых клиентов. Таким образом, чувствительность используется для улучшения скоринга при создании кампаний.
Humanation использует искусственный интеллект, с новой технологией, таким образом, он объединяет наличие программного обеспечения, предоставляя компаниям «расширение прав и возможностей», который выявит их ближе к своим клиентам, и, прежде всего, сделать это быстрее, таким образом, Они смогут предложить потребителю все, что ему нужно, и, прежде всего, в нужное время и, таким образом, значительно увеличить свои преимущества за счет более точного и персонализированного отношения к своим клиентам, и, поскольку они этого заслуживают, см. Рисунок 2., случай успеха в Euskatel, в адаптации аргументов телемаркетинга в течение первых 30 секунд общения.
Humanation использует интеллектуальных агентов в качестве программного обеспечения или передовых технологий, что является термином, который относится к парадигме программирования, основанной на искусственном интеллекте, они представляют собой многочисленные динамические элементы, которые взаимодействуют и учатся друг у друга или из своей среды обитания, баз данных и / или информационные системы, которые позволяют им имитировать поведение людей или машин и принимать решения в соответствии с миссией, для которой они были запрограммированы.
Подход 2, интеллектуальный анализ данных
Его подход нацелен на продукты, которые мотивируют покупку (ВНЕШНИЙ), он пытается решить, какой продукт продать и кому?
Датамайнинг называется статистическими методами или методами искусственного интеллекта, используемыми для создания модели черного ящика, которая коррелирует эффект между двумя или более переменными.
Преимущество такого подхода, Data Mining, заключается в реализации бизнес-правил.
Например:
Если потребитель старше 25 лет покупает подгузники, то он будет покупать пиво, то есть людям старше 25 лет, плюс подгузники, равные пиву.
- Выводы
ИИ помогает продавать больше, как описано выше, поскольку, применяя человеческий тест к базам данных, можно узнать каждого человека правдивым и правильным образом, чтобы затем иметь возможность использовать эти знания и лучше аргументировать продажи.
Таким образом, применяя методы Технического маркетинга к внутренним базам данных клиентов, можно продать гораздо больше благодаря лучшему выбору целевой аудитории, лучшей аргументации и лучшей ориентации на клиента, достигнув необходимого и актуального подхода "к клиент »во всех маркетинговых действиях и решениях (Customer Intelligence), защищенный научной строгостью, подтверждающей все аргументы, которые их поддерживают.
Точно так же в этом документе были представлены два подхода к техническому маркетингу и почему предпочтение отдается любому подходу? Поскольку, как и любой разумный и критичный человек, который ищет способы или формы для оптимизации принятия решений, называя это жизненными решениями или бизнес-решениями, в данном случае интерес представляют именно последние, предпочтение следует отдавать подходу, который в настоящее время может лучше ориентироваться в меняющемся океане делового мира, поэтому на первый взгляд выделяется первый подход, Humanation, который имеет следующие преимущества:
Лучше предвидеть решения людей, чтобы на их решения можно было более эффективно влиять, решительно поддерживает отдел продаж и маркетинг взаимоотношений, выбирает наиболее эффективные аргументы, поддерживает творческий подход в маркетинге, поскольку, найти ценности и причины для покупки, отличные от цены, бренда, качества, географической близости и т. д.
Он работает со всеми клиентами, а не только с образцами, с тем преимуществом, что дает более надежные результаты, меньше интерполируется, и, кроме того, он может быть лучше адаптирован для государственного управления.
Помимо этих причин, следует учитывать, что он также дает следующие преимущества:
Более высокий ARPU (средний доход на пользователя), поскольку он снижает чувствительность к цене для потребителей, он дешевле, потому что лучшие средние результаты достигаются с 20% усилий, требуемых при втором подходе, а также более эффективен, поскольку в результате получается больше прост в обслуживании, и он в большей степени ориентирован на маркетинг, требуя меньшей научной поддержки, следовательно, экономии средств и уменьшения культурного шока.
И недостаток, который, в свою очередь, является важной характеристикой этого подхода, заключается в том, что, не используя внешние инструменты сбора информации, такие как опросы, опросы, фокус-группы и т. Д., Он не использует социально-демографические данные.
Что не следует забывать, так это то, что цель этих двух подходов - проводить маркетинг каждый по-своему.
Рекомендации:
- Комбинированные подходы с упором на повышение строгости и результатов маркетинга и коммуникаций. Широкое использование подхода 1, гуманность, в сочетании с бизнес-правилами. Используйте ОЧЕНЬ ПРОСТОЙ версии интеллектуального анализа данных, подход 2, чтобы генерировать простые и эффективные бизнес-правила со строгостью. Преимущества: быстрое и безопасное получение результата.
БИБЛИОГРАФИЯ:
БОТТИ, ДЖУЛИАН; ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЕ АГЕНТЫ, формат pdf. V., факультет компьютерных систем и вычислений, Политехнический университет Валенсии. (2003).
ТОРТАЖАДА, IMMA, выводы профессионального завтрака ix Innovacompres, Экономическое досье Каталонии, статья от 8 июля 2003 г.
ДЕ ЛА РОЗА, ХОЗЕП ЛЛУИС, Конференция Клуба маркетинга в Барселоне, Испания, 13 ноября 2003 г.
ГАГА, ПОЛ Н. И ПИТЕР ДЖЕКСОН, Исследование рынка, Гарвардская библиотека, Planeta D'Agostini, стр. 90-92; Потребительское поведение и маркетинг, Хосе Луис Леон и Елена Олабаррия, Ediciones Deusto SA, стр. 345.
ГАГА, ПОЛ Н. И ПИТЕР ДЖЕКСОН, Исследование рынка, Гарвардская библиотека, Planeta D'Agostini, стр. 93
КОТЛЕР П. Маркетинговый менеджмент: анализ, планирование и контроль. Прентис Холл. тысяча девятьсот девяносто пятый год.
КОТЛЕР, П; введение в маркетинг. (1997). Макгроу Хилл (3-е издание).
ЛАМБИН, JJ, стратегический маркетинг. (1992):. Макгроу Хилл (3-е издание).
ЛЕН, ХОСЕ ЛУИС И ЕЛЕНА ОЛАВАРИЯ, Потребительское поведение и маркетинг, Ediciones Deusto SA, страницы 231 - 234.
МУЖИЗ ГОНСАЛЕС РАФАЭЛЬ, Маркетинг в 21 веке, том I, 2001 г.
SUEIRO VILLAFRANCA, ENRIQUE. Статья десять ключей к примирению научной строгости и журналистского распространения, 15 ноября 2002 г., Diario de Noticias (Памплона).
WEBGRAPHY:
answermath.com/mineria_de_datos.htm
cogprints.ecs.soton.ac.uk/archive/00000499/00/turing.html
Патент на роботизированную игру на заказ P-200101720, от 2002, Испания.
Скачать оригинальный файл
