بررسی تاثیر روند افزایشی استفاده از هوش مصنوعی مولد برای ارتقای تحلیل و پیش‌بینی رفتار مشتریان

در سال‌های اخیر، استفاده از هوش مصنوعی مولد به طور چشمگیری افزایش‌یافته و به یکی از ابزارهای کلیدی در تحلیل و پیش‌بینی رفتار مشتریان تبدیل شده است. این مقاله به بررسی تاثیر روند افزایشی استفاده از هوش مصنوعی مولد در ارتقای تحلیل و پیش‌بینی رفتار مشتریان می‌پردازد. هدف اصلی این پژوهش، ارزیابی کاراییو دقت مدل‌های هوش مصنوعی مولد در تحلیل داده‌های مشتریان و پیش‌بینی رفتار آینده آن‌ها است. به‌منظور دستیابی به این هدف، از مجموعه‌داده‌های بزرگ و متنوعی استفاده شده و مدل‌های مختلف هوش مصنوعی مولد، از جمله شبکه‌های عصبی مولد و الگوریتم‌های یادگیری عمیق، مورد ارزیابی قرار گرفته‌اند. یافته‌های این پژوهش نشان می‌دهد که استفاده از هوش مصنوعی مولد می‌تواند به طور قابل‌توجهی دقت تحلیل‌ها و پیش‌بینی‌های مربوط به رفتار مشتریان را افزایش دهد. نتایج به‌دست‌آمده حاکی از آن است که مدل‌های هوش مصنوعی مولد قادرند الگوهای پیچیده و پنهان در داده‌های مشتریان را شناسایی کرده و پیش‌بینی‌های دقیقی ارائه دهند. این پژوهش همچنین نشان می‌دهد که استفاده از هوش مصنوعی مولد می‌تواند به بهبود استراتژی‌های بازاریابی و افزایش رضایت مشتریان منجر شود. در نهایت، این مقاله به بررسی چالش‌ها و فرصت‌های پیش‌روی استفاده از هوش مصنوعی مولد در تحلیل و پیش‌بینی رفتار مشتریان پرداخته و پیشنهاداتی برای تحقیقات آینده ارائه می‌دهد.

investigating the impact of the increasing trend of using productive artificial intelligence to improve the analysis and prediction of customer behavior

in recent years, the use of generative artificial intelligence has increased dramatically and has become one of the key tools in analyzing and predicting customer behavior. this article examines the impact of the increasing trend of using productive artificial intelligence in improving the analysis and prediction of customer behavior. the main goal of this research is to evaluate the efficiency and accuracy of productive artificial intelligence models in analyzing customer data and predicting their future behavior.in order to achieve this goal, large and diverse datasets have been used and various generative artificial intelligence models, including generative neural networks and deep learning algorithms, have been evaluated. the findings of this research show that the use of productive artificial intelligence can significantly increase the accuracy of analyzes and predictions related to customer behavior. the obtained results indicate that generative artificial intelligence models are able to identify complex and hidden patterns in customer data and provide accurate predictions.this research also shows that the use of productive artificial intelligence can improve marketing strategies and increase customer satisfaction. finally, this paper examines the challenges and opportunities ahead of using generative artificial intelligence in analyzing and predicting customer behavior and offers suggestions for future research.