基于机器学习的消费者品牌决策偏好动态识别与效果验证研究

准确识别消费者的品牌决策偏好有助于提升精准营销效率,避免推荐结果出现品牌歧视和低价竞争,有利于改善消费者体验。本文从个体消费者的品牌决策偏好出发,首先通过对微博中品牌口碑信息进行文本语义分析和情感倾向分析,实现品牌维度量化。接着,基于机器学习算法开发出针对个体消费者品牌决策偏好的即时识别模型,对品牌选择行为进行预测;最后,对比基于消费者品牌决策偏好的产品推荐结果与基于消费者产品外部特征决策偏好的产品推荐结果,验证模型有效性。研究结果发现,对社交网络中的品牌口碑应用文本语义分析和情感倾向分析是实现品牌在不同维度量化的有效工具;运用机器学习算法模型可以在一定程度上识别出消费者的品牌决策偏好,且机器学习算法模型的性能相较于传统识别方法更为有效;基于消费者品牌决策偏好的产品推荐结果可以有效避免同质化产品的低价竞争,提高零售商利润。