سامانه همایش‌ها TSTA | ثبت‌نام و ارسال مقاله کنفرانس‌ها و کنگره‌های ملی

صفحه اصلی / دومین کنفرانس ملی عصر انفجار تکنولوژی؛ هوش مصنوعی، تحولی در صنعت، تجارت و زنجیره تامین و دومین کنفرانس ملی علم داده در کاربردهای مهندسی

کاربرد EEG در تحلیل واکنش‌های مشتریان صنعتی (B2B Neuromarketing)

نویسندگان :

علی نظیری فیروز سالاری¹ علی قهرمانی²

1- دانشگاه ازاد اسلامی واحد تبریز 2- دانشگاه آزاد اسلامی واحد تبریز

کلمات کلیدی :

بازاریابی عصبی،واکنش مشتریان،EEG،تحلیل رفتار مشتریان،B2B،Neuromarketing

چکیده :

در دهه اخیر، استفاده از ابزارهای علوم اعصاب شناختی در بازاریابی، افق‌های جدیدی را برای تحلیل رفتار مشتریان گشوده است. الکتروانسفالوگرافی (EEG) به‌عنوان یکی از ابزارهای پیشرفته نورومارکتینگ، امکان ثبت فعالیت‌های مغزی لحظه‌ای و دقیق را فراهم می‌کند که می‌تواند به درک عمیق‌تری از واکنش‌های ناخودآگاه مشتریان نسبت به محرک‌های بازاریابی منجر شود. در بازارهای صنعتی (B2B)، که تصمیم‌گیری‌ها اغلب پیچیده، چندمرحله‌ای و مبتنی بر منطق و تحلیل هستند، تحلیل داده‌های EEG می‌تواند لایه‌ای پنهان از انگیزه‌ها، هیجانات و ادراکات تصمیم‌گیرندگان را آشکار سازد. این فناوری به بازاریابان صنعتی کمک می‌کند تا اثربخشی تبلیغات، طراحی محصول، بسته‌بندی، نمایشگاه‌های تجاری و حتی ارائه‌های فروش را به‌صورت کمی و کیفی ارزیابی کنند. همچنین EEG می‌تواند تفاوت‌های شناختی میان مشتریان حقیقی و حقوقی، یا میان خریداران فنی و مدیریتی را آشکار کرده و به طراحی پیام‌های هدفمندتر منجر شود. ترکیب تحلیل EEG با روش‌های کلاسیک مانند مصاحبه و پرسش‌نامه، می‌تواند اعتبار یافته‌ها را افزایش داده و دیدگاه جامعی از تجربه مشتری فراهم سازد. با توجه به رشد سریع رقابت در صنایع فولادی، پتروشیمی، تجهیزات پزشکی و سایر حوزه‌های B2B، بهره‌گیری از EEG می‌تواند به یک مزیت رقابتی پایدار برای شرکت‌ها تبدیل شود. این مقاله به بررسی چارچوب مفهومی، روش‌های اجرایی، مزایا، چالش‌ها و کاربردهای عملی EEG در تحلیل رفتار مشتریان صنعتی می‌پردازد و راهکارهایی برای ادغام این فناوری در استراتژی‌های بازاریابی سازمانی ارائه می‌دهد.

لیست مقالات

لیست مقالات بایگانی شده

Impact of Dynamic and Static Sports on Growth and Anthropometric Characteristics (Height, Weight, BMI) in Children and Adolescents

Amin Partovi fard - Mahmoodreza Azghani - Sadra Jalali - Samin Asghari

Comparative Evaluation of Deep Learning Architectures for Static American Sign Language Recognition

Shamim Najafi - Sedigheh Dehghani

TransFuse++: A Hybrid CNN-Transformer Architecture with Cross-Attention, Temporal Modeling, and Uncertainty Estimation for Medical Image Segmentation

Masoud Noroozi - Sayna Jamaati - Hamed Aghapanah - Ali Saeeidi Rad - Mahsa Asadi Anar - Ali Darzi - Mahla Shokouhfar - Helia Sadat Kazemi - Mohammadreza Ghahari - Mohammad Saeed Soleimani Meigoli - Jafar Majidpour - Hossein Arabi - Ali Reza Karimian

A Novel AR-Based Kalman Filtering Framework for ECG Enhancement

Hamed Danandeh Hesar

Hybrid Active Learning–Driven Subset Dataset Selection Enables Near-Optimal Cardiac X-Ray Segmentation with Less Training Data

Sayna Jamaati - Masoud Noroozi - Hossein Arabi - Alireza Karimian