[Full Picture] Machine learning and AI in marketing – Connecting computing power to human insights

Here's how our browser extension sees the article:

Source: sciencedirect.com

Appears moderately imbalanced

Summary Analysis Research

1. 机器学习和人工智能正在改变营销领域，可以处理大规模和非结构化数据，并具有强大的预测性能。

2. 机器学习方法在营销研究中的应用仍处于初级阶段，需要进一步扩展和使用。

3. 营销研究可以利用机器学习方法从大规模非结构化、跟踪和网络数据中提取洞察，并将其与人类洞察和营销理论相连接。

该文章是一篇关于机器学习和人工智能在营销领域的应用的综述性论文。文章介绍了机器学习方法的常见任务和方法，并将其与传统的统计和计量方法进行了比较。作者认为，机器学习方法可以处理大规模和非结构化数据，并具有灵活的模型结构，可以产生强大的预测性能。然而，这些方法可能缺乏模型透明度和可解释性。

文章提出了一个多方面的研究议程，包括扩展机器学习方法并将其用作营销研究的核心组成部分、使用这些方法从大规模非结构化、跟踪和网络数据中提取洞察力、以透明方式使用它们进行描述性、因果和指导性分析、使用它们来绘制客户购买旅程并开发决策支持能力，并将这些方法与人类洞察力和营销理论联系起来。

然而，该文章存在一些潜在偏见。首先，作者似乎过于强调机器学习方法的优点，而忽略了其局限性。例如，在讨论机器学习缺少模型透明度和可解释性时，作者没有提到这可能会导致误解或不良决策。其次，文章没有探讨机器学习方法可能带来的风险和挑战，例如数据隐私和安全性问题。

此外，该文章似乎偏袒机器学习方法，并未平等地呈现双方观点。作者强调了机器学习方法的优势，但并未充分探讨传统统计和计量方法的优点和适用性。

总之，虽然该文章提供了一个有用的综述和研究议程，但读者需要注意其中存在的潜在偏见和局限性，并进行更全面、客观的评估。