Reklam İzlenimi Sırasında Fizyolojik Parametrelerin Analizine Dayalı Tüketici Tercihlerinin Sınıflandırılması

Authors : Eda Dağdevir

Pages : 420-428

View : 53 | Download : 65

Publication Date : 2024-08-31

Article Type : Research Paper

Abstract :Son yıllarda nöropazarlama, tüketici davranışlarını anlamak için nörobilim yöntemlerini pazarlamaya entegre eden önemli bir strateji olarak ortaya çıkmıştır. Bu alanda, elektroensefalografi gibi beyin sinyali analiz yöntemleri ve vücut sıcaklığı, fotopletismografi, kardiyak ritim, elektro dermal aktivite, yüz ifadeleri gibi çeşitli fizyolojik ve fiziksel parametreler kullanılarak tüketici tercihleri analiz edilmektedir. Nöropazarlama, tüketicilerin ürün ve medya deneyimlerine verdikleri duyusal tepkileri analiz ederek, pazarlama stratejilerini anlamayı ve optimize etmeyi amaçlar. Bu çalışmada, \"NeuroBioSense\" veri seti kullanılarak 18-70 yaş arasındaki 58 katılımcıya, kozmetik ve moda, araba ve teknoloji, gıda ve market kategorilerine ait 35 reklamlar izletilirken toplanan; kalp hacmi basıncı, elektro dermal aktivite ve vücut sıcaklığı gibi fizyolojik parametreler farklı makine öğrenimi algoritmalarıyla sınıflandırılarak analiz edilmiştir. Sonuçlar, segmentasyon teknikleri kullanılarak çıkarılan kalp hacmi basıncı özniteliklerinin ham verilere göre daha yüksek sınıflandırma doğruluğu sağladığını göstermektedir. Özellikle SVM algoritması, diğer sınıflandırıcılara göre daha yüksek performans sergilemiştir. Bu çalışma, nöropazarlamada fizyolojik sinyallerin analizinin tüketici tercihlerini anlamada etkili bir yöntem olduğunu ortaya koymakta ve \"NeuroBioSense\" veri setini kullanacak araştırmacılara karşılaştırma olanağı sunmaktadır.
Keywords : Nöropazarlama, Fizyolojik Sinyal, Sinyal İşleme, Sınıflandırma, Makine Öğrenimi