Abstract

Направен е опит за въвеждане в същността и методологията на изкуствени невронни мрежи (ИНМ) в маркетинга. За да се очертаят ползите от тяхното аналитично приложение в маркетинговия мениджмънт, се демонстрира решаване на прогностичен проблем чрез прилагане на един от най-широко използваните типове ИНМ – многослойните невронни мрежи с обратно разпространение на грешката. При анализа са използвани данни за продажбите на четири български марки от сектор бързооборотни стоки. Динамичните редове са изследвани за наличие на вариация, отдалечени случаи и нестационарност, тъй като тези характеристики на данните могат значително да повлияят върху прецизността на прогнозите. Доказва се, че ИНМ осигуряват по-прецизни прогнози в сравнение с конвенцио- налните методи ARIMA и експоненциално изглаждане.