كيف تتنبأ بما يريده الشخص خلال خمس سنوات
يعد استخدام الشبكات العصبية أحد طرق التغيير
يتم استخدام سجل المبيعات للتحليل والنوعمتجر ، تشكيلة. تستخدم شركة التجزئة الأمريكية Macy’s آليات مماثلة. يقوم كل تفاعل مستخدم مع الموقع بتحديث مجموعة البيانات حول الشخص ، وتستجيب خوارزميات الآلة بشكل أسرع للمعلومات الجديدة من الموظفين الحقيقيين. قامت Nike ببناء متاجر Nike Live جديدة بالكامل حول فكرة التخصيص ، والتي يتفاعل معها المشتري فقط مع التطبيق المثبت - وهذا يساعده على أن يصبح جزءًا من المجتمع ويتلقى العروض الأكثر تخصيصًا ، بالإضافة إلى الهدايا الشهرية من العلامة التجارية . مع التخصيص ، زادت Nike من احتمالية شراء منتجاتها بنسبة 40 مرة.
الشبكات العصبية قادرة على التنبؤ ليس فقط بالتأثيرمن الترقيات. على مواقع المتاجر الإلكترونية ، يقومون بتحليل مشتريات الشخص السابقة ويستنتجون ، على سبيل المثال ، أن السكر الذي تم شراؤه قبل شهر سينفد في الأيام المقبلة. لذا حان الوقت لعرض تجديد احتياطياته على شخص ما.
تطوير Chatbot هو تطبيق آخرالشبكات العصبية. يلغي المساعدون الافتراضيون الحاجة إلى عدد كبير من موظفي مركز الاتصال وهم فعالون للغاية. فهي توفر معلومات أكثر تفصيلاً بمعدل أسرع من الشخص الحي، وتجيب على أي سؤال حول منتج أو خدمة - وصولاً إلى أقرب عنوان بيع بالتجزئة.
في المتاجر عبر الإنترنت، تكون الشبكات العصبية قادرة على الإبداعالتوصيات الشخصية لا تعتمد فقط على ما شاهده الشخص مؤخرًا، ولكن أيضًا مع مراعاة صورته (الجنس والعمر والجنسية وغيرها من المعالم).
ويتوقع المحللون نموا هائلا في الاستثمار فيالمشاريع المتعلقة بالذكاء الاصطناعي بعد الوباء. من بين الشركات الناشئة في مجال تكنولوجيا المعلومات، تظهر المزيد والمزيد من المشاريع القائمة على الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة بسبب وجود الطلب. يستخدم البيع بالتجزئة الذكاء الاصطناعي بشكل متزايد: لاختيار مجموعة متنوعة من المتاجر، وتطوير العروض الترويجية، والتنبؤ بالأسعار والطلب على السلع. هناك متاجر كاملة تعمل على الشبكات العصبية - Amazon Go، Pro Market في Skolkovo. يسمح تحليل البيانات الضخمة ومعالجتها بواسطة الشبكات العصبية، على سبيل المثال، برؤية أن المستخدمين الذين يغردون باستخدام علامة #sneakers غالبًا ما يرفقون العلامات #ASICS أو #Nike. يشير هذا إلى بائع التجزئة بالمنتجات التي يجب تضمينها في كثير من الأحيان في الحملات الإعلانية.
في أمازون ، تقوم منظمة العفو الدولية بتحديد المنتجات التييمكن لأي شخص إضافة عربة في الوقت الحالي. للقيام بذلك ، يتم تحليل مجموعات مستخدمي الموقع أو تطبيق الهاتف المحمول ، ومعلومات حول ما يحبه هؤلاء المستخدمون وما لا يعجبهم ، وما الذي بحثه واشترى الآخرون (على غرار ذلك الذي يتم اختيار المنتج من أجله حاليًا). تقليديا ، في كانون الأول (ديسمبر) ، ستُعرض على امرأة أمريكية سلعًا لعيد الميلاد ، وسيُعرض على امرأة روسية شيئًا متعلقًا بالعام الجديد. بفضل محركات التوصية القائمة على الشبكة العصبية ، تحقق أمازون 55٪ من مبيعاتها. تقول الشركة إنها تتوقع سلوك المستخدم حتى بعد خمس سنوات في المستقبل.
وفي عام 2016، وفرت أمازون إمكانية الوصول إلى النسخة الأصليةكود خوارزمية التوصية الذكية الخاصة بها، كما دعت اللاعبين الآخرين لدمج هذه الآليات. في تقرير حديث صادر عن مجلس النواب الأمريكي، اتُهمت أمازون بالاحتكار (في قطاع التجارة الإلكترونية) واستخدام البيانات من البائعين المتنافسين لتحقيق مصالحها الخاصة. ووفقا لصحيفة وول ستريت جورنال، يقوم موظفو أمازون بتحليل بيانات مبيعات الطرف الثالث للعمل على منتجاتهم التي تحمل علامة أمازون التجارية.
كيف يعمل الإعلان الذي يعرف كل شيء عنك
الاسم ورقم الهاتف أو البريد الإلكتروني يمكن لأي شخصاترك الأمر بمفرده ، ولكن يتم جمع البيانات الأخرى ، التي غالبًا ما تكون أكثر أهمية للنشاط التجاري ، تلقائيًا. يتم المساعدة من خلال الرموز الخاصة المضمنة في صفحة الإنترنت. الخيار الأكثر شيوعًا هو البكسل: برنامج نصي (جزء من كود JavaScript) يقوم بتحميل صورة غير مرئية على الصفحة. ينقل المعلومات التي تم جمعها إلى الخادم ، حيث تتم معالجتها وتحليلها واستخدامها لتكوين عروض شخصية للشخص الذي دخل إلى الموقع.
يستخدم المسوقون بنشاط وحدات البكسل منفيسبوك وجوجل. ميزة كبيرة لهذه الرموز هي أنه كلما زاد استخدام الشركات المختلفة لها ، كلما اتسعت القاعدة وزادت كفاءة تحليل البيانات التي تم الحصول عليها. وكلما زاد عدد زيارات المستخدم للموقع ، زادت قاعدة معرفته (المجلد الشخصي الذي يحتوي على معلومات) بشكل أكثر نشاطًا.
يجمع البكسل أكثر من مجرد معلومات ثابتة(على سبيل المثال ، IP ، الذي يسمح لنا بفهم موقع المستخدم) ، ولكن أيضًا ديناميكي - تصرفات شخص ما على الموقع. بشكل تقليدي ، إذا نظر إلى قميصين في كتالوج أحد المتاجر عبر الإنترنت ، يمكن للشبكة العصبية أن تعرض عليه التعرف على نماذج أخرى مماثلة أو التقاط أجزاء لمجموعة كاملة: بنطلون ، وسترة ، وإكسسوارات.
اعتمادًا على كيفية تنفيذه بالضبطبكسل في كود الصفحة ، يتم تحديد لحظة جمع المعلومات. يمكن تهيئته لتحديد الإجراءات المستهدفة التي لا تتعلق بإعادة تحميل موقع الويب وتغييرات الصفحة - على سبيل المثال ، يحب المستخدم منتجًا أو يميزه بعلامة النجمة ليتم وضعه في قائمة الرغبات. أيضًا ، تم تكوين البكسل لتحليل المعلومات حول إعادة تحميل الصفحة: وهذا يسمح لك بتحليل المكان الذي يزوره الشخص بالضبط. الخيار الثالث هو تنفيذ بكسل للنقرات على الروابط ، بما في ذلك الروابط التابعة. نتيجة لذلك ، يمكنك تتبع اهتمامات الطرف الثالث لشخص ما. على سبيل المثال ، على موقع الويب الخاص بالثريات ، يرى اقتراحًا لمجموعة جديدة من الخزف الحجري من أحد الشركاء ويذهب إلى هناك.
لا تعمل التقنيات فقط في خط مستقيم:إذا كان شخص ما يبحث بنشاط عن عربات الأطفال في مواقع مختلفة، فسوف تعرض له الشبكة العصبية عرضًا من مركز الطب الإنجابي أو الشركة المصنعة لأسرة الأطفال. لأن الخوارزميات قد اعتبرت هذا الشخص بالفعل أحد الوالدين ومستعدة لتقديم العديد من المقترحات ذات الصلة في وقت واحد.
الشركات تشتري بنشاط البيانات النموذجيةأنماط (أنماط) سلوك فئات مختلفة من العملاء ، يمكن أن تتبادل البكسل مع الشركاء وتضاعف القاعدة. إذا أخذنا في الاعتبار Facebook Pixel ، ثم حساب Facebook الخاص بالشخص ، والتغييرات التي حدثت فيه (مطلق ، أو تغيير الوظائف ، وما إلى ذلك) ، والإجراءات المتخذة منه ، حتى إيقاف الانتباه عن الإعلان (حتى لو لم تضغط على عليه) ، قم أيضًا بتوفير معلومات إضافية.
يعمل البكسل جنبًا إلى جنب مع ملفات تعريف الارتباط:هذه هي ملفات البيانات الموجودة على جهاز المستخدم وهي مصدر معلومات للمسوقين. هذا تسجيل دخول في الشبكات الاجتماعية ، ومنتجات لمتاجر عبر الإنترنت محددة في السلة ، واستعلامات بحث وغير ذلك الكثير. لا يقتصر جمع هذه البيانات على المسوقين فقط: فهو يجعل الحياة أسهل للمستخدمين أنفسهم. على سبيل المثال ، يتم تسجيل دخول شخص ما إلى Facebook ويذهب إلى صفحات مختلفة. لا يحتاج إلى إعادة إدخال معلومات تسجيل الدخول وكلمة المرور الخاصة به في كل مرة يقوم فيها بإعادة التشغيل - فقد قام الموقع الذي حفظ ملفات تعريف الارتباط بذلك نيابة عنه. حقيقة أن المتصفح قد حفظ الموقع الجغرافي ولا يحاول اقتراح دبي أو المغرب في كل صفحة هي أيضًا ميزة لملفات تعريف الارتباط.
ومع ذلك ، عند جمع مثل هذه البيانات ، من المهم ألا تنسىوجود FZ-152: اليوم ، كل موقع يستخدم ملفات تعريف الارتباط ملزم بإخطار المستخدم الزائر بهذا الأمر وإعطائه خيارًا - لإعطاء الوصول إلى البيانات أم لا. يمكنك أيضًا جعل نقل ملفات تعريف الارتباط قابلاً للتخصيص: يحدد الشخص مقدار المعلومات التي تكون جاهزة للإفصاح عنها إلى الموقع. في هذه الحالة ، يجب أن يكون المستخدم قادرًا على التعرف على سياسة الخصوصية ، ومعرفة فترة تخزين البيانات التي تم جمعها ، والإجراءات المحتملة معهم ، والغرض من جمع المعلومات والفروق الدقيقة الأخرى.
الشبكات العصبية لخدمات التوصية
إلى أي مدى ذهبت خدمات التوصية؟شاهد مثال المساعد الافتراضي الذي تم إنشاؤه بواسطة Macy’s بالاشتراك مع نظام Watson Marketing الأساسي. تتعقب الشبكات العصبية تاريخ مشتريات الزائر على موقع ويب أو تطبيق ، وتحلل موقعه الجغرافي ، بالإضافة إلى سلوك العملاء المماثلين. بعد ذلك ، يقدم المساعد الافتراضي سلعًا مناسبة لشخص ليس فقط على أساس مشترياته السابقة (المشروط الخامسة حذاء رياضي أبيض) ، ولكن أيضًا مع مراعاة عقليته وخصائصه الوطنية الأخرى. على سبيل المثال ، من المؤكد أن المدافع عن الحيوانات في التوصيات لن يتلقى معطفًا من الفرو مصنوعًا من الفراء الطبيعي أو حقيبة مصنوعة من جلد العجل.
أمازون تعمل على تطوير أخرىخدمة التوصية على أساس الشبكات العصبية: الآن تقوم الخوارزميات الذكية بتحليل المنتجات التي يحبها مستخدم الموقع ، وتقدم المنتجات ذات الصلة به. علاوة على ذلك ، يمكن إصدار النصائح بالفعل في أول زيارة إلى المتجر: يكفي اختيار تلك التي تعجبك من الخيارات المقترحة (تعمل التحديدات العشوائية لليوم على Pinterest بطريقة مماثلة). ستقوم الشبكة العصبية بمعالجة البيانات وتقديم العروض ذات الصلة. تهدف الفكرة إلى حل السؤال "لا أعرف ما أريد" بين زوار الموقع. وفقًا لممثلي Amazon ، هذه خطوة نحو التسوق المبتكر: القدرة على تلقي التوصيات المفيدة فقط دون النظر إلى مليون منتج من قبل. لا تعمل الأداة على موقع الويب فحسب ، بل تعمل أيضًا في تطبيق الهاتف المحمول.
بالإضافة إلى ذلك ، بدأت أمازون في تدريب شبكة عصبية.دراسة استراتيجيات سلوك العميل ، مع مراعاة طول استعلام البحث وسعر الشراء والعلاقة بين البضائع المشتراة بالفعل (الموضوعة في السلة). من المفترض أن الأشخاص الذين يكتبون طلبات بحث طويلة جدًا أو قصيرة جدًا يكونون أكثر مرونة في اختيارهم ومن السهل جذب اهتمامهم بشيء لم يخططوا لشرائه في البداية.
ومع ذلك ، تستند أنظمة التوصيةالشبكات العصبية ليست فقط في البيع بالتجزئة: تم تطوير منتج مماثل بواسطة خدمة البث Netflix. يأخذ النظام في الاعتبار المعايير القياسية مثل سجل التصفح ، والتقييمات ، والممثلين المفضلين والأنواع ، بالإضافة إلى وقت تسجيل الدخول إلى الخدمة ، المستخدمة لهذا الجهاز ، وتفضيلات المستخدمين الآخرين الذين لديهم "ملف تعريف" مشابه. ومن المثير للاهتمام ، أن التخصيص يصل إلى حد اختيار غلاف لمستخدم معين للخدمة: في السابق ، كان المشاهد يُعرض على المشاهد أكثر من مرة. والآن يرى كل شخص صورة محددة له.
مع مراعاة سرعة تطور الشبكات العصبية أيضانظرًا للوباء ، فإن الأدوات التي تسمح للشركات بتحقيق قدر أكبر من التخصيص ستكون في زيادة الطلب وبالتالي التحول. من المحتمل جدًا أن تظهر الآليات التنبؤية التي تعمل بكفاءة أكبر من أي شخص في المقدمة. وإذا لم يعد المتجر يقدم اليوم لأحد أتباع Greenpeace المخلصين معطفًا من المنك ، فمن الممكن أن تشعر السيارة غدًا بنية الشخص أن يصبح ناشطًا في حديقة الحيوان حتى قبل اتخاذ هذا القرار في رأسه.
تم إنشاء أول خريطة دقيقة للعالم. ما هو الخطأ مع أي شخص آخر؟
حصل أورانوس على مكانة أغرب كوكب في المجموعة الشمسية. لماذا؟
أخبرت ناسا كيف سيتم تسليم عينات من المريخ إلى الأرض