Wie man vorhersagt, was eine Person in fünf Jahren will
Der Einsatz neuronaler Netze ist eine Möglichkeit zur Veränderung
Die Verkaufshistorie wird für die Analyse verwendetLaden, sein Sortiment. Der amerikanische Einzelhändler Macy verwendet ähnliche Mechanismen. Jede Benutzerinteraktion mit der Site aktualisiert das Datenfeld über die Person, und Maschinenalgorithmen reagieren schneller auf neue Informationen als echte Mitarbeiter. Nike hat ganz neue Nike Live-Stores rund um die Idee der Personalisierung eingerichtet, mit denen der Käufer nur mit der installierten Anwendung interagiert. Dies hilft ihm, Teil der Community zu werden und die personalisiertesten Angebote sowie monatliche Geschenke der Marke zu erhalten . Mit der Personalisierung erhöhte Nike die Wahrscheinlichkeit, seine Produkte zu kaufen, um das 40-fache.
Neuronale Netze können nicht nur den Effekt vorhersagenvon Aktionen. Auf den Websites von Online-Shops analysieren sie die früheren Einkäufe einer Person und kommen beispielsweise zu dem Schluss, dass der vor einem Monat gekaufte Zucker in den kommenden Tagen aufgebraucht sein sollte. Es ist also Zeit, einer Person anzubieten, ihre Reserven zu erneuern.
Die Chatbot-Entwicklung ist eine weitere AnwendungNeuronale Netze. Virtuelle Assistenten machen ein großes Callcenter-Personal überflüssig und sind sehr effizient. Sie liefern detailliertere Informationen schneller als eine lebende Person und beantworten jede Frage zu einem Produkt oder einer Dienstleistung – bis hin zur nächstgelegenen Einzelhandelsadresse.
In Online-Shops können neuronale Netze erstellt werdenPersönliche Empfehlungen basieren nicht nur auf dem, was eine Person kürzlich gesehen hat, sondern auch unter Berücksichtigung ihres Porträts (Geschlecht, Alter, Nationalität und andere Parameter).
Analysten prognostizieren ein explosionsartiges Wachstum der Investitionen inKI-bezogene Projekte nach der Pandemie. Bei IT-Startups tauchen aufgrund der Nachfrage immer mehr Projekte auf, die auf künstlicher Intelligenz und ML basieren. Der Einzelhandel nutzt zunehmend KI: um Sortimente für Geschäfte auszuwählen, Werbeaktionen zu entwickeln, Preise und Nachfrage nach Waren vorherzusagen. Es entstehen vollwertige Geschäfte, die mit neuronalen Netzen arbeiten – Amazon Go, Pro Market in Skolkovo. Die Analyse von Big Data und deren Verarbeitung durch neuronale Netze lässt beispielsweise erkennen, dass Nutzer, die mit dem Tag #sneakers twittern, häufig auch die Tags #ASICS oder #Nike anhängen. Dies signalisiert dem Händler, welche Produkte er häufiger in Werbekampagnen einbeziehen sollte.
Bei Amazon trifft AI eine Produktauswahl, dieEine Person kann jetzt einen Warenkorb hinzufügen. Zu diesem Zweck werden die Kohorten von Benutzern der Website oder der mobilen Anwendung analysiert, Informationen darüber, was diese Benutzer mögen und was nicht, welche anderen Personen (ähnlich derjenigen, für die das Produkt derzeit ausgewählt wird) gesucht und gekauft haben. Herkömmlicherweise wird einer amerikanischen Frau im Dezember Waren zu Weihnachten angeboten, und einer russischen Frau wird etwas angeboten, das mit dem neuen Jahr zusammenhängt. Dank neuronaler netzwerkbasierter Empfehlungs-Engines generiert Amazon 55% seines Umsatzes. Das Unternehmen sagt voraus, dass es das Nutzerverhalten sogar in fünf Jahren in der Zukunft vorhersagt.
Im Jahr 2016 gewährte Amazon Zugriff auf das OriginalCode seines intelligenten Empfehlungsalgorithmus entwickelt und auch andere Akteure eingeladen, diese Mechanismen zu integrieren. In einem aktuellen Bericht des US-Repräsentantenhauses wurde Amazon eine Monopolstellung (im E-Commerce-Segment) und die Nutzung von Daten konkurrierender Verkäufer für eigene Interessen vorgeworfen. Und laut Wall Street Journal analysieren Amazon-Mitarbeiter Verkaufsdaten von Drittanbietern, um an ihren Produkten der Marke Amazon zu arbeiten.
Wie Werbung funktioniert, die alles über Sie weiß
Name, Telefonnummer oder E-Mail-Adresse einer PersonLassen Sie es in Ruhe, aber andere Daten, die für das Unternehmen oft noch wichtiger sind, werden automatisch erfasst. Dies wird durch spezielle Codes unterstützt, die in die Internetseite eingebettet sind. Die beliebteste Option ist Pixel: Ein Skript (ein Teil des JavaScript-Codes), das ein unsichtbares Bild auf eine Seite lädt. Es überträgt die gesammelten Informationen an den Server, wo sie verarbeitet, analysiert und zur Erstellung persönlicher Angebote an die Person verwendet werden, die die Website betreten hat.
Vermarkter verwenden aktiv Pixel vonFacebook und Google. Ein großes Plus solcher Codes ist, dass je mehr Unternehmen sie verwenden, desto breiter die Basis wird und desto effizienter die Analyse der erhaltenen Daten ist. Und je öfter der Benutzer die Site besucht, desto aktiver wächst seine ID-Basis (persönlicher Ordner mit Informationen).
Das Pixel sammelt mehr als nur statische Informationen(zum Beispiel IP, mit dem wir den Standort des Benutzers verstehen können), aber auch dynamisch - die Aktionen einer Person auf der Site. Wenn er sich zwei Hemden im Katalog eines Online-Shops ansieht, kann ihm das neuronale Netzwerk herkömmlicherweise anbieten, sich mit anderen ähnlichen Modellen vertraut zu machen oder Teile für ein komplettes Ensemble aufzunehmen: Hosen, eine Jacke, Accessoires.
Abhängig davon, wie genau es implementiert istPixel im Seitencode wird der Zeitpunkt der Informationserfassung bestimmt. Es kann so konfiguriert werden, dass gezielte Aktionen definiert werden, die nicht mit dem Neuladen von Websites und Seitenänderungen zusammenhängen. Beispielsweise mag ein Benutzer ein Produkt oder markiert es mit einem Sternchen, das in eine Wunschliste aufgenommen werden soll. Außerdem ist das Pixel so konfiguriert, dass Informationen zum erneuten Laden von Seiten analysiert werden. Auf diese Weise können Sie genau analysieren, wo sich eine Person befindet. Die dritte Option besteht darin, ein Pixel für Klicks auf Links zu implementieren, einschließlich Affiliate-Links. Auf diese Weise können Sie die Interessen Dritter einer Person verfolgen. Zum Beispiel sieht er auf der Website von Kronleuchtern einen Vorschlag für eine neue Kollektion von Porzellansteinzeug von einem Partner und geht dorthin.
Technologien funktionieren nicht nur geradlinig:Recherchiert jemand aktiv auf verschiedenen Seiten nach Kinderwagen, zeigt ihm das neuronale Netzwerk ein Angebot eines Zentrums für Reproduktionsmedizin oder eines Herstellers von Babybetten an. Denn die Algorithmen haben diese Person bereits als Elternteil berücksichtigt und sind bereit, mehrere relevante Vorschläge auf einmal einzureichen.
Unternehmen kaufen aktiv Daten zu typischenVerhaltensmuster (Muster) verschiedener Kategorien von Kunden können Pixel mit Partnern austauschen und die Basis multiplizieren. Wenn wir das Facebook-Pixel berücksichtigen, dann das Facebook-Konto der Person, die Änderungen, die in ihr aufgetreten sind (geschieden, Jobs geändert usw.), die von ihr ergriffenen Maßnahmen bis hin zum Stoppen der Aufmerksamkeit auf die Anzeige (auch wenn Sie nicht klicken darauf), geben Sie auch zusätzliche Informationen.
Das Pixel funktioniert in Verbindung mit Cookies:Hierbei handelt es sich um Datendateien, die sich auf dem Gerät des Benutzers befinden und eine Informationsquelle für Vermarkter darstellen. Dies ist ein Login in sozialen Netzwerken, Produkte für im Warenkorb ausgewählte Online-Shops, Suchanfragen und vieles mehr. Das Sammeln dieser Daten ist nicht nur für Vermarkter gedacht, sondern erleichtert den Benutzern selbst das Leben. Beispielsweise ist eine Person bei Facebook angemeldet und wechselt zu verschiedenen Seiten. Er muss sein Login und Passwort nicht bei jedem Neustart erneut eingeben - die Site, auf der die Cookies gespeichert wurden, hat dies für ihn getan. Die Tatsache, dass der Browser die Geolokalisierung gespeichert hat und nicht versucht, auf jeder Seite Dubai oder Marokko vorzuschlagen, ist auch ein Verdienst von Cookies.
Beim Sammeln solcher Daten ist es jedoch wichtig, dies nicht zu vergessendie Existenz von FZ-152: Heute ist jede Website, die Cookies verwendet, verpflichtet, den besuchenden Benutzer darüber zu informieren und ihm die Wahl zu geben - ob er Zugriff auf Daten gewährt oder nicht. Sie können die Übertragung von Cookies auch anpassbar machen: Die Person bestimmt die Menge an Informationen, die bereit sind, an die Website weiterzugeben. In diesem Fall sollte der Benutzer in der Lage sein, sich mit der Datenschutzrichtlinie vertraut zu machen, die Speicherdauer der gesammelten Daten, mögliche Aktionen mit ihnen, den Zweck des Sammelns von Informationen und andere Nuancen zu kennen.
Neuronale Netze von Empfehlungsdiensten
Wie weit sind die Empfehlungsdienste gegangen?Sehen Sie sich das Beispiel eines virtuellen Assistenten an, der von Macy in Verbindung mit der Watson Marketing-Plattform erstellt wurde. Neuronale Netze verfolgen den Verlauf der Einkäufe eines Besuchers auf einer Website oder App, analysieren seinen geografischen Standort sowie das Verhalten ähnlicher Kunden. Danach bietet der virtuelle Assistent Waren an, die für eine Person nicht nur aufgrund ihrer vorherigen Einkäufe (bedingt die fünften weißen Turnschuhe) geeignet sind, sondern auch unter Berücksichtigung ihrer Mentalität und anderer nationaler Merkmale. Zum Beispiel wird ein engagierter Tieranwalt in den Empfehlungen definitiv weder einen Pelzmantel aus Naturfell noch eine Tasche aus Kalbsleder erhalten.
Amazon entwickelt auch eine andereEmpfehlungsdienst basierend auf neuronalen Netzen: Jetzt analysieren intelligente Algorithmen, welche Produkte dem Benutzer der Website gefallen haben, und bieten Produkte an, die für ihn relevant sind. Darüber hinaus können bereits beim ersten Besuch im Geschäft Tipps ausgegeben werden: Es reicht aus, aus den vorgeschlagenen Optionen diejenigen auszuwählen, die Ihnen gefallen (zufällige Auswahlen des Tages auf Pinterest funktionieren auf ähnliche Weise). Das neuronale Netzwerk verarbeitet die Daten und stellt relevante Angebote bereit. Die Idee soll die Frage "Ich weiß nicht, was ich will" unter den Besuchern der Website lösen. Laut Vertretern von Amazon ist dies ein Schritt in Richtung innovatives Einkaufen: die Möglichkeit, nur nützliche Empfehlungen zu erhalten, ohne sich zuvor eine Million Produkte angesehen zu haben. Das Tool funktioniert nicht nur auf der Website, sondern auch in der mobilen Anwendung.
Darüber hinaus begann Amazon, ein neuronales Netzwerk zu trainieren.Untersuchen Sie die Strategien des Kundenverhaltens unter Berücksichtigung der Länge der Suchanfrage, des Kaufpreises und der Beziehung zwischen den bereits gekauften Waren (in den Warenkorb gelegt). Es wird davon ausgegangen, dass Personen, die zu lange oder zu kurze Abfragen eingeben, flexibler wählen können und es einfacher ist, sie für etwas zu interessieren, das sie ursprünglich nicht kaufen wollten.
Empfehlungssysteme basieren jedoch aufNeuronale Netze gibt es nicht nur im Einzelhandel: Ein ähnliches Produkt wurde vom Streaming-Dienst Netflix entwickelt. Das System berücksichtigt Standardkriterien wie den Browserverlauf, Bewertungen, Lieblingsschauspieler und -genres sowie die Uhrzeit der Anmeldung bei dem für dieses Gerät verwendeten Dienst und die Einstellungen anderer Benutzer mit einem ähnlichen "Profil". Interessanterweise geht die Personalisierung sogar so weit, dass ein Cover für einen bestimmten Benutzer des Dienstes ausgewählt wird: Zuvor wurde dem Betrachter das Cover angezeigt, das häufiger angezeigt wurde. Und jetzt sieht jeder ein Bild, das für ihn ausgewählt wurde.
Berücksichtigt man auch die Geschwindigkeit der Entwicklung neuronaler NetzeDurch die Pandemie verstärkt, werden Tools, mit denen Unternehmen eine noch stärkere Personalisierung erreichen können, zunehmend nachgefragt und damit transformiert. Es ist sehr wahrscheinlich, dass Vorhersagemechanismen, die effizienter arbeiten als jede andere Person, in den Vordergrund treten. Und wenn der Laden heute einem überzeugten Anhänger von Greenpeace keinen Nerzmantel mehr anbietet, dann ist es möglich, dass das Auto morgen die Absicht einer Person spürt, ein Zooaktivist zu werden, noch bevor diese Entscheidung in seinem Kopf getroffen wird.
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