Kuinka ennustaa, mitä henkilö haluaa viiden vuoden kuluttua
Neuroverkkojen käyttö on yksi tapa muuttaa
Myyntihistoriaa käytetään analysointiin, tyyppimyymälä, sen valikoima. Amerikkalainen vähittäiskauppias Macy käyttää samanlaisia mekanismeja. Jokainen käyttäjän vuorovaikutus sivuston kanssa päivittää henkilöä koskevan tietojoukon, ja konealgoritmit reagoivat tuoreempiin tietoihin nopeammin kuin todelliset työntekijät. Nike on rakentanut täysin uudet Nike Live -kaupat räätälöinnin ajatuksen ympärille, joiden kanssa ostaja on tekemisissä vain asennetun sovelluksen kanssa - tämä auttaa häntä tulemaan osaksi yhteisöä ja saamaan brändiltä henkilökohtaisimmat tarjoukset sekä kuukausittain lahjoja. . Mukauttamisen myötä Nike lisäsi tuotteidensa ostamisen todennäköisyyttä 40 kertaa.
Neuroverkot pystyvät ennustamaan paitsi vaikutuksentarjouksista. Verkkokauppojen verkkosivustoilla he analysoivat henkilön aikaisempia ostoksia ja päättelevät esimerkiksi, että kuukausi sitten ostetun sokerin pitäisi loppua lähipäivinä. Joten on aika tarjota henkilölle uusi varantonsa.
Chatbot-kehitys on toinen sovellusneuroverkot. Virtuaaliset avustajat poistavat suuren puhelinkeskuksen henkilöstön tarpeen ja ovat varsin tehokkaita. Ne antavat yksityiskohtaisempaa tietoa nopeammin kuin elävä henkilö ja vastaavat kaikkiin tuotetta tai palvelua koskeviin kysymyksiin - aina lähimpään jälleenmyyntiosoitteeseen saakka.
Verkkokaupoissa hermoverkot pystyvät luomaanhenkilökohtaiset suositukset eivät perustu pelkästään siihen, mitä henkilö on äskettäin katsonut, vaan myös hänen muotokuvansa (sukupuoli, ikä, kansallisuus ja muut parametrit) perusteella.
Analyytikot ennustavat investointien räjähdysmäistä kasvuaTekoälyyn liittyvät projektit pandemian jälkeen. IT-startupien joukossa syntyy yhä enemmän tekoälyyn ja ML:ään perustuvia projekteja, koska kysyntää on. Vähittäiskauppa käyttää yhä enemmän tekoälyä: valikoiman valitsemiseen myymälöille, kampanjoiden kehittämiseen, tuotteiden hintojen ja kysynnän ennustamiseen. Neuroverkoissa toimivat täysimittaiset kaupat ilmestyvät - Amazon Go, Pro Market Skolkovossa. Big Datan analysointi ja sen käsittely neuroverkkojen avulla mahdollistavat esimerkiksi sen, että käyttäjät, jotka twiittaavat tunnisteella #lenkkarit, kiinnittävät usein myös tunnisteet #ASICS tai #Nike. Tämä viestittää jälleenmyyjälle, mitkä tuotteet tulee sisällyttää useammin mainoskampanjoihin.
Amazon tekee AI-valikoiman tuotteita, jotkahenkilö voi lisätä ostoskorin juuri nyt. Tätä varten analysoidaan sivuston tai mobiilisovelluksen käyttäjien kohortit, tiedot siitä, mistä nämä käyttäjät pitävät ja mistä eivät, mitä muut ihmiset (samanlaisia kuin ne, joille tuotetta parhaillaan valitaan) ovat näyttäneet ja ostaneet. Tavallisesti joulukuussa amerikkalaiselle naiselle tarjotaan tavaroita joulua varten, ja venäläiselle naiselle tarjotaan jotain uutta vuotta. Hermoverkkopohjaisten suositusmoottoreiden ansiosta Amazon tuottaa 55% myynnistään. Yritys sanoo ennustavansa käyttäjien käyttäytymisen jopa viisi vuotta tulevaisuuteen.
Vuonna 2016 Amazon tarjosi pääsyn alkuperäiseenälykkään suositusalgoritmin koodia ja kutsui myös muita pelaajia integroimaan nämä mekanismit. Äskettäisessä Yhdysvaltain edustajainhuoneen raportissa Amazonia syytettiin monopolista (sähköisen kaupankäynnin segmentissä) ja kilpailevien myyjien tietojen käyttämisestä omien etujensa hyväksi. Wall Street Journalin mukaan Amazonin työntekijät analysoivat kolmannen osapuolen myyntitietoja voidakseen työskennellä Amazon-merkkisten tuotteidensa parissa.
Kuinka mainonta toimii, joka tietää kaiken sinusta
Henkilön nimi, puhelinnumero tai sähköpostiosoitejätä se yksin, mutta muut, usein yritykselle jopa tärkeämmät tiedot, kerätään automaattisesti. Tätä auttavat Internet-sivulle upotetut erityiskoodit. Suosituin vaihtoehto on pixel: komentosarja (JavaScript-katkelma), joka lataa näkymättömän kuvan sivulle. Se välittää kerätyt tiedot palvelimelle, jossa niitä käsitellään, analysoidaan ja käytetään henkilökohtaisten tarjousten muodostamiseen sivustolle tulleelle henkilölle.
Markkinoijat käyttävät aktiivisesti pikseleitäFacebook ja Google. Suuri plus tällaisista koodeista on, että mitä enemmän eri yritykset käyttävät niitä, sitä laajempi perusta tulee ja sitä tehokkaampaa on saatujen tietojen analysointi. Ja mitä useammin käyttäjä vierailee sivustolla, sitä aktiivisemmin hänen henkilötunnuksensa (henkilökohtainen kansio, jossa on tietoja) kasvaa.
Pikseli kerää enemmän kuin vain staattista tietoa(esimerkiksi IP, jonka avulla voimme ymmärtää käyttäjän sijainnin), mutta myös dynaaminen - henkilön toimet sivustolla. Perinteisesti, jos hän tarkastelee kahta paitaa verkkokaupan luettelossa, hermoverkko voi tarjota hänelle tutustua muihin vastaaviin malleihin tai poimia osia täydelliseen kokoonpanoon: housut, takki, tarvikkeet.
Riippuen siitä, miten se toteutetaanpikseli sivukoodissa, tiedonkeruun hetki määritetään. Se voidaan määrittää määrittelemään kohdennetut toiminnot, jotka eivät liity verkkosivustojen lataamiseen ja sivun muutoksiin - esimerkiksi käyttäjä tykkää tuotteesta tai merkitsee sen tähdellä, joka sijoitetaan toivelistaan. Lisäksi pikseli on määritetty analysoimaan tietoja sivujen lataamisesta uudelleen: tämän avulla voit analysoida missä henkilö tarkalleen käy. Kolmas vaihtoehto on toteuttaa pikseli linkkejä napsauttamalla, mukaan lukien tytäryhtiöt. Tämän vuoksi on mahdollista seurata henkilön kolmansien osapuolten etuja. Esimerkiksi kattokruunujen verkkosivustolla hän näkee kumppanilta ehdotuksen uudeksi posliinikivikokoelmaksi ja menee sinne.
Tekniikat eivät toimi vain suoraviivaisesti:Jos henkilö tutkii aktiivisesti lastenrattaita eri sivustoilta, hermoverkko näyttää hänelle tarjouksen lisääntymislääketieteen keskukselta tai vauvansänkyjen valmistajalta. Koska algoritmit ovat jo pitäneet tätä henkilöä vanhempana ja ovat valmiita lähettämään useita asiaankuuluvia ehdotuksia kerralla.
Yritykset ostavat aktiivisesti tietoja tyypillisistäeri asiakasryhmien käyttäytymismallit (kuviot), voivat vaihtaa pikseleitä kumppaneiden kanssa ja moninkertaistaa perustan. Jos tarkastelemme Facebook-pikseliä, henkilön Facebook-tili, hänessä tapahtuneet muutokset (eronnut, vaihdetut työpaikat jne.), Häneltä tehdyt toimet, huomion kiinnittäminen mainokseen (vaikka et napsauta siinä), anna myös lisätietoja.
Pikseli toimii yhdessä evästeiden kanssa:nämä ovat datatiedostoja, jotka sijaitsevat käyttäjän laitteessa ja ovat markkinoijien tietolähde. Tämä on sisäänkirjautuminen sosiaalisissa verkostoissa, koriin valitut verkkokauppatuotteet, hakukyselyt ja paljon muuta. Tämän tiedon kerääminen ei ole vain markkinoijille: se helpottaa käyttäjien itsensä elämää. Esimerkiksi henkilö on kirjautunut Facebookiin ja menee eri sivuille. Hänen ei tarvitse kirjoittaa käyttäjätunnustaan ja salasanaansa joka kerta, kun hän käynnistää uudelleen - evästeet tallentanut sivusto teki sen hänen puolestaan. Se, että selain on muistanut maantieteellisen sijainnin eikä yritä ehdottaa joko Dubaista tai Marokosta jokaiselle sivulle, on myös evästeiden ansioita.
Tällaisia tietoja kerättäessä on kuitenkin tärkeää unohtaaFZ-152: nykyisin jokaisen evästeitä käyttävän sivuston on ilmoitettava tästä vierailevalle käyttäjälle ja annettava hänelle mahdollisuus - antaa pääsy tietoihin tai ei. Voit myös tehdä evästeiden siirron muokattavaksi: henkilö määrittää määrän tietoja, jotka ovat valmiita paljastamaan sivustolle. Samalla käyttäjän tulisi pystyä tutustumaan tietosuojakäytäntöön, tuntemaan kerättyjen tietojen säilytysaika, mahdolliset toimet niiden kanssa, tietojen keräämisen tarkoitus ja muut vivahteet.
Suosituspalveluiden hermoverkot
Kuinka pitkälle suosituspalvelut menivät?Katso esimerkki virtuaaliassistentista, jonka Macy's on luonut yhdessä Watson Marketing -alustan kanssa. Neuroverkot seuraavat kävijän verkkosivustolla tai sovelluksessa tekemien ostosten historiaa, analysoivat hänen maantieteellistä sijaintiaan ja samankaltaisten asiakkaiden käyttäytymistä. Tämän jälkeen virtuaaliassistentti tarjoaa tavaroita, jotka sopivat henkilölle paitsi hänen aikaisempien ostostensa perusteella (ehdollisesti viides valkoinen lenkkarit), mutta myös ottaen huomioon hänen mentaliteettinsa ja muut kansalliset ominaisuutensa. Esimerkiksi omistautunut eläinavustaja suosituksissa ei todellakaan saa luonnollisesta turkista valmistettua turkista tai vasikannahasta valmistettua pussia.
Amazon kehittää myös toistahermoverkkoihin perustuva suosituspalvelu: nyt älykkäät algoritmit analysoivat mitä tuotteita sivuston käyttäjä on tykännyt ja tarjoavat hänelle merkityksellisiä tuotteita. Lisäksi vihjeitä voidaan antaa jo ensimmäisellä käyntikaupalla: riittää, että valitset haluamasi vaihtoehdot ehdotetuista vaihtoehdoista (päivän satunnaiset valinnat Pinterestissä toimivat samalla tavalla). Neuroverkko käsittelee tietoja ja tarjoaa asiaankuuluvia tarjouksia. Idean tarkoituksena on ratkaista kysymys "En tiedä mitä haluan" sivuston kävijöiden keskuudessa. Amazonin edustajien mukaan tämä on askel kohti innovatiivista ostosmahdollisuutta: kyky vastaanottaa vain hyödyllisiä suosituksia ilman, että olisi aiemmin tarkasteltu miljoonaa tuotetta. Työkalu toimii paitsi verkkosivustolla myös mobiilisovelluksessa.
Lisäksi Amazon alkoi kouluttaa hermoverkkoa.tutkia asiakaskäyttäytymisen strategioita ottaen huomioon hakukyselyn pituus, ostohinta ja jo ostettujen (koriin asetettujen) tuotteiden välinen suhde. Oletetaan, että ihmiset, jotka ajavat liian pitkissä tai liian lyhyissä kyselyissä, ovat joustavampia valinnassaan ja on helpompaa kiinnostaa heitä johonkin, mitä he eivät alun perin aikoneet ostaa.
Suositusjärjestelmät kuitenkin perustuvatNeuraaliverkot eivät ole vain vähittäiskaupassa: samanlainen tuote on kehittänyt suoratoistopalvelu Netflix. Järjestelmä ottaa huomioon vakiokriteerit, kuten selaushistorian, luokitukset, suosikki näyttelijät ja tyylilajit, samoin kuin palveluun kirjautumisen kellonaika, jota käytetään tässä laitteessa, muiden käyttäjien, joilla on samanlainen "profiili", mieltymykset. Mielenkiintoista on, että räätälöinti menee jopa niin pitkälle kuin kannen valitseminen tietylle palvelun käyttäjälle: aiemmin katsojalle näytettiin sitä, jota katsottiin useammin. Ja nyt kukin näkee kuvan, joka on valittu hänelle.
Ottaen huomioon myös hermoverkkojen kehityksen nopeusPandemian lisääntyessä työkalut, joiden avulla yritykset voivat saavuttaa entistä suuremman personoinnin, ovat kasvavassa kysynnässä ja muuttumassa. On erittäin todennäköistä, että ennakoivat mekanismit, jotka toimivat tehokkaammin kuin kukaan muu, tulevat esiin. Ja jos tänään myymälä ei tarjoa minkkitakkia vakuuttuneelle Greenpeacen seuraajalle, on mahdollista, että huomenna auto tuntee henkilön aikomuksen tulla eläintarhaaktivistiksi jo ennen kuin tämä päätös tehdään hänen päähänsä.
Ensimmäinen tarkka maailmankartta luotiin. Mitä vikaa kaikilla muilla on?
Uranus on saanut aurinkokunnan omituisimman planeetan tilan. Miksi?
NASA kertoi kuinka he toimittavat Marsin näytteitä maapallolle