Comment prédire ce qu'une personne voudra dans cinq ans
Utiliser les réseaux de neurones est une façon de changer
L'historique des ventes est utilisé pour l'analyse, le typemagasin, son assortiment. Le détaillant américain Macy’s utilise des mécanismes similaires. Chaque interaction de l'utilisateur avec le site met à jour le tableau de données sur la personne, et les algorithmes de la machine répondent plus rapidement aux nouvelles informations que les vrais employés. Nike a construit de tout nouveaux magasins Nike Live autour de l'idée de personnalisation, avec laquelle l'acheteur n'interagit qu'avec l'application installée - cela l'aide à faire partie de la communauté et à recevoir les offres les plus personnalisées, ainsi que des cadeaux mensuels de la marque. . Grâce à la personnalisation, Nike a multiplié par 40 la probabilité d'acheter ses produits.
Les réseaux de neurones sont capables de prédire non seulement l'effetdes promotions. Sur les sites Web des boutiques en ligne, ils analysent les achats antérieurs d'une personne et concluent, par exemple, que le sucre acheté il y a un mois devrait s'épuiser dans les prochains jours. Il est donc temps de proposer à une personne de renouveler ses réserves.
Le développement de chatbot est une autre applicationles réseaux de neurones. Les assistants virtuels éliminent le besoin d’un grand personnel de centre d’appels et sont très efficaces. Ils fournissent des informations plus détaillées à un rythme plus rapide qu'une personne réelle et répondent à toute question sur un produit ou un service, jusqu'à l'adresse de vente au détail la plus proche.
Dans les boutiques en ligne, les réseaux de neurones sont capables de créerrecommandations personnelles non seulement basées sur ce qu'une personne a récemment vu, mais également en tenant compte de son portrait (sexe, âge, nationalité et autres paramètres).
Les analystes prédisent une croissance explosive des investissements dansProjets liés à l’IA après la pandémie. Parmi les startups informatiques, de plus en plus de projets basés sur l'intelligence artificielle et le ML apparaissent car il y a une demande. Le commerce de détail utilise de plus en plus l'IA : pour sélectionner l'assortiment des magasins, développer des promotions, prédire les prix et la demande de produits. Des magasins à part entière fonctionnant sur des réseaux de neurones font leur apparition - Amazon Go, Pro Market à Skolkovo. L'analyse du Big Data et son traitement par les réseaux de neurones permet par exemple de constater que les utilisateurs qui tweetent avec le tag #sneakers attachent aussi souvent les tags #ASICS ou #Nike. Cela indique au détaillant quels produits inclure le plus souvent dans les campagnes publicitaires.
Chez Amazon, l'IA fait des sélections de produits quiune personne peut ajouter un panier dès maintenant. Pour ce faire, les cohortes d'utilisateurs du site ou de l'application mobile sont analysées, des informations sur ce que ces utilisateurs aiment ou non, ce que d'autres personnes (similaires à celle pour laquelle le produit est actuellement sélectionné) ont recherché et acheté. Conventionnellement, en décembre, une femme américaine se verra offrir des produits pour Noël et une femme russe se verra offrir quelque chose en rapport avec le nouvel an. Grâce aux moteurs de recommandation basés sur les réseaux neuronaux, Amazon réalise 55% de ses ventes. La société dit qu'elle prédit le comportement des utilisateurs même dans cinq ans.
En 2016, Amazon a donné accès à l'originalcode de son algorithme de recommandation intelligente, et a également invité d'autres acteurs à intégrer ces mécanismes. Dans un récent rapport de la Chambre des représentants des États-Unis, Amazon a été accusé de monopole (dans le segment du commerce électronique) et d'utiliser les données de vendeurs concurrents pour ses propres intérêts. Et selon le Wall Street Journal, les employés d'Amazon analysent les données de ventes de tiers pour travailler sur leurs produits de marque Amazon.
Comment fonctionne la publicité qui sait tout sur vous
Nom, numéro de téléphone ou e-mail qu'une personne peutlaissez-le tranquille, mais d'autres données, souvent encore plus importantes pour l'entreprise, sont collectées automatiquement. Ceci est aidé par des codes spéciaux intégrés dans la page Internet. L'option la plus populaire est le pixel: un script (un morceau de code JavaScript) qui charge une image invisible sur une page. Il transmet les informations collectées au serveur, où elles sont traitées, analysées et utilisées pour former des offres personnelles à la personne qui a accédé au site.
Les spécialistes du marketing utilisent activement les pixels deFacebook et Google. Un gros avantage de ces codes est que plus les entreprises les utilisent, plus la base devient large et plus l'analyse des données obtenues est efficace. Et plus l'utilisateur visite le site souvent, plus sa base d'identifiants (dossier personnel avec des informations) se développe activement.
Le pixel collecte plus que de simples informations statiques(par exemple, IP, qui nous permet de comprendre la localisation de l'utilisateur), mais aussi dynamique - les actions d'une personne sur le site. Classiquement, s'il regarde deux chemises dans le catalogue d'une boutique en ligne, le réseau de neurones peut lui proposer de se familiariser avec d'autres modèles similaires ou de récupérer des pièces pour un ensemble complet: un pantalon, une veste, des accessoires.
En fonction de la façon dont il est mis en œuvre exactementpixel dans le code de page, le moment de la collecte d'informations est déterminé. Il peut être configuré pour définir des actions ciblées qui ne sont pas liées aux recharges de sites Web et aux modifications de page - par exemple, un utilisateur aime un produit ou le marque d'un astérisque pour le placer dans une liste de souhaits. En outre, le pixel est configuré pour analyser les informations sur les recharges de page: cela vous permet d'analyser exactement où une personne visite. La troisième option consiste à implémenter un pixel pour les clics sur les liens, y compris ceux affiliés. Pour cette raison, vous pouvez suivre les intérêts tiers d'une personne. Par exemple, sur le site des lustres, il voit une proposition de nouvelle collection de grès cérame d'un partenaire et s'y rend.
Les technologies ne fonctionnent pas seulement en ligne droite :si une personne recherche activement des poussettes sur différents sites, le réseau de neurones lui montrera une offre d'un centre de médecine reproductive ou d'un fabricant de berceaux. Car les algorithmes ont déjà considéré cette personne comme un parent et sont prêts à soumettre plusieurs propositions pertinentes à la fois.
Les entreprises achètent activement des données sur desmodèles (modèles) de comportement de diverses catégories de clients, peuvent échanger des pixels avec des partenaires et multiplier la base. Si nous considérons le pixel Facebook, alors le compte Facebook de la personne, les changements qui se sont produits en elle (divorcé, changement d'emploi, etc.), les actions entreprises de sa part, jusqu'à arrêter l'attention sur l'annonce (même si vous ne cliquez pas) dessus), fournissez également des informations supplémentaires.
Le pixel fonctionne en conjonction avec les cookies:ce sont des fichiers de données qui se trouvent sur l'appareil de l'utilisateur et qui constituent une source d'informations pour les spécialistes du marketing. Il s'agit d'une connexion aux réseaux sociaux, des produits pour les magasins en ligne sélectionnés dans le panier, des requêtes de recherche et bien plus encore. La collecte de ces données n'est pas réservée aux spécialistes du marketing: elle facilite la vie des utilisateurs eux-mêmes. Par exemple, une personne est connectée à Facebook et accède à différentes pages. Il n'a pas besoin de ressaisir son identifiant et son mot de passe à chaque redémarrage - le site qui a enregistré les cookies l'a fait pour lui. Le fait que le navigateur ait mémorisé la géolocalisation et n'essaie de suggérer ni Dubaï ni le Maroc sur chaque page est également un mérite des cookies.
Cependant, lors de la collecte de telles données, il est important de ne pas oublierl'existence du FZ-152: aujourd'hui, tout site qui utilise des cookies est obligé d'en informer le visiteur et de lui donner le choix - donner accès aux données ou non. Vous pouvez également personnaliser le transfert des cookies: la personne détermine la quantité d'informations qui est prête à divulguer au site. Dans ce cas, l'utilisateur doit pouvoir se familiariser avec la politique de confidentialité, connaître la période de stockage des données collectées, les actions possibles avec elles, le but de la collecte d'informations et d'autres nuances.
Réseaux neuronaux de services de recommandation
Jusqu'où les services de recommandation sont-ils allés?Voir l'exemple d'un assistant virtuel créé par Macy's en conjonction avec la plate-forme Watson Marketing. Les réseaux de neurones suivent l'historique des achats d'un visiteur sur un site Web ou une application, analysent sa géolocalisation, ainsi que le comportement de clients similaires. Après cela, l'assistant virtuel propose des produits qui conviennent à une personne non seulement sur la base de ses achats précédents (conditionnellement les cinquièmes baskets blanches), mais également en tenant compte de sa mentalité et d'autres caractéristiques nationales. Par exemple, un défenseur des animaux dévoué dans les recommandations ne recevra certainement ni un manteau de fourrure en fourrure naturelle ni un sac en cuir de veau.
Amazon développe également un autreservice de recommandation basé sur les réseaux de neurones: désormais, des algorithmes intelligents analysent les produits que l'utilisateur du site a aimés et proposent des produits qui lui correspondent. De plus, des pourboires peuvent être émis dès la première visite en boutique: il suffit de choisir celles qui vous plaisent parmi les options proposées (les sélections aléatoires du jour sur Pinterest fonctionnent de la même manière). Le réseau neuronal traitera les données et fournira des offres pertinentes. L'idée vise à résoudre la question "Je ne sais pas ce que je veux" parmi les visiteurs du site. Selon les représentants d'Amazon, c'est un pas vers un shopping innovant: la possibilité de ne recevoir que des recommandations utiles sans avoir regardé un million de produits auparavant. L'outil fonctionne non seulement sur le site Web, mais également dans l'application mobile.
De plus, Amazon a commencé à former un réseau neuronal.étudier les stratégies de comportement des clients en tenant compte de la longueur de la requête de recherche, du prix d'achat et de la relation entre les biens déjà achetés (placés dans le panier). On suppose que les personnes qui tapent des requêtes trop longues ou trop courtes sont plus flexibles dans leur choix et il est plus facile de les intéresser à quelque chose qu'elles n'avaient pas initialement prévu d'acheter.
Cependant, les systèmes de recommandation basés surLes réseaux de neurones ne sont pas que dans la vente au détail: un produit similaire a été développé par le service de streaming Netflix. Le système prend en compte des critères standards tels que l'historique de navigation, les notes, les acteurs et genres préférés, ainsi que l'heure de la journée de connexion au service, utilisé pour cet appareil, les préférences des autres utilisateurs avec un «profil» similaire. Fait intéressant, la personnalisation va même jusqu'à choisir une couverture pour un utilisateur spécifique du service: auparavant, on montrait au spectateur celle qui était vue le plus souvent. Et maintenant, chaque personne voit une image sélectionnée pour lui.
Tenant compte de la vitesse de développement des réseaux de neurones,Augmentés par la pandémie, les outils qui permettent aux entreprises de parvenir à une personnalisation encore plus grande seront de plus en plus demandés et donc se transformer. Il est fort probable que les mécanismes prédictifs qui fonctionnent plus efficacement que quiconque viendront au premier plan. Et si aujourd'hui, le magasin n'offre plus de manteau de vison à un fidèle adepte de Greenpeace, alors il est possible que demain la voiture sentira l'intention d'une personne de devenir un activiste du zoo avant même que cette décision ne soit prise dans sa tête.
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