人が5年後に何を望んでいるかを予測する方法
ニューラルネットワークの使用は、変化をもたらす1つの方法です
販売履歴は分析、タイプに使用されますストア、その品揃え。アメリカの小売業者メイシーズも同様のメカニズムを使用しています。ユーザーがサイトを操作するたびに、その人に関するデータ配列が更新され、マシンアルゴリズムは、実際の従業員よりも新しい情報にすばやく応答します。ナイキは、パーソナライズのアイデアに基づいてまったく新しいナイキライブストアを構築しました。これにより、購入者はインストールされたアプリケーションとのみ対話します。これにより、購入者はコミュニティの一員となり、最もパーソナライズされたオファーや、ブランドからの毎月のギフトを受け取ることができます。 。パーソナライズにより、ナイキは自社製品を購入する可能性を40倍に高めました。
ニューラルネットワークは、効果だけでなく予測することもできますプロモーションから。オンラインストアのウェブサイトで、彼らは人の以前の購入を分析し、たとえば、1か月前に購入した砂糖は今後数日でなくなるはずであると結論付けています。それで、彼の準備金を更新するために人を提供する時が来ました。
チャットボット開発は別のアプリケーションですニューラルネットワーク。仮想アシスタントを使用すると、コールセンターに大勢のスタッフを配置する必要がなくなり、非常に効率的になります。彼らは、実際の人間よりも迅速に、より詳細な情報を提供し、製品やサービスに関するあらゆる質問に、最寄りの小売店の住所まで答えます。
オンライン ストアでは、ニューラル ネットワークは次のものを作成できます。個人的な推奨事項は、その人が最近閲覧したものだけでなく、その人の肖像（性別、年齢、国籍、その他のパラメータ）も考慮に入れます。
アナリストは、投資が爆発的に増加すると予測しています。パンデミック後のAI関連プロジェクト。 ITスタートアップの中には需要があるため、人工知能やMLをベースにしたプロジェクトが増えてきています。小売業では、店舗の品揃えの選択、プロモーションの展開、商品の価格と需要の予測などに AI の使用が増えています。ニューラルネットワークで動作する本格的なストアが登場しています - Amazon Go、スコルコボのプロマーケット。ビッグデータとニューラル ネットワークによるその処理を分析すると、たとえば、#sneakers というタグを付けてツイートするユーザーは、#ASICS や #Nike というタグも付けていることがわかります。これにより、広告キャンペーンにどの製品をより頻繁に含めるべきかを小売業者に知らせることができます。
アマゾンでは、AIは次のような製品を選択しています今すぐカートを追加できます。これを行うために、サイトまたはモバイルアプリケーションのユーザーのコホートが分析され、これらのユーザーが好きなものと嫌いなもの、他の人（現在製品が選択されている人と同様）が何を見て購入したかに関する情報が分析されます。従来、12月にはアメリカ人女性にクリスマスグッズを、ロシア人女性にはお正月に関連したグッズをプレゼントしていました。ニューラルネットワークベースのレコメンデーションエンジンのおかげで、Amazonは売り上げの55％を生み出しています。同社によれば、5年後でもユーザーの行動を予測しているという。
2016 年に、Amazon はオリジナルへのアクセスを提供しました。スマートレコメンデーションアルゴリズムのコードを作成し、他のプレーヤーにこれらのメカニズムを統合するよう招待しました。米国下院の最近の報告書では、アマゾンは（電子商取引分野での）独占と、自社の利益のために競合販売者のデータを使用したとして非難された。また、ウォール・ストリート・ジャーナルによると、アマゾンの従業員はアマゾンブランドの製品を開発するためにサードパーティの販売データを分析しているという。
あなたについてのすべてを知っている広告がどのように機能するか
名前、電話番号、または人ができる電子メールそのままにしておきますが、他のデータは、多くの場合、ビジネスにとってさらに重要であり、自動的に収集されます。これは、インターネットページに埋め込まれた特別なコードによって支援されます。最も一般的なオプションはピクセルです。非表示の画像をページにロードするスクリプト（JavaScriptスニペット）です。収集した情報をサーバーに送信し、そこで処理、分析、使用して、サイトにアクセスした人に個人的なオファーを作成します。
マーケターは積極的にからのピクセルを使用していますFacebookとGoogle。このようなコードの大きな利点は、さまざまな企業がコードを使用するほど、ベースが広くなり、取得したデータの分析が効率的になることです。また、ユーザーがサイトにアクセスする頻度が高くなるほど、ユーザーのIDベース（情報を含む個人用フォルダー）がより積極的に拡大します。
ピクセルは単なる静的情報以上のものを収集します（たとえば、ユーザーの場所を理解できるIP）だけでなく、動的な-サイト上の人の行動。従来、彼がオンラインストアのカタログで2枚のシャツを見ると、ニューラルネットワークは、他の同様のモデルに精通したり、完全なアンサンブルのパーツ（ズボン、ジャケット、アクセサリー）を手に入れたりすることを提案できます。
それがどの程度正確に実装されているかに応じてページコードのピクセル、情報収集の瞬間が決定されます。 Webサイトのリロードやページの変更に関係のないターゲットアクションを定義するように構成できます。たとえば、ユーザーが製品を高く評価したり、ウィッシュリストに配置するアスタリスクを付けたりします。また、ピクセルはページのリロードに関する情報を分析するように構成されています。これにより、人がどこを訪れているかを正確に分析できます。 3番目のオプションは、アフィリエイトリンクを含むリンクをクリックするためのピクセルを実装することです。このため、個人の第三者の利益を追跡することが可能です。たとえば、シャンデリアのウェブサイトで、彼はパートナーからの磁器の石器の新しいコレクションの提案を見て、そこに行きます。
テクノロジーは直線的に機能するだけではありません。ある人がさまざまなサイトでベビーカーについて積極的に調べている場合、ニューラル ネットワークは生殖医療センターやベビーベッドのメーカーからのオファーをその人に示します。なぜなら、アルゴリズムはすでにこの人物を親とみなしており、一度に複数の関連提案を提出する準備ができているからです。
企業は典型的なデータを積極的に購入しています顧客のさまざまなカテゴリの行動のパターン（パターン）は、パートナーとピクセルを交換し、ベースを増やすことができます。 Facebook Pixelを検討すると、その人のFacebookアカウント、その人に起こった変更（離婚、転職など）、彼から取られたアクション、広告への注意を停止するまで（クリックしなくても）その上で）、追加情報も提供します。
ピクセルはCookieと連動して機能します。これらは、ユーザーのデバイスにあるデータファイルであり、マーケターの情報源です。これは、ソーシャルネットワークへのログイン、バスケットで選択されたオンラインストアの製品、検索クエリなどです。このデータの収集はマーケターだけのものではありません。ユーザー自身の生活を楽にします。たとえば、ある人がFacebookにログインして、別のページに移動します。再起動するたびにログインとパスワードを再入力する必要はありません。Cookieを保存したサイトが彼に代わって入力しました。ブラウザがジオロケーションを記憶していて、すべてのページでドバイまたはモロッコのいずれかを提案しようとしないという事実も、Cookieのメリットです。
ただし、そのようなデータを収集するときは、忘れないことが重要です。FZ-152の存在：今日、Cookieを使用するすべてのサイトは、訪問ユーザーにこれについて通知し、データへのアクセスを許可するかどうかを選択できるようにする義務があります。また、Cookieの転送をカスタマイズ可能にすることもできます。ユーザーは、サイトに開示する準備ができている情報の量を決定します。同時に、ユーザーはプライバシーポリシーに精通し、収集されたデータの保存期間、ユーザーとの可能なアクション、情報を収集する目的、およびその他のニュアンスを理解できる必要があります。
推奨サービスのニューラルネットワーク
推薦サービスはどこまで行きましたか？メイシーズがワトソンマーケティングプラットフォームと組み合わせて作成した仮想アシスタントの例をご覧ください。ニューラルネットワークは、Webサイトまたはアプリケーションでの訪問者の購入履歴を追跡し、訪問者の地理的位置と同様の顧客の行動を分析します。その後、バーチャルアシスタントは、以前の購入（条件付きで5番目の白いスニーカー）だけでなく、彼の考え方やその他の国民性を考慮して、人に適した商品を提供します。たとえば、推奨事項の熱心な動物擁護者は、天然毛皮で作られた毛皮のコートやカーフスキンで作られたバッグを絶対に受け取りません。
アマゾンはまた別のものを開発していますニューラルネットワークに基づく推奨サービス：現在、スマートアルゴリズムは、サイトのユーザーが気に入った製品を分析し、ユーザーに関連する製品を提供します。さらに、ヒントはストアへの最初の訪問時にすでに発行されている可能性があります。提案されたオプションから好きなものを選択するだけで十分です（Pinterestでのその日のランダムな選択も同様に機能します）。ニューラルネットワークはデータを処理し、関連するオファーを提供します。このアイデアは、サイト訪問者の間で「何が欲しいのかわからない」という質問を解決することを目的としています。アマゾンの代表者によると、これは革新的なショッピングへの第一歩です。これまでに100万の商品を見たことがなくても、役立つおすすめだけを受け取ることができます。このツールは、Webサイトだけでなく、モバイルアプリケーションでも機能します。
さらに、Amazonはニューラルネットワークのトレーニングを開始しました。検索クエリの長さ、購入価格、およびすでに購入された（バスケットに入れられた）商品間の関係を考慮して、顧客行動の戦略を研究します。クエリが長すぎたり短すぎたりする人は、選択の柔軟性が高く、当初は購入する予定がなかったものに興味を持ちやすいと考えられます。
ただし、ニューラルネットワークは小売業だけではありません。同様の製品がストリーミングサービスNetflixによって開発されました。システムは、閲覧履歴、評価、お気に入りの俳優やジャンル、このデバイスに使用されるサービスにログインする時刻、同様の「プロファイル」を持つ他のユーザーの好みなどの標準的な基準を考慮に入れます。興味深いことに、パーソナライズは、サービスの特定のユーザーのカバーを選択することにも及びます。以前は、視聴者には、より頻繁に視聴されたものが表示されていました。そして今、各人は彼のために選択された画像を見る。
ニューラルネットワークの開発速度も考慮に入れて、パンデミックによって増加し、企業がさらに優れたパーソナライズを実現できるツールの需要が高まり、その結果、変革が見込まれます。誰よりも効率的に機能する予測メカニズムが前面に出てくる可能性が高いです。そして、今日、店がグリーンピースの確信した信者にミンクのコートを提供しない場合、この決定が彼の頭の中で行われる前でさえ、明日車は人が動物園活動家になる意図を感じる可能性があります。
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