5 년 후 사람이 원하는 것을 예측하는 방법
신경망을 사용하는 것은 변화를 위한 한 가지 방법입니다.
판매 내역은 분석, 유형에 사용됩니다.스토어, 그 구색. 미국 소매업 체인 Macy ’s는 유사한 메커니즘을 사용합니다. 사이트와의 각 사용자 상호 작용은 사람에 대한 데이터 배열을 업데이트하고 기계 알고리즘은 실제 직원보다 새로운 정보에 더 빠르게 응답합니다. Nike는 구매자가 설치된 애플리케이션과 만 상호 작용하는 개인화 아이디어를 바탕으로 완전히 새로운 Nike Live 스토어를 구축했습니다.이를 통해 그는 커뮤니티의 일원이되어 가장 개인화 된 제안과 브랜드의 월별 선물을받을 수 있습니다. . 개인화를 통해 Nike는 제품 구매 가능성을 40 배까지 늘 렸습니다.
신경망은 효과뿐만 아니라 예측할 수 있습니다.프로모션에서. 온라인 상점의 웹 사이트에서 한 사람의 이전 구매를 분석하고 예를 들어 한 달 전에 구매 한 설탕이 앞으로 며칠 내에 소진 될 것이라고 결론을 내립니다. 따라서 예비금을 갱신 할 사람을 제공 할 때입니다.
챗봇 개발은 또 다른 응용 프로그램입니다신경망. 가상 비서는 대규모 콜센터 직원이 필요하지 않으며 매우 효율적입니다. 살아있는 사람보다 더 빠른 속도로 더 자세한 정보를 제공하고 제품이나 서비스에 대한 질문에 가장 가까운 소매점 주소까지 바로 답변합니다.
온라인 상점에서 신경망은 다음을 생성할 수 있습니다.개인 추천은 개인이 최근 본 내용뿐만 아니라 인물 사진(성별, 나이, 국적 및 기타 매개변수)을 고려한 것입니다.
애널리스트들은 투자가 폭발적으로 증가할 것으로 예상한다.팬데믹 이후 AI 관련 프로젝트. IT 스타트업 중에는 수요가 있기 때문에 인공지능과 ML을 기반으로 한 프로젝트가 점점 더 많이 등장하고 있습니다. 소매업에서는 매장 분류 선택, 프로모션 개발, 상품 가격 및 수요 예측 등을 위해 점점 더 AI를 사용하고 있습니다. 신경망에서 운영되는 본격적인 매장이 등장합니다 - Amazon Go, Skolkovo의 Pro Market. 예를 들어, 빅 데이터 분석과 신경망 처리를 통해 #sneakers 태그를 사용하여 트윗하는 사용자가 종종 #ASICS 또는 #Nike 태그를 첨부한다는 사실을 확인할 수 있습니다. 이는 광고 캠페인에 어떤 제품을 더 자주 포함할지 소매업체에 알립니다.
Amazon에서 AI는지금 바로 장바구니를 추가 할 수 있습니다. 이를 위해 사이트 또는 모바일 애플리케이션의 사용자 집단을 분석하고, 이러한 사용자가 무엇을 좋아하고 무엇을 좋아하지 않는지에 대한 정보, 다른 사람들 (현재 제품이 선택되고있는 것과 유사)이보고 구매 한 정보를 분석합니다. 일반적으로 12 월에는 미국 여성에게 크리스마스 상품을, 러시아 여성에게는 새해와 관련된 상품을 제공합니다. 신경망 기반 추천 엔진 덕분에 Amazon은 매출의 55 %를 창출합니다. 이 회사는 향후 5 년 후에도 사용자 행동을 예측한다고 말합니다.
2016년에 Amazon은 원본에 대한 액세스를 제공했습니다.스마트 추천 알고리즘의 코드를 작성하고 다른 플레이어를 초대하여 이러한 메커니즘을 통합했습니다. 미국 하원의 최근 보고서에서 Amazon은 (전자상거래 부문에서) 독점과 자신의 이익을 위해 경쟁 판매자의 데이터를 사용했다는 비난을 받았습니다. 그리고 Wall Street Journal에 따르면 Amazon 직원은 Amazon 브랜드 제품 작업을 위해 제3자 판매 데이터를 분석하고 있습니다.
당신에 대한 모든 것을 알고있는 광고의 작동 원리
사람이 할 수있는 이름, 전화 번호 또는 이메일하지만 비즈니스에 더 중요한 다른 데이터는 자동으로 수집됩니다. 이것은 인터넷 페이지에 포함 된 특수 코드에 의해 도움이됩니다. 가장 많이 사용되는 옵션은 픽셀 : 보이지 않는 이미지를 페이지에로드하는 스크립트 (자바 스크립트 코드의 일부)입니다. 수집 된 정보를 서버로 전송하여 처리, 분석 및 사이트에 들어온 사람에게 개인 제안을 구성하는 데 사용됩니다.
마케팅 담당자는 다음의 픽셀을 적극적으로 사용하고 있습니다.페이스 북과 구글. 이러한 코드의 큰 장점은 다른 회사에서 사용할수록 기반이 넓어지고 얻은 데이터 분석이 더 효율적이라는 것입니다. 그리고 사용자가 사이트를 자주 방문할수록 자신의 ID 기반 (정보가있는 개인 폴더)이 더 많이 증가합니다.
픽셀은 정적 정보 이상의 것을 수집합니다.(예 : 사용자의 위치를 파악할 수있는 IP), 동적-사이트에서 사람의 행동. 일반적으로 온라인 상점 카탈로그에서 두 개의 셔츠를 보면 신경망은 그에게 다른 유사한 모델에 대해 알아 가거나 전체 앙상블을위한 부품 (바지, 재킷, 액세서리)을 선택하도록 제안 할 수 있습니다.
정확히 어떻게 구현되는지에 따라페이지 코드의 픽셀에서 정보 수집의 순간이 결정됩니다. 웹 사이트 새로 고침 및 페이지 변경과 관련이없는 대상 동작을 정의하도록 구성 할 수 있습니다. 또한 픽셀은 페이지 새로 고침에 대한 정보를 분석하도록 구성되어 있습니다.이를 통해 사용자가 방문하는 위치를 정확하게 분석 할 수 있습니다. 세 번째 옵션은 제휴 링크를 포함하여 링크 클릭에 대한 픽셀을 구현하는 것입니다. 이로 인해 개인의 제 3 자 관심사를 추적 할 수 있습니다. 예를 들어, 샹들리에 웹 사이트에서 그는 파트너로부터 새로운 도자기 석기 컬렉션에 대한 제안을보고 그곳으로갑니다.
기술은 직선으로만 작동하는 것이 아닙니다.어떤 사람이 여러 사이트에서 유모차를 적극적으로 검색하고 있다면 신경망은 그에게 생식 의학 센터나 유아용 침대 제조업체의 제안을 보여줄 것입니다. 알고리즘은 이미 이 사람을 부모로 간주했으며 여러 관련 제안을 한 번에 제출할 준비가 되어 있기 때문입니다.
기업은 일반적으로 데이터를 적극적으로 구매하고 있습니다.고객의 다양한 범주의 행동 패턴 (패턴)은 파트너와 픽셀을 교환하고베이스를 곱할 수 있습니다. 페이스 북 픽셀을 고려하면 그 사람의 페이스 북 계정, 그에게 일어난 변화 (이혼, 직업 변경 등), 그로부터 취해진 조치, 광고에 대한 관심을 멈출 때까지 (클릭하지 않더라도 그것에), 또한 추가 정보를 제공하십시오.
픽셀은 쿠키와 함께 작동합니다.이들은 사용자의 장치에있는 데이터 파일이며 마케팅 담당자를위한 정보 소스입니다. 이것은 소셜 네트워크, 장바구니에서 선택한 온라인 상점 제품, 검색어 등의 로그인입니다. 이 데이터를 수집하는 것은 마케터만을위한 것이 아닙니다. 사용자 자신의 삶을 더 쉽게 만듭니다. 예를 들어, 한 사람이 Facebook에 로그인하고 다른 페이지로 이동합니다. 재부팅 할 때마다 로그인과 비밀번호를 다시 입력 할 필요가 없습니다. 쿠키를 저장 한 사이트가 대신했습니다. 브라우저가 지리적 위치를 기억하고 모든 페이지에서 두바이 또는 모로코를 제안하지 않는다는 사실도 쿠키의 장점입니다.
그러나 이러한 데이터를 수집 할 때 잊지 않는 것이 중요합니다.FZ-152의 존재 : 오늘날 쿠키를 사용하는 모든 사이트는 방문 사용자에게 이에 대해 알리고 데이터에 대한 액세스 권한을 부여할지 여부를 선택할 수있는 권한을 부여해야합니다. 쿠키 전송을 사용자 정의 할 수도 있습니다. 사용자가 사이트에 공개 할 정보의 양을 결정합니다. 이 경우 사용자는 개인 정보 취급 방침을 숙지하고 수집 된 데이터의 보관 기간, 가능한 조치, 정보 수집 목적 및 기타 뉘앙스를 알 수 있어야합니다.
추천 서비스의 신경망
추천 서비스는 얼마나 되었습니까?Macy ’s가 Watson Marketing 플랫폼과 함께 만든 가상 비서의 예를 참조하십시오. 신경망은 웹 사이트 또는 앱에서 방문자의 구매 내역을 추적하고 그의 지리적 위치 및 유사한 고객의 행동을 분석합니다. 그 후 가상 비서는 이전 구매 (조건부로 다섯 번째 흰색 운동화)뿐만 아니라 그의 정신력 및 기타 국가 특성을 고려하여 사람에게 적합한 상품을 제공합니다. 예를 들어, 권장 사항에 포함 된 헌신적 인 동물 옹호자는 천연 모피로 만든 모피 코트 나 송아지 가죽으로 만든 가방을 확실히받지 못할 것입니다.
아마존은 또 다른신경망 기반 추천 서비스 : 이제 스마트 알고리즘이 사이트 사용자가 좋아하는 제품을 분석하고 관련 제품을 제공합니다. 또한, 상점을 처음 방문 할 때 이미 팁을 발행 할 수 있습니다. 제안 된 옵션에서 원하는 것을 선택하는 것으로 충분합니다 (Pinterest에서 오늘의 무작위 선택은 비슷한 방식으로 작동합니다). 신경망은 데이터를 처리하고 관련 제안을 제공합니다. 이 아이디어는 사이트 방문자 사이에서“내가 원하는 것이 무엇인지 모르겠다”는 질문을 해결하기위한 것입니다. Amazon 담당자에 따르면 이것은 혁신적인 쇼핑을 향한 한 걸음입니다. 이전에 백만 개의 제품을 보지 않고도 유용한 추천 만받을 수있는 기능입니다. 이 도구는 웹 사이트뿐만 아니라 모바일 응용 프로그램에서도 작동합니다.
또한 Amazon은 신경망 훈련을 시작했습니다.검색어의 길이, 구매 가격 및 이미 구매 한 (바구니에 넣은) 상품 간의 관계를 고려하여 고객 행동 전략을 연구합니다. 너무 길거나 너무 짧은 쿼리를 입력하는 사람들은 선택에 더 유연하고 처음에 구매할 계획이 없었던 것에 관심을 갖는 것이 더 쉽다고 가정합니다.
그러나신경망은 소매업에만 국한된 것이 아닙니다. 유사한 제품이 스트리밍 서비스 Netflix에서 개발되었습니다. 이 시스템은 검색 기록, 등급, 좋아하는 배우 및 장르와 같은 표준 기준과이 장치에 사용되는 서비스 로그인 시간, 유사한 "프로필"을 가진 다른 사용자의 선호도를 고려합니다. 흥미롭게도 개인화는 서비스의 특정 사용자를위한 표지를 선택하는 데까지도 적용됩니다. 이전에는 시청자에게 더 자주 보는 표지가 표시되었습니다. 이제 각 사람은 자신을 위해 선택된 이미지를 봅니다.
신경망 개발 속도를 고려하면전염병으로 인해 기업이 더 큰 개인화를 달성 할 수있게 해주는 도구에 대한 수요가 증가하여 변화 할 것입니다. 어떤 사람보다 더 효율적으로 작동하는 예측 메커니즘이 전면에 나올 가능성이 높습니다. 그리고 오늘 가게가 더 이상 Greenpeace의 확고한 추종자에게 밍크 코트를 제공하지 않는다면, 내일이 결정이 그의 머릿속에서 이루어 지기도 전에 차가 동물원 활동가가 되려는 사람의 의도를 감지 할 수 있습니다.
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