Kaip nuspėti, ko žmogus norės po penkerių metų
Neuroninių tinklų naudojimas yra vienas iš būdų pakeisti
Pardavimų istorija naudojama analizei, tipuiparduotuvė, jos asortimentas. Amerikos mažmenininkas „Macy’s“ naudoja panašius mechanizmus. Kiekviena vartotojo sąveika su svetaine atnaujina duomenų masyvą apie asmenį, o mašinų algoritmai greičiau reaguoja į naują informaciją nei tikri darbuotojai. „Nike“ sukūrė visiškai naujas „Nike Live“ parduotuves pagal personalizavimo idėją, su kuria pirkėjas sąveikauja tik su įdiegta programa - tai padeda jam tapti bendruomenės dalimi ir gauti asmeniškiausius pasiūlymus, taip pat mėnesines prekės ženklo dovanas. . Suasmenindama „Nike“ 40 kartų padidino tikimybę įsigyti savo gaminius.
Neuroniniai tinklai geba numatyti ne tik efektąnuo akcijų. Internetinių parduotuvių svetainėse jie analizuoja ankstesnius žmogaus pirkinius ir daro išvadą, pavyzdžiui, kad prieš mėnesį įsigytas cukrus turėtų baigtis artimiausiomis dienomis. Taigi atėjo laikas pasiūlyti žmogui atnaujinti jo atsargas.
„Chatbot“ kūrimas yra dar viena programaneuroniniai tinklai. Virtualūs padėjėjai pašalina didelių skambučių centro darbuotojų poreikį ir yra gana veiksmingi. Jie pateikia išsamesnę informaciją greičiau nei gyvas žmogus ir atsako į visus klausimus apie produktą ar paslaugą – iki artimiausio mažmeninės prekybos adreso.
Internetinėse parduotuvėse neuroniniai tinklai gali sukurtiasmenines rekomendacijas ne tik pagal tai, ką žmogus neseniai žiūrėjo, bet ir į jo portretą (lytį, amžių, tautybę ir kitus parametrus).
Analitikai prognozuoja spartų investicijų augimąSu dirbtiniu intelektu susiję projektai po pandemijos. Tarp IT startuolių atsiranda vis daugiau dirbtiniu intelektu ir ML paremtų projektų, nes yra paklausa. Mažmeninė prekyba vis dažniau naudoja dirbtinį intelektą: parduotuvių asortimentui pasirinkti, akcijas kurti, prekių kainas ir paklausą numatyti. Atsiranda visavertės parduotuvės, veikiančios neuroniniuose tinkluose - „Amazon Go“, „Pro Market“ Skolkovo mieste. Didžiųjų duomenų analizė ir jų apdorojimas neuroniniais tinklais leidžia, pavyzdžiui, pamatyti, kad vartotojai, kurie tviteryje rašo su žyma #sneakers, taip pat dažnai prideda žymas #ASICS arba #Nike. Tai rodo mažmenininkui, kuriuos produktus dažniau įtraukti į reklamos kampanijas.
„Amazon“ dirbtinis intelektas pasirenka taižmogus dabar gali pridėti krepšelį. Norėdami tai padaryti, analizuojamos svetainės ar mobiliosios programos vartotojų kohortos, informacija apie tai, kas šiems vartotojams patinka, o kas ne, ką kiti žmonės (panašūs į tą, kuriam produktas šiuo metu parenkamas) ieškojo ir įsigijo. Paprastai gruodžio mėnesį amerikietei bus pasiūlytos prekės Kalėdoms, o rusai - kažkas, susijęs su naujaisiais metais. Neuroninių tinklų pagrindu veikiančių rekomendacijų variklių dėka „Amazon“ generuoja 55% savo pardavimų. Bendrovė sako, kad numato vartotojų elgesį net penkerius metus į ateitį.
2016 m. „Amazon“ suteikė prieigą prie originalosavo išmaniojo rekomendacijų algoritmo kodą, taip pat pakvietė kitus žaidėjus integruoti šiuos mechanizmus. Neseniai paskelbtoje JAV Atstovų rūmų ataskaitoje „Amazon“ buvo apkaltinta monopolija (el. prekybos segmente) ir konkuruojančių pardavėjų duomenų naudojimu savo interesams. Anot „Wall Street Journal“, „Amazon“ darbuotojai analizuoja trečiųjų šalių pardavimo duomenis, kad galėtų dirbti su savo „Amazon“ prekės ženklo produktais.
Kaip veikia reklama, kuri viską žino apie tave
Vardas, telefono numeris ar el. Pašto adresas, kurį asmuo galipalikite jį ramybėje, tačiau kiti duomenys, dažnai dar svarbesni verslui, renkami automatiškai. Tam padeda specialūs kodai, įterpti į interneto puslapį. Populiariausias variantas yra pikselis: scenarijus („JavaScript“ kodo dalis), įkeliantis nematomą vaizdą į puslapį. Surinktą informaciją ji perduoda serveriui, kur ji yra apdorojama, analizuojama ir naudojama asmeniniams pasiūlymams suformuoti asmeniui, įėjusiam į svetainę.
Rinkodaros specialistai aktyviai naudoja taškus iš„Facebook“ ir „Google“. Didelis tokių kodų pliusas yra tas, kad kuo daugiau skirtingų kompanijų juos naudoja, tuo platesnė bazė tampa ir efektyvesnė yra gautų duomenų analizė. Kuo dažniau vartotojas lankosi svetainėje, tuo aktyviau auga jo tapatybės dokumento bazė (asmeninis aplankas su informacija).
Pikselis renka ne tik statinę informaciją(pvz., IP, kuris leidžia suprasti vartotojo vietą), bet taip pat dinamiškas - asmens veiksmai svetainėje. Paprastai, jei jis pažvelgia į du marškinėlius internetinės parduotuvės kataloge, nervų tinklas gali pasiūlyti jam susipažinti su kitais panašiais modeliais arba pasiimti viso ansamblio dalis: kelnes, striukę, aksesuarus.
Priklausomai nuo to, kaip tiksliai jis įgyvendinamaspikselių puslapio kode, nustatomas informacijos rinkimo momentas. Jis gali būti sukonfigūruotas apibrėžti tikslingus veiksmus, nesusijusius su svetainės įkėlimu ir puslapio pakeitimais, pavyzdžiui, vartotojui patinka produktas arba jis pažymimas žvaigždute, kad būtų įdėtas į pageidavimų sąrašą. Be to, pikselis sukonfigūruotas analizuoti informaciją apie puslapių įkėlimą iš naujo: tai leidžia tiksliai analizuoti, kur asmuo lankosi. Trečioji galimybė yra įdiegti pikselį, skirtą paspaudimams ant nuorodų, įskaitant dukterines. Dėl šios priežasties galite sekti asmens trečiųjų šalių interesus. Pavyzdžiui, šviestuvų svetainėje jis pamato partnerio pasiūlymą dėl naujos porceliano akmens dirbinių kolekcijos ir ten eina.
Technologijos veikia ne tik tiesia linija:jei žmogus aktyviai tyrinėja vaikiškus vežimėlius įvairiose svetainėse, neuroninis tinklas jam parodys pasiūlymą iš reprodukcinės medicinos centro ar vaikiškų lovelių gamintojo. Kadangi algoritmai šį asmenį jau laikė tėvu ir yra pasirengę pateikti kelis aktualius pasiūlymus iš karto.
Įmonės aktyviai perka duomenis apie tipiniusįvairių klientų kategorijų elgesio modeliai (modeliai), gali keistis pikseliais su partneriais ir padauginti bazę. Jei atsižvelgsime į „Facebook Pixel“, tada asmens „Facebook“ paskyra, jame įvykę pokyčiai (išsiskyrusi, pakeista darbo vieta ir kt.), Jo atlikti veiksmai iki dėmesio sustabdymo skelbime (net jei nespustelėsite) ant jo), taip pat pateikite papildomos informacijos.
Pikselis veikia kartu su slapukais:tai yra duomenų failai, esantys vartotojo įrenginyje ir yra informacijos rinkodaros šaltinis. Tai yra prisijungimas socialiniuose tinkluose, krepšelyje pasirinkti internetinių parduotuvių produktai, paieškos užklausos ir daug daugiau. Šių duomenų rinkimas skirtas ne tik rinkodaros specialistams: tai palengvina pačių vartotojų gyvenimą. Pavyzdžiui, žmogus yra prisijungęs prie „Facebook“ ir eina į skirtingus puslapius. Kiekvieną kartą paleidus iš naujo, jam nereikia iš naujo įvesti savo prisijungimo vardo ir slaptažodžio - svetainė, išsaugojusi slapukus, padarė tai už jį. Tai, kad naršyklė įsiminė geografinę vietą ir nesistengia kiekviename puslapyje pasiūlyti nei Dubajaus, nei Maroko, taip pat yra slapukų nuopelnas.
Tačiau renkant tokius duomenis svarbu nepamirštiFZ-152 egzistavimas: šiandien kiekviena svetainė, naudojanti slapukus, privalo apie tai pranešti apsilankiusiam vartotojui ir suteikti jam pasirinkimą - suteikti prieigą prie duomenų ar ne. Taip pat galite padaryti slapukų perdavimą pritaikomą: asmuo nustato informacijos kiekį, kuris yra paruoštas atskleisti svetainei. Tokiu atveju vartotojas turėtų galėti susipažinti su Privatumo politika, žinoti surinktų duomenų saugojimo laiką, galimus veiksmus su jais, informacijos rinkimo tikslą ir kitus niuansus.
Rekomendacinių paslaugų neuroniniai tinklai
Kaip toli nuėjo rekomendacijų paslaugos?Žr. Virtualaus asistento, kurį sukūrė „Macy’s“ kartu su „Watson Marketing“ platforma, pavyzdį. Neuroniniai tinklai stebi lankytojo pirkimų svetainėje ar programoje istoriją, analizuoja jo geografinę vietą, taip pat panašių klientų elgesį. Po to virtualus asistentas siūlo asmeniui tinkamas prekes ne tik pagal jo ankstesnius pirkinius (sąlyginai penktus baltus sportbačius), bet ir atsižvelgdamas į jo mentalitetą bei kitas nacionalines savybes. Pavyzdžiui, atsidavęs gyvūnų gynėjas rekomendacijose tikrai negaus nei kailio iš natūralaus kailio, nei iš veršiuko odos.
„Amazon“ taip pat kuria kitąrekomendacijų paslauga, pagrįsta neuroniniais tinklais: dabar išmanieji algoritmai analizuoja, kurie produktai patiko svetainės vartotojui, ir siūlo jam aktualius produktus. Be to, patarimų galima išleisti jau pirmą kartą apsilankant parduotuvėje: pakanka išsirinkti patikusius iš siūlomų variantų (atsitiktiniai dienos pasirinkimai „Pinterest“ veikia panašiai). Neuroninis tinklas apdoros duomenis ir pateiks atitinkamus pasiūlymus. Idėja skirta išspręsti svetainės lankytojų klausimą „Aš nežinau, ko noriu“. Pasak „Amazon“ atstovų, tai yra žingsnis link naujoviško apsipirkimo: galimybė gauti tik naudingas rekomendacijas prieš tai nepažiūrėjus milijono produktų. Įrankis veikia ne tik svetainėje, bet ir mobiliojoje programoje.
Be to, „Amazon“ pradėjo mokyti neuroninį tinklą.ištirkite klientų elgsenos strategijas, atsižvelgdami į paieškos užklausos ilgį, pirkimo kainą ir santykį tarp jau įsigytų (įdėtų į krepšelį) prekių. Daroma prielaida, kad žmonės, kurie pateikia per ilgas ar per trumpas užklausas, yra lankstesni pasirinkdami ir lengviau juos dominti tuo, ko iš pradžių neplanavo pirkti.
Tačiau rekomendacinės sistemos, pagrįstosNeuroniniai tinklai yra ne tik mažmeninės prekybos srityje: panašų produktą sukūrė srautinio perdavimo tarnyba „Netflix“. Sistema atsižvelgia į standartinius kriterijus, tokius kaip naršymo istorija, reitingai, mėgstami aktoriai ir žanrai, taip pat į prisijungimo prie paslaugos dienos laiką, naudojamą šiam įrenginiui, kitų panašaus „profilio“ vartotojų pasirinkimus. Įdomu tai, kad suasmeninimas eina net tiek, kiek pasirenkamas konkretaus paslaugos vartotojo viršelis: anksčiau žiūrovui buvo rodomas tas, kuris buvo žiūrimas dažniau. Ir dabar kiekvienas žmogus mato jam pasirinktą vaizdą.
Atsižvelgiant į neuroninių tinklų plėtros greitį, taip patPadidėjus pandemijai, priemonės, leidžiančios įmonėms pasiekti dar didesnį personalizavimą, turės vis didesnę paklausą ir taip transformuosis. Labai tikėtina, kad išryškės prognozavimo mechanizmai, kurie veikia efektyviau nei bet kuris žmogus. Ir jei šiandien parduotuvė nebesiūlo ištikimo „Greenpeace“ audinės kailio pasekėjo, tai gali būti, kad rytoj automobilis pajus žmogaus ketinimą tapti zoologijos sodo aktyvistu dar prieš jam priimant šį sprendimą.
Buvo sukurtas pirmasis tikslus pasaulio žemėlapis. Kas negerai visiems kitiems?
Uranas gavo keisčiausios Saulės sistemos planetos statusą. Kodėl?
NASA pasakojo, kaip jie pristatys Marso pavyzdžius į Žemę