Kā paredzēt, ko cilvēks vēlēsies pēc pieciem gadiem
Neironu tīklu izmantošana ir viens no veidiem, kā mainīt
Pārdošanas vēsture tiek izmantota analīzei, tipamveikals, tā sortiments. Amerikāņu mazumtirgotājs Macy’s izmanto līdzīgus mehānismus. Katra lietotāja mijiedarbība ar vietni atjaunina datu masīvu par personu, un mašīnu algoritmi ātrāk reaģē uz svaigu informāciju nekā reāli darbinieki. Apkārt personalizācijas idejai Nike ir izveidojis pilnīgi jaunus Nike Live veikalus, ar kuriem pircējs mijiedarbojas tikai ar instalēto lietojumprogrammu - tas viņam palīdz kļūt par kopienas daļu un saņemt visvairāk personalizētos piedāvājumus, kā arī ikmēneša dāvanas no zīmola. . Ar personalizāciju Nike palielināja iespēju iegādāties savus produktus 40 reizes.
Neironu tīkli spēj paredzēt ne tikai efektuno akcijām. Interneta veikalu vietnēs viņi analizē personas iepriekšējos pirkumus un secina, piemēram, ka pirms mēneša iegādātajam cukuram vajadzētu beigties tuvākajās dienās. Tāpēc ir pienācis laiks piedāvāt cilvēkam atjaunot savas rezerves.
Chatbot izstrāde ir vēl viena lietojumprogrammaneironu tīkli. Virtuālie palīgi novērš nepieciešamību pēc liela zvanu centra personāla un ir diezgan efektīvi. Tie sniedz detalizētāku informāciju ātrāk nekā dzīvs cilvēks un atbild uz jebkuru jautājumu par produktu vai pakalpojumu — līdz pat tuvākajai mazumtirdzniecības adresei.
Interneta veikalos neironu tīkli spēj radītpersonīgos ieteikumus ne tikai pamatojoties uz to, ko cilvēks ir nesen skatījis, bet arī ņemot vērā viņa portretu (dzimums, vecums, tautība un citi parametri).
Analītiķi prognozē strauju investīciju pieaugumuAr AI saistīti projekti pēc pandēmijas. IT jaunuzņēmumu vidū arvien vairāk uz mākslīgo intelektu un ML balstītu projektu parādās, jo ir pieprasījums. Mazumtirdzniecība arvien vairāk izmanto AI: lai atlasītu veikalu sortimentu, izstrādātu akcijas, prognozētu cenas un preču pieprasījumu. Parādās pilnvērtīgi veikali, kas darbojas neironu tīklos - Amazon Go, Pro Market Skolkovā. Lielo datu analīze un to apstrāde ar neironu tīkliem ļauj, piemēram, redzēt, ka lietotāji, kuri tvīto ar tagu #sneakers, arī bieži pievieno tagus #ASICS vai #Nike. Tas norāda mazumtirgotājam, kurus produktus biežāk iekļaut reklāmas kampaņās.
Amazonā AI veic produktu izvēlicilvēks jau tagad var pievienot grozu. Lai to izdarītu, tiek analizēti vietnes vai mobilās lietojumprogrammas lietotāju kohorti, informācija par to, kas šiem lietotājiem patīk un kas ne, ko citi cilvēki (līdzīgi tam, kuram pašlaik tiek izvēlēts produkts) ir izskatījušies un iegādājušies. Parasti decembrī amerikānietei tiks piedāvātas preces Ziemassvētkiem, bet krievietei - kaut kas saistīts ar Jauno gadu. Pateicoties neironu tīkliem balstītiem ieteikumu dzinējiem, Amazon rada 55% no pārdošanas. Uzņēmums saka, ka tā paredz lietotāju uzvedību pat piecus gadus nākotnē.
2016. gadā Amazon nodrošināja piekļuvi oriģinālamsava viedā ieteikumu algoritma kodu, kā arī aicināja citus spēlētājus integrēt šos mehānismus. Nesenajā ASV Pārstāvju palātas ziņojumā Amazon tika apsūdzēts monopolstāvoklī (e-komercijas segmentā) un konkurējošo pārdevēju datu izmantošanā savām interesēm. Un saskaņā ar Wall Street Journal teikto, Amazon darbinieki analizē trešo pušu pārdošanas datus, lai strādātu ar saviem Amazon zīmola produktiem.
Kā darbojas reklāma, kas par jums zina visu
Vārds, tālruņa numurs vai e-pasts, kuru persona var nosūtītatstājiet to mierā, bet citi dati, bieži vien biznesam vēl svarīgāki, tiek apkopoti automātiski. Tam palīdz īpašie kodi, kas iegulti interneta lapā. Vispopulārākā opcija ir pikseļi: skripts (JavaScript koda gabals), kas lapā ielādē neredzamu attēlu. Savākto informāciju tā pārsūta uz serveri, kur tā tiek apstrādāta, analizēta un izmantota personīgo piedāvājumu veidošanai personai, kura ir ienākusi vietnē.
Tirgotāji aktīvi izmanto pikseļus noFacebook un Google. Liels šādu kodu pluss ir tas, ka jo vairāk dažādi uzņēmumi tos izmanto, jo plašāka kļūst bāze un jo efektīvāk tiek iegūti dati. Un jo biežāk lietotājs apmeklē vietni, jo aktīvāk aug viņa ID bāze (personīgā mape ar informāciju).
Pikselis apkopo ne tikai statisko informāciju(piemēram, IP, kas ļauj mums izprast lietotāja atrašanās vietu), bet arī dinamiska - personas darbības vietnē. Parasti, ja viņš interneta veikala katalogā aplūko divus kreklus, neironu tīkls var piedāvāt viņam iepazīties ar citiem līdzīgiem modeļiem vai paņemt detaļas pilnam ansamblim: bikses, jaka, aksesuāri.
Atkarībā no tā, kā tieši tas tiek īstenotspikseļu lapas kodā, tiek noteikts informācijas vākšanas brīdis. To var konfigurēt, lai definētu mērķtiecīgas darbības, kas nav saistītas ar vietnes atkārtotu ielādi un lapu izmaiņām - piemēram, lietotājam patīk produkts vai tas tiek atzīmēts ar zvaigznīti, kas jāievieto vēlmju sarakstā. Pikselis ir konfigurēts, lai analizētu informāciju par lapu atkārtotu ielādi: tas ļauj analizēt tieši to, kur persona apmeklē. Trešā iespēja ir ieviest pikseļu klikšķiem uz saitēm, ieskaitot saistītās saites. Sakarā ar to jūs varat izsekot personas trešo personu intereses. Piemēram, lustru vietnē viņš redz partnera priekšlikumu jaunai porcelāna akmens izstrādājumu kolekcijai un dodas tur.
Tehnoloģijas darbojas ne tikai taisnā līnijā:ja cilvēks dažādās vietnēs aktīvi pēta bērnu ratiņus, neironu tīkls viņam parādīs piedāvājumu no reproduktīvās medicīnas centra vai bērnu gultiņu ražotāja. Jo algoritmi šo personu jau ir uzskatījuši par vecāku un ir gatavi iesniegt vairākus attiecīgus priekšlikumus uzreiz.
Uzņēmumi aktīvi pērk datus par tipiskiemdažādu klientu kategoriju uzvedības modeļi (modeļi), var apmainīties ar pikseļiem ar partneriem un pavairot bāzi. Ja ņemam vērā Facebook pikseļu, tad personas Facebook kontu, izmaiņas, kas viņā notikušas (šķīries, mainīts darbs utt.), No viņa veiktās darbības līdz uzmanības apturēšanai reklāmā (pat ja jūs nenoklikšķināt uz uz tā), sniedziet arī papildu informāciju.
Pikselis darbojas kopā ar sīkfailiem:tie ir datu faili, kas atrodas lietotāja ierīcē un ir informācijas avots tirgotājiem. Šī ir pieteikšanās sociālajos tīklos, grozā atlasītie produkti interneta veikaliem, meklēšanas vaicājumi un daudz kas cits. Šo datu vākšana nav paredzēta tikai tirgotājiem: tā atvieglo pašu lietotāju dzīvi. Piemēram, cilvēks ir pieteicies Facebook un dodas uz dažādām lapām. Katru reizi, kad tiek restartēts, viņam nav atkārtoti jāievada lietotājvārds un parole - vietne, kas saglabāja sīkfailus, to izdarīja viņa vietā. Tas, ka pārlūks ir iegaumējis ģeogrāfisko atrašanās vietu un nemēģina katrā lapā ieteikt ne Dubaiju, ne Maroku, ir arī sīkdatņu nopelns.
Tomēr, vācot šādus datus, ir svarīgi to neaizmirstFZ-152 esamība: šodien katrai vietnei, kas izmanto sīkdatnes, ir pienākums par to informēt apmeklējošo lietotāju un dot viņam izvēli - atļaut piekļuvi datiem vai nē. Varat arī padarīt sīkdatņu pārsūtīšanu pielāgojamu: persona nosaka informācijas daudzumu, kas ir gatavs atklāt vietnei. Šajā gadījumā lietotājam vajadzētu būt iespējai iepazīties ar Privātuma politiku, zināt savākto datu glabāšanas laiku, iespējamās darbības ar tiem, informācijas vākšanas mērķi un citas nianses.
Ieteikumu pakalpojumu neironu tīkli
Cik tālu devās ieteikumu pakalpojumi?Skatiet virtuālā palīga piemēru, ko Macy’s izveidojis kopā ar Watson Marketing platformu. Neironu tīkli izseko apmeklētāja pirkumu vēsturi vietnē vai lietotnē, analizē viņa ģeogrāfisko atrašanās vietu, kā arī līdzīgu klientu rīcību. Pēc tam virtuālais asistents piedāvā preces, kas ir piemērotas personai ne tikai, pamatojoties uz viņa iepriekšējiem pirkumiem (nosacīti piektie baltie čības), bet arī ņemot vērā viņa mentalitāti un citas nacionālās īpatnības. Piemēram, veltīts dzīvnieku aizstāvis ieteikumos noteikti nesaņems ne kažokādu no dabīgas kažokādas, ne maisu no teļādas.
Amazon izstrādā arī cituieteikumu pakalpojums, kas balstīts uz neironu tīkliem: tagad viedie algoritmi analizē, kuri produkti vietnes lietotājam ir patikuši, un piedāvā viņam atbilstošus produktus. Turklāt padomus var izdot jau pirmajā veikala apmeklējumā: pietiek ar to, ka no piedāvātajām iespējām izvēlaties sev tīkamos (līdzīgi darbojas dienas izlases izlases Pinterest vietnē). Neironu tīkls apstrādās datus un sniegs attiecīgus piedāvājumus. Ideja ir paredzēta vietnes apmeklētāju jautājuma "Es nezinu, ko es gribu" atrisināšanai. Pēc Amazon pārstāvju domām, tas ir solis uz novatorisku iepirkšanos: spēja saņemt tikai noderīgus ieteikumus, iepriekš neizskatot miljonu produktu. Rīks darbojas ne tikai vietnē, bet arī mobilajā lietojumprogrammā.
Turklāt Amazon sāka apmācīt neironu tīklu.izpētiet klientu uzvedības stratēģijas, ņemot vērā meklēšanas vaicājuma ilgumu, pirkuma cenu un attiecības starp jau iegādātajām (grozā ievietotajām) precēm. Tiek pieņemts, ka cilvēki, kuri raksta pārāk garus vai pārāk īsus vaicājumus, izvēlas elastīgāk un viņus ir vieglāk ieinteresēt par kaut ko tādu, ko viņi sākotnēji nebija plānojuši iegādāties.
Tomēr ieteikumu sistēmas, kuru pamatā irNeironu tīkli nav tikai mazumtirdzniecībā: līdzīgu produktu ir izstrādājis straumēšanas serviss Netflix. Sistēma ņem vērā tādus standarta kritērijus kā pārlūkošanas vēsture, vērtējumi, iecienītākie aktieri un žanri, kā arī dienas laiks, kad piesakāties pakalpojumā, ko izmanto šai ierīcei, citu lietotāju preferences ar līdzīgu "profilu". Interesanti, ka personalizēšana iet līdz pat seguma izvēlei konkrētam pakalpojuma lietotājam: iepriekš skatītājam tika parādīts tas, kurš tika skatīts biežāk. Un tagad katrs cilvēks redz sev izvēlētu attēlu.
Ņemot vērā arī neironu tīklu attīstības ātrumuPandēmijas rezultātā rīki, kas uzņēmumiem ļauj sasniegt vēl lielāku personalizāciju, būs arvien pieprasītāki un tādējādi pārveidojami. Ļoti iespējams, ka priekšplānā izvirzīsies prognozēšanas mehānismi, kas darbojas efektīvāk nekā jebkura cita persona. Un, ja šodien veikals vairs nepiedāvā pārliecinošam Greenpeace sekotājam ūdeļu mēteli, tad ir iespējams, ka rīt automašīna nojaus cilvēka nodomu kļūt par zooloģiskā dārza aktīvistu vēl pirms viņa lēmuma pieņemšanas viņa galvā.
Tika izveidota pirmā precīzā pasaules karte. Kas vainas visiem pārējiem?
Urāns ir saņēmis visdīvainākās Saules sistēmas planētas statusu. Kāpēc?
NASA pastāstīja, kā viņi nogādās Marsa paraugus uz Zemes