Cum să prezic ce va dori o persoană în cinci ani
Utilizarea rețelelor neuronale este o modalitate de schimbare
Istoricul vânzărilor este utilizat pentru analiză, tipmagazin, sortimentul său. Retailerul american Macy’s folosește mecanisme similare. Fiecare interacțiune a utilizatorului cu site-ul actualizează matricea de date despre persoană, iar algoritmii mașinii răspund mai repede la informații noi decât angajații reali. Nike a construit noi magazine Nike Live în jurul ideii de personalizare, cu care cumpărătorul interacționează numai cu aplicația instalată - acest lucru îl ajută să devină parte a comunității și să primească cele mai personalizate oferte, precum și cadouri lunare de la brand . Odată cu personalizarea, Nike a crescut probabilitatea de a-și cumpăra produsele de 40 de ori.
Rețelele neuronale sunt capabile să prezică nu numai efectuldin promotii. Pe site-urile magazinelor online, acestea analizează achizițiile anterioare ale unei persoane și concluzionează, de exemplu, că zahărul cumpărat acum o lună ar trebui să se epuizeze în zilele următoare. Așa că este timpul să oferim unei persoane să își reînnoiască rezervele.
Dezvoltarea chatbot este o altă aplicațierețele neuronale. Asistenții virtuali elimină nevoia de personal mare din call center și sunt destul de eficienți. Ele oferă informații mai detaliate la un ritm mai rapid decât o persoană în viață și răspund la orice întrebare despre un produs sau serviciu - până la cea mai apropiată adresă de vânzare cu amănuntul.
În magazinele online, rețelele neuronale sunt capabile să creezerecomandări personale nu numai pe baza a ceea ce o persoană a văzut recent, ci și luând în considerare portretul său (sex, vârstă, naționalitate și alți parametri).
Analiștii prevăd o creștere explozivă a investițiilor înProiecte legate de IA după pandemie. Printre startup-urile IT apar tot mai multe proiecte bazate pe inteligență artificială și ML pentru că există cerere. Comerțul cu amănuntul folosește din ce în ce mai mult AI: pentru a selecta sortimentul pentru magazine, pentru a dezvolta promoții, pentru a prezice prețurile și cererea de mărfuri. Apar magazine cu drepturi depline care operează pe rețele neuronale - Amazon Go, Pro Market din Skolkovo. Analiza Big Data și procesarea acesteia de către rețelele neuronale permite, de exemplu, să vedem că utilizatorii care tweetează cu eticheta #sneakers atașează adesea etichetele #ASICS sau #Nike. Acest lucru indică retailerului ce produse să includă mai des în campaniile publicitare.
La Amazon, AI face selecții de produse careo persoană poate adăuga un coș chiar acum. Pentru a face acest lucru, sunt analizate cohortele de utilizatori ai site-ului sau aplicației mobile, informații despre ceea ce le place acestor utilizatori și ce nu, ce alte persoane (asemănătoare cu cea pentru care este selectat în prezent produsul) au arătat și au cumpărat. În mod convențional, în decembrie, unei femei americane i se vor oferi bunuri de Crăciun, iar unei ruse i se va oferi ceva legat de Anul Nou. Datorită motoarelor de recomandare bazate pe rețele neuronale, Amazon generează 55% din vânzările sale. Compania spune că prezice comportamentul utilizatorilor chiar și la cinci ani în viitor.
În 2016, Amazon a oferit acces la originalcodul algoritmului său inteligent de recomandare și, de asemenea, a invitat alți jucători să integreze aceste mecanisme. Într-un raport recent al Camerei Reprezentanților SUA, Amazon a fost acuzat de monopol (în segmentul comerțului electronic) și de folosirea datelor de la vânzători concurenți pentru propriile interese. Și conform Wall Street Journal, angajații Amazon analizează datele de vânzări ale terților pentru a lucra la produsele lor marca Amazon.
Cum funcționează publicitatea, care știe totul despre tine
Numele, numărul de telefon sau adresa de e-mail pe care o poate face o persoanălăsați-l în pace, dar alte date, adesea chiar mai importante pentru afacere, sunt colectate automat. Acest lucru este ajutat de coduri speciale încorporate în pagina de internet. Cea mai populară opțiune este pixelul: un script (o bucată de cod JavaScript) care încarcă o imagine invizibilă pe o pagină. Acesta transmite informațiile colectate către server, unde sunt procesate, analizate și utilizate pentru a forma oferte personale persoanei care a intrat pe site.
Marketerii folosesc în mod activ pixeli de laFacebook și Google. Un mare plus al acestor coduri este că, cu cât mai multe companii le folosesc, cu atât baza devine mai extinsă și cu atât este mai eficientă analiza datelor obținute. Și cu cât utilizatorul vizitează site-ul mai des, cu atât mai activ crește baza de identificare (folderul personal cu informații).
Pixelul colectează mai mult decât informații statice(de exemplu, IP, care ne permite să înțelegem locația utilizatorului), dar și dinamic - acțiunile unei persoane pe site. În mod convențional, dacă se uită la două cămăși din catalogul unui magazin online, rețeaua neuronală îi poate oferi să se familiarizeze cu alte modele similare sau să ridice piese pentru un ansamblu complet: pantaloni, sacou, accesorii.
În funcție de modul exact în care este implementatpixel în codul paginii, se determină momentul colectării informațiilor. Poate fi configurat pentru a defini acțiuni vizate care nu au legătură cu reîncărcările site-ului și modificările paginii - de exemplu, unui utilizator îi place un produs sau îl marchează cu un asterisc pentru a fi plasat într-o listă de dorințe. De asemenea, pixelul este configurat pentru a analiza informații despre reîncărcarea paginilor: acest lucru vă permite să analizați exact unde vizitează o persoană. A treia opțiune este să implementați un pixel pentru clicuri pe linkuri, inclusiv pe cele afiliate. Datorită acestui fapt, puteți urmări interesele terților ale unei persoane. De exemplu, pe site-ul candelabrelor, vede o propunere pentru o nouă colecție de gresie porțelanată de la un partener și merge acolo.
Tehnologiile funcționează nu numai în linie dreaptă:dacă o persoană cercetează în mod activ cărucioarele pentru copii pe diferite site-uri, rețeaua neuronală îi va arăta o ofertă de la un centru de medicină reproductivă sau un producător de pătuțuri. Pentru că algoritmii au considerat deja această persoană părinte și sunt gata să trimită mai multe propuneri relevante deodată.
Companiile achiziționează în mod activ date despre tipictipare (tipare) de comportament ale diferitelor categorii de clienți, pot schimba pixeli cu parteneri și pot înmulți baza. Dacă luăm în considerare Facebook Pixel, atunci contul de Facebook al persoanei, modificările care au avut loc la el (divorțat, schimbarea locului de muncă etc.), acțiunile întreprinse de la el, până la oprirea atenției asupra anunțului (chiar dacă nu faceți clic pe pe acesta), furnizați și informații suplimentare.
Pixelul funcționează împreună cu cookie-urile:acestea sunt fișiere de date care se află pe dispozitivul utilizatorului și reprezintă o sursă de informații pentru specialiștii în marketing. Aceasta este o autentificare în rețelele sociale, produse pentru magazinele online selectate în coș, interogări de căutare și multe altele. Colectarea acestor date nu este doar pentru specialiștii în marketing: facilitează viața utilizatorilor înșiși. De exemplu, o persoană este conectată la Facebook și merge la diferite pagini. Nu trebuie să reintroducă datele de conectare și parola de fiecare dată când repornește - site-ul care a salvat cookie-urile a făcut-o pentru el. Faptul că browserul a memorat geolocalizarea și nu încearcă să sugereze Dubai sau Maroc pe fiecare pagină este, de asemenea, un merit al cookie-urilor.
Cu toate acestea, atunci când colectați astfel de date, este important să nu uitațiexistența FZ-152: astăzi, fiecare site care folosește cookie-uri este obligat să notifice utilizatorul vizitat despre acest lucru și să îi ofere posibilitatea de a alege - să dea sau nu acces la date. De asemenea, puteți face transferul cookie-urilor personalizabil: persoana determină cantitatea de informații care este gata să fie dezvăluite site-ului. În acest caz, utilizatorul ar trebui să se poată familiariza cu politica de confidențialitate, să cunoască perioada de stocare a datelor colectate, posibilele acțiuni cu acestea, scopul colectării informațiilor și alte nuanțe.
Rețele neuronale de servicii de recomandare
Cât de departe au mers serviciile de recomandare?Vedeți exemplul unui asistent virtual creat de Macy’s împreună cu platforma Watson Marketing. Rețelele neuronale urmăresc istoricul achizițiilor unui vizitator de pe un site web sau o aplicație, analizează locația sa geografică, precum și comportamentul clienților similari. După aceea, asistentul virtual oferă bunuri care sunt potrivite pentru o persoană nu numai pe baza achizițiilor sale anterioare (în mod condiționat al cincilea adidași albi), ci și luând în considerare mentalitatea sa și alte caracteristici naționale. De exemplu, un avocat dedicat animalelor din recomandări cu siguranță nu va primi nici o haină de blană din blană naturală, nici o geantă din piele de vițel.
Amazon dezvoltă, de asemenea, un altulserviciu de recomandare bazat pe rețele neuronale: acum algoritmii inteligenți analizează produsele care i-au plăcut utilizatorului site-ului și oferă produse care îi sunt relevante. Mai mult, sfaturile pot fi emise deja la prima vizită la magazin: este suficient să le alegeți pe cele care vă plac din opțiunile propuse (selecțiile aleatorii ale zilei pe Pinterest funcționează într-un mod similar). Rețeaua neuronală va procesa datele și va oferi oferte relevante. Ideea este menită să rezolve întrebarea „Nu știu ce vreau” în rândul vizitatorilor site-ului. Potrivit reprezentanților Amazon, acesta este un pas către cumpărături inovatoare: capacitatea de a primi doar recomandări utile fără a fi analizat un milion de produse înainte. Instrumentul funcționează nu numai pe site, ci și în aplicația mobilă.
În plus, Amazon a început să pregătească o rețea neuronală.studiați strategiile comportamentului clienților, luând în considerare lungimea interogării de căutare, prețul de achiziție și relația dintre bunurile deja cumpărate (plasate în coș). Se presupune că persoanele care tastează interogări prea lungi sau prea scurte sunt mai flexibile în alegerea lor și este mai ușor să le intereseze ceva ce inițial nu intenționau să cumpere.
Cu toate acestea, sistemele de recomandare bazate peRețelele neuronale nu se găsesc doar în comerțul cu amănuntul: un produs similar a fost dezvoltat de serviciul de streaming Netflix. Sistemul ia în considerare criteriile standard precum istoricul de navigare, evaluările, actorii și genurile preferate, precum și ora din zi de conectare la serviciu, utilizată pentru acest dispozitiv, preferințele altor utilizatori cu un „profil” similar. Interesant este faptul că personalizarea merge chiar până la alegerea unei huse pentru un anumit utilizator al serviciului: anterior, spectatorului i se arăta cel care era vizionat mai des. Și acum fiecare persoană vede o imagine selectată pentru el.
Luând în considerare și viteza de dezvoltare a rețelelor neuronaleCrește de pandemie, instrumentele care permit companiilor să realizeze o personalizare și mai mare vor fi în cerere tot mai mare și astfel se vor transforma. Este foarte probabil ca mecanismele de predicție care funcționează mai eficient decât orice persoană să apară în prim plan. Și dacă astăzi magazinul nu mai oferă unui urmăritor ferm al Greenpeace o haină de nurcă, atunci este posibil ca mâine mașina să simtă intenția unei persoane de a deveni activist în grădina zoologică chiar înainte ca această decizie să fie luată în cap.
A fost creată prima hartă exactă a lumii. Ce este în neregulă cu toți ceilalți?
Uranus a primit statutul de cea mai ciudată planetă din sistemul solar. De ce?
NASA a spus cum vor livra mostre de Marte pe Pământ