Zhongshan десять площади дисплея, ООО

Дизайнер и производитель для пользовательских Розничная Отображает с 2006 года!

Главная > Новости > Содержание
Технология искусственного интеллекта снижает затраты на розничный маркетинг на 47% ежегодно
- Oct 03, 2018 -

Регулярная идентификация клиента, переход на единую ставку и цену за единицу товара


Некоторые низкочастотные ценовые сценарии с высокой ценой, потребители сразу не будут размещать заказы, но многократный просмотр и выбор, например, улучшение дома, магазин 4S, ювелирный магазин, магазин часов высокого класса и так далее. Однако, чем больше потребителей идет, тем сильнее желание покупать. Если оператор магазина может своевременно захватить эту информацию, воспользоваться возможностью, обеспечить потребителю интимный сервис и персонализированный маркетинг, он эффективно увеличит скорость успеха.


Тем не менее, оператор магазина не может полностью помнить, кто является постоянным клиентом, потому что у потребителя может быть определенный промежуток времени от последнего прибытия, или он не впечатляет оператора магазина, что часто приводит к пропущенному предложению. Таким образом, возможность усовершенствовать услугу упущена в одну возможность.


Распознавание лица может компенсировать этот дефект. Он может захватывать изображения или видеопотоки через камеры или камеры, автоматически обнаруживать и отслеживать лица на изображениях, а также распознавать лица на обнаруженных лицах, чтобы узнать, является ли целевой объект одним и тем же человеком. В то же время он также может определять пол, возраст и повторный вход и выход потребителей, входящих в магазин.

image.png

Вход в магазин: анализ пассажиропотока

После применения компьютерного зрения и больших технологий передачи данных для обеспечения безопасности, финансов и аэропортов технологические компании создают оффлайн-бизнес. В настоящее время он был создан в торговом центре Чунцин Чанцзяуй, торговом центре Пекин Цяофуфанг и в бизнес-зале мобильной связи.


Как определить постоянных клиентов? В частности, технологическая компания установит камеру под названием «Tangkou Huiyan» у двери, чтобы захватить лицо потребителя. Когда система узнает, что потребитель является постоянным клиентом, он будет включать лицо через приложение «Легкие глаза». Информация о клиенте информирует оператора магазина о возможности предоставления персонализированного обслуживания и маркетинга для потребителей, руководства их потреблением и продвижения заказа.


Однако из-за разных категорий, разных форматов, разных розничных компаний, как долго это требуется, чтобы называться постоянным клиентом, каждая компания имеет другое определение.


Таким образом, Чэнь Цзяньхао (Chen Jianghao), старший менеджер по решениям технологической компании, сказал, что система, определенная клиентом технологической компании, поддерживает настройку и какие условия можно назвать постоянным клиентом, о чем можно судить самим предприятием.

Управление членами, совершенствование лояльной клиентской базы


Если маркетинг для постоянных клиентов является ключом к улучшению единого курса, то деятельность розничного предприятия для членов заключается в установлении долгосрочных и стабильных отношений с потребителями и совершенствовании лояльной клиентской базы.


В настоящее время, будь то универмаги, супермаркеты, профессиональные магазины, специализированные магазины и другие розничные форматы, создание собственной системы членства стало неотъемлемой частью отрасли. Однако система членства часто бывает полезна только при дисконтировании, погашении баллов или погашении других товаров. Кроме того, это не очень привлекательно. В результате участники очень мобильны и не имеют лояльности. Система членства неэффективна и только по названию.


Причина в том, что физическим магазинам не хватает совершенных операций и персонализированных сервисов для участников. Однако в физическом магазине оператор магазина часто знает, что он является членом, когда потребитель проверяет членство. В это время сеанс покупки закончился, и, естественно, невозможно обеспечить целевые услуги во время процесса покупки.


Точно так же, как идентификация клиента, пока потребитель идентифицируется как член, технологическая компания будет подталкивать сообщение и предпочтения участника к мобильному телефону оператора магазина, чтобы он мог своевременно предоставлять персонализированные или дифференцированные услуги.


Тем не менее, многие магазины-участники уже создали систему членства с номерами только для мобильных телефонов и другой информацией, а также никакой информации о лицах. Технологические компании будут заполнять информацию о лицах участников различными способами.


Прежде всего, помимо камеры, установленной у двери, технологическая компания также будет внедрять смарт-рекламные терминалы в магазине в сочетании с технологией распознавания лиц для запуска различных развлекательных приложений для AI, которые следуют за текущими событиями, такими как «трансформация »И« звезды ». Хит лицо и так далее. Фактически, смарт-рекламные терминалы будут играть многогранную роль.

image.png

Область отображения продукта: смарт-рекламный терминал

Во-первых, улучшите скорость использования стены и сделайте пространство магазина более аккуратным. Во-вторых, чтобы предоставить потребителям развлекательный опыт, привлечь людей и улучшить свое время. В-третьих, благодаря распознаванию лиц, осуществлению точного толчка потребителю и уже не равномерному рекламному взрыву. В-четвертых, упростить процесс сбора информации о лицах участников.


Например, после того, как потребитель найдет приложение для игр или развлечений на смарт-рекламном терминале, система сообщит ему, чтобы он получил красный конверт и введите номер мобильного телефона, чтобы получить его. После того, как потребитель войдет в номер мобильного телефона, система терминалов войдет в систему участников, определит, является ли он членом по номеру мобильного телефона, а если он является членом, добавьте информацию о лице.


Если смарт-рекламный терминал является одним из способов получения данных лица, тогда оплата по лицу также может играть ту же роль. Чэнь Цзяньхао представил, что, повышая эффективность платежей, улучшая потребительский опыт, избегая «летных заказов» и учета коэффициента пересчета пассажиров в режиме реального времени, также существует важная функция оплаты кисти, которая должна дополнять информацию лица участника.


Чэнь Цзяньхао полагает, что облако от науки и технологий имеет уникальное преимущество, поскольку в финансовой сфере облако от технологий стало крупнейшим поставщиком искусственного интеллекта в банковской отрасли Китая. Более 400 банков по всей стране, включая ABC, CCB, BOC и China Merchants Bank, приняли свою продукцию, предоставив национальным банкам в среднем 216 миллионов ежедневных сравнений. Облако получило сильную поддержку со стороны банка для оплаты технологий. В настоящее время он был запущен в China Merchants Bank и других банках и непосредственно открыл систему поддержки всего банка всего банка.


Сделать маркетинг, как электронная коммерция «Тысячи людей»


Ранее пользователь открыл Jingdong и обнаружил, что домашняя страница рекомендовала его с роскошным брендом нижнего белья. Лю Цяндун ответил на Weibo, что это «Тысячи людей», которые они продвигают в соответствии с портретом пользователя. Страницы продуктов и рекомендации продукта, представленные веб-сайтом для каждого пользователя, будут разными.


Фактически, основой «Тысячи людей» является то, что электронная коммерция имеет богатые потребительские данные, и эти данные - это не только данные транзакций, но и данные процесса.


В частности, начиная с электронной коммерции входа, система может сразу узнать основную информацию пользователя и является ли член, является ли клиент обычным клиентом и т. Д. В процессе поиска, просмотра и выбора продуктов каждый клик , просмотр и сбор будут записаны системой. На основе этих данных процесса система может более точно отображать пользователя и рекомендовать продукты, соответствующие их потребностям.


По сравнению с онлайн-доступом к этим данным процесса, хотя автономные магазины имеют большое количество данных транзакций, им не хватает данных процесса, таких как электронная коммерция. Это приводит к автономным магазинам, только зная, какие потребители продуктов приобрели, но они не могут знать, какие продукты потребители видели, какие продукты они пытались, и какие продукты заинтересованы. Без таких данных они не могут более подробно исследовать потребности потребителей. ,


Чэнь Цзяньхао сказал, что интеллектуальный магазин Yun Cong Technology предназначен для проникновения данных во все аспекты процесса потребительского шоппинга. Для получения более полных данных процесса они изучают «умные» полки и пытаются снизить стоимость смарт-полков до уровня, приемлемого для розничной торговли.


Через интеллектуальные полки вы можете ощущать связь между потребителями и товарами. Статистика пассажирского потока, идентификация клиента, идентификация участника, анализ «горячей точки», анализ линии движения, «умные полки» и оплата кисти - все это одноточечные функции. Когда они объединены, они могут получить более полные данные.


«После того, как этот замкнутый цикл завершен, вы найдете интересное явление, то есть полностью имитирует всю логику линии». Чэнь Цзяньхао заключил.


«Когда вы входите в магазин, магазин может узнать, кто вы в реальном времени. Это соответствует онлайн. Вы регистрируетесь на торговой платформе в качестве идентификатора. Прежде чем вы попадете на смарт-рекламный терминал, он похож на онлайн-рекомендацию в режиме реального времени. Когда дело доходит до смарт-полки, это довольно. Когда вы совершаете покупки в Интернете, вы можете просматривать или нажимать. Оплатите счетчику выписки, и соответствующий заказ онлайн ». Чэнь Цзяньхао уточнил.


Увеличьте коэффициент конверсии и снизите стоимость перевода


Технология - это средство сбора данных, которое позволяет розничным компаниям работать с данными. Однако, с глубоким изучением и большими технологиями данных в области искусственного интеллекта, наконец, можно автоматически добывать и прогнозировать потребительский спрос, а затем добиваться автоматического маркетинга.


Чэнь Цзяньхао сказал, что целью облачных технологий является также создание рекламной аудитории на основе пользовательских портретов и большой информации. В частности, они изображают пользователей, продукты и рекламные объявления.


Пользовательские портреты включают сотни тысяч данных, таких как пол, возраст и предпочтения; изображения продукта включают в себя десятки тысяч информационных материалов, таких как характеристики, информация и структура массовых товаров; рекламные изображения включают рекламный контент, изображения, видео, типы, ответы пользователей и т. д. Десять тысяч измерений информации.


На основе этих изображений рекламные объявления и продукты, в которых заинтересованы потребители, оценивают, что рекомендуют около 2 миллионов аудиторий для каждой рекламы, и каждая аудитория сильно коррелирует с рекламой, тем самым улучшая коэффициент конверсии рекламных объявлений и уменьшая среднюю стоимость конверсии.


С этой целью компания Cloud разработала отдел обработки данных Big Technology, 90% из которых являются персоналом R & D, синхронизируя новейшие алгоритмы с технологическими гигантами, такими как Google и Facebook. И облако от основателя технологии Чжоу Вэй также кропотливо выкопало главного технологического лидера команды пользователя пользовательского портрета Facebook Хэ Хунлу.


Для власти большого маркетинга данных Чэнь Цзяньхао объяснил случай Хэ Хунлу на Facebook. В одном случае Хэ Хунлу рекомендовал около 2 миллионов зрителей для рекламы через сотни тысяч измерений информации, а рейтинг кликов рекламы увеличился на 36%. Коэффициент конверсии увеличился на 33%, а стоимость этого типа среднего коэффициента конверсии снизилась на 47%.


«Это действительно может принести реальные выгоды». Сказал Чэнь Цзяньхао.


Конкретно для реализации, Чэнь Цзяньхао представил, что облако будет разделено на несколько шагов от технологии.


Во-первых, проверка модели. При проверке модели данные розничного предприятия будут обучены полгода назад. После обучения модель будет использоваться для прогнозирования операции в первой половине года, а результат прогноза будет сравниваться с реальными данными операции клиента. Если результат прогноза очень согласуется с эксплуатационными данными, то докажите силу модели.


image.png

Модель воронки скорости конверсии - линия падения

Чэнь Цзяньхао сказал, что весь процесс проверки будет реализован во внутренней среде розничного предприятия и будет физически изолирован снаружи. Если розничная компания в конечном итоге не примет ее, Cloud размагничивает диск и не будет раскрывать какие-либо данные.


Во-вторых, если валидация модели действительна, то выполняется пилот. Вместе с розничными компаниями Cloud Technology будет идентифицировать несколько магазинов с едиными возможностями во всех областях, установить системы в некоторых магазинах и провести пробные операции. Тест AB основан на установленной системе и удаленной системе. Затем собирайте и анализируйте данные операции магазина группы AB в режиме реального времени и получите ROI (возврат инвестиций) с помощью примеров, чтобы помочь розничным предприятиям создавать большие возможности для маркетинга данных на основе онлайн-и оффлайнового слияния данных.


Трехуровневая архитектура НИОКР и мозг отрасли


Развитие искусственного интеллекта опирается на прорыв алгоритмов, таких как глубокое обучение, улучшение вычислительной мощности, таких как облачные вычисления, и взрыв данных, вызванный Интернетом. Чтобы измерить, действительно ли компания является предприятием, занимающимся искусственным интеллектом, Чэнь Цзяньхао сказал, что его можно рассматривать по трем точкам: одна - вычислительная мощность, другая - ресурсы данных, а третья - алгоритмическое преимущество, то есть человеческие ресурсы.


Вычислительная мощность, облако от науки и техники через самонастраивающийся супер-расчетный центр путем создания совместных лабораторий с четырьмя крупными банками, Министерством общественной безопасности и другими учреждениями, облака от технологии для получения данных для обучения модели. Чтобы сохранить преимущества алгоритма, они создали трехуровневую структуру исследований и разработок.


Первый уровень, создание центров исследований и разработок в Силиконовой долине и UIUC в Соединенных Штатах, внедрение в режиме реального времени передовых технологий искусственного интеллекта из-за границы в облачные технологии. На втором уровне была создана совместная лаборатория с Китайской академией наук и Шанхайским университетом Цзяотун для проведения фундаментальных технологических исследований. На третьем уровне в Чунцине, Шанхае, Чэнду, Гуанчжоу и Сучжоу были созданы пять научно-исследовательских центров для содействия развитию технологий и продуктов.


Общенациональная команда послепродажного обслуживания может настроить и локализовать продукт на основе конкретных потребностей клиента. Чтобы зарезервировать таланты искусственного интеллекта, Yun Cong Technology также создала университет искусственного интеллекта.


Чэнь Цзяньхао сказал, что, будь то основной алгоритм, способность приземляться или реагировать на потребности клиентов, Yunshang Technology имеет свои основные преимущества. Например, алгоритмы, основанные на интеллектуальных магазинах, таких как распознавание лиц, анализ поведения, подсчет толпы и повторная идентификация пешеходов, саморазвиваются. С итерацией алгоритма точность распознавания может быть дополнительно улучшена и могут поддерживаться более функциональные сценарии.


Тем не менее, Чэнь Цзяньхао считает, что самой важной особенностью технологии Yunshang является то, что когда она войдет в отрасль, она будет глубоко культивировать эту отрасль и взаимодействовать и интегрировать между отраслями промышленности через мозг отрасли.


«Благодаря взаимодействию с различными отраслями, мы можем получить барьеры и лучше обслуживать наших клиентов», - заключил Чэнь Цзяньхао.

Приложение 点击 图标 下载