Как Big data изменят интернет-торговлю

17.03.2014 Интернет-маркетинг

Не так давно Facebook заявил, что может предсказать изменение семейного положения пользователей, основываясь на их переписке. Это стало возможным после анализа огромного массива данных, полученного за 3 года работы соцсети - с 2010 по 2013 год. Статистика показала, что между потенциальной парой стремительно нарастает объем переписки, и за 12 дней до официального начала отношений (с отметкой в соцсети) достигает пика. В дальнейшем количество сообщений идет на спад, но их тематика соответственно изменяется на более личную.

Это самый простой и наглядный пример использования машинного обучения, big data ("большие данные") и нейронных сетей. Потенциальные возможности подобных технологий в интернет-торговле еще шире, чем можно подумать.

Персонализированное сопровождение клиента - мечта каждого маркетолога. Не случайно крупнейшие корпорации регулярно скупают компании и специалистов, занимающихся в сфере машинного обучения. Google, Facebook, Amazon и другие усердно пытаются стать первыми создателями ИИ, способного помочь клиентам по любому вопросу.

Искусственные нейронные сети основываются на принципе работы головного мозга людей. Одним из преимуществ технологий является множество уровней абстракции, что позволяет проводить эффективное обучение. Современные системы способны распознавать образы и человеческую речь, что можно было увидеть еще 5 лет назад, когда Siri Inc представили первые приложения для мобильных устройств. Потенциал заметили и в Apple, быстро скупив предприимчивую компанию.

Как технологии могут изменить электронную коммерцию?

Естественная речь как сигнал к действию

В далеком 2008 году силами Get Elastic было разработано голосовое расширение для браузера Firefox под названием Pluribo. Оно "понимало" естественный язык пользователей и могло дать оценку настроению. Светлое будущее компании омрачил финансовый кризис 2009 года - не нашлось ни единого спонсора.

her.jpg

Фильм "Она", появившийся в 2013 году, представил зрителю ИИ, способный обработать запрос вида "я нуждаюсь в полнокадровой камере с длительным временем автономной работы и поддержкой OS X". Проанализировав предложение, система не только вычленит основные его положения, но и уточнит некоторые параметры желаемой техники, упущенные пользователем.

Подобными возможностями обладают и современные разработки. В ближайших планах - распознавание эмоционального окраса голоса или использование выражения лица пользователя для получения этих же данных.

Сейчас идет сбор средств на создание эмоционально-интеллектуальной домашней консоли. Ожидается, что она сможет правильно оценить эмоции хозяина и отреагировать на них соответствующе. Если применить подобную разработку в маркетинге, то рекомендации станут точнее, а навигация по интернет-магазину - удобнее. Конечно, совсем отказаться от консультантов не получится, но поиски товара будут отнимать намного меньше времени.

Распознавание визуальных образов

Google занимается разработкой систем по распознаванию образов достаточно давно. На счету корпорации - инструменты по распознаванию изображений, человеческих лиц и кошек. Последнее, кстати, заслуга YouTube, т.к. именно кошки являются самыми популярными героями видеосервиса.

Поиск подходящих по тематике товаров, основываясь на имеющихся в профиле пользователя фотографиях, может серьезно изменить всю систему рекомендаций. В ближайшем будущем, когда Google Glass станут популярны, каждый сможет наполнять базу изображений своими любимыми вещами. Эти данные позволят предсказать товары, которые, возможно, понадобятся человеку.

terminator-2-judgment-day.jpg

Популярность сервиса Pinterest, специализирующегося на визуальных данных, говорит сама за себя. Очередным нововведением платформы станет поиск по визуальным объектам - вместо тегов будет обрабатываться именно содержимое постов. Таким образом, ошибки авторов в тегах перестанут влиять на качество поиска - пользователь все равно найдет, что искал.

Для электронной коммерции будет полезно наладить "отношения" с Pinterest и уточнить, пользуется ли клиент этим сервисом. По выложенным в систему фотографиям легко понять предпочтения, вкусы и намерения человека, что позволит более точно рекомендовать товары. Такая персонализация будет иметь большой успех.

Один покупаем, два в уме

Очередной патент от Amazon, поданный в госструктуры США, описывает технологию "упреждающей доставки". При заказе того или иного товара, имеющего некую "пару", часто приобретаемую покупателями, эта пара автоматически отправляется на ближайший к клиенту склад. Затем, когда счастливый покупатель почувствует необходимость докупить что-либо, срок доставки будет несравненно меньшим. У Amazon есть все условия для реализации данной схемы - миллионная база покупателей, продвинутый поиск и списки пожеланий. Пока компания не разработала даже прототипа подобного сервиса, но у неё достаточно времени.

Пример Amazon наглядно демонстрирует, что анализ действий покупателей помогает стать лучшим в своей области. Для онлайн-торговли это ключевое преимущество.

 
Больше интересных статей

Оставьте номер телефона, чтобы наш менеджер связался с вами в удобное для вас время

Ваше имя*
Ваш номер телефона*
Тема для обсуждения
Выберите удобное время для звонка
9:00 9:15 9:30 9:45 10:00 10:15 10:30 10:45 11:00 11:15 11:30 11:45 12:00 12:15 12:30 12:45 13:00 13:15 13:30 13:45 14:00 14:15 14:30 14:45 15:00 15:15 15:30 15:45 16:00 16:15 16:30 16:45 17:00 17:15 17:30 17:45
Виды услуг
ОбзорМаксимальный размер файла - 10 мб