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人工智能是解鎖大數據的關鍵

來源:  撰稿人:  發布時間:2015年05月19日 浏覽:
摘要:

  据国外媒体报道,大數據以及如何更好地使用它已经成为一个长久的主题,围绕这个主题展开的多次无休止讨论都未曾得出一个满意的结论。然这是一项将解锁利益和弱人工智能的技术,而后者能将整合大數據和其他渠道信息创造出许多宏伟的有益的数据图片。

  大 数据的大多数领域和消费者及营销有关,从这个角度而言,20世纪60年代至20世纪90年代初这个时间段就是一个黄金期,在这个时间段内,能控制商业媒 体、大型报业集团、电视和广播频道的人有限。诸如《加冕街》等电视节目的超高收视率和报纸的巨大发行量意味着更快捷更不费力地将广告摆在几乎所有消费者面 前变得相对容易。

  消費者當權

  然而,事情已经发生了根本性的变化。消费者已经获得了媒体的所有 权。电视观众数量减少,报纸读者数量也直线下降,如今消费者杂志的数量是20年前的两倍多,数字录象设备TIVO、宽带的问世及普及意味着消费者能够决定 他们看什么,听什么、何时看、何时听。他们还能剪去电视广告。媒体的土崩瓦解意味着公众已经处于完全自主的地位,而塬先媒体的所有者却无法扭转局面。

  现 在消费者们都握有极大的权力。这就意味着——为了与消费者进行成功有效的沟通,品牌需要尽可能多地了解消费者,这样它们就能确保每一条产品信息都成功抵达 消费者心灵。如果品牌够幸运,那么它们可能在信息被消费者拒收前让消费者为之考虑一两秒。如果失败了,品牌就没有第二次机会了。

  在这样的情况下,如果你想要知道消费者在想什么以及他们可能对什么内容积极回应,那么数据和数据建模就很重要了。此外这还和“大數據及如何最好地使用大數據”息息相关。问题的答案是利用弱人工智能追踪消费者情绪以及从大數據中提取具体的相关信息。

  弱人工智能的好處

  弱人工智能能夠做到這點是因爲它具備瞬間搜索大量信息並根據上下文找出請求的特定信息以生成准確報告的能力。雖然在任何搜索中信息必須被狹隘定義,但是在狹隘定義的同時還能執行多個相關搜索的能力意味著它能提供准確模型。

  跟蹤幾乎所有人的情緒的最好途徑是監視社交媒體。目前有各種各樣能提供“實時跟蹤消費者評論”能力的基于弱人工智能的訂閱服務。然而,它們很昂貴,且靈活性有限。

  社交媒體監控咨詢公司建議稱,結論不應該從通過監視收集到的塬始數據中馬上得到。它們相信詳細閱讀並試圖從更多的細節中找出模式非常重要。弱人工智能能做到這點,但不一定要通過目前的監控程序包,按要求制作的弱人工智能程序包將不可避免地出現。

  特易購的難題

  在 大數據方面,弱人工智能再次成为答案,因为它能使用户基于上下文有效信息创造有价值分析。对此进行说明的最好的方法之一是运用“特易购多年来面临购物卡数 据相关问题”这个例子。作为英国最大零售商,特易购拥有大量的消费者购买物品的信息,但它却不知道消费者在其商店不会购买的物品。

  例如,特易購能知道個人消費者周六通常購買紅酒和法式面包,但它不能確定消費者是否購買奶酪﹔它能知道人們購買牙刷,但不知道他們不買牙膏。

  顯而易見,消費者在其它商店進行補充性購物。弱人工智能被用于推敲這一情景並找到答案。接著特易購就能通過爲填補消費者購物缺口而展開相應促銷、或者發放優惠券跟進。

  即時洞察

  根據特定國家對數據的管理規定,弱人工智能還允許數據營銷商將網上找到的信息添加到現有的消費者文件中。盡管在與消費者溝通過程中不能這麽做,但是它在數據建模過程中的使用仍能幫助品牌所有者更好地理解消費者行爲。

  媒體的進一步瓦解意味著監視消費者情緒和興趣愛好將變得越來越難。再一次,弱人工智能將成爲問題的答案。它可能是一項非常簡單的技術,但如果被使用正確,它將能基于對大量信息的搜索迅速創造洞察視野。

責任編輯:系統管理員
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