Полноценного искусственного интеллекта на сегодняшний день не существует, поэтому важно не перегружать клиентов «сказками» об использовании ИИ в своих сервисах. Это приведёт к неминуемому отторжению от подобных систем.
Собираемая с приложений пользователя информация должна проходить системный фильтр, который выстраивают ИТ-специалисты совместно с маркетологами. Популярный у аналитиков инструмент сбора данных по просмотрам определённых вещей в интернет-магазинах потребителем несёт самую большую погрешность. Как правило, люди в России часто смотрят премиальные марки одежды и автомобилей, а одеваются в «экономклассе» и ездят на «солярисах». Западный прагматизм при выборе товаров упирается в русскую маниловщину и любовь к мечтам.
«Зеты» заранее планируют, куда они пойдут и что будут смотреть, опираясь на акции и скидки push-рекламой
Поэтому анализ просмотров требует фильтрации, особенно когда речь заходит о luxury. Опираться тут можно только на покупки. А, к примеру, при анализе путешествий пользователя важно учитывать, ездит он за счёт компании или за собственные средства.
обуви, а зеркала выдают рекомендации. Посетитель может сохранять варианты подбора одежды и обуви в приложении. Эта информация позволит арендаторам выявлять приоритеты, давать конкретные рекомендации, основываясь на популярности тех или иных сочетаний одежды. Статистика будет полезна при построении выкладки товара. Ещё одним плюсом служит реклама в социальных сетях. Молодое поколение будет отправлять варианты подбора одежды через свои мессенджеры и сети друзьям. И здесь можно использовать систему скидок, бонусов за рекламу товаров. Отчасти эти инструменты уже применяются маркетологами, но точечная работа с клиентами ещё не сформировалась.
Мифы «больших данных»
Основным барьером к таргетированию остаётся недостаток качественных данных. За последние годы популярность таких понятий, как искусственный интеллект и big data, достигла пика. Но в большей степени это рекламный маркетинговый ход. Не все данные можно внести в список «больших». А самое главное: если они подаются с погрешностями, то превращаются в информационный мусор — поскольку самообучаемая машина, работающая на основе нейронных сетей, будет вести расчёт, опираясь на искажённые данные.
Полноценного искусственного интеллекта на сегодняшний день не существует, поэтому важно не перегружать клиентов «сказками» об использовании ИИ в своих сервисах. Это приведёт к неминуемому отторжению от подобных систем.
SHOPPING CENTERS RUSSIA | APRIL 2019 | 77