但也在最后强调

2020-03-13 11:45

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在线下数据的“蓝海”中,人脸识别具有巨大的潜力,因为它可以成为用户在现实与网络世界的虚拟身份之间缺失的联系。郑家强先生强调:“这个就是我们所说的,线上线下全渠道,人脸识别的id,不一定需要知道用户什么名字,就是一串号码匹配全渠道的标签,帮你把用户画像描绘得更加丰富,因为在这个过程我们对用户更加了解,在全渠道的过程里面可以给到他更好的体验,也可以做出一个更好的生意,提升roi。我相信在线下的部分我们稍微做得更好,整个全渠道的增长就会非常明显。”

除此之外,在谈及人脸识别的优势时,郑家强先生提到:“人脸识别的技术一个很大的特点是数据颗粒度会更细。在线上,我们知道一个过程,点击、到店、停留、放购物车、有没有购买。但是在线下,很多时候我们知道他购买了什么,中间发生了什么其实我们没有什么了解。这时我们可以通过人脸识别技术了解到消费者在超市哪一个通道上面停留,停留了多久,有没有做出购买行为。当然,店员可能看到,但是这个数据不一定可以留下来,如果有人脸识别的设备,可以把这个数据留下来。它可以做到线下的归因模型,投了多少渠道,不同的渠道谁完成了销售的任务,如果有了刚才的环节,我们甚至可以建立一个全渠道的归因模型,这个会对业务的提升有非常大的帮助。”

谈到人脸识别和预测营销的未来,郑家强先生表示,技术一定会在商务应用中得到不断优化。但也在最后强调,两者结合的可持续发展,一定要建立在互赢的基础之上,数据的采集和应用都应以尊重隐私为前提,同时还要能够为消费者提供更加优质而个人化的体验。

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如果人脸识别与预测营销结合,将带来哪些应用意义?郑家强先生阐释了预测营销中的一个关键概念,情境评分(moment scoring),当人脸识别收集的数据与线上的行为得以结合,就意味着营销人员能够通过掌握全渠道行为数据再结合ai的机器学习预测用户的下一步,并做出推荐。“营销不仅仅是销售商品,还关乎品牌的知名度和影响力以及与消费者之间的关系。从识别到预测的整个流程都可以被应用到,只不过是不同的层面、不同的环节使用而已。当然,在每个行业里都可以有不同的方式去处理这些数据。”郑家强先生称。

ai营销的核心是预测,预测的基础来源于大数据和机器学习的结合,我们看到各种各样的数据在线上形成集合,而线下数据同样极具价值。郑家强先生在演讲中称:“我相信2019年会是人脸识别设备在中国的发展元年,会有很多的零售商将在营销领域应用人脸识别设备。因为人脸识别技术有一个很大的特点,他不需要消费者做任何动作或响应,就可以完成识别。我们不特别探讨复杂的法律问题,但是很重要的一点是,他不需要你做什么他就知道你是谁。”

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