7 идей для использования Computer Vision для улучшения качества обслуживания клиентов сочинение пример

ООО "Сочинения-Про"

Ежедневно 8:00–20:00

Санкт-Петербург

Ленинский проспект, 140Ж

magbo system

Сочинение на тему 7 идей для использования Computer Vision для улучшения качества обслуживания клиентов

Технология всегда была стимулом для маркетинга, и последнее увлечение – компьютерное зрение (CV). Благодаря этому инструменту машины наделены почти человеческими чувствами. Они не только видят картинки и объекты, но и могут их классифицировать, находить похожие предметы или создавать и дополнять реальность.

Эти новые возможности могут использоваться маркетологами различными способами, включая новые методы поиска, переопределение ретаргетинга и новые методы аналитики. Настоящее преимущество использования CV связано с тем, что большинство людей являются визуальными существами. Поскольку человеческий мозг запрограммирован на изображениях, а не на тексте, мы можем ожидать, что эти достижения не только будут восприняты пользователями, но и станут первым выбором.

Новые методы поиска

До сих пор единственным способом поиска товаров в интернет-магазине было использование панели поиска, встроенных фильтров или их комбинации. До настоящего времени все поиски основывались на анализе текста и тегах.

Выбор стиля

Наступает новая эра, момент, когда клиенты будут использовать картинки вместо слов для поиска. Эта тенденция уже видна на некоторых сайтах, которые просят посетителей выбрать предпочтительный стиль из нескольких представленных. Как только выбор выбран, поиск уточняется мелкими деталями, цветами или доступными брендами. Это похоже на фильтры предыдущих категорий из интернет-магазинов, но наглядные примеры – гораздо более мощный инструмент выбора.

Эксперты по компьютерному зрению из InData Labs говорят, что это устраняет произвольные теги, которые могут отклонить некоторые элементы, искусственно отнесенные к другой категории, и которые будут излишне исключены слишком рано. Например, некоторая одежда может быть как спортивной, так и повседневной, и выбор только на выбор может исключить возможный жизненный выбор.

Автоматическая пометка

До сих пор большинство тегов товара размещалось вручную, думая о характеристиках товара, используя разные элементы. К ним относятся имя, использование, цвет, аналогичные или связанные элементы, а также слова или фразы, которые пользователь, скорее всего, будет искать в текстовом запросе. Если не было четкой системы, большинство тегов оставалось на усмотрение лица, выполняющего работу, поскольку не существует общепризнанного подхода к систематическому и эффективному использованию.

С помощью компьютерного зрения алгоритм сможет идентифицировать предметы на изображении и назначать соответствующие категории для магазина, в котором он будет размещен. Такая автоматическая классификация основана на нечетких кластерах. По сути, одно и то же изображение может получать более подходящие теги, если изображенные объекты удобны для большего количества категорий.

Обнаружение продукта

Что если бы вы могли найти платье или сумку, похожую на ту, что носила на Оскаре ваша любимая звезда? Компьютерное зрение не только делает это возможным, но и оценивает результаты на основе наилучшего соответствия, чтобы вы могли максимально приблизиться к желаемому виду.

Если вы надеялись на визуальный Shazam, вы можете сделать ставку на объектив от Pinterest. Вы можете объективировать свой образ, сфотографировав предмет, который у вас уже есть, и найдя образы, которые дополняют его.

Переопределить ретаргетинг

Когда потенциальный клиент потратил достаточно времени на просмотр определенного элемента или диапазона вещей, это можно использовать в качестве ценной информации для ретаргетинга. Если они добавили статью в свою корзину или еще ничего не купили, в дополнение к показу им только этого элемента, алгоритм может найти похожие объекты и также включить их в стратегию ретаргетинга. Это способ повысить шансы на продажу, показывая больше разнообразия, которое имеет отношение к поиску. Убедитесь, что элементы, выбранные для ретаргетинга, не слишком отличаются от первоначального поиска, поскольку это может повредить цели.

Перенос аналитики в другое измерение

Важной частью работы маркетологов является глубокая аналитика, выявление тенденций и прогнозирование будущего. Эти цели должны быть частью стратегии, охватывающей как онлайн, так и оффлайн измерения.

Аналитика в магазине

То, как люди ведут себя на месте, может дать ценные подсказки об их предпочтениях. Наблюдение за ними может помочь маркетологам с лучшим размещением продукта и расположением магазина, что в конечном итоге повлияет на итоговую прибыль. Компьютерное зрение позволяет отслеживать движения людей, оценивать время ожидания в примерочных и на кассе и оценивать услуги в часы пик. Все это можно извлечь из системы видеонаблюдения, которая уже установлена, и может привести к более счастливым клиентам, меньшему стрессу персонала и увеличению продаж.

Анализ эмоций

Камеры безопасности могут не только помогать управлять часами пик, создавая тепловые карты, но они также могут обнаруживать эмоции, отображаемые выражением лица. Разыгрывая рекламу для выбранной группы людей и просматривая их реакции, маркетологи могут сэкономить время и деньги, если идея недостаточно резонирует с целевой аудиторией. Этот способ тестирования маркетинга намного быстрее и дешевле по сравнению с традиционными методами. Он также более эффективен и точен, поскольку исключает предвзятость, связанную с опросами.

Социальное прослушивание

Платформы социальных сетей уже предоставили большое количество необработанных данных для прослушивания в социальных сетях. До сих пор это было главным образом основано на тексте и фокусировалось на ключевых словах или хэштегах, включая названия брендов или продуктов. Внедрение компьютерного зрения в набор инструментов маркетолога расширит это до поиска изображений после логотипа или другого визуального сигнала, такого как основной цвет или даже шрифт.

Магазин будущего

Мы можем сказать, что это уже здесь, взглянув на опыт Amazon Go. Эти кирпичные и минометные магазины являются прекрасным примером того, как компьютерное зрение может использоваться в автономном режиме. Задача состоит в том, чтобы создать единый интерфейс с помощью компьютерного зрения, датчиков и меток RFID.

Когда вы входите в магазин, вы сканируете код приложения, который сообщает системе, что вы начали сеанс покупок. Вы берете все, что вам нужно, и кладете в сумку. Когда вы выходите из магазина, компьютер сканирует вас для проверки. Это дает сигнал, и ваша карта заряжается так же, как после Uber поездки. Мы можем ожидать такого рода приложения во всех физических точках, что положит конец кражам в магазинах и конфиденциальности.

Зарегистрируйся, чтобы продолжить изучение работы

    Поделиться сочинением
    Ещё сочинения
    Нет времени делать работу? Закажите!

    Отправляя форму, вы соглашаетесь с политикой конфиденциальности и обработкой ваших персональных данных.