系列 大数据新时代,不断进化的利用方法
纷繁变化的时代,不能做出现场处理的组织无法有效利用大数据
访国立情报学研究所副所长佐藤一郎
[2018.01.16] 其它语言 : ENGLISH | 日本語 | 繁體字 | Русский |

随着人工智能(AI)和物联网(IoT)技术的发展,实时分析有关顾客行为的海量数据,不断开拓新业务的“数据驱动营销”受到人们的关注。走在该领域前列的企业是如何运用大数据的呢?我们采访了计算机科学专家、国立情报学研究所副所长佐藤一郎教授。

实时分析、应对消费者的“行为”

——“数据驱动”在市场营销等领域正受到广泛瞩目……

如今,消费者购买商品往往是参考社交网络(SNS)和信息网站上的口碑评论,而不是企业的广告。因此,分析每一位消费者的行为,已成为市场营销之必须,数据分析量骤然增加了。而受益于人工智能(AI,Artificial Intelligence)处理能力的提升,我们已经可以做到对大数据的实时分析。

在电商网站“亚马逊”上购物时,网页上会显示“已购买此商品的人也购买了某某商品”的提示。关于这种商品推荐功能,亚马逊已经实现了各个用户的数值化分析管理,把握了他们对所有商品的关心程度,比如,看过某种商品的页面标记为“1”,已实际购买标记为“5”,没有任何操作标记为“0”。这样一来,即使某位用户本人的购买数量和页面浏览量较少,但只要存在数值类型相似的其他用户,系统就会将之作为与该用户兴趣相似者,来向他推荐其他用户购买的物品。

亚马逊的这种商品推荐功能非常巧妙,从不会向用户推荐让他们觉得“不对路”的商品。亚马逊在市场营销方面,利用人工智能技术对“消费者购买行为”这种大数据进行了巧妙的处理和运用。

不过,由于可比较用户数较少,或者使用了不一定能反映用户意图的周边信息,日本国内其他电商向用户推荐商品的选择精度还不高。如果给消费者推荐了他们不喜欢的商品,可能他们就不会再次使用这个电商网站了。同时,如果推荐方式让消费者感觉受到了过度监视,那么他们就会产生厌恶情绪。在推荐商品时,也不能一味推荐热门商品。包括比较冷门和库存较多的商品在内,选择推荐什么商品,是一件极其重要的事情。亚马逊综合考虑了这些因素,做得非常到位。

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