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Candice Wan:如何用人工智能和大数据增强零售业的实力

编辑:互联网时代网时间:2019-07-14 19:07:30阅读次数:

  2018年12月18日(第16届)中国互联网经济论坛在北京联合创始人兼技术长镜COO康迪斯运做主题演讲,现场举行。她认为龙镜技术是一个很大的AI也分享经济数据并提供数据服务平台的公司,AI和共享的经济数据和处理数据的收集是其中的必要手段。

  我听了同伴特别启动的道路上,关于分享的商业模式,包括创新创造价值,所以特别高兴有这个机会跟大家长镜技术,分享做的东西,无论是企业的道路上发现品牌之路有了新的价值和经验。

  从整个公司简介来讲,我们做AI是一个很大的经济平台共享数据并提供数据服务公司。AI和分享经济数据和处理数据的收集是其中的必要手段,全是从开采到提炼数据挖掘这些处理的整个行业的集合,给大家在这里唠叨几句中国的互联网发展之路,今天我们回顾40年,中国的改革开放,整个互联网经济,包括通过公路改善民生,其实,让人觉得大多数消费品是明显的一点。在整个消费链,我们说,中国进入数字化零售4.0次,这1.0次2.0次3。什么时代都是0?事实上,1.0时报实际上是中国消费品启蒙的初级阶段。之前我在国外消费品公司制定出业务,宝洁。1988年和1995年,这段时间实际上是产品供不应求,所以我们从零到一讲中国零售1.0次,所有的业务增长,挖掘品牌在于股票销售的最简单的初始长远发展有这样一个品牌。

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  马英九说手机的家庭企业,如果你有一个梦想,想改变,想达到数千每月的收入,那么你可以添加:15181247480,听他的未来发展趋势分析。这2.0时代是一个时代的中国渠道深耕,我们在谈论2005年至1995年十年间越来越多的品牌进入中国,无论是外国的加入,一些私人品牌创立在这个时候,所以这个时候你的企业是做什么?从你的产品你的业务来自一线城市,二线城市无法进入三线,四线,五线城市,也就是你说的通道仅仅是经济繁荣可以被带到表面或从前线到我们的年龄七线广阔的中国可能是2005年最深刻的体验,电商开始在中国,一个蓬勃发展后,在美国股票交易所上市的另一家中国电商公司。所以当电商进入视野,我们说零售3.0时代是一个非常典型的效率改进,提高效率体现在它的物流效率的提高,反映了交易效率的提高,效率的提高体现在通道。当你完成付款可以通过宝来支付,物流可以实现当一天后,第二天,当居民消费价格已经打破了我们所能想象的市场底价,而实际上它是从互联网整个传统零售渠道,从品牌到分销商到零售商,以吸引广告商到达消费者手中这最后的五个步骤,消费者慢慢转变到现在的时代是消费者为中心,零售商,品牌方通过挖掘消费者的理解和认识大数据,从而使整个商业模式变得更有效的方法。

  在消费类产品,我们今天介绍4。自2016年0次为一个非常明确的界限,从2016年开始,我们可以看一下数据和618双十一的数据,整个电商不再是迅速发展的,包括前电商也是企业家的一个中另一家公司后,以各种理由从战场撤出,而这个词在2016年获得了新的零售,为什么会出现一种新的零售时代?为什么O2O时代?我们可以看到,交通的效率从传统的流流程越来越贵,所以消费者的认知为大家购买数以千计的新面孔4数千。0次90包括消费市场,我们看到这是这个时代一个非常新的信息,有利于连续几天在网上十分流行的文章让我们面对1.4个00后。7名十亿消费者,这个数字是相当惊人的数字,如何在00品牌后的样子,其实,这是一家销售及零售利基,并正在进入碎片化时代。在我的职业生涯我通过跨境平台,小红书,事实上,社交媒体平台,在过去的几年中上升的工作,一个很重要的原因是,90和00后消费后有传统的大本能反感。洗发水不知名的品牌,瓶在日本卖80美元,相对于知名品牌的广告,每天联合利华洗发水显然是一个小众品牌的消费者更容易获得,即使以更高的价格即使整个瓶子在它上面都没有中国文本,所以这是我们面临的一个新的消费级数码运营商需要了解这个市场的根源。零售年龄是为什么我们将使用共享的经济模型和人工智能图像识别技术,更好地服务于消费者零散线。

  我们做的数据消费品行的数据,随着年龄的十年内共同开发电动达到了过去的一个非常精细的手术线,零售销售数据线,现在,我们认为这是非常早期的日子里,无论是从数据采集,数据处理,数据完整性,数据鼬经历了很多的发展空间得到提升价值效率。从关注该行的数据,是数据差异很大,我们缺乏数据的无非是三个部分。这三个部分是从现场零售消费者来讲来自于我们所谈论的传统数据流,数据流,在数据线。第二部分是消费者如何来到现场,使中支出决策。最后一部分是消费者如何支付是交易结束,我们付出家传之宝微信实际上是在谈论一个付款数据。事实上,龙镜技术在过去三年的创业时间里,我们在培养消费者决策过程数据。也就是说,我们对其中消费品场景识别提供整个消费决策数据的人的货物,现场和现场数据里面的货物,通过这个共享经济众包的数据模型收集,再加上AI的图像识别技术,通过商品数据和场景数据减少线。

  这是一块市场调查,消费者对品牌的认知度数据,我们知道每年的消费品牌,在品牌推出了巨大的努力,无非就是开发新产品,以满足消费者的新需求,或如何升级,现在通信消费者之间。这花费大量投放市场,其中满足新工艺的品牌和新产品,还有数据显示,从终端运营卓越输出的最终销售的59%。我们有很多数据可以在广告,这是不是很有效的运行中反映出来,这个数据也不是很能体现我们输出的经济价值。然而,实现意味着每个场景成本在中国的零售店都发生在终端内的一个万行,所以如何高效的方式来收集数据,该数据涉及业务痛点我们业务的终端执行。在没有AI的图像识别技术,也没有前互联网的创新,为这种类型的数据,基本上只有两种解决方案,一种是每个品牌的销售代表,他们有一个销售系统,填补了这部分数据,他们填写其实它的数据部分,我服了许多消费品公司,虽然他们是非常,非常好的消费类产品的公司,但我们洗了这部分数据发现,当水是非常大的,因为你问一个人,作为一个球员和裁判做他的填充数据将直接影响他的销售奖金,所以这部分数据是欺诈行为的重大嫌疑,所以品牌会聘请公司审查和监测数据的第三方市场的公司,如尼尔森。然而,由于劳动力成本上升,人口红利的消失,导致了传统模式的成本非常高。而且会出现在数据收集过程中不可避免的错误和扭曲了人与人之间,并有大量的数据丢失,其中的降水过程数据。

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  所以我们创造了一个人造大赦国际呼吁在终端的四部曲消费者的零售终端大数据和数据集成,我们的数据的第一部分是由中国最大的零售众包平台收集,我们已经得到了在线近的注册百万成员,在1-7线城市的全国性数据采集终端卖场。我们还可以提供软件服务,使品牌方为他的销售人员来安装系统,确保通过实时监控系统有效的数据恢复。数据采集的第二部分完成了图像识别处理,也就是,我们正在谈论的数据处理部分,图像识别技术,现在是95%的平均准确率实现,而一个内实时反馈数据分钟。我们的数据挖掘和深耕,这是在传统的数据大数据时代根源,但更多的分析,第三部分是生成的方式,是大型数据系统的产品数据,并最终提交的品牌方实时开通在线和离线数据。

  所谓数据的工具只是介绍通过会员订购我们的成员之一,众包平台的方法来收集数据。第二,我们可以使用App党的标准和数据格式对数据实施实时反馈需要定制品牌的需求。这是我们的众包盖成员,我们覆盖1-6线城市和城镇更多。

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  这是我们的AI的六大核心技术,我们都知道,AI其实更多是进行图像识别处理这种认可包括热图,动态图表,其实,在商品最终图像识别是一个非常复杂的过程。。产品图像识别的过程,本身就是解决行的消费品信息收集效率的问题,就是说如果我为了追求图像识别的准确度达到非常精确的数据输出值,我必须首先保证输入数据可以在一台机器加工和我的员工不使用的拍照复杂的过程,拍照,如果要求非常专业的人做,这个东西不能有互联网的价值,促进规模化,企业和提高这种工具的有效性。

  所以其实我们技术的最重要的领域,克服不说我输出的精确值是很高的价值,但在使用它们的整个场景,我们能够在中国克服具有之间的一个非常复杂的商业环境一定的倾斜,有一定的阴影,也有一定的模糊状况仍然相对高的输出数据结果。

  这是我们的愿景,以确定某些图表中,我们基本上现在能做的识别所有的货架识别,识别的经销商,价格鉴定,产品定位,包括在整个货架的全景拼接包括图像识别和许多的过程竞争对手分析更多。这是拼接技术的整体货架,整个镶嵌技术,注册会员近百万和图像识别技术依赖可在中国门店在所有终端线路的子类恢复陈列柜。

  这是我们迄今为止应用学习的AI深度的方式,通过小样本的学习,如果你知道了深入的研究是研究,其中商品标识作为替代品是非常快的最终样本大小,机器的整个面部识别人的生命周期识别长期为能够识别,除了孩子们有很长的生命周期,但产品往往会得到一个新的包,并为技术面临的挑战是确定小样本,由50张样品新的任何新的包装后,会有一个基本的判断准确度,这是我们刚刚推出了多款中国复杂的商业环境中,其。我们都知道,互联网创业者实际上做了很多在美国的困难比在中国,尤其是零售业务的激烈竞争和场景的复杂程度,在美国可能实际上是它的架子,其实美国一般的零售业态有两个,一个是大卖场模式,跨越架。第二种模式是便利店,一个非常简单的商品陈列,事实上,中国的商品陈列架宽度和灯具店的程度是非常复杂的,所以做了这么多的企业在中国超过美国将是困难的,但也更加困难的技术挑战。

  这就是所谓的我们的最终输出数据,成型部件的报表输出部分是在手机端可以单店的一分钟内的实时数据做出反应,该国的其他部分,我们可以按照来自管理请求的数据整合然后输出到主品牌的品牌的定制的任何类别的,通过这样的数据补充。

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