Indústria de voz: Como a inteligência artificial é a chave para desvendar big data

dados Big e how melhor utilizá-lo tornou-se um assunto perene, e os intermináveis ​​debates em torno dele raramente chegar a uma conclusão satisfatória. No entanto, é a tecnologia que vai desbloquear os benefícios, e apertado IA (inteligência artificial), em especial, que vai reunir grandes de dados e outras fontes de informação para criar grandes e informativos de dados fotos.

Big data é principalmente sobre os consumidores e marketing, ea partir dessa perspectiva os anos 1960 ao início dos anos 1990 foram um período de ouro simples. Havia um número limitado de pessoas que controlavam os meios de comunicação comerciais, os grandes grupos de jornais, TV e, em seguida, os canais de rádio. Índices de audiência maciça em torno de programas como Coronation Street e grandes circulações de jornais significava que era relativamente fácil de colocar publicidade na frente de quase todos os consumidores de forma rápida e facilmente.

Os consumidores agora no poder

No entanto, as coisas mudaram radicalmente. Os consumidores assumiram a propriedade da mídia. Audiências de TV diminuíram, leitura de jornais caiu, há mais do que o dobro de títulos de revistas do consumidor quanto 20 anos atrás, e TIVO e banda larga significa que os consumidores podem decidir o que assistir e ouvir, e quando. Eles também podem cortar a propaganda na TV. A desintegração da mídia, o público está no controle completo, e não há nada que os antigos proprietários podem fazer sobre isso.

Agora, os consumidores são pessoas extremamente poderosas e eles têm que ser tratados como tal. Isto por sua vez significa que as marcas precisam entender o máximo possível sobre eles, a fim de se comunicar com eles com sucesso, porque quando eles chegar com uma mensagem que tem que chegar bem à primeira. Se as marcas são de sorte eles podem obter um segundo ou dois de consideração antes de as mensagens são rejeitadas, ou estão envolvidos mais. Há muito poucas segundas chances, se entendi errado.

Em dados de circunstância, e modelagem de dados é essencial se você quer saber o que os consumidores estão pensando eo que eles estão propensos a responder positivamente. Isso também os laços com grandes dados e como usá-lo da melhor forma possível. A resposta está no uso estreita AI para acompanhar o sentimento do consumidor, e, separadamente, extrair informações específicas pertinentes a partir de dados grandes.

benefícios estreitas

Narrow AI é capaz de fazer isso porque ele tem a capacidade de arrasto de imediato, uma enorme quantidade de informações e, em seguida, relatar informações específicas necessárias contextualmente, a fim de criar relatórios precisos. Embora a informação tem de ser estritamente definidos dentro de qualquer pesquisa, a capacidade de realizar várias pesquisas relacionadas ao mesmo tempo significa que ele pode proporcionar modelagem precisa.

A melhor maneira de controlar o sentimento de quase todos os dados demográficos é monitorar as mídias sociais. Atualmente, há uma variedade de serviços de assinatura estreitas baseadas em AI que fornecem a capacidade de acompanhar comentários do consumidor em tempo real. No entanto, eles são caros e oferecer mais flexibilidade limitada.

A mídia social consultores de monitoramento de recomendar que as conclusões não devem ser imediatamente retirados de números brutos recolhidos através de monitoramento. Eles acreditam que é importante ler as entrelinhas e tentar explorar padrões em maior detalhe. Narrow AI pode fazer isso, mas não necessariamente através dos pacotes de monitoramento atuais, e é inevitável que os pacotes do AI estreitas DIY necessários estarão disponíveis.

problemas da Tesco

Em termos de grande dados, estreito AI é mais uma vez a resposta, pois permite que o usuário crie valiosa análise baseada na extração de camadas de informação contextual. Uma das melhores maneiras para ilustrar isso é destacar um problema Tesco teve por muitos anos relacionados com os seus dados de cartão de fidelidade. O varejista teve uma quantidade enorme de informações sobre o que os consumidores compraram, mas o que ele não podia ver era o que os clientes não estavam comprando de suas lojas.

Por exemplo, Tesco podia ver que os consumidores individuais foram a compra de vinho e pão francês no sábado, mas não conseguiu identificar que os clientes não estavam comprando queijo. Ele podia ver as pessoas comprando escovas de dentes, mas não vê que eles não estavam comprando pasta de dentes.

Claramente compras complementares estão sendo feitos em outros lugares, e apertado AI poderia ter sido usado para interrogar esse cenário e fornecer as respostas. Tesco poderia, então, seguiram-se através de promoções de cupom base para tapar os buracos de compra.

percepções instantâneas

Dependendo regulação dos países específicos de dados, estreita AI também pode permitir que os comerciantes de dados para anexar informações encontrados na web para arquivos de consumo existentes. Mesmo que isso não é permitido na comunicação com os consumidores, a sua utilização na modelagem de dados ainda fornece os proprietários de marcas com muito maior compreensão do comportamento do consumidor.

Além disso desintegração da mídia significa que ele vai se tornar cada vez mais difícil de controlar o sentimento do consumidor e padrões de interesse. Novamente estreita AI é a resposta. Pode ser uma tecnologia muito simples, mas se usado corretamente pode criar instantaneamente percepções com base em pesquisa através de grandes quantidades de informação.

• David Senior é CEO da Lowdownapp Limited. Com a experiência de quase 20 anos em TI, trabalhou para os principais corporações globais, mas nos últimos dois anos, co-fundou duas empresas, Spark33 Ltd para aconselhar CxO de em aplicativos móveis e móveis, e Lowdownapp se concentrar no uso do estreito AI em a criação de multi-camadas com base em informações contextuais aplicativos móveis

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