全文链接：http://tecdat.cn/?p=28006
原文出处：拓端数据部落公众号
人工智能AI、大数据与消费者洞察报告PPT（附下载）
一些品牌越来越难以吸引客户。然而，大数据、人工智能，正在为企业打开一个额外的方向，打动客户。
关键
公司实现定制和按需交付的特殊能力可能与其生产的特定产品具有相当的重要性。
在特定情况下满足特定地点每个客户要求的特定能力将成为竞争优势的新功能。
在与消费者的每个对话点提供实时、相关、稳定和令人愉快的客户体验将是差异化的关键。
什么是智能技术？
简而言之，智能技术是一种更好、更快、更有效的方法来收集、处理和评估数据并产生想法。您可以利用它来帮助公司确定采取行动的明确可能性，并在可能的情况下处理这些义务，以释放商业价值。
智能技术包括三个相互关联的选项：统计、人工智能和自动化。
巧妙应用企业与消费者互动的四大变革
1. 数据改进
线上和传统的全站消费数据选择，无处不在的摄像头、杂乱无章的设备和智能设备，以及第三方数据程序，让消费品企业获得了以前无法想象的消费数据资源。
全站和生态数据的数字化、智能化技术正在帮助越来越多的消费品企业获得线上线下全渠道的消费数据。在门店，人工智能可以帮助企业获取实时数据和深度分析。过去，以天、周、月为单位的离线数据征信可以缩短到小时甚至分钟。在线，从社交媒体到在线平台，企业有机会接收和分析消费者的想法和反馈的每一个接触点。 BASEBALL BAT等拥有海量用户的平台公司具有天然的数据优势，与他们合作开发和拓宽消费者数据库也为消费品公司提供了新的数据来源。此外，随着消费品智能化的进步，商品本身也成为获取消费数据的另一个渠道。
智能手机、无处不在的摄像头和探测器的声誉可以帮助企业获得更深入和实时的反应数据。例如，商店中带有情感识别功能的摄像头，可以从一开始就捕捉消费者对产品的“第一印象”。一些品牌也开始使用注意力追踪技术来了解消费者对展示和类别的偏好，并改进产品包装设计和适当修改类别。
数字中台系统和AI协议加速数据开发 数据中台平台采集多源数据并进行数据资产化，可以整合企业内部和外部数据，更好地利用Analytics等分析工具来深化这些数据。分析和价值开发，为优质的消费者互动提供新的可能和突破。例如，人工智能可以通过算法融合产品功能、客户特征、环境特征、协同特征等多维数据，在特定场景下为用户推荐最佳选择产品。
2. 个性化
使用过的智能正在将个性化提升到一个新的水平。极细粒度的个性化贯穿整个消费者交互过程，为消费者提供无所不在、实时更新的移动个性化体验。
超细粒度的定制随着消费者个性化需求的不断增加，对个性化文凭的需求也在不断增加。智能应用可以帮助企业降低消费者连接的费用，也可以通过智能供应链快速迭代下一个消费者需求，实现超细粒度的定制，满足众多个体的个性化需求。消费者可以从数千种色调中选择适合自己的粉，实时增加购买偏好，3D面膜可以确保购买的面膜与自己的脸型完美匹配。
具有个性化功能的产品 机器视角、情感识别、谈话识别、传感器等可以追踪和分析消费者状态的智能技术，为智能消费产品的发展推波助澜，也赋予了个性化定制新的意义。消费者购买的特定产品具有自己的定制功能，往往会根据消费者的个人情况和您附近的氛围情况随时调整和个性化。
3. 人机交互体验
大数据和智能技术可以通过协调甚至替代引导劳动力来实现更高效的客户连接。尽管消费者有时会抱怨实际上并不完美，但 AR/VR、语音和图像识别等智能技术的引入正在推动虚拟连接体验。无限接近现实世界。
借助虚拟偶像与消费者进行形象化的连接，通过智能技术的形象化互动，消费品企业与消费者的互动将变得更加真实和立体。 “培育”的AI网红拥有自己动手——学习的能力，可以与消费者共同成长，成为经济市场的新推手。
5G带来全新的“触觉”交互体验维度 5G为VR和AR带来了聚光灯时刻，可以让产品更真实地呈现在消费者面前，让消费者提供身临其境的购物和消费体验。与以往的移动通信技术不同，5G不能只支持语音和审美交互，还要加入“触觉”的景观交互。举例来说，网上购物将不再是虚拟试衣，而是通过物联网了解穿着结果和衣服的结构。
4.产品
消费品行业的智能技术方案主要集中在创意、供应链和数字营销领域，但越来越多的消费品开始技术化，从美容和个人护理、家居护理到运动装、智能消费品随处可见。
智能产品改变了企业与消费者的互动方式。产品的智能化使实物成为信息连接的一部分。在扩大商品功能优势的同时，也改变了企业与消费者的联系方式。从智能产品收集的数据可以实时反馈和更新到整个产品生命周期。人们不仅仅是产品和服务的延伸用户，而是产品的共同开发者。
消费品的“智能”不仅限于语音交互。应用智能语音技术和自然语言运行（NLP）的特别成熟，使得大量具有语音交互功能的机场终端消费产品。随着智能生活时代的开启，人工智能智能产品将从以机器为中心的人机交互走向以人为中心的智能交互。通过目前最主流的音调交互，慢慢升级为心理交互、体感连接，甚至脑机关系的极致交互。
建议
以人为本、以数据为主导、以技术为驱动，是重塑消费者与人工智能的联系的关键。
以价值为中心的人工智能交互策略
发掘消费者数据的价值
全面获取数据
利用物联网控制实时消费者数据流。
最受欢迎的见解
3.python用遗传算法-神经网络-模糊逻辑控制算法对乐透分析
4.R语言结合新冠疫情COVID-19股票价格预测：ARIMA，KNN和神经网络时间序列分析
5.Python TensorFlow循环神经网络RNN-LSTM神经网络预测股票市场价格时间序列和MSE评估准确性
6.Matlab用深度学习长短期记忆（LSTM）神经网络对文本数据进行分类
7.用于NLP的seq2seq模型实例用Keras实现神经机器翻译
8.R语言用FNN-LSTM假近邻长短期记忆人工神经网络模型进行时间序列深度学习预测
9.Python用RNN循环神经网络：LSTM长期记忆、GRU门循环单元、回归和ARIMA对COVID-19新冠疫情新增人数时间序列预测