「小売全體において、最も核心的な二つの研究対象は、消費(fèi)者、二番目はサプライヤーの商品である。これに対してビッグデータの消費(fèi)者に対する研究は、ユーザーの畫像、つまりユーザーのラベルライブラリを作ることであり、商品の研究に基づいて商品知識(shí)ライブラリを作ることである。蘇寧IT本社の擔(dān)當(dāng)者は記者に「豊富で、十分に完全で、正確で、十分に個(gè)性的なユーザーラベル庫であり、企業(yè)の非常に貴重な資源である」と伝えました。上記の擔(dān)當(dāng)者は、このラベルライブラリは通常、ユーザー層、ユーザ畫像、ユーザの購買予測(cè)、例えばCTRの予測(cè)などにも関連すると説明した。

「商品知識(shí)庫で答えたいのは、この商品のターゲットはどこにありますか？どのような価格設(shè)定が適切ですか？この商品は私達(dá)の商品庫の中の他の商品とどういう関係ですか？代替関係ですか？それとも商業(yè)補(bǔ)完関係ですか？」前述の擔(dān)當(dāng)者は、商品の代替関係は、蘇寧が似たような商品のこの技術(shù)を利用して消費(fèi)需要をよりよく満たし、買い物の體験を高めると説明しました。

これは技術(shù)です。例えばWebデザインには「見てみても見る」「見ても買う」「買っても買う」という選択肢があります。「見ても見ても」を例にとって、主に類似性に基づいて作っています。一般的に、ユーザーが商品を閲覧する過程は購買決定の過程です。彼はあるかもしれません。需要しかし、彼はまだ何を買うかを決めていません。これは多くの似たような商品を彼の前に置いて、彼により良い購買決定をするように手伝います。

「どこで買えますか？」というシーンを知っていても、Baidu、萬達(dá)、騰訊などの不動(dòng)産事業(yè)提攜の想像空間を描いていましたが、なかなか著地していません。消費(fèi)者夢(mèng)談にする。蘇寧IT本社の擔(dān)當(dāng)者によると、蘇年は畫像認(rèn)識(shí)技術(shù)を利用して、どこで買えますか？

「蘇寧は現(xiàn)在、音聲認(rèn)識(shí)と畫像認(rèn)識(shí)の開発中です。データ技術(shù)を掘り起こす上記の擔(dān)當(dāng)者は記者に対して、音聲技術(shù)は大量にオンラインラインに散在している音聲を収集して分析することができます。例えば、現(xiàn)場(chǎng)の店舗では、伝統(tǒng)的な方式は従業(yè)員が現(xiàn)場(chǎng)で消費(fèi)者の表現(xiàn)の需要を理解しています。音聲発掘技術(shù)はコンピュータによって消費(fèi)者から説明された情報(bào)の中からユーザーの購買ニーズを分析しています。

「技術(shù)はまだ発展していますが、散在していたり、遺棄されている情報(bào)を分類して処理することができるというメリットがあります?！骨挨螕?dān)當(dāng)者は記者に対し、「畫像認(rèn)識(shí)技術(shù)は、ユーザーが彼女の欲しい商品をよりよく見つけることができます。例えば、ある女の子が著ているスカートがとても綺麗です。彼女はどの一番近いところで買えますか？実際、「どこで買えますか？」というシーンは現(xiàn)実にはよく見られますが、過去は技術(shù)に制約があって実現(xiàn)できませんでした。今後の小売業(yè)の発展の角度に立って、消費(fèi)者にこのような買い物の體験を提供するには、技術(shù)的に突破が必要です。

また、データ発掘においては、多くの技術(shù)が接続されています。畫像認(rèn)識(shí)技術(shù)などでは、どこでどのような商品が買えるのかを教えてくれます。また、ユーザーが似たような商品に注目するかもしれません。