AI推荐发动机用于大购买 - 您是否会使用AI购买您的家或汽车?

Radhika Madhavan.
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Radhika Madhavan涵盖了Emerj的AI Innovation。Radhika以前在三种技术公司的内容营销中工作,毕业于斯里克里斯纳工程技术学院,具有信息技术的学位。

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摘要摘要:本周,AI在行业特征大卫博士弗朗克博士,浩瀚的首席科学家。David谈到AI如何使用稀缺的交易数据,以导致大型购买的有意义的分析,例如汽车和房屋。他详细阐述了AI如何从用户互动和市场数据中收集信息,以便为客户提供关于大购买的相关产品,交易和建议。他还讨论了AI购买高价项目的早期采用者的未来趋势和业务效益。

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来宾:大卫博士弗朗克博士,首席科学家广阔的

专业知识:数据分析,数据挖掘,机器学习,人工智能金博宝官网

简要认识:David Franke博士是一名庞大的科学家,自2009年以来一直在公司。他在奥斯汀德克萨斯大学拥有计算机科学博士学位。他以前与谷歌合作,并担任圣德沃德大学助理教授。

大思想

推荐发动机用于低成本,高批量购买,如书籍,衣服,杂货等,利用机器学习算法在大量的交易和用户行为数据上培训。但是,对于大购买,由于低重复购买频率,交易量非常低。因此,大购买的推荐引擎没有关于用户行为,购买模式等的数据,这将有助于他们进行相关和有用的建议。

David探讨了三个AI技术趋势,可以提高具有更多稀缺交易数据的大型物品的建议:

  • 产品识别的计算机愿景:目前可以使用用户拍摄他们喜欢的汽车的照片,并为视觉上类似的汽车提出建议在其地区购买。这项技术很快就会扩展到未来的房屋。
  • 用户行为分析:从“高信息用户”(高信息用户)(高度接合用户)的用户行为模式,例如用户点击特定制作车辆的图片的次数,用户花费的时间量产品信息页面等
  • Marketplace分析:收集产品的市场信息,例如特定区域中最快的移动车辆或车辆最优选的车辆,以及将该信息与其他用户偏好和行为信息推断出现在具有360度的分析视图的业务他们可以用来快速销售产品并推荐类似产品在市场上可能感兴趣的产品。

根据大卫的说法,采用此类AI技术的大型购买业务在长期上将对其竞争对手具有显着优势。利用这些AI技术(计算机愿景,用户行为信息分析,市场信息分析)将使能够更好的定价,更包容的库存,更好的交易等。总体而言,大卫认为这将导致一个完整的市场更好的市场企业和消费者都有相关信息,即易于访问。

采访大型建议发动机的亮点

下面列出了大卫在AI推荐发动机上回答的主要问题已列出。侦听器可以使用嵌入的播客播放器(在这篇文章的顶部)跳转到他们可能感兴趣的部分:

  • (2:39)AI怎么样?目前用于将购物者与合适的产品匹配(汽车,房屋等)匹配申请意图?
  • (4:00)AI目前如何简化买方决策过程,没有用户可以搜索不同的来源?
  • (07:05)庞大应用程序的当前用例是什么?
  • (08:10)用户行为的一些示例特征庞大的推荐引擎在向用户推荐类似产品之前将寻找?
  • (12:51)除了使用计算机视觉和外推用户行为信息的域外,AI的其他重要电流应用是什么?
  • (15:28)B2B场景中使用的所有这些AI应用程序如何(通过分析用户行为和市场信息)?
  • (17:40)AI用于大购物的未来趋势是什么?

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标题图像信用:Shutterstock

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