第 4 次小売革命を経て、WOT の 3 人の専門家が真のスマート小売とは何かを語ります。

[51CTO.comよりオリジナル記事] 6月21日、WOT2019グローバル人工知能技術サミットが北京JWマリオットホテルで予定通り開幕しました。 2019 年に世界中の技術者の間でオフライン交流が行われる有名なサミットとして、このカンファレンスは、一般技術、応用分野、企業のエンパワーメントという 3 つの主要な章を中心に展開されます。世界中から60名を超えるトップAI専門家が集まり、1,000名を超える参加者とともに、ディープラーニング、ニューラルネットワーク、ビジュアルテクノロジー、自動運転車、機械学習、アルゴリズムモデル、ナレッジグラフなどのトピックに関する技術コンテンツを共有しました。

6月22日午前、応用分野チャプターのC会場で開催されたスマートリテールサブフォーラムには、最先端応用の専門家であるWakeData共同創設者のDang Haixin氏、MobTechデータサイエンス副社長Fang Zhen氏、元JDグループ技術開発部門責任者のYang Haiming氏ら3名が招待され、素晴らしい講演を行いました。会議後、51CTOは専門家のスピーチのエッセンスが皆様のお役に立てばと願い、スピーチをテキストにまとめました。

WakeData共同創設者ダン・ハイシン：眠っているデータを目覚めさせる

党海新氏は、顧客管理の本質はトラフィック管理であり、それが4つの大きな流れをもたらすと考えています。第一に、分散化。第二に、ビッグデータをより多く活用して、小売業界の人、商品、場所に対する意思決定と洞察を行うこと。第三に、効率性の向上。小売業界は、トラフィックを操作することで顧客単価と再購入率を高め、最終的に収益を増やすことを望んでいます。第四に、資本増価の概念がより注目され、ユーザーのARUP価値の探求がより深くなります。

では、顧客管理をうまく行うにはどうすればいいのでしょうか。ダン・ハイシン氏は、ビッグデータは顧客管理に必要な技術的核心であると指摘し、Weike Dataの顧客管理ビッグデータのアーキテクチャも紹介しました。まず、小売企業はデータモデルを確立することができます。自社のデータは十分ではなく、サードパーティから補完する必要があります。すると、従来のオフライン企業はグローバルトラフィックと同等のデータ機能を備えることになります。グローバルトラフィックとは、Toutiao、Douyin、Weibo、WeChatなどを指します。そして、これらのデータ機能は、WeChat、電子商取引、オフライン店舗など、小売企業自身のトラフィックを促進し、小売企業がグローバルメディアでユーザーを迅速に見つけ、マーケティング活動とツールを強化できるようにします。

ダン・ハイシン氏は演説の中で、オフラインシステムは互いに隔離された孤立した情報島であり、完全なシステムを通じてのみ人の行動サイクルを実行できると特に強調した。簡単な方法は、携帯電話番号から人のショッピング行動を識別することです。また、アルゴリズムを使用してユーザーの ID または MAC アドレスを照合することもできます。より効果的な方法は、ユーザーにラベルを付けることです。 「すべてのデータ資産が蓄積されれば、小売企業は世界的なトラフィックを構築し、拡大が必要なすべての人々のグループに自社製品を届けることができる。もちろん、マーケティング手法もそれに応じて変化し、ゲームプレイやオンラインプッシュ方式が増えるだろう」と同氏は結論付けた。

MobTech のデータサイエンス担当副社長 Fang Zhen: 革新的なアルゴリズムに基づく半教師あり類似データによるパフォーマンス マーケティング

ファン・ジェン氏はオープニングで、MobTechが顧客の効率向上を支援するために小売マーケティングのシナリオにおける革新的なアルゴリズムについて多くの研究を行ってきたことを紹介した。彼女は講演の中で、Lookalike（類似人口拡大、オープンで豊富なデータ機能を通じて、シードユーザーのポートレートとソーシャル関係チェーンに基づいて類似するオーディエンスを見つけることを指す）には、肯定的なサンプルのみがあり、量が比較的少ないという特徴があると述べました。分類モデルを使用して類似ビジネスを処理する場合、最大の問題はネガティブサンプルの取得です。従来のアプローチは単純かつ粗雑で、主にランダム選択に基づいており、自然条件下では負のサンプルイベントが発生する確率が高いことに依存しています。 MobTech は違います。彼らは Positive-Unlabelled Learning アルゴリズムを使用しています。ランダム選択の代わりに、ポジティブ サンプルのいくつかの特徴を使用して、より信頼性の高いネガティブ サンプルを見つけます。最終モデルでは、効果を 2% から 5% 向上させることができます。

Fang Zhen 氏によると、新しく開発されたアルゴリズムは、最終的にテストのために本番環境に導入される前に、ローカルテストと履歴データテストを受ける必要があるとのことです。では、テスト トラフィックをどのように割り当てるのでしょうか? MobTech は、マーケティング システムに MAB (Multi-Armed Bandit) を導入し、自動最適化を実行して機会コストを最小限に抑えました。具体的には、MobTech はまずトラフィックのごく一部 (5% など) をランダムに選択し、新しいモデルに割り当ててテストします。次に、1 つのステージの後、新しいモデルと古いモデルの効果をカウントして、それぞれのベータ (α、β) 分布を取得します。次に、そのベータ分布に基づいて、次のステージでの 2 つのトラフィック比率を計算します。最後に、ステップ 3 で取得した比率に従ってトラフィックを割り当て、ステップ 2 に戻り、テストが終了するまでこのサイクルを繰り返します。

スピーチ*** Fang ZhenはMobTechアルゴリズムの価値を共有しました：2018年5月から2019年6月まで、Lookalikeのゲーム業界への展開データによると、一般ユーザーのコンバージョン率は3か月使用後に0.05％に上昇しました。ユーザーが製品をPU Learningにアップグレードして半年使用すると、コンバージョン率は0.11％にまで上昇しました。製品をAUC + MABに再度アップグレードした後、わずか3か月でコンバージョン率は0.29％に達し、大きな成果を上げました。

元JD.com技術開発部門責任者のヤン・ハイミン氏：ニューリテールにおけるスマートミドルプラットフォーム

楊海明氏は冒頭、百貨店から電子商取引のデジタルプラットフォームまで、4度の小売革命を経ても小売の本質は変わっておらず、依然としてコスト、効率、体験が重要であり、アップグレードの核心は小売インフラの変革にあると述べた。同氏は、小売インフラとは主に情報、商品、資本の流れを支える公共インフラを指すと述べた。現在、バックエンド技術の 3I (Instrumented、Interconnected、Intelligent) と消費者参入の 3P (Pluralistic、Personalized、Participative) の間に、小売ミドルウェアの 3S (Scalable、Smart、Synergetic) が登場しています。3S は、ビジネスフロー、情報フロー、資本フローなどのサービスを提供します。

彼は聴衆に、小売インフラミドルプラットフォームはインフラを構築・強化し、「スマートサプライチェーン」の中核的な競争優位性に焦点を当て、スマート消費、スマート供給、スマート物流の3つのインテリジェンスを全面的に向上させることができると語った。それだけでなく、小売インフラミドルプラットフォームは、外部の世界にも力を与えることができます。つまり、小売業者、ブランド、その他のパートナーのパフォーマンスを向上させる技術能力を開放し、エコシステム構築に価値を貢献します。内部能力と外部能力を結び付け、外部のエコシステムパートナーと共同でプラットフォームを構築することができます。

小売インフラミドルプラットフォームは具体的にどのような価値をもたらすのでしょうか？ヤン・ハイミン氏は、小売インフラミドルプラットフォームは、小売店の経営者がインテリジェンスに基づいて意思決定を行うのに役立つと述べました。たとえば、どの製品の価格を上げるべきか？どの製品の価格を下げるべきか？どの製品を宣伝すべきか？どの製品を宣伝すべきでないか？異なる製品カテゴリに基づいて、異なる価格戦略を推奨することができます。最高の価格効率を実現し、取引の完了を促進します。自動価格設定テストの結果、総GMV取引額は3.6%増加し、粗利益は19.0%増加しました。

「今日、ビッグデータは単なる概念ではありません。すべての重要なビジネス上の決定は、データによってサポートされる必要があります。」ヤン・ハイミンは、顧客洞察、市場洞察、運用洞察はデータ分析プラットフォームを通じて達成できると考えています。顧客洞察に関しては、顧客関連の行動データを取得して分析することで、予測分析モデルを開発し、ユーザープロファイリングと精密マーケティングを実現できます。市場洞察と運用洞察の面では、履歴データと運用データを分析することで、サービス品質を向上させ、新しい市場機会を見つけます。

上記の内容は、WOT2019グローバル人工知能技術サミットの「スマートリテール」サブフォーラムの講演内容に基づいて51CTO記者がまとめたものです。より完全なWOTコンテンツについては、.comに注目してください。

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