【.com原稿】6月21日，WOT2019全球人工智能技术峰会在北京粤财JW万豪酒店准时召开。作为2019全球技术人知名的线下交流峰会，本次大会紧紧围绕通用技术、应用领域、企业赋能三大核心篇章展开。来自全球的60多位AI一线专家齐聚一堂，与千余人分享深度学习、神经网络、视觉技术、无人驾驶、机器学习、算法模型、知识图谱等话题的技术内容.. 6月22日上午，在应用领域篇C会场的智慧零售分论坛上，WakeData联合创始人党海欣、MobTech数据科学副总裁方震、原京东集团技术开发部负责人杨海明，三位前沿应用领域的专家受邀进行了精彩演讲。会后会将各位专家的发言整理成文，希望他们发言的精华对大家有所帮助。 WakeData联合创始人党海欣：唤醒沉睡的数据行业中的人、货、市场将更多地利用大数据进行决策和洞察。三是提高效率。零售业希望通过经营流量来提高客单价和复购率，最终增加收入。第四是资本增值的概念会受到更多关注，对用户ARUP价值的挖掘会更深。 那么如何做好客户管理呢？党海新指出，大数据是客户管理必备的核心技术，他还分享了维客数据的客户管理大数据架构。首先，零售企业可以先建立数据模型。企业自身数据远远不够，需要第三方补充。然后让线下的传统企业拥有和全球流量一样的数据能力。全球流量指的是今日头条、抖音、微博、微信等，然后这些数据能力会带动零售企业自身的流量，比如微信。、电商和线下门店能力提升，让零售企业在全球媒体上快速找到用户，全面赋能营销活动和工具。 党海新在致辞中强调，线下系统是一个相互隔绝的信息孤岛，只有完整的系统才能贯穿一个人的行为周期。简单的方法是通过手机号识别一个人的所有购物行为，也可以通过算法匹配用户的ID或MAC地址。另一种更有效的方法是标记用户。“当所有的数据资产都沉淀下来，零售企业就可以构建全球流量，覆盖所有需要扩大产品的人群。当然，营销方式也会随之改变，有更多的玩法和线上推送。”他总结道。. MobTech数据科学副总裁方震：基于创新算法的半监督lookalike效果营销 方震开篇介绍，MobTech在零售营销场景下做了大量的创新算法研究，帮助客户提升效率。她在演讲中表示，Lookalike（扩大相似群体是指通过开放和丰富的数据能力，根据种子用户画像和社交关系链寻找相似受众）有一个特点，就是只有正样本，而且量级比较小。在使用分类模型处理Lookalike业务时，最大的问题是负样本的获取。传统的方法简单粗暴，主要是随机选择，依赖于自然情况下负样本事件发生的概率。MobTech并非如此。他们使用Positive-UnlabelledLearning算法。他们不是随机选择，而是利用正样本的一些特征来寻找更可靠的负样本。最终模型在效果上可以提高2%到5%。 据方震介绍，新开发的算法将经过本地测试和历史数据测试，最终将在生产环境中进行测试。那么如何分配测试流量呢？MobTech在营销系统中引入MAB（Multi-ArmedBandit）进行自动优化，将机会成本降到最低。具体来说，MobTech首先随机抽取一小部分流量（比如5%）分配给新模型进行测试；其次，经过一个阶段后，统计新旧模型的影响，得到各自的beta(α,β)分布；然后，根据两者的beta分布，计算出两者下一阶段的流量比；***按照步骤3得到的比例分配流量，返回步骤2直到测试结束。 演讲***方真分享了MobTech算法的价值：2018年5月至2019年6月，Lookalike在游戏行业上线的数据显示，普通用户转化率提升至0.05%；用户升级产品PU学习，使用半年，转化率高达0.11%；再次将产品升级为AUC+MAB后，短短三个月转化率就达到了0.29%，效果显着。 原京东技术开发部负责人杨海明：新零售下的智能中台 杨海明开篇就表示，从百货到电商数字化平台的四次零售革命，零售的本质有了没变，还是成本、效率、体验。升级的核心在于零售基础设施的改造。他说，零售基础设施主要是指这些服务于信息流、商品流、资金流的公共基础设施。今天，在后台技术的3I（Instrumented、Interconnected、Intelligent）和消费入口的3P（Pluralistic、Personalized、Participative）之间，零售中台3S（Scalable、Intelligent）已经出现。智能、协同、协同），3S提供商流、信息流、资金流等服务。 他告诉听众，零售基础设施中台可以建设和积累基础设施，围绕“智慧供应链”的核心竞争优势，全面提升智慧消费、智慧供应、智慧物流三智能。不仅如此，零售基础设施中台还可以对外赋能开放技术能力，为零售商、品牌商等合作伙伴提升绩效，为生态建设贡献价值。连接内部能力和外部能力，可以与外部生态合作伙伴整合，共同搭建平台。 零售基础设施中台能带来什么价值？杨海明利用智能距离，零售基础设施中台可以帮助零售管理者做出决策，比如哪些产品应该涨价？哪些产品应该降价？应该推广什么产品？哪些产品没有推广？根据不同的产品类别推荐不同的价格策略。获得最佳的价格效率并促进交易的完成。自动定价测试结果显示，总GMV成交额增长3.6%，毛利增长19.0%。 “今天，大数据已经不再是概念阶段，企业的一切重要决策都需要数据的支持。”杨海明认为，通过数据分析平台可以实现客户洞察、市场洞察和运营洞察：在客户洞察方面，通过捕捉和分析客户相关的行为数据，开发预测分析模型，实现用户画像和精准营销。在市场洞察力和运营洞察力方面，通过对历史数据和运营数据的分析，提升服务质量，寻找新的市场机会。 以上内容是记者根据WOT2019全球人工智能技术峰会《智慧零售》分论坛发言内容整理而成。更多完整WOT内容请关注51cto.com。【原创稿件，合作网站转载请注明原作者和出处为.com】
