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人工智能改变数字标牌的四种方式

编辑:婉玗 文章来源:数字展示在线 发布日期:2018-7-12 7:33:47

  人工智能(AI)的发展已经引起了全社会的重视,并向各个传统行业领域渗透,数字标牌也不例外。Omnivex Corporation公司CEO兼CTO Doug Bannister给出了人工智能和深度学习影响数字标牌行业的四种方式:
  深度学习(deep learning)
  通过深度学习,AI驱动的平台通常会实时评估大型数据集,从而产生特定反应。AI引擎可以访问大量的数据。当然,数据要经过分析并给出可操作的响应才是优质的。AI关乎自动化,并不一定为你而思考。它所能做的就是得出结论,找出模式并对情况作出反应。该平台可以随着时间学习,使其成为更有价值的工具。那么数字标牌的未来在人工智能和深度学习的推动下会发生什么呢?
  个性化的体验
  每位顾客都希望感受到重要并拥有个性化的体验。人工智能和深度学习是实现的工具。很快,以AI和深度学习为动力的数字标牌平台就可以对客户进行识别,并根据客户的购买历史向他们提供有用的信息,例如在售商品。
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  在在线购物的冲击下,店内购物持续下滑,这意味着零售商需要为参观实体店的顾客创造新的体验。许多公司已经在使用数字标牌来促进销售或为顾客提供深入了解产品的信息。AI可以通过个性化将其提升到一个新的水平。企业如果掌握了客户契机行为的历史数据,可以创建特定内容,在特定时间或日期播放。这样就可以为消费者提供最想看到的内容。
  人工智能和深度学习,可以通过两种方式来改进内容:将数据放入上下文中或创建个性化的广告。
  内容方面,系统已经开始利用已知的行为,例如在大晴天后太阳镜销量增加。但这并非永远准确有效。而深度学习可以通过采集并整合通知情况的内容,为此规则增添内容。比如在下雨天,系统可以检测到天气数据。或者,店铺通过传感器知道没有人购买太阳镜。这种学习可以让标牌撤下太阳镜促销,将其转换为购物者当下正在观看的物品或者雨伞。
  通过AI平台进行深度学习,可以将目标锁定个人。如果一名男性购物者走进一家服装店,数字标牌系统可能会发现他穿着的登山靴已经20多年了。系统获取这些信息,然后检索店内男士登山靴的库存。这些信息反馈几乎可以实时传达给购物者。不仅能让顾客看到个性化的信息,还能促进他们查看这些商品并进而带动更多销售。
  AI如何演化数字标牌
  数字标牌和人工智能的相关投资将持续增长。2025年,全球数字标牌市场预计将增长到317.1亿美元,人工智能市场预计将增长至接近600亿美元。这些领域正在出现惊人的增长,意味着全球的组织都在进行投资,以得到更好的结果。

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