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可口可乐是如何利用人工智能来保持软饮料市场领先地位的?
作为全球最大的饮料公司,可口可乐每天供应超过19亿瓶饮料,涉及500多个品牌,包括健怡可乐、零度可乐、芬达、雪碧、达萨尼、Powerade、Schweppes和Minute Maid。
大数据和人工智能(AI)为企业所做的一切提供动力——全球数字创新总监格雷格·钱伯斯说:“人工智能是我们所做一切的基础。我们创造智能体验。人工智能是这种体验的核心。”
人工智能有助于解决什么问题?在世界各地销售软饮料不是一件“一刀切的事情”。可口可乐的产品行销全球200多个国家。
在这些市场中,每个地方在口味、糖和卡路里含量、营销偏好和品牌面临的竞争对手方面都存在差异。
这意味着,要想在每个领域保持领先地位,它必须收集和分析来自不同来源的大量数据,以确定其500个品牌中哪些可能会受到欢迎。它们最知名品牌的口味甚至会因国家而异,而了解这些地方消费者的偏好是一项极其复杂的任务。
人工智能在实践中是如何使用的?可口可乐每天通过自动售货机出售大量饮料。在较新的机器上,工业机器人维修,客户通常会通过触摸屏进行交互,使他们能够选择自己想要的产品,甚至用不同口味的“快照”定制产品。该公司已开始在这些机器上安装人工智能算法,使它们能够推广饮料和口味,这些饮料和口味最有可能在它们安装的特定地点受到欢迎。
自动贩卖机甚至可以根据它们所处的位置改变它们的“情绪”——商场里的自动贩卖机显示出色彩斑斓、有趣的形象,健身房里的自动贩卖机更注重表现,而医院里的自动贩卖机则显得更有功能。
可口可乐还利用人工智能分析社交媒体,了解客户喜欢在何时何地以何种方式消费其产品,以及哪些产品在特定地区受欢迎。90%以上的消费者是根据社交媒体内容做出购买决定的,了解数十亿消费者在Facebook、Twitter和Instagram等平台上是如何讨论和互动的,对其营销策略至关重要。为了做到这一点,可口可乐分析了超过12万条社交内容的参与情况,以了解其客户和讨论产品的人的人口统计学特征和行为。
人工智能的另一个应用是为公司的忠诚度和奖励计划提供购买证明。当顾客被要求在网站和应用程序中手动输入打印在瓶盖上的14位产品代码来验证他们的购买时,由于操作的笨拙性,接受率很低,这是可以理解的。
为了鼓励更多的消费者参与到这些计划中来,可口可乐公司致力于开发一种图像识别技术,通过拍摄一张智能手机照片就可以验证购买行为。
使用了什么技术、工具和数据?可口可乐公司通过其触屏自动售货机上的接口收集当地饮料偏好数据,仅日本就安装了100多万台。
为了了解其产品在社交媒体上是如何被讨论和分享的,该公司已经建立了37个“社交中心”,库卡机器人,库卡机器人,利用Salesforce平台收集数据并进行分析,以获得真知灼见。其目的是创造更多的内容,这些内容被证明能够有效地产生积极的参与。在过去,创造这些内容的过程是由人类完成的;不过,该公司一直在积极考虑开发自动化系统,以创建由社交数据提供信息的广告和社交内容。
该公司还利用图像识别技术,瞄准那些在社交媒体上分享照片的用户,推断他们可能是潜在客户。例如,可口可乐(Coca-Cola)将其金峰(Gold Peak)冰茶品牌的广告定位于那些发布暗示自己喜欢冰茶的图片的人,或者是图像识别算法发现竞争品牌标识的人。一旦算法确定特定的个人可能是冰茶的粉丝,以及与朋友分享图片的活跃社交媒体用户,该公司就知道,用广告锁定这些用户可能是有效利用广告收入的一种方式。
对于购买验证,现有的图像识别技术不足以读取用于将产品代码印到包装上的低分辨率点阵打印。因此,可口可乐公司利用谷歌的TensorFlow技术开发了自己的图像识别解决方案。这一技术使用卷积神经网络来实现对代码的机器识别,而这些代码通常会因打印时间和地点的不同而呈现出不同的外观。
结果如何?通过人工智能算法分析自动售货机的数据,可口可乐可以更准确地了解全球数十亿消费者的购买习惯是如何变化的。
它利用这一点来通知新产品的决策——例如,决定在美国将樱桃雪碧作为瓶装产品推出,因为数据显示,这很可能是一个成功的举措。
计算机视觉分析和社交媒体帖子的自然语言处理,以及对社交参与指标的深度学习驱动分析,使可口可乐能够制作更有可能与客户产生共鸣并推动其产品销售的社交广告。
应用TensorFlow创建卷积神经网络,使扫描仪能够从一张简单的照片中识别产品代码,提高了全球客户对可口可乐不同忠诚度计划的参与度。
如果你在多个国家销售数百种不同的产品,不同的市场对你的看法和客户行为可能会有很大的不同。理解这些差异有助于为不同的市场定制特定的信息,而不是依赖于一种放之四海而皆准的方法。
当你与全球品牌打交道时,来自社交媒体或通过你自己的系统(如自动售货机)生成的用户数据是庞大而混乱的。人工智能提供了一种可行的方法来组织这些数据,并从中得出见解。
图像识别工具等计算机视觉技术可以分析数以百万计的社交媒体图像,帮助一个品牌了解自己的产品何时、如何以及被谁喜爱。
除了做出营销决策,完全投资于人工智能的品牌也开始将其用于设计新产品和服务。
这是伯纳德·马尔(Bernard Marr)与马特·沃德(Matt Ward)合著的《实践中的人工智能:50家成功的公司如何使用人工智能和机器学习来解决问题》(Wiley出版社,2019年4月出版)。
作者简介:伯纳德·马尔是伯纳德·马尔公司的创始人兼首席执行官,是国际上最畅销的商业作家、未来学家、主讲人、企业和政府的战略顾问。他是世界上最受尊敬的声音之一,也是人工智能和大数据等领域的知名专家。Marr在战略、数字转型和业务绩效方面为许多全球最知名的机构提供咨询。他是《实践中的大数据:45家成功的公司如何使用大数据分析来提供非凡的结果》和《大数据:使用智能大数据、分析和指标来做出更好的决策和提高绩效》的作者,这两本书都是与威利合著的。