Маркетинг 5.0. Технологии следующего поколения

С помощью голосовых технологий машины также стали намного лучше реагировать на голосовые команды. Доступно множество голосовых ассистентов: Alexa от Amazon, Siri от Apple, Google Assistant или Cortana от Microsoft. Эти приложения уже отлично справляются с ответами на простые запросы и выполнением команд на множестве языков. На конференции Google I/O во время демонстрации проекта Duplex в 2018 году было показано, насколько ловко виртуальные ассистенты могут поддерживать обычную беседу. При звонке в салон или ресторан с целью бронирования виртуальный ассистент избавляется от роботизированного голоса и даже добавляет использование пауз и слов-паразитов, что делает речь, как никогда, реалистичной.

С последними разработками все больше покупателей начинают искать товары и покупать их с помощью голосовых ассистентов. Ассистенты будут сравнивать продукты и предоставлять рекомендации о брендах к покупке на основании исторических данных: чем больше раз продукт был куплен, тем более точной является рекомендация. Предвосхищая этот полностью новый способ покупок, брендам необходимо быть готовыми и самим собрать большое количество данных для понимания алгоритмов покупки, которые отражают пользовательские предпочтения.

Сенсорные технологии

Помимо распознавания текста и речи, компьютеры также научились обучаться на основе распознавания изображений и лиц. Растущая популярность фотографий и селфи в эру социальных сетей подпитывает этот тренд. По сути, системы распознавания изображений сканируют изображения и обращаются в интернет или в базу данных для поиска сходств. Будучи лидирующей поисковой системой, Google разработал возможности распознавания изображений, с помощью которой люди могут выполнять поиск по изображению.

Применений технологий распознавания изображений очень много. Например, просматривая миллионы постов в социальных сетях, компании могут обнаруживать фотографии людей, которые покупают или потребляют продукцию их брендов и посылать им сообщения с благодарностью. Они также могут идентифицировать людей, которые пользуются продукцией брендов-конкурентов и приглашать их переключиться на их продукты. Такая узкотаргетированная реклама – это очень эффективный способ увеличить долю на рынке.

В Великобритании компания Tesco широко использует сенсоры с технологиями распознавания изображений для улучшения раскладки продукции: технологии показывают, как надо расположить товары на полках, чтобы способствовать увеличению покупок. Компания привлекает роботов для фотографирования продуктов на полках и анализа изображений для обнаружения дефицита или неправильной раскладки. Также системы с возможностью распознавания изображений полезны для улучшения клиентского опыта. Например, клиенты могут отсканировать продукт на полке и получить детальную информацию о продукте у алгоритма искусственного интеллекта.

Также компания Tesco планирует применять камеры с системой распознавания лиц на кассах для определения возраста тех, кто покупает алкоголь или сигареты. Это позволяет ставить кассы самообслуживания, которые не требуют присутствия человека-кассира. Другой пример использования программного обеспечения с системой распознавания лиц – это цифровые рекламные щиты. Определение демографического профиля и эмоционального состояния аудитории может помогать рекламодателям предоставлять подходящий контент. Фиксация мимики аудитории при просмотре контента также позволяет рекламодателям улучшать свою рекламу.

Другая популярная область применения сенсорных технологий – это беспилотные машины. Технологичные компании, например связанная с Google компания Waymo, конкурируют в этой области с компаниями, поддерживаемыми такими автопроизводителями, как GM Cruise, Ford Autonomous или Argo AI. Беспилотный автомобиль сильно зависит от сенсоров, передающих информацию в ИИ, который анализирует окружающую обстановку. Обычно ИИ использует четыре типа сенсоров: камеру, радар, ультразвук и лидар – расположенные в различных частях машины для измерения дистанции, обнаружения дорожной разметки и определения других окружающих автомобилей.

Также на машины часто устанавливаются телематические системы с сенсорами для усиления безопасности и помощи в управлении машиной. Это особенно полезно для логистики и оптимизации цепочек поставок. Владельцы могут отслеживать свои беспилотные машины, получая ежедневные выводы о закономерностях перемещений по GPS, времени в пути, километраже и эффективности расхода топлива. Более важно, что владельцы могут получать оповещения, когда их машинам требуется техническое обслуживание. Страховые компании, например Progressive или GEICO, также используют телематические системы для страховых программ, предлагая скидки по страховым взносам за безопасное вождение.

Робототехника