那个被捧上天的GPT-3要开始收费了!
|
六、定价策略分析
价格优化与价格弹性已经不再局限于航空或酒店等高度依赖库存的行业,已经逐步渗透至制造业与服务业领域。当下,营销人员越来越依赖于机器学习技术以定义更具竞争力、且与特定场景高度匹配的定价结果。除此之外,机器学习应用也在将价格优化范围扩展到航空公司及酒店行业之外,开始涵盖更多产品与服务的定价议题。如今,机器学习能够确定每种产品的价格弹性,并充分考虑到渠道细分、客户细分、销售周期以及当前产品在整个产品线定价策略中的作用等。以下示例,为微软Azure提供的交互式定价分析预配置解决方案(PCS)。 五、洞察客户偏好
AI技术的使用使得角色建立倾向性模型成为可能,并且可以预测和定位愿意接受捆绑服务或定价要约等条件的客户。根据定义,倾向性模型依靠包括机器学习在内的各类预测分析手段,对特定客户对于捆绑服务、定价要约、电子邮件宣传或者其他意在促成购买/追加销售/交叉交易的认可与接受度做出预测。凭借着出色的实际表现,倾向性模型已经在增加客户保留率与减少客户流失方面得到广泛认可。如今,几乎所有全渠道销售企业都在依靠倾向性模型对客户偏好及以往行为可能促成怎样的未来购买活动做出分析。下图所示,为TIBCO公司提供的倾向性模型仪表板。 四、验证折扣政策效果
机器学习技术能够帮助定价管理者确定客户愿意支付的价格,或优化客户产品组合定价,借此提升企业收入与利润。单纯使用电子表格很难为客户及产品确立理想的定价水平、折扣并发现大规模交易决策中的盲点。在这一领域,AI与机器学习可帮助定价管理者将交易规模与既定折扣政策相关联,借此分析现有折扣是否切实起效,并根据客户的协商洞见确定所能提供的折扣极限值。 ikTok 负责美国公共政策的副总裁迈克尔·贝克曼(Michael Beckerman)说:“尽管我们刚刚成立两年,但却有着长远目标。我们没有机会在互联网的黄金年代成长,当时科技公司不会做错任何事。我们成长在科技狂潮的时代,人们对平台、它们如何审核内容以及它们的算法如何工作都持怀疑态度。” TikTok 高管为记者提供了一次虚拟之旅,参观其位于洛杉矶的新“透明中心”。该中心将为人们提供演示计算机模块的区域,这些模块展示 TikTok 的算法和数据操作是如何工作的。 TikTok 的算法使用机器学习来确定用户最有可能参与的内容,并为他们提供更多内容,方法是找到相似的视频,或者有相似用户偏好的人喜欢的视频。当用户首次打开 TikTok 时,他们会看到 8 个热门视频,内容包括不同的趋势、音乐和主题。在此之后,算法将继续根据用户观看或参与的视频以及用户在做的事情,为用户提供 8 个更新的视频。 该算法根据视频信息(可能包括字幕、标签或声音等细节)识别与用户观看的视频相似的视频。它还考虑到用户设备和帐户设置,其中包括语言首选项、国家/地区设置和设备类型等数据。 当 TikTok 收集了足够多的用户数据,该应用就能够根据相似用户的喜好来绘制用户的偏好,并将他们分组到“集群”中。同时,它还根据类似的主题将视频分组,比如“篮球”或“兔子”等。 使用机器学习,TikTok 的算法可以根据用户与其他用户集群、他们所喜欢内容的接近程度向用户提供视频。TikTok 的逻辑旨在避免可能会让用户感到厌烦的冗余内容,比如看到具有相同音乐的多个视频或来自同一创建者的多个视频。 TikTok 承认,之所以能够如此有效地锁定用户的偏好,意味着其算法可以产生“信息茧房”,强化用户现有的偏好,而不是向他们显示更多样化的内容,拓宽他们的视野,或者向他们提供不感兴趣的内容。 TikTok 表示,他们正在研究“信息茧房”,包括它们能持续多长时间,以及用户如何遇到它们,以便在必要时更好地打破它们。由于“信息茧房”会强化阴谋论、恶作剧和其他错误信息,TikTok 的产品和政策团队研究哪些账户和视频信息(主题、标签、字幕等)可能与错误信息有关。 链接到错误信息的视频或创作者会被发送到公司的全球内容审查员那里,这样 TikTok 就可以在上述内容在推荐页面上分发给用户之前对其进行管理。 TikTok 还介绍了该公司在数据、隐私和安全方面的最新举措。该公司表示,它试图在事件发生之前对其平台上的事件进行分类和预防,方法是在问题蔓延之前检测问题的模式。 TikTok 首席安全官罗兰·克劳蒂埃(Roland Cloutier)表示,计划在年底前在美国招聘 100 多名数据、安全和隐私专家。他还表示,该公司将在华盛顿特区建立一个监测、反应和调查反应中心,以积极检测和实时反应危急事件。
贝克曼表示,TikTok 的透明度努力是为了将公司定位为硅谷的领导者。他说:“我们希望占据领导地位,更多地展示这款应用的工作原理。对我们来说,我们是新来者,我们想要这样做,因为我们没有什么可隐瞒的。我们与立法者交谈和会面的次数越多,他们对我们的产品就越了解,感觉越满意。” (编辑:怀化站长网) 【声明】本站内容均来自网络,其相关言论仅代表作者个人观点,不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利,请及时与联系站长删除相关内容! |

