소닝 전단 발력 쇼핑 체험

소매 전체에서 가장 핵심적인 두 연구 대상은 소비자, 둘째는 공급상의 상품이다.

이에 대응하여, 대형 데이터가 소비자에 대한 연구는 사용자의 화상을 세우는 것이고, 바로 사용자의 태그 라이브러리이며, 상품에 기반한 연구는 상품 지식 창고를 세워야 한다.

소녕IT 본부 관계자는 "충분한 넉넉하고 정확하고, 충분한 개성화된 사용자 라벨 라이브러리, 기업이 매우 귀중한 자원"이라고 기자에게 말했다.

이 라벨은 일반적으로 사용자 분층, 사용자 화상, 사용자 화상, 사용자 구매 예측에 포함된다고 설명했다.

“상품지식창고가 답변할 것이 바로 이 상품의 목표객들이 어디에 있는지, 어떤 정가가 적합한지 이 상품은 우리 상품창고 안에 있는 다른 상품은 어떤 관계인지 대체 관계인지 상업상상보의 관계인지 ”라고 말했다.

전술담당자는 상품의 대체관계는 소닌이 비슷한 상품을 이용할 수 있는 이런 기술을 이용해 소비 수요를 더 만족시켜 쇼핑의 체험을 높이는 것이라고 설명했다.

이것이 바로 (추천) 기술이다.

예를 들어 홈페이지 디자인에는'보고 보고 보고, 샀고, 샀고, 샀어요.

‘ 보고도 ’라는 예를 들어, 그것은 주로 비슷한 성에 따라 한다 ’고 하는데 일반적으로 사용자가 상품을 훑어보는 과정은 결정을 결정하는 과정일 수 있다

그러나 그는 무엇을 살 것인지 아직 확정되지 않았는데, 많은 비슷한 상품을 그의 앞에 두고 더 나은 구매 결정을 도울 필요가 있다.

‘어디서 살 수 있을까 ’라는 장면은 일찍이 바이두, 만달, 텐센트 등 지산전기 프로젝트에서 상상 공간을 묘사하였지만, 늦지 않아 땅에 떨어지지 않았기 때문이다.

꿈으로 삼다.

소닝IT 본부 관계자는 소년 이미지 인식 기술을 활용해'어디서 살 수 있을까'라는 장면을 현실로 삼고 있다고 밝혔다.

'소닌은 지금 음성 인식과 영상 인식을 개발하고 있다.

기술을 발굴하다.

이 관계자는 기자에게 음성 기술이 온라인상선 아래의 음성을 대량으로 수집하고 분석할 수 있다고 말했다. 예를 들어 현장 매장에서 전통적인 방식은 종업원 현장에서 소비자 표현의 수요를 이해하고 음성 발굴기술은 컴퓨터가 소비자표의 정보에서 사용자의 구매 수요를 분석한다.

“ 기술은 아직 발전할 필요가 있지만, 그것의 장점은 흩어지고 버리거나 버려진 정보를 귀환 처리할 수 있다. ”

전술관계자는 기자에게 "이미지 인식 기술은 사용자가 원하는 상품을 더 잘 찾을 수 있도록 도와준다. 예를 들어 누군가가 길에서 어떤 여자가 입는 치마가 매우 예쁘다는 것을 알려 신속하게 알 수 있다"고 말했다.

사실상 ‘어디에서 살 수 있을까 ’라는 장면은 현실 생활에서 흔히 볼 수 있어 과거에 기술에 한계가 있을 수도 있어 실현할 수 없다.

미래 소매 발전의 시각에 서서 소비자들에게 이런 쇼핑을 제공하려는 체험을 하려면 기술적으로 돌파해야 한다.

동시에 데이터 발굴 방면에서 많은 기술은 종종 연결되어 사용되는 것이며, 그림 인식 기술이 어떤 상품을 살 수 있는지 알려줄 수 있으며, 또한 사용자는 비슷한 상품이 무엇인지 주목할 수 있다. 이때 사용자 화상, 사용자 아이콘 라이브러리, 상품지식 창고가 좋은 역할을 할 수 있다.