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Sizmek郑家强:人脸识别到底如何运用于营销?五方面分析 | Morketing Summit 2018专题

未知  · 2018-12-27 16:21

【摘要】 在未来几年,只有将人脸识别数据源与AI平台结合起来,才能把预测营销的工作做好。

12月6日-7日,第三届Morketing Summit全球营销峰会在京举行,本届主题围绕“洞察时代 探寻本质”展开。在12月7日上午主会场,Sizmek中国区总裁郑家强带来主题为《利用人脸识别作为预测营销中的身份辨别,还是灵感来源?》的演讲。

 

郑家强表示,当用户去任何场所进行消费时,在大数据跟人工智能的背后,有一个所谓的“预测营销”存在,即预测跟推荐。

 

AI的发展给营销带来了新机遇,打通线上线下数据,从而帮助客户在不同营销的环节上做出更好的部署。“我们的钱、预算怎么分配;在曝光层面如何推动用户去选择产品,还有最终临门一脚,怎么让用户购买。整个路径的预算分配,可以有更科学的做法,即用更多的数据做出更好的决策。”郑家强说。

 

人工智能、人脸识别的背后,一个很大的特点是它不单单是看到用户的样子,知道他的行为,还能感知他的表情和目的。此外,企业还可通过瞬间评分系统部署不同的营销手段,以达到更好的销售目的。

 

郑家强介绍,Sizmek把人脸识别作为一个新的数据源。在未来几年,只有将人脸识别数据源与AI平台结合起来,才能把预测营销的工作做好。


 


以下为演讲实录(经Morketing整理):


大家好!今天要和大家聊的内容是人脸识别和预测营销。什么叫预测营销?即预测跟推荐。其实,每天我们都有很简单的人工的人脸识别,比如走进光顾过的餐厅服务员叫你的名字就是人脸识别,只不过今天我要谈的是一个“人工智能背后的人脸识别”。


什么是人脸识别?


今天,我们要谈人工智能和人脸识别,其实这两个词我们已经聊了好几年,也有不少公司在做这个事,相信未来几年会到达一个爆发期。

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人脸识别在业务上有一个好处,它不需要说话,不需要问你,也不需要你刷二维码什么的,只要你走过去,它识别了你,它认证了你,它知道你曾经来过或没来过,然后整合相应的数据给你打标签,以及背后需要做的一切决策,都可以根据ID去做。这背后有一个隐私权的问题,但我们今天不谈隐私权,那又是另外一个很大的领域,今天从一个正面去聊这件事。

 

在人脸识别上,除了可以做人群流量监控以外,我们在现有的技术上,通过摄像头里面采集的影像,已经可以做到辨识一些生物特征,比如男女性别、年龄等。甚至更多一点点,比如根据你的着装,他可以猜测你是一个做什么工作的人。

 

同时,我们也可以把人脸识别采集到的这一套数据拿去匹配,我们不需要知道这个人是谁、叫什么名字,我们只要有了人脸识别的ID号(即FR ID),去匹配一些,比如手机设备号,然后再去把这个设备号数据库里边一些标签或画像拿来做匹配,然后获得对这个FRID和这个人更丰富的了解。

 

另外,最近做线下商场的朋友也在装人脸识别的设备,人脸识别还有一个特点就是可以同时分析好几个客户。例如,这位客户是贵宾?老顾客?新客户?还是不受欢迎的客户?同时,我们也可以做很简单的,比如百货公司人流统计,多少人入店?多少人是曾经来过的?还是第一天来?谁花过多少钱?等这些都是可以做到。

 

现阶段,人脸识别的的准确率不是特别理想,但是技术的成熟度已经增长的非常快,在不久的未来可以达到客户进来后,我们可以把他分析的很清楚,每个人的面孔对于营销来说有哪些指导。


怎么基于人脸识别做预测营销?


当我们在用人脸识别设备收集数据的时候,其实还是想用来做预测营销的。

 

在线上环境,我们经常会建立一个归因模型,例如在不同的数据源里,我们想知道每个数据源或者每个不同的媒体能贡献多少的流量,通过这个媒体发布内容最终能达到一个销售目的还是一个曝光目的?

 

也就是说,每一个营销渠道背后有各自的功能,我们也想知道每个功能背后会带来怎么样的投资回报,而这个需求是我们现在在做的。现在大部分营销人,都可以有一个归因模型的思考,这个模型不一定完美,因为有些时候数据不一定能打通,但是一定要有这个行动。

 

不过在线下环境较难实现,在超市里用户推着购物车结账,中间的思考过程怎么样,我们很难去了解。但是有了人脸识别以后,我们知道这个女孩停留在哪一个通道上,她对着不同的产品选择了多久?哪一包土豆片?绿色的还是红色的,她曾经拿下什么货物放到她的购物车里,我们都能预测。

 

在上述过程中,我们通过人脸识别可以知道整个路径发生了什么事,当中她有什么思考?有什么促销手段对这个路径有影响?这些数据可以帮助我们打造线下的归因模型,有了人脸识别技术后,实现起来有很大的空间和潜力,可以一直慢慢挖掘。


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除了超市里的情景,其实在广告的情景也有应用。

 

这是外国一个真实的案例,一个户外的广告牌,它同时有摄像头,可以辨识在前面走过的观众是什么人?它能达到两个功能:一个是做监测的目的,就是这个广告曝光背后是什么人?因为在一般的户外广告里,我们很多时候只能统计从前面走过多少个人。

 

但是如果安置一个摄像头在前面,那就可以记录这个广告投放后,前面经过了什么人?经过的人有没有因为这个广告注目,有没有停留?有没有觉得这个广告是好还是不好的面部表情?多多少少可以挖到更多的数据,从而给客户在广告投放上去做出一些更好的决策。

 

所以说,线下数据可以帮助我们在不同的环节上做出更好的部署,预算怎么分配;在曝光层面如何推动用户去选择产品;还有最终临门一脚,怎么让用户去做购买。整个路径的预算分配,可以有更科学的做法,就是用更多的数据帮助客户做出更好的决策。


如何打通消费者全渠道ID?


除了线下,营销人认为最完美的还是把线上线下打通。

 

如果在一个环境里面,比如在腾讯的世界里,它其实是可以做到线上线下打通,但是如果到线下的话,腾讯的世界可能没有线上那么伟大,线上腾讯占用了大家很多时间,但是线下并不是这样。

 

针对以上问题,我们有一个更加通用的路径,就是人脸识别的一个ID,这个ID可以做一个大规模的匹配,用到线上线下打通。比如,线下咖啡厅里去,通过人脸识别记录一位点了咖啡的客人,最终坐在他的位置上,打开苹果电脑,还坐了3个小时才离开,可以把这些数据打通。

 

如果这个人每天来都做这件事,当他再来咖啡厅时,我们就可以预测他准备坐三个小时,用他的苹果电脑做某一些工作。

 

面对这样的顾客我们应该推出怎样的营销手段?有些人买了就走,有些人约了朋友,我们可以用很多不同的营销方案去对应不同的用户,令用户有更好满足感和体验感,也可以在他们身上做更多的生意,这将是一种双赢。

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接下来我要讲的是Omni-Channels(全渠道),线上线下,不同的行业、不同的产品,它的Omni-Channels是不一样的,航空公司买机票的渠道是不一样的,用户可以通过携程、旅行社、或者自己去线下购买。酒店不仅卖客房、卖餐厅,还会卖酒店的会议场馆,也是不一样的营销方式。

 

在不同场景里,我们要收集不同的数据并建立不同的全渠道组合,再打造相应归因模型和营销手段,把用户带动起来,这样我们就能为用户做更多的事情。


进一步识别用户表情、情绪和目的


刚才说到的是我们辨认了这个用户,然后生成一个图像就可以看到他的样子,知道他是谁,但其实在人工智能人脸识别的设备背后,还有一个很大的特点,就是感知客户的情绪,分析客户的目的。

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上图是我自己,然后把我的头像放在微软云的一个人脸识别的应用里,它可以识别你的心情怎么样,并给你评分,其实这个就是通过静态的图像进行简单分析。如果是一个动态图像,它能给到更多的信息,因为一个人脸部的表情可以表达出很多东西。

 

举个例子,一男一女走进一个奢侈品珠宝店,你想知道他们是真的来买东西的,还是来看一下这里的东西多贵多好。其实二者区别很大的,真的买东西,会带来好大一张订单,每天走进来十个人,可能有八个人只看不买,很多东西我们可以从客户的表情里判断。一家线下店需要收集一段时间的数据,去了解什么样的表情是买单的表情。当然,有可能找到答案,也有可能找不到答案,可能都是大众表情进来,买与不买都一样表情,都是有可能的。

 

但是,分析表情的潜力就在于,如果在大数据和算法上做到不断精细化,我们可能会找到一些“绝招”,就是在某一场景、某种产品里,这个数据在人工智能的算法里面,把人脸识别用到极致,就可以做得到这件事。


瞬间评分:从识别到分析再到打分


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在人脸识别背后,有一个概念叫“Moment Scoring”瞬间评分,就是某一瞬间给用户打分,这个评分包括我们在线上抓到用户在电商网站里把东西放进购物车,可能会打一个很高的分数,因为在那个瞬间,你可能已经有一个购买的意愿。也包括在线下,我们在人脸识别的过程里,可以在不同场景抓到用户,比如你在一个化妆品的专柜前面,对一个口红的颜色涂了半天,我们可以判断至少你有买口红这个需求。

 

同时会根据不同线上线下的数据去给女孩做一个瞬间得分,如果分数特别高,我们就大力给她做再营销,推送更多的广告和促销手段,因为她准备去买这个产品了。也有一些可能我们做完评分之后发现用户数据可能一般般,我们可能就用普通一点的方式去追踪他们。所以,Moment Scoring就是在人工智能平台里在运用的。

 

此外,我们会给不同的用户最终评分,你会看到绿色是+分,红色是-分,在系统里会以排列形式呈现。在不同的场景中,不同用户评分的高低不一样,企业根据不同评分布局不同的营销手段。


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这里说的营销手段不单单指最后购买的一刻,从很早期的品牌曝光、产品教育,以及各种各样的推荐,还有软性或硬性的广告营销公关,所有这些都是不同的接触点,我们在所有不同的接触点里布局,去搜集能搜集到的所有数据,我们的目标是如何做好一个真正的系统。

 

刚才我聊的咖啡厅、珠宝店案例,其实不同的业务需要的数据是不一样的,能达到的目的,及使用的手段也是不一样的,但我们可以把数据搜集起来放在一个系统里。

 

而另一个关键点是我们预测什么和推荐什么?这个就非常需要行业专业信息了。我知道了女孩准备买口红,我怎样去抓取她?有很多不同的手段,用折扣、促销等,但这不是最聪明的办法。聪明的办法可能是另外一种方式,绕一圈回来让她心甘情愿地买,买完还会推荐给她的闺蜜朋友,这些都需要专业性。

 

相信只要利用好这个系统跟手段,其实可以让消费者带来很大满足感,同时平衡了用户觉得我的隐私被收集、甚至被侵犯了一点。但如果优点大于缺点的话,我相信消费者也是能接受的。

 

坦白说,用户的行为都是被手机上各种各样的APP在追踪,但用户在使用这些APP后有很大的满足感也觉得很方便,所以我们也接受了这件事。在每个行业里面,为了增加行业效率,企业会同时满足消费者使用的方便与满足感,我相信这件事最终是能解决的。


Sizmek:基于人脸识别和人工智能做个人化营销


最后聊一下我们自己,我们的公司叫Sizmek,平常演讲很少给自己公司打广告。上次有人问我“你们公司的人脸识别设备怎么采购?”其实我们不做人脸识别设备,我们是把人脸识别作为一个新的数据源。

 

我相信在未来几年,人脸识别数据将是很重要的部分,只有数据源可以搭载进AI平台里,并在平台中把预测营销的工作做好。

 

公司主要把三个部分连接起来:数据、媒体、创意。

 

我们是一个广告技术公司,收集足够多的数据后,怎样再找到用户?其实需要利用媒体,企业的再营销、拉新等各种方式都需要媒体这个中介。此外创意也很关键,如果企业要做到个人化的营销,就需要有一个DCO(在正确的时间向合适的人提供个性化的创意),就是创意的优化和个人创意的集群,这是我们可以做的。

 

当我们把数据、媒体、创意三者打通,然后让引导个人化的营销将成为真正的可能。

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我们公司有几个产品,第一个产品是DSP只做出海,中国本土是不做的;第二个是Ad Server,做广告监测和管理,也就是如何保证客户在广告投放上的效果,告知客户广告效果做的怎样等;DMP也是出海的产品。

 

最后一个是Verification,是品牌安全的部分,就是你的广告最后投入到哪里?内容是不是你想要的?有些客户会特别挑一些我想要的内容去投,有一些客户会挑一些我不想要的内容避免去投,这个在程序化的购买过程中是比较难控制,所以需要一些产品来帮客户做到。

 

谢谢大家!

本文由Morketing原创发布,转载请联系原作者。

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