Войти в систему
Войти с помощью соц. сетей:
Крупнейший производитель напитков Coca-Cola в день продает более 1,9 млрд товарных единиц. У компании более 500 брендов: Diet Coke, Coke Zero, Fanta, Sprite, Dasani, Powerade, Schweppes, Minute Maid и другие. Ее бизнес-процессы построены на данных и ИИ. Генеральный директор по цифровым инновациям Грег Чемберс утверждает: «Искусственный интеллект — фундамент всей нашей деятельности. Мы создаем интеллектуальный опыт, и его ядро — это искусственный интеллект».
Продвижение безалкогольных напитков требует индивидуального подхода в каждой из 200 стран продажи Coca-Cola. Компания учитывает предпочтения местных жителей к вкусу, содержанию сахара, калорийности, рекламе, а также наличие конкурентов.
В любой стране Coca-Cola хочет быть первой, для чего собирает и анализирует колоссальные объемы данных из разных источников и решает, какие из 500 брендов завоюют здесь популярность. Даже флагманские продукты в разных странах различаются по вкусу. Выяснить предпочтения граждан одной страны невероятно сложно.
Большая доля напитков Coca-Cola продается в торговых автоматах. В новых моделях есть сенсорные экраны, на них покупатели выбирают вкусовую добавку. Компания начала встраивать в автоматы алгоритмы ИИ, чтобы продвигать напитки и вкусы, которые вероятнее всего понравятся местным жителям. Автоматы могут менять «настроение» в зависимости от места расположения: в торговых центрах они веселые и жизнерадостные, в спортивных клубах излучают настрой на победу, а в больницах — нейтральны.
ИИ Coca-Cola ищет в социальных сетях информацию, где, когда и как пользователи употребляют их продукты и какие из них наиболее популярны в отдельно взятом регионе. Более 90% решений покупатели принимают на основании контента соцсетей, поэтому в маркетинговой стратегии компании важно представить продукты в Facebook, Instagram, Twitter и других соцсетях. Coca-Cola анализирует не менее 120 тыс. постов, чтобы определить демографические признаки покупателей и понять их поведение.
Также ИИ применяется для подтверждения покупки в программах лояльности и призовых схемах. Раньше клиентам предлагали ввести на сайте или в приложении 14-значный номер с крышки, но не все покупатели это делали — неудобно. Теперь Coca-Cola использует технологию распознавания изображений, и для подтверждения покупки достаточно сделать один снимок на смартфон.
Coca-Cola собирает данные о местных предпочтениях прямо с экранов торговых автоматов, а их только в Японии установлено более 1 млн.
Для анализа информации из соцсетей компания создала 37 «социальных центров» сбора и обработки данных на платформе Salesforce. Их задача — создавать контент, который формирует позитивное отношение к продуктам. Раньше этим занимались люди. Компания разработала автоматизированные системы генерации рекламы и социального контента на основе данных соцсетей.
Технология распознавания изображений ищет фотографии пользователей, которые могут быть потенциальными покупателями. Вот пример: Coca-Cola показывала целевую рекламу холодного чая Gold Peak людям, на фотографиях которых был он или сходные бренды конкурентов. Алгоритмы находили снимки по этим критериям. Если выложивший их человек был активным пользователем соцсети, то ему показывали целевую рекламу, и затраты компании на продвижение окупались.
Привычные технологии распознавания изображений неэффективны для подтверждения покупки, потому что плохо считывают проштампованный на упаковке код. Поэтому Coca-Cola разработала собственное решение на базе технологии Google TensorFlow. В нем используются сверточные нейронные сети для машинного распознавания кодов, которые читаются по-разному в зависимости от места и даты производства.
Анализ данных с торговых автоматов ИИ-алгоритмами дает Coca-Cola более точную информацию о покупательском поведении миллиардов клиентов в разных странах. Эта информация нужна для продуктовых решений. Например, в США Cherry Sprite выпустили в бутылках, потому что на основании данных сочли такую упаковку потенциально более популярной.
В Coca-Cola анализируют посты в соцсетях с помощью компьютерного зрения и обработки естественного языка и измеряют социальную вовлеченность глубоким обучением. Это позволяет выпускать рекламу, которая нравится покупателям и повышает продажи.
Сканеры на базе сверточных нейронных сетей TensorFlow распознают код продукта на фотографии. Это упрощает покупателям участие в программах лояльности Coca-Cola во всем мире.
Войти с помощью соц. сетей: