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AI与电商结合的案例，如何确定性别属性

我们经常谈论的用户精细化运营，到底是什么？简单来讲，就是将网站的每个用户标签化，制作一个属于他自己的网络。然后，运用人员通过来确定活动的投放人群，圈定人群范围，更为精准的用户培养和管理。当然，基本的信息就是姓名，年龄和性别，与现实不同的是，网络上用户填写的资料不一定完全准确，还需要进行进一步的确认和评估。确定性别这件事很重要，简单举个栗子，比如店铺想新品的Bra，如果粗糙的全部投放人群或者投放到不准确性别的人群，那后果可想而知了。下面笔者来介绍一下具体的识别思路

用户平时在电商网站的购物行为，浏览行为，搜索行为，以及订单购买情况都会被记录在案，探查其消费能力，兴趣等。数据归类后，一般来讲，可以通过三类数据对用户进行分群和定义

特征：的人性观把人分为属性和自然属性，特征主要指的是人在上的阶级属性，当然也包括服从性依赖性或者自觉性等，这是人类发展的必然的基本要求。

自然特征：也可以说成是人的生物性，通常来讲可以是食欲，物欲或者购买欲，自我保存能力。但不同人会有不同的自然特征，比如学习能力和逻辑思维等。

兴趣特征：对于电商来讲，主要是对某件商品，某个品牌或者品类的兴趣程度，如加购，浏览，收藏，搜索和下单行为。

消费特征：消费能力的评估，消费倾向的评估，能够判断用户的消费层级，是高消费力还是低消费力

商品

商品属性：基本信息，品类，颜色尺码型号等。

商品定位：商品层级，是否为高中低端，商品类型倾向于哪类客户，区域或者其他的特征。

后通过以上的信息来获取用户信息，判断其具体的画像特征，然后得到类似于酱紫的网络。

通常，拿到数据后，我们会将每个环节进行拆解，落实到具体的行动策略上。大体可以根据以下流程进行模型的预估

业务目标：精准投放：针对已有产品，寻找某性别偏好的精准人群进行广告投放。

技术目标：对用户购物性别识别：男性，女性，中性。

解决思路：选择一种分类算法，建立spark模型，对模型进行应用。

线上投放：对得到的数据进行小范围内的测试投放，初期不宜过大扩大投放范围。

效果分析：对投放的用户进行数据分析，评估数据的准确性。若不够完美，则需要重新建模和测试。

重点来了，虽然能够通过用户的行为，购买和兴趣数据，了解用户的基本信息，但是仍然不清楚如何建模？用什么语言建模？

其实，购物性别的区分使用的是spark，但是spark也有很多分类，包含逻辑回归，线性支持向量机，朴素贝叶斯模型和决策树，又该如何选择呢？

其中，决策树的优点较多，主要是其变量处理灵活，不要求相互。可处理大维度的数据，不用预先对模型的特征有所了解。对于表达复杂的非线性模式和特征的相互关系，模型相对容易理解和解释。看起来决策树的方法适合区分性别特征了，所以决定用决策树进行尝试。

什么是决策树？简单来讲，是通过训练数据来构建一棵用于分类的树，从而对未知数据进行高效分类。可以从下面的图了解决策树的工作原理。

构造决策树的步骤为：

起始阶段，所有历史数据当作一个主；

我们选择某个属性测试条件用于分割，以择偶标准模型为例，把长相作为首；

将长相分割，以帅和丑作为条件，导致的结果作为其子，如分割成牵手和是否；

对子，如牵手和是否，继续执行第2、3步，直到满足停止分割的条件。

通过训练数据来构建一棵用于分类的树，从而对未知数据进行高效分类。

以上步骤中，能够得出一个结论，在构建决策树的过程中，重要的是如何找到的分割点。决策树值得注意的问题是过拟合问题，整个算法必须解决「如何停止分割」和「如何选择分割」两个关键问题。简单的做法就是设定树的深度或枝叶的少样本量。但是，过少的样本量又不具有代表性，所以

一般情况，可以使用交叉验证的方法。交叉验证就是可以使用一部分数据用于模型的训练，另一部分数据可以用来评估模型的性能。业内常用的划分方法是讲样本进行50/50分，60/40分或者80/20分。

再建模前期，首要考虑的事情就是先确定指标，以及对样本的定义。购物性别指的是什么？通过哪些数据来确定购物性别，样本的准确性，如何验证数据的可信度等。

先看下图，具体的逻辑可从图中查看。一般来讲，用户填写的资料不一定真实，我们对他/她的性别数据持怀疑态度，所以，就需要其他数据进行辅助证明其性别。订单数据能够真实反映用户的购买心态，预测购买行为，并且能够通过购买商品的所属类别，判断用户的购买倾向，后得到性别特征类目。不过本文就不展开探讨甄别特征类目的区分方法了。

根据数据结果，终，确认了购物性别的定义。分为：

购物性别男：N月购买的男性特征类目子下单数> N月购买的女性特征类目子下单数；

购物性别女：N月购买的男性特征类目子下单数> N月购买的女性特征类目子下单数；

购物性别中性：未下单男女特征类目。

N需要具体根据业务场景来定。

本节是具体的作过程，模型的实阶段。一般来讲，不同模型的训练其实大体雷同。从技术上来讲，各家算法大多使用spark，不同点是所运算的模型都是针对于场景来定的。

在全部样本中，取80%的数据用于训练模型

在全部样本中，取20%的数据用户数据测试

这种方式可以更好的根据数据的规模，提高模型的准确性。

根据各类参数的评估结果，以及人工经验选定的模型参数，建立模型。值得注意的是，决策树的深度不要过深，以防止过拟合的问题：

行业内当前采用数据挖掘、机器学习和系统中的评测指标—准确率(Precision)、召回率(Recall)，准确率是应用广的数据指标，也很清晰易懂，以男性为例

准确率=命中的男性用户数量/所有预测男性数量，一般来讲，准确率可以评估模型的质量，他是很直观的数据评价，但并不是说准确度越高，算法越好。

召回率=命中的男性用户数量/所有男性数量，反映了被正确判定的正例占总的正例的比重。

模型建立完后，需根据模型的结果与预期的对比，进行调优

购物性别定义对于用户精准营销十分重要，疑难杂症，对症下，才能出现更好的疗效

AIGC对电商行业有哪些影响？能提供哪些帮助？

目前AIGC主要运用在文字、图像、视频、音频、游戏以及虚拟人等方面。对于电商行业，短期来说带来的是运营降本增效AIGC的，不论是营销内容和海报的制作还是虚拟人主播，对于成本的压缩都是肉眼可见的，但从长期看，交互方式变革是有望打破原有格局。AIGC可以虚拟货场的构建，通过和AR、VR等新技术的结合，实现视听等多感官交互的沉浸式购物体验。并且在营销上，已经出现AIGC营销工具，AI驱动的消费者运营服务商云积天赫推出的「AI短信文案」「AI准信」两款大模型技术产品，可生成数百个场景标签，满足不同场景下的营销需求。这都是人力不可比拟的。

电商行业如何有效召回流失用户？

用户召回的渠道、方式有很多种，并且相信题主已经了解，个人认为重要的是如何向目标用户传递好的内容。

设身处地地想一想，你会在乎一条毫无意义的商家短信或是EDM吗？

“个性化内容和情境关联性强的消息”，这才是打开与用户沟通大门的钥匙。

REMERGE通过对用户信息的分析与处理，在现有用户浏览其他应用的时候向其推送符合情境的广告。这样做的目的是，根据每位用户在的不同类别，向其发送个性化、精心制作的广告。

比如：我们可以根据以往的应用内活动对目标用户进行细分后，自定义广告素材，为老顾客提供额外的优惠折扣，或者向购满达到一定金额以上的用户发送激励式的优惠码。将素材中的优惠信息与深层链接结合，能够令顾客的购买旅程更加顺畅，推送更无缝的促销广告，精准触达有购买意向的用户。

另外，提醒行动十分重要。REMERGE再营销会根据用户背景数据向他们展示购物车里的产品的预计送达日期。这样做的目的是推动用户的行动力，如“在11月30日之前将您喜爱的商品收入囊中”，不仅会让你的广告从同行的展示广告中脱颖而出，还会令用户产生购买的迫切感。同时，你也可以在广告中向用户保证，如果现在下单，就可以避过高峰期，在期准时收到商品。

淘宝等电商人一定不能错过的AI神器

1创建1个新项目：点击主页“create with flair”，进入个人工作台后点击“create new project”

人工智能与电子商务的联系及影响

1、智能工具的使用可能会替代少量就业人员，但其通过大幅提升电商业绩，创造了更多新兴岗位就业，同时提高了岗位人员收入。总体来看，电商行业人工智能技术在商家的使用，对商家和个人的绩效是正面、积极的。人工智能增加了对专业人才的需求量，催生出新的就业模式和业态。人工智能产业发展直接带来了对专业数字技术人才需求量的增长。

2、人工智能辅助电子商务自动化可以成为其平台规则改变者，拥有太多自己的板块，此外，它可以节省大量的时间和精力用于关键任务任务。

3、人工智能可以很快接管大量琐碎但耗时的任务。甚至可以创建一个AI虚拟助手来处理诸如回复电子邮件，安排会议和组织行程等工作。

总的来看，人工智能将波浪式发展。当前，人工智能正处于本轮发展浪潮的高峰。本轮人工智能浪潮的兴起，主要归功于数据、算力和算法的飞跃。一是移动互联网普及带来的大数据爆发，二是云计算技术应用带来的计算能力飞跃和计算成本持续下降，三是机器学习在互联网领域的应用推广。

扩展资料：

目前，电商巨头都在积极应用人工智能技术，优化自身电商平台，以此来增加行业竞争力。阿里巴巴、京东以及亚马逊相继推出了智能机器人。在物流领域，电商巨头也纷纷发力，都推出了各自的产品。在引擎方面，阿里巴巴有可视化人工智能平台“DT PAI”，京东则推出图像信息平台“钟馗系统”和文字识别系统。

人工智能结合电子商务能理解用户需求、生成潜在客户、提高用户体验，从而提升销售业绩、品牌竞争力和客户忠诚度。目前，人工智能机器人可以为电商企业的用户解决40-60%的问题。当机器人遇到处理不了的问题，转交给人工处理时，还可以继续做辅助工作，从而提升60%-80%的服务效率。

人工智能（Artificial Ince），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。

人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。

人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”，也可能超过人的智能。

人工智能的定义可以分为两部分，即“ 人工”和“ 智能”。“人工”比较好理解，争议性也不大。有时我们会要考虑什么是人力所能及制造的，或者人自身的智能程度有没有高到可以创造人工智能的地步，等等。但总的来说，“人工系统”就是通常意义下的人工系统。

人工智能已成为电子商务发展的强大驱动力。人工智能有三个关键要素：数据挖掘，自然语言处理以及机器学习。三者推动电子商务公司快速发展。人工智能使得机器学会执行以前需要人工作才能完成的任务，这给了我们专注于业务战略的时间。

电商+智能的应用

用人工智能的技术方式进行开发落地智能机器人

是还是创造，人工智能如何做到赋能营销

从2016年的AlphaGo开始，有关人工智能的讨论，就从未有所停歇。人工智能对于我们，到底是一场，还是一种创造？

凯文.凯利说过，“人工智能和数字技术的可以让产品更智能，但也会提供给我们一种全新的服务，这种服务是我们以前并不觉得需要的。”这句话很简单的诠释了人工智能与生活结合的意义。

人工智能的本质在于“智能”两个字，通过产品、服务和应用的智能化，赋予了很多行业新的能量，这绝不是，而是创造。那么，从广告营销的角度看，人工智能的创造性，能够为“智能营销”带来何种改变？

人工智能大环境下的营销变革

毫无疑问，我们正处在一个大时代的前端，虽然AlphaGo并不足以开启人工智能的时代，但它让整个人类意识到了人工智能拥有了改变世界的力量。

根据人工智能学会、罗兰贝格统计，去年全球人工智能融资总额达49.68亿美元。预估2025年全球人工智能市场规模将达30610亿美元。同时，金融、医疗、汽车和零售行业的应用场景相对成熟，这说明，距离人工智能的到来其实并不遥远。

而从应用的角度看，人工智能也已经悄然走到了我们的身边。比如智能的导航，就是标准的智能化改变出行方式的案例，同时早教机器人和老年陪伴机器人的出现，则让人工智能多了一些人性的温度。从智能门锁到智能家居，智能化的产品和工具，其实早已服务于千千万万的用户。

在我看来，这就是智能时代典型的表现，在润物细无声当中，改变行业。

目前人工智能已经开始在各个行业得到应用，数字营销行业也不例外，结合人工智能，各种营销工具将变得更自动化、更智能化，终必将形成整合各种营销工具和方法的数字营销生态平台，通过人工智能所具备的深度学习和数据积累，可以与用户进行近似于人与人之间的沟通，带来非比寻常的体验。

我们知道，互联网带来了体验的时代，过去更多谈的是产品的体验，实际上营销作为一种服务和品牌与用户沟通的方式，更需要打好体验牌。互联网营销本质是是根据用户的个性化需求导致广告针对性的推送给消费者，但是现在无创意的生硬广告植入虽然满足了消费者个性化的需求，但是却忽略了用户体验。

将人工智能的算法和技术应用于营销实践当中，以用户体验为核心追求，这势必会带来智能营销的行业变革，例如360人工智能在营销领域的应用就针对这种现状，通过不断的技术研发在视频广告上做出了建树，与图文和音频相结合，拓展了信息承载的形式和传递的方式，适应了不同的商业场景，不仅提升了体验，也创造了更佳的效果。

智能技术赋能营销，核心是精准和效率

李开复曾在一次演讲中提到，人工智能发展的阶段是任务性的，在单任务领域超越人类，通过工具性产生井喷的云应用，让更多领域实现人工智能带来的效率优化。

没错，在营销与智能结合的时代，的创造就是效率的提升。

我们知道，从上世纪80年代兴起的直邮营销、电话营销，再到互联网时代的电邮营销，其目的都在于找到具体用户，并尽可能的让营销的指向精准。那么在移动互联网时代，社交和碎片化的时代，这些简单的指向性营销方式明显效率更低。

360首席科学家颜水成认为，随着科技的发展，消费者对场景化、定制化信息的需求更加强烈，传统生硬的商业广告无法化吸引消费者，人工智能的发展为更加精准高效的营销提供了可能。

从到国内，众多互联网巨头都开始纷纷试水智能营销。例如，HubSpot同样快速跟进AI能力的建设，发布了应答机器人应用GrowthBot，让用户可以不用谷歌，就能直接获得跟品牌营销有关的。这是人工智能机器人在营销端的典型应用。

在国内市场，去年小米发布“4M”智能营销体系(moment，media，matching，measurement)。其目的就是要通过场景的感知捕获用户需求，以大数据实现精准的匹配，用的媒体表现，在佳时刻触达用户，后带来更可靠的实效衡量。

而回到一直处于市场前沿的媒体平台也做了相当多的工作，比如新媒体营销工具“鲁班”就是其中的代表。在智能营销时代，人工智能技术的意义就是赋能，为品牌商赋能，更准确的找到用户的需求痛点，并让广告效率实现化。

在这些智能营销工具中较为突出的是360营销推出的OCPC工具。移动端效果广告多以CPC竞价为主，存在效果不稳定，成本难控制和转化量不够的难题。而360OCPC通过积累转化数据和智能投放优化，解决了两个核心的技术问题：转化率预估和动态出价，来做到为品牌商赋能。

不难发现，这些智能营销的工具立足点，都在于用智能化的技术，从大数据中挖掘用户需求的痛点，找出具体的算法，并形成标准化的工具，对广告主进行赋能。

智能营销之所以能够被各大巨头所关注，其中一个重要的原因是人工智能技术的发展。其实，每一家成功的互联网公司，本质上都是一家成功的技术公司。

周鸿祎曾说过，“360的人工智能团队已经耕耘了三年，也在一些的人工智能、人脸大赛上获得过奖项。”360这家公司从不盲从于风口效应，所以360一向认为人工智能不能够脱离具体的业务而抽象地去做，必须要建立在具体的业务当中。所以，360通过人工智能技术来赋能智能营销，其实正是360利用自身的大数据优势，和人工智能技术积累到一定程度后的一次水到渠成。

文/郑凯

科技正能量，推动新科技

百度AI新业务是如何赋能的呢？

作为百度AI新业务发展的重头戏，Apollo通过开放平台和生态系统已在全球自动驾驶领域占据高地。在人工智能浪潮中，百度Apollo生态正凭借技术和平台优势，赋能众多合作伙伴，推动智慧城市、智慧交通建设，构建起新一轮产业链，决胜AI时代。

Apollo对智能汽车安全方面的探索也在加速推进。4月19日，百度宣布成立Apollo汽车信息安全实验室，实验室将专注于汽车信息安全技术的分析以及趋势跟踪，验证及加强解决方案的安全能力，将进一步推动智能汽车信息安全发展。同时，政策红利为百度自动驾驶推进自动驾驶安全研究提供了新助力。

3月22日，市有关部门在经过封闭测试场训练、自动驾驶能力评估和专家评审等系列程序后，向百度发放了市首批自动驾驶测试试验用临时号牌。随后百度相继获得福建、重庆颁发的首批自动驾驶路测牌照。

本季度，百度自动驾驶与公众的距离进一步拉近。2018央视狗年春晚上，百度Apollo无人车队领衔的百余辆车辆，成为首批跑上港珠澳大桥的车队，向全国递出“科技含量”的新春献礼。

4月22日，首届数字建设峰会上，百度与金龙客车联合打造的L4级无人驾驶巴士“阿波龙”开放试乘体验区，参加试乘体验的观众排起了“长龙”，Apollo再次迈出自动驾驶走进大众生活的重要一步。

作为全球的自动驾驶生态系统，百度Apollo开放平台正携手生态合作伙伴，推进汽车信息安全等行业规范和标准的建立，推动智能网联和自动驾驶技术快速、安全地量产落地。

来源：网

AI赋能潜析

那为什么我们要AI赋能，而不讲数据赋能？AI是数据驱动，海量的数据是AI成功的要素，所以波浪潮一定是在互联网数据领域。第二波浪潮是金融和很多其他的有数字标准化产品机会的各种领域，也就是所谓的商业智能化，数据仓库。第三波浪潮是AI通过更多传感器，可以看到、听到、感受到人类更多的信息。第四波浪潮是全自动化，AI将像人一样可以应用于驾驶、智能制造等领域。

而我们在AI赋能过程中，我们已经完全具备了这种基础能力：

1、数据：不管是传统的以统计为核心的机器学习，还是当前的深度学习，机器始终要从数据中寻找因果关系，而各行各业都提供了大量数据，为人工智能提供了燃料。

2、算法：经过几年的发展，AI技术在一些领域和场景下形成了相对成熟的方案和算法，可以通过平台的方式进行产业赋能。而不断进步的算法和大数据技术让人们能够快速掌握各个行业的知识、经验、流程，在此基础上，就形成了各行各业的行业智能。

3、算力：AI是一个需要高算力的工作，例如我们要训练机器识别某类物品，每类给定约5000个标注样本情况下一般讲达到可以接受的性能，当至少有1000万个标注样本的数据集用于训练时，它将达到或超过人类表现。而这写需要大量的数学矩阵运算，而支持GPU能力的智算中心的建设，以及云边协同的边缘计算技术的发展，又为AI赋能提供了计算引擎。