百事可乐和可口可乐利用大数据调配口味,人工智能自动售货

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为了更好地迎合年轻人的口味风向,百事英国宣布要进一步利用机器学习和数据计算来开发和投放产品了。

百事战略洞察部负责人James Howarth承认“消费者需求如今非常分散,这意味着他们会买更多独立且有个性的产品。我们必须顺风而行。”

此前百事英国一直在尝试用数据驱动新品开发。品牌与第三方数据公司Black Swan合作,根据Black Swan的数据分析工具——他们收集各种数据,从天气预报、网络流量到某个话题的线上讨论度,预测什么口味和零食可能受到欢迎。

百事英国薯片子品牌Sensations去年推出的新口味——生姜芥末、辣味芒果和青酱牛排味——就是完全由Black Swan的数据分析工具Trendscope计算出来的。据品牌称,在开发阶段,他们请来一些消费者盲测,测试分数比常规的薯片口味高不少。

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公司决策进程也因此变得更快。在利用机器学习算出新口味、消费者盲测之后,百事直接将产品推至量产阶段,不再需要像往常一样回到决策层、重新调整口味配方。整个流程节约了一半以上的时间。

除了Sensations薯片,百事还在数据学习的基础上开发出了豌豆薯片、鹰嘴豆、大蒜香料脆片等等新口味零食——这些多少有些新奇的口味原本只存在于嬉皮士街区或是艺术区的小咖啡店中,而如今食品大公司更快地捕捉到了这种小众趋势,把这些年轻人爱的更酷的口味开发出来,卖到了大众超市。

百事计划下一步在产品线下铺货和具体投放中利用机器学习和数据。不少品牌已经开始了数据与市场投放的结合,Black Swan就曾预测天气与影院上座率的关系,从而帮广告主计算投放院线广告的价值。

不只是百事利用人工智能进行产品开发和营销。可口可乐、达美乐等快消都开始利用大数据来改进生产以及预测最新的食品饮料趋势。

达美乐(Domino)去年开始使用人工智能来审查披萨烘焙的质量,并且向预订顾客发送一张披萨照片。。该系统名为Pizza Checker,将会陆续部署在全球各家门店中。

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Pizza Checker在机身底部装备了一枚摄像头,利用人工智能对捕捉到的披萨照片进行综合分析从而确保正确的烘焙时间,从而尽可能的达到消费者的食用需求。门店的管理者会收到所有披萨订单的质量情况数据,而顾客也会收到一张关于披萨的照片信息。如果系统判定披萨的质量不符合要求,则会下达重新制作的命令。

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下面我们重点看下可口可乐,可口可口一直在数字营销领域有所研究,创作不少优秀作品和营销案例。可口可乐去年为了发展数字营销而做组织调整,可口可乐公司的数字化转型包括四个领域:顾客和顾客体验、运营、新业务和文化领域。在顾客和顾客体验方面,可口可乐有意用人口智能提高创意过程的效率,将其应用于内容、媒体和商务领域。可口可乐改善利润的很好途径就是利用人工智能等技术,人工智能能够应用于数字营销和生产的很多领域:从产品研发,到为广告配乐、撰写剧本、在社交媒体上发布内容到购买广告媒介。长远来看,这些都不需要任何其他人,一个机器人就能完成了。

01 大数据口味调配

众所周知,可口可乐已经在人工智能领域投入了大量的研究和开发资源,以确保它能从所收集的数据中挖掘每一个有效信息。

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可以收集用户数据的饮料机

这项研究的成果已在去年早些时候被公布出来。当时可口可乐称,公司推出樱桃可乐这一新口味的决定,就是基于最近一代自助式软饮料机收集到的监测数据。由于这些机器可以让顾客对各种口味的饮料进行混合,因此它们能够挑选出最受欢迎的组合,并将其作为现成的罐装饮料推出。

可口可乐公司也希望效仿科技巨头们,开发类似于 Alexa 或是 Siri 的「虚拟助手」,并将其集成到自动售货机中,从而提供更大程度上的个性化服务——例如,用户可以从任何自动售货机中订购他们最喜欢的饮料组合,机器再将其与个人偏好混合。

此外,人工智能也会根据机器的环境来调整其行为模式。

02 扫描社交媒体

这些天你需要知道人们在社交媒体上对你说了些什么。虽然我们仍然很惊讶为什么公司会费心去道歉,但我们知道了解人们对你的产品和品牌的评价是多么的有价值。有超过2300万的零售网点,可口可乐需要确保他们在不冒犯任何人的情况下发出一致的品牌信息——因为不想遭遇网络暴力舆情。根据纳斯塔技术公司的一篇文章,2015年可口可乐需要分析来自12万份内容的200亿份反馈。这种类型的数据监控也让他们发现恢复Surge销售是一个好主意:

因为90%的消费者现在都是根据社交媒体的内容来做决策,所以可口可乐公司利用计算机视觉来检测他们产品的照片,然后用更多的算法来衡量人们对这些照片的看法,或者他们的品牌。说到这一点,让我们看看他们对计算机视觉的其他应用。

昵称瓶、歌词瓶、台词瓶、密语瓶相信不少人都听说过这些名词,而这些瓶子名都是来自于可口可乐。这不,可口可乐最近又推出了城市摩登罐。

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可口可乐的瓶身营销已经经过市场的多次验证,之前昵称瓶、歌词瓶都有不错的效果,并且自带社交属性,将瓶身拍照发布社交媒体,已经成为一些年轻的习惯了,而这样的的操作为可口可乐带来的则是原生广告以及二次传播。

03 阅读产品代码

可口可乐公司的Patrick Brandt在谷歌开发者博客上花了一些时间,讨论了“他们是如何使用人工智能和TensorFlow(一种深度学习软件框架)来实现无障碍购买”。这项工作是围绕一个消费者忠诚度的计划进行的,该计划要求用户在手机中输入14位数字的代码。他们首先尝试用老式的OCR(光学字符识别)来解决这个问题,但是在试图快速而准确地扫描这些代码时遇到了一些问题:

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研究将我们引向了一种前景无限的解决方案:卷积神经网络。卷积神经网络是一系列“深度学习”神经网络中的一种,这些神经网络是现代人工智能产品的核心。

Google已使用卷积神经网络从街景图像中提取出街道地址门牌号。卷积神经网络在识别手写数字方面的表现也相当不错。

这些数字识别用例完美代表了我们一直尝试解决的问题类型:从包含小字符集并且小字符集中所含字符的外观千差万别的图像中提取字符串。

最终的结果是,用户可以对瓶盖进行拍照,然后将其翻译成代码,准确率达到99.97%。这一过程花费了大约一秒钟的时间来处理图像,而这些努力的成功使这项技术成为“可口可乐北美网络推广的核心组件”。

04 自拍机器学习

阅读产品代码并不是可口可乐为计算机视觉所做的唯一妙用。早在2015年,微软就想出了一个很酷的工具,它可以推测出人们的年龄(在How-old.net中可寻)。如果你到那个链接上传一张自己拿着一瓶可乐的照片,它就会解锁“特殊的可口可乐体验”,它会猜测你的年龄,并告诉你你所持有的可乐瓶的年龄。

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当然,这是一种让人们与你的品牌互动的交互营销方法,而且它也可能会让那些不断扫描社交媒体的人工智能算法变得更加智能。

05 人工智能支持的自动售货机

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即使在遍布自动售货机的日本,自动售货机的实际功能也没有多大改变。事实证明,你可以在自动售货机上添加许多很酷的功能,让它们变得更有趣。可口可乐公司去年8月发表的一篇文章谈到了“人工智能自动售货机”,这种机器更容易管理和操作。这些新机器可以“提供特价、跟踪销售、优先维护和补充需求,甚至接受移动支付”,这样用户甚至可以在到达机器之前就能下订单。

可口可乐在自动售货机中应用AI,实现个性化并能收集顾客反馈。现在,这一切都变成了现实,云联网设备将检验“消费者的Facebook活动、当前的位置和对话的基调,这样人工智能机器人可以采用适合每个用户的本地方言和态度”。

06 CRM和Einstein

可口可乐需要利用像Salesforce这样的第三方公司的人工智能的同时,专注于他们最擅长的事情。后者为他们开发了一款帮助其更有效地管理库存的应用。不需要让成千上万的人检查冷饮售卖机库存,你现在只需要对冷饮售卖机拍一张照,Einstein(Salesforce的AI技术)将根据照片对冷饮售卖机库存进行清点,确定“可口可乐的纯度”(这个功能可以用来甄别冷饮售卖机中是否存在其他品牌的饮料),并根据外部数据的负载(如以往购买记录甚至当地正在发声的事件甚至)来进行库存调配。

来源:SupplyChain247

现在,可口可乐公司可以将这款应用程序部署到该领域的所有合作伙伴中,他们现在可以更轻松地管理全球各地的1600万台冷饮售卖机的订单。因为这都是基于云技术的,所以你能想象这些数据对他们整个供应链有多么有用。

拥有最大、最全、最精确的数据集的公司将会在最有效的人工智能算法中占据主导地位。这就是可口可乐在竞争中所能获得的竞争优势,就像其他公司一样,这家公司生产了将近2000亿美元的数据。他们现在正在分析沃尔玛等公司的销售网点的数据,这些公司每年在可口可乐的销售额达40亿美元。

他们使用“1千多亿的决策变量来持续提供最佳的橙汁混合物”,这样他们就能确保他们的橙汁产品每年都有相同的味道。他们还在他们的业务的其他领域使用大数据,例如在他们的员工服务中心“削减46%的加班成本”。

基于社交媒体的数字营销以及数据采集,包括终端的人工智能机器部署,让可口可乐时时采集并分析各种数据信息,支持到越来越快进行精准的商业决策。这无疑是未来产品开发和营销的主流趋势。