Мультимедийные презентации

ИНТЕРЕСНО, СОВРЕМЕННО, ВЫСОКОТЕХНОЛОГИЧНО

Новогодние мультимедийные открытки

Мультимедийное новогоднее поздравление 2013 для «Эрнст энд Янг» (разработчик: КСАН)  Мультимедийное новогоднее поздравление 2013 для «Эрнст энд Янг» (разработчик: КСАН)
Новогоднее интерактивное поздравление «Дед Мазай и зайцы» для газеты «Ведомости» (разработчик: КСАН)  Новогоднее интерактивное поздравление «Дед Мазай и зайцы» для газеты «Ведомости» (разработчик: КСАН)
Мультимедийное мультипликационное Новогоднее Поздравление 2012 для газеты Ведомости (разработчик: КСАН)  Мультимедийное мультипликационное Новогоднее Поздравление 2012 для газеты Ведомости (разработчик: КСАН)

Все новогодние мультимедийные открытки

Интерактивный маркетинг

Мобильное приложение с искусственным интеллектом «Училка Агнесса Ивановна» (разработчик: Next Step Entertainment)  Мобильное приложение с искусственным интеллектом «Училка Агнесса Ивановна» (разработчик: Next Step Entertainment)

Все примеры интерактивного маркетинга

Рассылка «Prezentation.Ru»

Что нового происходит в мире с развитием интернет, компьютеров и новых информационных технологий? Мультимедиа. Виртуальные миры. Интернет. Будущее.

Чтобы получать рассылку «Prezentation.Ru», введите адрес Вашей электронной почты и нажмите кнопку «ОК».

 через Subscribe.ru
 через Mail.ru

Новости

[20.01.14]
В новостной ленте Facebook появился блок трендов

За самолюбование в интернете начали штрафовать

Запущен «интернет для роботов»

[13.01.14]
"Умные города" смогут заработать $1,9 трлн

[24.11.13]
"Яндекс" научился пересылать деньги по электронной почте

Оксфордский словарь объявил «selfie» словом года

Интернет-магазин потребовал 3500 долларов за отказ удалить негативный отзыв

Microsoft создает технологию распознавания настроения пользователя

"Одноклассники" научились распознавать лица

Оплатить вуз теперь можно виртуальной валютой Биткоин

Видеоигры не оказывают вредного влияния на детей

Смартфоны научились передавать запахи

Сервис коротких видеороликов Vine получил поддержку русского языка

Более 30 тысяч человек воспользовались Wi-Fi в автобусах Москвы

Все новости

Статьи

[22.01.17]
Бум нейросетей: Кто делает нейронные сети, зачем они нужны и сколько денег могут приносить
Что из себя представляют нейронные сети, для чего они нужны, почему захватили планету именно сейчас, а не годами раньше или позже, сколько на них можно заработать и кто является основными игроками рынка.

[24.11.13]
Эксперты назвали профессии будущего
Самыми перспективными направлениями станут IT в медицине, создание «умных городов» и компьютерная лингвистика

Все статьи

Фестивали, конкурсы


Vimeo Festival Awards. Конкурс видео-роликов
Vimeo Festival Awards. Конкурс видео-роликов

YourFilm Festival — 2012. Кинофестиваль Видеопортала YouTube. Победители поедут в Венецию.
YourFilm Festival — 2012. Кинофестиваль Видеопортала YouTube. Победители поедут в Венецию.

Международная конференция #1 по социальным играм в Восточной Европе Sociality Rocks!
Международная конференция #1 по социальным играм в Восточной Европе Sociality Rocks!

Все конкурсы

Полезная реклама

На главную страницу  |  Прислать новость
Интерактивный маркетинг  |  Мультимедийные открытки  |  Виртуальные туры  | 

НОВОСТИ  |  Статьи  |  Интервью  |  РАССЫЛКА

Системы рекомендаций как апофеоз потребительского общества

[21.11.06]

В основе социальных систем рекомендаций лежат особые алгоритмы, которые анализируют предпочтения пользователей, распознают общие паттерны и пытаются предсказать, какой товар еще может быть интересен конкретному пользователю.

Современные системы рекомендаций способны составить точнейший психологический портрет человека на основании минимальных исходных данных: достаточно знать несколько его любимых фильмов и книг. Иногда достаточно одного-единственного названия (если оно не сильно распространено). После этого можно уверенно прогнозировать, какие товары этот человек захочет купить, да и вообще — к какому классу потребителей он принадлежит с точки зрения психографии.

В развитом потребительском обществе любая система рекомендаций, способная поднять уровень продаж хотя бы на 1%, принесет своему создателю целое состояние. За создание такой системы прямо сейчас можно получить приз в миллион долларов. Неудивительно, что в последнее время на волне бума Веб 2.0 в американском интернете один за другим появляются новые движки рекомендаций в самых разных областях: для музыки, книг, веб-сайтов, телешоу, других людей и т.д.

Раньше системы рекомендаций работали только в определенных группах товаров. Например, зная о покупке одних книг, они могли порекомендовать другие книги. Теперь же такие системы способны «трансформировать» предпочтения из одной товарной реальности в другую. Зная любимый фильм — подобрать одежду. По информации о марке автомобиля выбрать мебель для дома. Система способна подобрать товар по психологическому профилю человека.

Например, в системе What to Rent вы должны пройти необычный психологический тест из двадцати вопросов, в том числе рассказать о своей первой любви. После этого нужно указать, в каком настроении вы находитесь прямо сейчас. Система анализирует всю информацию и выдает на экран название фильма, который вам наиболее подходит. Если вы его уже смотрели, то появляется еще один.

Систему создали два студента-технаря и одновременно видеомана. Они с первого взгляда могут определить любимый фильм практически каждого человека на улице, и вот решили создать компьютерную систему, которая делает то же самое.

Системы рекомендаций вроде What to Rent возникают в интернете как грибы после дождя: MyStrands, StumbleUpon, Pandora.com, CleverSet, ChoiceStream (этот движок используется в iTunes и DirecTV) и многие другие.

Конечно, идея отнюдь не нова. Крупные торговые сети, представители рекламной индустрии давным-давно решают эту задачу. Несмотря на определенные успехи (появление умной интернет-рекламы), исследования в этом направлении продолжаются.

В мире, где царит потребление и реклама, у каждого человека есть потребительский паттерн. Каждый из нас отдает предпочтение тем или иным маркам, брендам, определенным товарам. Даже если человек специально игнорирует бренды — это тоже определенный паттерн, который ясно говорит о том, что именно и каким образом можно продать такому человеку. Современные системы рекомендаций ставят своей целью обнаружить такие паттерны.

Это хороший, очень перспективный бизнес. Особенно сейчас, когда у каждого человека увеличивается архив цифровых данных, по которым можно в доли секунды безошибочно выстроить его потребительский портрет. Архив цифровой музыки в MP3-плеере, коллекция цифровых фильмов, история серфинга, теги и закладки на сайтах Веб 2.0 — и готово. После анализа этой информации человек попался на крючок маркетолога. Теперь он будет получать коммерческие предложения, от которых не сможет отказаться. Дело за малым — создать универсальную систему, которая сможет автоматизировать этот процесс.

Над этой сложной задачей работают сотни различных компаний. Даже бывший киевлянин Макс Левчин (основатель Paypal) создал новый стартап Slide именно в этой области. Он говорит, кстати, что Paypal тоже оснащен чем-то вроде системы рекомендаций: они анализируют профайл каждого пользователя и вычисляют, какова вероятность мошенничества с его стороны.

Возможно, следующий гигант интернет-поиска, так называемый «умный Google», будет создан именно на основе этих компаний новой волны.

Habrahabr.ru

 

Подписка на рассылку «Prezentation.Ru»

     









Google
Поиск на сайте:



Copyright © 2004-2012
Prezentation.Ru
Мультимедиа. Интернет. Будущее


е-мейл:
news@prezentation.ru