オンラインプロモーションを通じてトラフィックを引き付ける方法（AIテクノロジーを使用してオンラインとオフラインのインタラクティブトラフィックを実現）

AI技術を活用してオンラインとオフラインのインタラクティブなトラフィックの迂回を実現

蘇寧が今年、万達百貨店とカルフール中国を買収したことで、蘇寧のスマート小売が再び注目されるようになっただけでなく、いくつかの大手インターネット企業の新小売市場における展開も外部から再議論されるようになった。

テンセントは永輝スーパーマーケットと提携し、アリババは盒馬鮮生を、蘇寧は蘇寧コンビニエンスストアと蘇寧ライフプラザを立ち上げた。これらのオフライン店舗はいずれも新小売業の発展に努めていますが、新小売業の本質は店舗のデジタル改革に限定されるものではありません。店舗のデジタル化は、顧客の購入履歴や買い物の好みを検出するための補助的な手段です。最終的な目標は、オンラインとオフラインの統合を実現することです。

ユーザーは、オフラインでもオンラインでも買い物や閲覧ができ、オンラインで買い物をしたり、オフラインで体験したりすることができます。店舗では、顧客の流れだけでなく、オフラインでの注文量にも注意を払う必要があります。オンライントラフィックをオフラインに誘導するにはどうすればいいですか?オフラインの顧客を店舗で買い物するように誘導するにはどうすればよいでしょうか?オフラインの顧客フローをオンラインでも維持するにはどうすればよいでしょうか?

前段で述べた問題に関しては、以前「人、物、場所における AI 機能の構築: 人、人と物、人と店舗」という記事で、店舗に顧客を引き付ける方法についてのシナリオを説明しました。記事では、より一般的なものとしては、外観インタラクティブ マシン、フィッティング ミラーなどが挙げられると述べられています。この記事では、外観インタラクティブマシンを例に、このような製品を計画する方法を説明します。

1. インタラクティブなゲームは顧客を引き付け、割引を提供し、オフライン店舗の効率的な流れを増加させます。
2. オンラインソーシャル分裂、より多くのユーザーを会員登録に誘致し、会員制度を構築し、会員特典を受け取る。
3. 会員特典の検証、データ蓄積、消費者体験リンクのデジタル化。

週末には、カップルや祖父母が5歳から8歳の子供たちと一緒に買い物に出かけます。モールの入り口には、男神と女神のリストを表示する興味深いインタラクティブな外観マシンがあります。通り過ぎるときに自分の写真を見ることもできます。

子どもは好奇心旺盛で、親を引っ張っていろいろなことに挑戦します。インタラクティブな外見マシンは、子供の顔の写真を撮り、外見スコア、予測年齢、性別、表情、眼鏡をかけているかどうかを表示します。システムが結果を表示した後、クーポンの QR コードがポップアップ表示され、ユーザーはコードをスキャンしてクーポンを受け取り、現在の店舗での購入時に割引を受けるよう求められます。親は興味を持ち、携帯電話を開いてクーポンを受け取り、支払い時にクーポン金額を提示して割引を受けます。

若いカップルがオフラインの店で買い物をしていたところ、インタラクティブ マシンの登場を発見しました。上記のプロンプトでは 2 人での PK が可能で、女の子は非常に興味を持っています。彼氏と容姿を競い合い、からかい合いたいということで、二人で容姿インタラクションマシンの前に立ち、PK戦をスタート。システムは顔写真を撮影し、それぞれの外見スコアを表示します。システムは、女の子がボーイフレンドを獲得したことを示しています。

システム画面に、QR コードをスキャンして友達と共有したり、友達をオンライン PK に参加するよう招待したり、優勝者には割引ギフト パッケージが贈られる可能性があることが示され、女の子はとても喜びました。少女は自分の容姿スコアにとても自信があったので、その活動を友人たちと共有し、友人の輪の中で容姿PKのラウンドが開始されました。優勝者はオフラインストアから割引ギフトパッケージも受け取り、指定された時間内にストアで使った金額の割引も受けられました。

製品のユーザーポジショニングには、主に次のユーザーが含まれます。

1. 子供;
2. カップル;
3. 女性の親友。

このセクションでは、製品のビジネス ロジック、製品アルゴリズムの要件、製品の一般的な機能要件、バックグラウンド データ要件、バックグラウンド アクティベーション要件などの側面から、この製品の設計について説明します。

ここでは主に、オフライン インタラクティブ ゲームの詳細なロジック設計について説明します。業務上の必要性により、オンライン ロジック図は提供されません。

ロジック設計の重要なポイントは次のとおりです。

1. オフライン体験の後、ユーザーがオンラインで再度プレイできるように、パス エントリを提供する必要があります。たとえば、ミニプログラムの助けを借りてオンラインゲームプレイを提供する機能を提供できる場合、ユーザーはどのようにしてオンラインに接続できるでしょうか?コードをスキャンして現在の写真を取得でき、ミニプログラムはオンラインフォトアルバム機能を提供します。
2. オフライン体験でもオンラインリプレイでも、ユーザーがオンラインで共有し、より多くの友人を体験に招待するように誘導する必要があります。
3. どのように消費を生み出すか、トラフィックをオフラインに向けるかオンラインに向けるかは、主にトライアル後にどのようなプロモーション活動を行うかによって決まります。オフラインクーポンはユーザーをオフライン消費に誘導することができ、オンラインプロモーション活動はユーザーにオンライン体験を提供し、ポイントを付与してギフトと引き換えることもできます。これは主にビジネス側のニーズによって決まります。

機能計画では、主にこのプロジェクトの中核となる機能モジュールと、各モジュールで注意が必要なポイントについて説明します。

（１）ゲームプレイ

ゲームが鍵:

1. オフラインのヒットゲームはそれほど多く必要ありません。2、3 個あれば十分です。現在、多くの人がほとんどの時間を携帯電話に費やしています。
2. オンラインゲームは人気があり、種類が豊富でなければなりません。

このタイプのゲームは実際にはツールベースの製品であるため、ユーザーを長期間維持することは困難です。しかし、ユーザーをうまく誘導して会員登録してもらうことができれば、少なくとも最初のステップは達成されたことになります。

フォローアップはより操作に傾いています。オフラインでは、開店式、記念日のお祝い、主要な祝日に一連のマーケティング活動を実施してユーザーを引き付けることができます。

オンラインでは、ユーザーにいくつかの体験アクティビティをプッシュし、オフラインまたはオンラインでアクティビティがあり、ゲームを体験する限りクーポンを取得できることを伝える必要があります。クーポンの運用は大手インターネットプラットフォームが熟知していると言えるので、ユーザーに本当に消費してもらいたいのであれば、誠意を持って対応しなければなりません。

（２）データの蓄積

データはバックグラウンドにおける重要なモジュールです。後でユーザー分析を行うためにユーザー データとマーケティング データのデータの沈殿を完了するには、コア データに次の 2 つの部分を含める必要があります。

1. ユーザーの体験ストア、地理的分布を含むユーザーポートレートデータ。ユーザーの年齢と性別の分布。ユーザー会員比率;ユーザーが受け取ったクーポンの数など
2. ユーザーの消費体験データ、各ゲームを体験した人数、各ゲームを体験した人数、増加した人数、成長率。発行されたクーポンの数、ユーザーがクーポンを受け取った割合。使用したクーポンの数、支払金額。各データの前年比成長率。

（３）アルゴリズムの要件

これは主に、そのような製品を作成するためにアルゴリズムが提供する必要がある機能、バージョン、アルゴリズムのパフォーマンスの種類を指します。

まず、機能です。前回の人・商品・市場の相互作用に関する記事で述べたように、顔価値対話型マシンのような製品のアルゴリズムには、少なくとも顔検出、顔属性（年齢、性別、表情）、顔認識が必要です。使い勝手が良ければ、多くの女性のニーズを満たすために顔の美しさを加えるのがベストです。

次に、バージョンですが、主に以下の点を考慮する必要があります。

1. オフライン SDK またはオンライン API。 「SDK 製品の作成方法」の記事で言及されている比較に加えて、オフライン SDK であり、Android ボックスまたは CPU に展開されている場合、アルゴリズムは基本的に軽量モデルを使用するため、マシンのパフォーマンスが満たされないという点も含まれます。オンライン API の場合は、GPU リソースを使用して高速なアルゴリズム推論を実現できるため、より重いモデルを使用できます。
2. オペレーティング システムは Linux、Windows、または Android です。これはアルゴリズムエンジニアリングに関連しています。システムによって、必要なカプセル化された構成ファイルは異なります。たとえば、Linux でよく使用される構成ファイルは .so ファイルです。 Windows でダイナミック リンク ライブラリを使用する場合は、.dll ファイルが必要です。静的ライブラリも使用できます。

3番目は、アルゴリズムのパフォーマンスです。パフォーマンスは主に時間の消費と QPS を指します。この側面は製品要件では見落とされがちですが、不可欠です。 AI 製品であるため、アルゴリズムに要件を定める際には、この側面に言及する必要があります。

もちろん、アルゴリズムの責任者は製品にも質問する必要があります。アルゴリズムのパフォーマンスは製品のパフォーマンスではないからです。たとえば、製品の全体的な時間消費には、アルゴリズムのパフォーマンスだけでなく、インターフェース呼び出しと IO の時間消費も含まれます。製品の消費時間をアルゴリズムの消費時間として扱うと、最終的に製品の消費時間要件が満たされない可能性が高くなります。 QPS は、1 秒あたりに処理する必要がある画像の数をアルゴリズムに伝える必要があります。これには主に、アルゴリズム フレームワークが複数のプロセスをサポートしているかどうか、および使用可能な GPU リソースの数が関係します。

（4）ハードウェアの選択

ハードウェアの選択には、主に 2 つの側面があります。1 つはカメラの選択、もう 1 つはコンピューティング リソースの選択です。

① カメラを選択する際の主な懸念事項は解像度であり、これは次の 2 つの影響を及ぼします。

1 つ目はユーザー エクスペリエンスです。解像度が高く、鮮明度が高いほど、ユーザーエクスペリエンスは向上します。

2番目は、アルゴリズムの処理速度です。解像度が高くなるほど、アルゴリズムの処理速度は遅くなります。したがって、製品マネージャーは、さまざまな解像度でアルゴリズムをテストし、現在の製品のアルゴリズムがさまざまな解像度で消費する時間を統計的に分析するのが最適です。鮮明度の要件を満たし、アルゴリズムの処理時間に許容できる影響を与える 720P の解像度を使用することをお勧めします。

② コンピューティングリソースは主にGPUグラフィックカードのモデルを指します。 GPU が異なると、アルゴリズムへの影響が大きくなります。ただし、GPU リソースは非常に高価であるため、多くの企業はこの点を慎重に検討することになります。

この記事は、これまでの研究の要約として捉えるべきです。主にビジネスニーズ、ユーザーシナリオ、ユーザーポジショニング、製品設計などの複数の側面から製品を紹介します。製品設計の部分では、オフラインのビジネスロジックと対応する製品計画の部分を紹介します。このタイプの製品は、ゲームのカテゴリと操作に重点を置いています。ユーザーに驚きを継続的に提供することによってのみ、上記の製品目標とビジネスニーズを達成することができます。

この記事はもともと @Eric_d によって Everyone is a Product Manager に掲載されました。無断転載禁止

タイトル画像はCC0ライセンスに基づいてUnsplashから引用しています