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开启图像大数据的商业应用

[日期:2017-03-17] 来源: 199IT  作者: [字体: ]

  图片是品牌曝光的主要形式

  移动互联网时代,消费者在”随时、随地、随心”的人机交互中产生了巨量数据,这些丰富、自发、实时、低成本的数据为品牌企业进行消费者与市场研究提供了巨大价值。然而,由于缺乏有效的技术手段,互联网数据的监测和分析一直停留在文本层面,海量的图片数据未被应用。这是一个读图时代,越来越多的消费者倾向用图片来表达情感,全国社交媒体上每天就有超过6亿张图片被分享。相对于文本数据,图片数据有着许多未被挖掘的优势。

  首先,图片是品牌曝光的主要形式,而非文字。消费者通常不会主动用文字提及品牌或产品名称,而是通过随手拍的照片,再附上一小段评价,来分享生活中的体验。图片的视觉感知能力也比文字更强。

  其次,图片可以描述更加丰富的上下文,回答诸如消费者“为什么分享”,“在什么场景下分享”之类的问题。任何文字的表述,无论真假,都是经过人脑加工过的;而图片中蕴含的上下文信息,则更加自然和真实。

大数据

  首个基于深度学习的图片舆情系统

  该系统首先通过分布式全网爬虫系统,对主流声量网站(包括微博、微信、论坛、新闻、电商等)的图片进行全量采集;然后运用图像识别引擎,对每一张图片进行分析,判断其是否包含所监测的目标对象。图像识别引擎背后的核心,是一个深度学习平台:对于任意的监测目标,只需要准备好足够大量的训练图片样本,经过深度神经网络学习得到识别模型,就能让机器进行自动判别。

  品牌的图片声量

  图片声量不可或缺。声量监测的目的,是找到互联网中所有提及某一品牌/产品/企业的相关数据,以评估品牌资产与影响力,或某次营销活动/事件的传播效果。图片是品牌曝光的主要形式;据统计,在带有品牌Logo图片的信息中,高达80%以上的数据并未有文字提及。因此,单纯的通过文本关键词进行声量监测,将会丢失大量的图片声量数据,监测结果失真。随着ImageDT图片舆情产品的诞生,图片数据将成为品牌声量监测中不可或缺的组成部分。

  挖掘丰富的图片内容。通过图像识别技术,一方面可以所有找到包含品牌、产品的图片,另一方面可以对图片内容进行深度地挖掘。以某酸奶产品为例,通过图片数据发现:常见的分享动机产品对比,通常是几个同类产品包装放在一起比较;常见的消费场景是教室、书房,说明学生是主要的消费群体;常见的伴随消费是水果,用酸奶做水果色拉;有趣的是,消费者经常会分享各种奇葩的“舔盖”经历。

  营销活动中的品牌曝光

  在重大节假日等时间点,品牌主们通常会“扎堆”曝光,进行商品促销或品牌传播,抢夺消费者的眼球和钱包。除了对自身品牌的声量监测之外,图像识别还可以运用于竞品或全行业的监测,捕捉同一时段各品牌的实际曝光与消费情况,做到知己知彼。比如,当大家都在疯晒情人节礼物的时候,ImageDT图片舆情系统就可以快速给出一份“情人节最受欢迎的品牌榜”。

  视觉内容的传播

  图片是绝佳的传播素材,屡屡成为话题营销的重要内容工具。傅园慧的“洪荒之力”,习大大的“撸起袖子加油干”,还有各式各样的“皮皮虾”,都一度成为最热“网红”。通过图片舆情,分析热点视觉内容的传播元素,什么群体在讨论、谁是KOL、哪些品牌在参与、有怎样的衍生形式,帮助品牌找准最恰当的切入点。

  产品体验、趋势与创新

  通过图像识别,获得所有包含某一款产品的图片,结合文本语义识别,可以研究产品的用户体验;对某一类产品的分析,细分至形状、颜色、款式、风格,则可以获得当前的流行趋势,为产品创新提供依据。比如,我们可以辅助罐装饮料的包装设计,知道当季最流行的服装时尚元素,以及什么人会喜欢,甚至为什么喜欢。

  用户画像与消费者洞察

  用户画像是营销大数据应用的必备工序。除了通过文本、关系、行为之外,用户在社交网络上分享的图片,“美女发自拍、吃货发美食、驴友晒景点、妈妈晒娃”,是精准描绘用户画像的重要来源。例如,我们找到了酸奶品牌的消费者,根据图片内容的分析,她可能是个烹饪爱好者。

  目前,ImageDT图片舆情已经正式,每日处理图片数据超过一千万张,识别对象覆盖品牌、人物、时尚、运动、购物、出行、观光、生活等各大领域。

  “只要能够提供足够的训练数据,机器就能学习得很好,准确率可以做到比人工还高,而且还总能找出很多肉眼都无法发现的图片来”,ImageDT负责人表示,目前在识别模型上线之前,需要经历一个1~2周的训练过程,“我们正在做‘一键建模’,以后新的识别对象只需要3~5天即可上线。我们也在打造各种基础模型库,比如品牌Logo库,食品饮料产品库,在这些领域未来可以支持实时搜索。”

 

  图像大数据是一片巨大的宝藏,其价值远远不止在于舆情的监测。ImageDT也在探索将图像大数据技术运用于视觉版权跟踪,以及图片广告服务。





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