RU2647689C1 - Способ построения портрета клиента - Google Patents
Способ построения портрета клиента Download PDFInfo
- Publication number
- RU2647689C1 RU2647689C1 RU2017106867A RU2017106867A RU2647689C1 RU 2647689 C1 RU2647689 C1 RU 2647689C1 RU 2017106867 A RU2017106867 A RU 2017106867A RU 2017106867 A RU2017106867 A RU 2017106867A RU 2647689 C1 RU2647689 C1 RU 2647689C1
- Authority
- RU
- Russia
- Prior art keywords
- client
- portrait
- constructing
- information
- image
- Prior art date
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 45
- 238000010276 construction Methods 0.000 title description 2
- 230000015572 biosynthetic process Effects 0.000 claims abstract description 7
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims abstract description 7
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 claims description 13
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 claims description 4
- 230000001755 vocal effect Effects 0.000 claims description 4
- 238000013528 artificial neural network Methods 0.000 claims description 3
- 230000000694 effects Effects 0.000 abstract description 7
- 239000000126 substance Substances 0.000 abstract 1
- 230000006399 behavior Effects 0.000 description 10
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 2
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 2
- 238000000556 factor analysis Methods 0.000 description 2
- 230000010354 integration Effects 0.000 description 2
- 238000012546 transfer Methods 0.000 description 2
- 238000007621 cluster analysis Methods 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 230000008921 facial expression Effects 0.000 description 1
- 239000012634 fragment Substances 0.000 description 1
- 239000000463 material Substances 0.000 description 1
- 230000000877 morphologic effect Effects 0.000 description 1
- 238000012552 review Methods 0.000 description 1
- 238000003860 storage Methods 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q30/00—Commerce
- G06Q30/02—Marketing; Price estimation or determination; Fundraising
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q30/00—Commerce
- G06Q30/02—Marketing; Price estimation or determination; Fundraising
- G06Q30/0201—Market modelling; Market analysis; Collecting market data
Landscapes
- Business, Economics & Management (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Accounting & Taxation (AREA)
- Development Economics (AREA)
- Finance (AREA)
- Entrepreneurship & Innovation (AREA)
- Game Theory and Decision Science (AREA)
- Economics (AREA)
- Marketing (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
- Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)
Abstract
Изобретение относится к способу построения портрета клиента. Технический результат заключается в повышении достоверности и полноты получаемого портрета клиента. Способ включает в себя выбор клиента с получением его изображения, определение информационных ресурсов с информацией о клиенте путем сравнения изображения клиента с изображениями на информационных ресурсах, анализ выбранных информационных ресурсов и формирование портрета клиента, при этом выбор клиента с получением его изображения осуществляется путем видеофиксации клиента в офлайн-точке продаж, а формирование портрета клиента осуществляется путем интеграции результатов анализа поведения клиента в офлайн-точке продаж и анализа выбранных информационных ресурсов, с последующим присвоением сформированного портрета клиента идентификатору клиента в базе данных. 8 з.п. ф-лы, 1 ил.
Description
Заявляемое изобретение относится к области маркетинга, а именно к получению информации о человеке, и может быть использовано для предоставления индивидуальной рекламы клиенту, основанной на информации о нем, а также для реализации иных маркетинговых задач.
Известен способ определения рекламы для клиента, который включает выбор клиента из числа пользователей социальной сети, определение визуальной информации, связанной с клиентом, на информационном ресурсе, анализ визуальной информации (определение на изображениях людей, предметов, места, где произведена съемка), формирование рекламы товаров и услуг, которые могут заинтересовать клиента. [Заявка на изобретение US №20140188594, дата приоритета 03.01.2013, дата публикации 03.07.2014].
Известен способ получения информации о клиенте, который включает выбор клиента, из числа тех, кто подключился к определенному информационному ресурсу, определение визуальной информации, связанной с клиентом, на информационном ресурсе, к которому подключился клиент, определение социального статуса и интересов клиента на основании визуальной информации, связанной с ним. При этом под визуальной информацией понимается фото- и видеоинформация, анализ которой позволяет определить пол, возраст, семейное положение, а также иную информацию о клиенте. [Заявка на изобретение JP №2016042346, дата приоритета 18.11.2014, дата публикации 31.03.2016].
В качестве прототипа выбран способ построения портрета клиента, включающий выбор клиента с получением его изображения, определение информационных ресурсов с информацией о клиенте путем сравнения изображения клиента с изображениями на информационных ресурсах, анализ выбранных информационных ресурсов и формирование портрета клиента. При этом выбор клиента осуществляется на основе уже имеющихся некоторых идентификационных данных, позволяющих получить изображения клиента с одного из информационных ресурсов, после чего осуществляется автоматизированный выбор других ресурсов с информацией о клиенте, их анализ и формирование портрета клиента [Заявка на изобретение WO №2013063537, дата приоритета 27.10.2012, дата публикации 02.05.2013].
Преимуществом прототипа является возможность быстрого поиска информационных ресурсов с данными о клиенте и построения портрета клиента, что позволяет эффективно решать маркетинговые задачи интернет-магазинов или компаний, осуществляющих продажи непосредственно через социальные сети. Однако недостатком прототипа, как и всех вышеперечисленных аналогов, является отсутствие возможности автоматизированного выбора клиента и формирования базы клиентов для офлайн-точек продаж, так как в офлайн-точке продаж клиент совершает покупку без обязательного предоставления идентификационных данных, например номер телефона, e-mail адрес, Ф.И.О., фотография и т.д. Для получения идентификационных данных требуется их ручной сбор, разработка и применение маркетинговых инструментов, что значительно усложняет процесс и сужает базу клиентов, поскольку существует высокая вероятность того, что клиент откажется от предоставления требуемых идентификационных данных. Кроме того, данный способ не обеспечивает высокого качества анализа активности и интересов клиента, а также релевантности получаемого портрета клиента, так как он формируется исключительно на основе информационных ресурсов, которые могут содержать ложную информацию, противоречащую реальным интересам клиента.
Технической проблемой, на решение которой направлено заявляемое изобретение, является расширение области применения способов построения портрета клиента с одновременным повышением качества портрета клиента.
Техническим результатом, на достижение которого направлено заявляемое изобретение, является повышение информативности и полноты получаемого портрета клиента.
Сущность заявляемого изобретения заключается в следующем.
Способ построения портрета клиента включает выбор клиента с получением его изображения, определение информационных ресурсов с информацией о клиенте путем сравнения изображения клиента с изображениями на информационных ресурсах, анализ выбранных информационных ресурсов и формирование портрета клиента. В отличие от прототипа, выбор клиента с получением его изображения осуществляется путем видеофиксации клиента в офлайн-точке продаж, а формирование портрета клиента осуществляется путем интеграции результатов анализа поведения клиента в офлайн-точке продаж и анализа выбранных информационных ресурсов с последующим присвоением сформированного портрета клиента идентификатору клиента в базе данных.
Выбор клиента с получением его изображения осуществляется путем видеофиксации клиента в офлайн-точке продаж.
Видеофиксация клиента в офлайн-точке продаж представляет собой фиксацию людей, появляющихся в зоне видимости средств видеозаписи, размещенных в офлайн-точке продаж, с последующей передачей полученной визуальной информации на сервер. Визуальная информация представляет собой видеоряд, состоящий из неподвижных изображений (кадров), которые обрабатываются сервером. Передача полученной визуальной информации на сервер может быть произведена как по проводным, так и по беспроводным каналам передачи данных или любыми другими известными способами. Средства видеозаписи могут представлять собой известные средства, предназначенные для съемки и последующего воспроизведения видеоданных, например цифровые видеокамеры или телевизионные и передающие камеры. Количество средств видеозаписи и их расположение может варьироваться в зависимости от необходимой зоны видимости.
Под офлайн-точкой продаж понимается место, где клиент сталкивается с продуктом (товаром или услугой), например супермаркет, магазин электроники, стоматологическая клиника, отделение банка, ресторан и т.д., а также торговые центры в целом, сети магазинов, открытые ярмарки, рынки и прочее. Кроме того, в рамках настоящего изобретения офлайн-точка продаж может включать территорию, находящуюся за пределами непосредственного контакта клиента с продуктом, например зона общего пользования в близи входа в офлайн-точку продаж, а также вблизи офлайн-точек продаж конкурирующих организаций, что позволяет фиксировать потенциальных клиентов, которые ранее не заходили на территорию непосредственного контакта клиента с продуктом.
Получение изображения клиента представляет собой выявление первичного изображения клиента из видеоряда визуальной информации, преобразование его в удобный для использования, обработки, передачи и хранения обрабатывающими устройствами сервера вид, внесение идентификатора клиента, соответствующего определенному виду преобразования, в базу данных для дальнейшего сравнения с изображениями на информационных ресурсах. Выявление первичного изображения клиента и его преобразование в удобный для обрабатывающих средств сервера вид может быть произведено при помощи известных методов распознавания лиц на основании визуальной информации, например метод построения трехмерной модели лица, метод построения структуры лица, нейросетевые методы
распознавания лиц, методы построения активных моделей форм или внешнего вида и любые другие аналогичные методы. Внесение идентификатора клиента в базу данных может быть произведено после его сравнения с ранее внесенными в базу данных изображениями клиентов, в таком случае внесение изображения клиента в базу данных будет производиться, только если в базе данных не будет найдено схожего идентификатора клиента, что позволяет снизить вероятность повторного внесения одного и того же клиента в базу данных.
Определение информационных ресурсов с информацией о клиенте осуществляется путем сравнения изображения клиента с изображениями на информационных ресурсах.
Информационные ресурсы представляют собой веб-ресурсы, которые могут содержать профили пользователей с их изображениями, информацией о них и их активности на веб-ресурсе, например социальные сети, новые медиа. Веб-ресурсы представляют собой страницу или набор страниц, размещенных в сети Интернет, которые могут включать как текстовую и графическую информацию, так и мультимедиа-компоненты. Профиль пользователя представляет собой страницу или набор страниц, относящихся к одному пользователю, на которых он публикует различную информацию о себе и своих интересах, например публикация пользователем записи на веб-странице профиля в социальной сети «vk.com», подписка профиля пользователя на получение новостей о другом профиле на видеохостинге «youtube.com» или о группе на платформе цифрового распространения компьютерных игр и программ «steam.com» и на других веб-ресурсах. Обращение к информационным ресурсам может быть осуществлено путем онлайн-доступа к информационным ресурсам, например, при помощи интернет соединения, либо путем офлайн-доступа к информационным ресурсам, расположенным на сервере, например, при помощи кэширования.
Сравнение изображения клиента с изображениями на информационных ресурсах включает сравнение изображения клиента с изображениями в профилях пользователей, преобразованных в вид, соответствующий виду идентификатора клиента, внесенного в базу данных, поиск идентификаторов на страницах профилей пользователей, содержащих фрагмент, наиболее схожий с идентификатором клиента и присвоение идентификатору клиента в базе данных соответствующих профилей пользователя. Присвоение идентификатору клиента в базе данных профилей пользователя представляет собой процесс, при котором веб-страницы профилей, на которых были найдены идентификаторы, наиболее схожие с идентификатором клиента, заносятся в базу данных как страницы, относящиеся к одному клиенту и обеспечивающие возможность анализа информации, представленной на информационных ресурсах.
Анализ информационных ресурсов с информацией о клиенте представляет собой анализ активности, интересов и построение психологического портрета клиента на основании информации, размещенной в найденных и присвоенных клиенту профилях пользователя, например, публикации, произведенные пользователем, группы, которые интересуют пользователя, пометки пользователя о заинтересованности какой-либо информацией. Выявление активности и интересов пользователя может быть произведено путем проведения социально-демографического анализа, семантического и морфологического лексического анализа, анализа интересов, а также иных известных методов получения информации о человеке. Психологический портрет может быть построен путем комбинирования полученной о профиле информации и применения к ней психологического анализа, например путем проведения факторного анализа, построения типологической модели или социального графа, а также иных методик построения психологического портрета.
Формирование портрета клиента сопровождается анализом поведения клиента в офлайн-точке продаж, что подразумевает интеграцию данных, полученных путем анализа информационных ресурсов с информацией о клиенте, и данных, полученных путем анализа поведения клиента в офлайн-точке продаж, с последующим присвоением сформированного портрета клиента идентификатору клиента в базе данных.
Под портретом клиента понимается перечень информации о клиенте, который позволяет сделать вывод о том, информация какого типа, в каком виде, относящаяся к какому продукту, может его заинтересовать. К такой информации можно, например, отнести такие параметры как место работы, привычки, то как он принимает решение и что покупает, а также иные параметры.
Анализ поведения клиента в офлайн-точке продаж представляет собой постоянный трекинг и анализ действий, производимых клиентом в зоне видимости средств видеозаписи и обеспечивающих возможность получения дополнительной информации о клиенте. К таким действиям могут быть отнесены появление в зоне видимости средств видеозаписи, нахождение в определенной зоне (например, в отделении с определенным видом товаров или услуг), проявление интереса к различным товарам, совершенные транзакции (их количество, давность, вид и сумма), изменения мимики лица, вербальные и невербальные сигналы и т.д.
Заявляемое изобретение обладает следующими ранее неизвестными из уровня техники существенными отличительными признаками:
- Выбор клиента с получением его изображения осуществляется путем его видеофиксации в офлайн-точке продаж, что позволяет исключить необходимость привлечения человеческих ресурсов и упростить процесс формирования базы клиентов для офлайн-точки продаж, одновременно повышая достоверность и качество получаемой выборки клиентов.
- Формирование портрета клиента осуществляется путем интеграции результатов анализа поведения клиента в офлайн-точке продаж и анализа выбранных информационных ресурсов, что позволяет снизить риск получения ложной информации о клиенте и осуществлять учет реального поведения клиента.
Вышеуказанные признаки обеспечивают достижение технического результата, заключающегося в обеспечении возможности автоматизированного выбора клиента и формирования базы клиентов для офлайн-точек продаж с одновременным повышением информативности и полноты портрета клиента, тем самым расширяя область применения способов построения портрета клиента с одновременным повышением качества портрета клиента.
Наличие перечисленных новых отличительных существенных признаков позволяет сделать вывод о соответствии заявляемого изобретения критерию патентоспособности «новизна».
В настоящий момент из уровня техники известно множество различных способов построения портрета клиента, в том числе путем автоматического поиска информационных ресурсов с информацией о клиенте путем сравнения изображений клиента с изображениями на информационных ресурсах, а также известны способы получения изображения клиента путем его фотографирования для дальнейшего поиска и анализа информационных ресурсов. Однако все известные решения требуют исходных идентификационных данных о клиенте, например номер телефона, Ф.И.О, e-mail адрес для дальнейшего поиска изображения клиента, или непосредственного контакта с клиентом для его фотографирования, что в реальности редко является возможным. Известные решения хорошо подходят для онлайн-продаж, поскольку любая онлайн-покупка в обязательном порядке сопровождается предоставлением каких-либо идентификационных данных. Однако в офлайн-продажах клиент не предоставляет идентификационных данных и совершает покупки практически анонимно. В настоящий момент из уровня техники не известны способы автоматизированного построения портрета клиента, предназначенные для офлайн-точек продаж и позволяющие быстро и качественно сформировать релевантный портрет клиента по одному его посещению офлайн-точки продаж. Также в настоящий момент не известно использование средств видеофиксации для выбора клиента, постоянного трекинга и анализа его действий в момент нахождения в офлайн-точке продаж с целью дальнейшего построения его портрета. Отличительные признаки заявляемого изобретения позволяют решить сложную и актуальную проблему, заключающуюся в невозможности применения известных способов построения портрета клиента для офлайн-точек продаж и низком качестве портрета клиента, получаемого при помощи известных способов.
Вышесказанное свидетельствует о том, что заявляемое изобретение не является очевидным для специалиста в данной области техники и соответствует критерию патентоспособности «изобретательский уровень».
Заявляемое изобретение может быть выполнено с помощью известных средств и технологий, что позволяет сделать вывод о его соответствии критерию патентоспособности «промышленная применимость».
Способ построения портрета клиента осуществляется следующим образом.
Магазин бытовой техники был оборудован видеокамерами, при этом часть видеокамер была установлена внутри магазина, а другая часть - возле входа так, чтобы совокупности камеры обеспечивали видимость людей внутри магазина и людей заходящих и выходящих из него.
Клиент заходил в магазин и находился в зоне видимости видеокамер, видеокамеры производили видеофиксацию клиента, визуальная информация с видеокамер передавалась на сервер, где из видеоряда при помощи нейросетевого метода распознавания лиц определялось первичное изображение клиента, после чего преобразовывалось в числовой код. Полученный числовой код изображения клиента сравнивали с ранее занесенными в базу данных числовыми кодами, поскольку при сравнении не было обнаружено схожего числового кода, числовой код изображения клиента был занесен в базу данных.
После это осуществляли определение информационных ресурсов с информацией о клиенте путем сравнения числового кода изображения клиента с числовыми кодами изображений, размещенных в профилях пользователей на информационных ресурсах и полученных путем преобразования первичных изображений, размещенных в профилях пользователей на информационных ресурсах. В результате чего на веб-ресурсах «vk.com», «twitter.com» и «youtube.com» были обнаружены профили, содержащие числовые коды изображений, схожие с числовым кодом изображения клиента, что позволило сделать вывод о том, что пользователь, которому принадлежат обнаруженные профили, является клиентом. Обнаруженные профили на веб-ресурсах были занесены в базу данных и присвоены числовому коду изображения клиента.
Затем был произведен анализ информации, содержащейся в профилях клиента на веб-ресурсах «vk.com» и «twitter.com», анализировались записи, опубликованные клиентом, записи, опубликованные другими пользователями и процитированные анализируемым клиентом, группы, в которых состоит клиент, друзья клиента и их количество, подписки клиента на других пользователей, записи заинтересовавшие клиента, фото-, аудио- и видеоматериалы, опубликованные клиентом или сохраненные на профиле клиента, личная информация, такая как место работы, пол, возраст, номер телефона, место жительства, семейное положение, место обучения. На основании вышеперечисленной информации был построен психологический портрет клиента путем проведения факторного анализа и построения социального графа. Что позволило определить его интерес к путешествиям и то, что он работает фотографом. При анализе информации, содержащейся в профиле клиента на веб-ресурсе «youtube.com», анализировались понравившиеся клиенту видеозаписи, подписки на профили других пользователей, плейлисты, созданные клиентом. Что позволило определить его интерес к обзорам компьютерной техники определенных производителей и моделей.
Одновременно с определением и анализом информационных ресурсов, относящихся к клиенту, при помощи видеокамер, расположенных внутри магазина, осуществлялся постоянный трекинг клиента, в ходе которого анализировалось его поведение в магазине. На основании информации, полученной за счет постоянного трекинга клиента в магазине, была получена информация о том, что он длительное время находился в отделе с ноутбуками, при этом рассматривал модели, рассчитанные на более длительную автономную работу.
Интеграция информации, полученной путем анализа информационных ресурсов, относящихся к клиенту, и анализа его поведения в магазине позволили построить портрет потребителя со следующими параметрами:
- Деятельность: фотограф;
- Образование: программист-аналитик;
- Психологический тип (по модели Майерс-Бриггс): INTJ;
- Соционический тип: сенсорно-логический интроверт;
- Хобби: путешествия;
- Заинтересовавший продукт: ноутбук;
- Совершенная покупка: ничего не купил;
- Список интересов: активный отдых, фотография, информационные технологии;
- Сегмент на основе кластерного анализа базы клиентов: техно-гики;
- Сегмент покупателей на основе ABC-XYZ анализа предыдущих покупок: нет;
- Сегмент покупателей на основе RFM-анализа предыдущих покупок: нет.
Построенный портрет потребителя позволил определить, что клиента интересует техника, позволяющая осуществлять работу в удаленных местах, в связи со спецификой его работы, а именно новый ноутбук, кроме того, анализ профиля на веб-ресурсе «youtube.com» позволил сделать предположения о предпочитаемых моделях ноутбука. Причем соционический тип и образование клиента говорят о том, что для него очень важно быть в полной мере осведомленным о характеристиках и возможных условиях эксплуатации продукта. Таким образом, построенный портрет потребителя позволил сделать вывод о том, что клиенту следует предоставлять рекламную информацию, связанную с ноутбуками, фотоаппаратами и аксессуарами для них, также учитывая то, что клиент в больше мере ориентируется на технические характеристики продукта.
Клиенту была направлена реклама нескольких моделей ноутбуков на профиль пользователя на веб-ресурсе «vk.com», в которой была подчеркнута возможность их длительной автономной работы, а также уникальное предложение по рассрочке.
Через неделю при видеофиксации видеокамерами клиента в магазине был определен числовой код изображения клиента, схожий с тем, который уже содержится в базе данных. Основываясь на присвоенных профилях пользователя, он был идентифицирован как тот клиент, которому была направлена реклама ноутбука и который посещал магазин неделю назад. Причем во время трекинга клиента в магазине было определено, что он сразу направился в отдел с ноутбуками и обратился к сотруднику магазина, через небольшой промежуток времени направился к пункту оплаты и произвел покупку ноутбука.
Информация о клиенте в базе данных была обновлена, а именно были обновлены данные из информационных ресурсов, связанных с клиентом, и данные о его поведении в офлайн-точке продаж. В результате чего было выявлено, что информация на информационных ресурсах не изменилась, а информация о поведении клиента в офлайн-точке продаж была дополнена повторным посещением офлайн-точки продаж, произведенной покупкой ноутбука, а также выводом о качестве представленной рекламной информации и платежеспособности клиента ввиду короткого промежутка времени между направлением рекламного послания, появлением в магазине и совершением покупки.
Обновленная информация о портрете потребителя позволила сделать вывод о том, что теперь клиенту следует предоставлять информацию, связанную непосредственно с аксессуарами для ноутбуков, при этом учитывая специфику представления информации для этого клиента, а также приобретенной им модели ноутбука.
Claims (9)
1. Способ построения портрета клиента, включающий выбор клиента с получением его изображения, определение информационных ресурсов с информацией о клиенте путем сравнения изображения клиента с изображениями на информационных ресурсах, анализ выбранных информационных ресурсов и формирование портрета клиента, отличающийся тем, что выбор клиента с получением его изображения осуществляется путем видеофиксации клиента в офлайн-точке продаж, а формирование портрета клиента осуществляется путем интеграции результатов анализа поведения клиента в офлайн-точке продаж и анализа выбранных информационных ресурсов, с последующим присвоением сформированного портрета клиента идентификатору клиента в базе данных.
2. Способ построения портрета клиента по п. 1, отличающийся тем, что получение изображения клиента представляет собой выявление первичного изображения клиента из видеоряда визуальной информации и преобразование его в удобный для обрабатывающих устройств сервера вид.
3. Способ построения портрета клиента по п. 2, отличающийся тем, что выявление первичного изображения клиента и преобразование его в удобный для обрабатывающих устройств сервера вид осуществляют методом распознавания лиц на основании визуальной информации.
4. Способ построения портрета клиента по п. 3, отличающийся тем, в качестве метода распознавания лиц на основании визуальной информации используют нейросетевой метод распознавания лиц, или метод главных компонент, или метод построения активных моделей внешнего вида, или метод построения активных моделей форм, или метод построения трехмерной модели лица, или метод построения структуры лица.
5. Способ построения портрета клиента по п. 2, отличающийся тем, что преобразование первичного изображения клиента в удобный для обрабатывающих средств вид представляет собой получение числового кода изображения клиента.
6. Способ построения портрета клиента по п. 1, отличающийся тем, что анализ поведения клиента в офлайн-точке продаж представляет собой постоянный трекинг и анализ действий, производимых клиентом в зоне видимости средств видеозаписи.
7. Способ построения портрета клиента по п. 6, отличающийся тем, что к действиям, производимым клиентом в зоне видимости средств видеозаписи, относят вербальные или невербальные сигналы.
8. Способ построения портрета клиента по п. 6, отличающийся тем, что к действиям, производимым клиентом в зоне видимости средств видеозаписи, относят совершенные клиентом в офлайн-точке продаж транзакции, их количество и сумму.
9. Способ построения портрета клиента по п. 6, отличающийся тем, что к действиям, производимым клиентом в зоне видимости средств видеозаписи, относят время, место и частоту нахождения клиента в определенной зоне офлайн-точки продаж.
Priority Applications (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| RU2017106867A RU2647689C1 (ru) | 2017-03-01 | 2017-03-01 | Способ построения портрета клиента |
| PCT/RU2017/000261 WO2018160092A1 (ru) | 2017-03-01 | 2017-04-24 | Способ построения портрета клиента |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| RU2017106867A RU2647689C1 (ru) | 2017-03-01 | 2017-03-01 | Способ построения портрета клиента |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| RU2647689C1 true RU2647689C1 (ru) | 2018-03-16 |
Family
ID=61629401
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| RU2017106867A RU2647689C1 (ru) | 2017-03-01 | 2017-03-01 | Способ построения портрета клиента |
Country Status (2)
| Country | Link |
|---|---|
| RU (1) | RU2647689C1 (ru) |
| WO (1) | WO2018160092A1 (ru) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| RU2724789C2 (ru) * | 2018-03-30 | 2020-06-25 | Акционерное общество "Лаборатория Касперского" | Способ формирования множества профилей сотрудников контрагента для оценки сделки на предмет конфликта интересов |
Families Citing this family (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN110992111B (zh) * | 2019-12-17 | 2024-02-27 | 上海德拓信息技术股份有限公司 | 基于大数据的投保人用户画像挖掘方法 |
| CN114692752A (zh) * | 2022-03-30 | 2022-07-01 | 中国农业银行股份有限公司 | 客户画像构建方法及装置、存储介质及电子设备 |
Citations (11)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US5331544A (en) * | 1992-04-23 | 1994-07-19 | A. C. Nielsen Company | Market research method and system for collecting retail store and shopper market research data |
| EA003965B1 (ru) * | 1997-10-27 | 2003-12-25 | Маркетсвитч Корпорейшн | Система и способ направленного маркетинга |
| US20080004951A1 (en) * | 2006-06-29 | 2008-01-03 | Microsoft Corporation | Web-based targeted advertising in a brick-and-mortar retail establishment using online customer information |
| US20130121540A1 (en) * | 2011-11-15 | 2013-05-16 | David Harry Garcia | Facial Recognition Using Social Networking Information |
| US20130266925A1 (en) * | 2012-01-30 | 2013-10-10 | Arizona Board Of Regents On Behalf Of The University Of Arizona | Embedded Conversational Agent-Based Kiosk for Automated Interviewing |
| US20140359439A1 (en) * | 2013-05-29 | 2014-12-04 | Philip Scott Lyren | User Agent with Personality |
| US20140365334A1 (en) * | 2013-06-07 | 2014-12-11 | Bby Solutions, Inc. | Retail customer service interaction system and method |
| WO2015122789A1 (en) * | 2014-02-11 | 2015-08-20 | 3Divi Company | Facial recognition and user authentication method |
| US20150269642A1 (en) * | 2014-03-18 | 2015-09-24 | Danqing Cai | Integrated shopping assistance framework |
| US9349131B2 (en) * | 2012-02-02 | 2016-05-24 | Kodak Alaris Inc. | Interactive digital advertising system |
| US20160379041A1 (en) * | 2015-06-24 | 2016-12-29 | Samsung Electronics Co., Ltd. | Face recognition method and apparatus |
-
2017
- 2017-03-01 RU RU2017106867A patent/RU2647689C1/ru not_active IP Right Cessation
- 2017-04-24 WO PCT/RU2017/000261 patent/WO2018160092A1/ru active Application Filing
Patent Citations (11)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US5331544A (en) * | 1992-04-23 | 1994-07-19 | A. C. Nielsen Company | Market research method and system for collecting retail store and shopper market research data |
| EA003965B1 (ru) * | 1997-10-27 | 2003-12-25 | Маркетсвитч Корпорейшн | Система и способ направленного маркетинга |
| US20080004951A1 (en) * | 2006-06-29 | 2008-01-03 | Microsoft Corporation | Web-based targeted advertising in a brick-and-mortar retail establishment using online customer information |
| US20130121540A1 (en) * | 2011-11-15 | 2013-05-16 | David Harry Garcia | Facial Recognition Using Social Networking Information |
| US20130266925A1 (en) * | 2012-01-30 | 2013-10-10 | Arizona Board Of Regents On Behalf Of The University Of Arizona | Embedded Conversational Agent-Based Kiosk for Automated Interviewing |
| US9349131B2 (en) * | 2012-02-02 | 2016-05-24 | Kodak Alaris Inc. | Interactive digital advertising system |
| US20140359439A1 (en) * | 2013-05-29 | 2014-12-04 | Philip Scott Lyren | User Agent with Personality |
| US20140365334A1 (en) * | 2013-06-07 | 2014-12-11 | Bby Solutions, Inc. | Retail customer service interaction system and method |
| WO2015122789A1 (en) * | 2014-02-11 | 2015-08-20 | 3Divi Company | Facial recognition and user authentication method |
| US20150269642A1 (en) * | 2014-03-18 | 2015-09-24 | Danqing Cai | Integrated shopping assistance framework |
| US20160379041A1 (en) * | 2015-06-24 | 2016-12-29 | Samsung Electronics Co., Ltd. | Face recognition method and apparatus |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| RU2724789C2 (ru) * | 2018-03-30 | 2020-06-25 | Акционерное общество "Лаборатория Касперского" | Способ формирования множества профилей сотрудников контрагента для оценки сделки на предмет конфликта интересов |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| WO2018160092A1 (ru) | 2018-09-07 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| Bui et al. | Revisiting tourism destination image: A holistic measurement framework using big data | |
| Alaimo | From people to objects: the digital transformation of fields | |
| US9530160B2 (en) | System and method for an affinity capture, user feedback and affinity analysis | |
| US8831276B2 (en) | Media object metadata engine configured to determine relationships between persons | |
| Kumar et al. | Stages of user engagement on social commerce platforms: analysis with the navigational clickstream data | |
| US11049137B2 (en) | System and method for human personality diagnostics based on computer perception of observable behavioral manifestations of an individual | |
| KR102018888B1 (ko) | 온라인 마케팅 전략을 수립하기 위한 인공지능 분석 시스템 | |
| KR102322044B1 (ko) | Sns 판매에 대한 피드백을 제공하는 인공지능 분석 시스템 | |
| Ting et al. | Understanding microblog users for social recommendation based on social networks analysis | |
| US20140188838A1 (en) | Information search engine, processing and rating system | |
| RU2647689C1 (ru) | Способ построения портрета клиента | |
| US10721509B2 (en) | Complex system architecture for sensatory data based decision-predictive profile construction and analysis | |
| US11842292B1 (en) | Predicting results for a video posted to a social media influencer channel | |
| KR102473915B1 (ko) | 콘텐츠 기반의 상품 판매 중개 서비스 제공 방법, 장치 및 컴퓨터프로그램 | |
| Lim et al. | Consumption of pop culture and tourism demand: Through the lens of herding behaviour | |
| KR20220019750A (ko) | 인공지능을 이용한 성과 기반 콘텐츠 스타일 추천방법 | |
| Mergenthaler et al. | Selling sex: what determines rates and popularity? An analysis of 11,500 online profiles | |
| Abdul Aziz et al. | The usage of Instagram and e-commerce platform during COVID-19 among mothers | |
| KR20220144531A (ko) | Sns 광고를 통해 피드백을 분석하는 인공지능 분석 시스템 | |
| KR20220013600A (ko) | 멀티미디어 콘텐츠 내 상품 정보 처리 장치 및 그 방법 | |
| KR20210052237A (ko) | 인공지능에 기반한 상품 카탈로그 자동 분류 시스템 | |
| Kubiak | Social media as a source of market information | |
| US10489812B2 (en) | Acquiring and publishing supplemental information on a network | |
| US20230078712A1 (en) | System and method for product placement and embedded marketing | |
| Khatter et al. | Smart Virological Modelling of YouTube Videos |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| MM4A | The patent is invalid due to non-payment of fees |
Effective date: 20200302 |