Pojęcie homomorfizmu
Zainspirowana greckim terminem homoios morphe (tj. podobna forma) koncepcja homomorfizmu służy do opisania tego, jak odpowiadające sobie elementy dwóch systemów zachowują się bardzo podobnie w połączeniu z innymi odpowiadającymi sobie elementami. W kontekście handlu detalicznego zasada ta odnosi się do relacji między zachowaniami zakupowymi w sklepach stacjonarnych i internetowych.
Struktura homomorfizmu Footprints for Retail
„Homomorfizm” to zaawansowana struktura AI firmy Footprints for Retail, która pozwala jej unikalnej technologii wzbogacać dowolną internetową bazę danych, na poziomie poszczególnych użytkowników, o cechy ich fizycznych/offline'owych zachowań zakupowych. Dane dotyczące zachowań fizycznych/offline'owych oraz klasteryzacja podobieństw to najcenniejszy rodzaj danych dla internetowej reklamy behawioralnej i automatyzacji marketingu. Footprints for Retail klasyfikuje subtelne zachowania zakupowe w sklepach stacjonarnych do wielowymiarowych klastrów (do 48 różnych wymiarów danych behawioralnych), a następnie dopasowuje te klastry do ich internetowych „bliźniaków”. Ten probabilistyczny model atrybucji generuje bezprecedensowe korzyści dla marketerów i reklamodawców współpracujących z fizycznymi markami detalicznymi i realizujących cele związane z handlem detalicznym. Pozwala on na kierowanie kampanii do bardzo konkretnych segmentów behawioralnych w celu zwiększenia częstotliwości wizyt, czasu trwania wizyt oraz liczby sklepów odwiedzanych podczas jednej wizyty w danym centrum handlowym.
Analiza detaliczna: podstawa homomorfizmu
Sekcja Retail Analytics w ramach platformy Footprints for Retail odpowiada za gromadzenie danych dotyczących zachowań offline, które są niezbędne dla struktury homomorfizmu. Oparta na najnowocześniejszych technologiach i charakteryzująca się wysoce skalowalną architekturą, platforma Footprints Retail Analytics przekształca surowe dane lokalizacyjne w dokładne i znaczące wnioski.
Podejście architektoniczne i szczegóły techniczne
Architektura Footprints Retail Analytics opiera się na modelu zdecentralizowanym, z centralnym węzłem dystrybuującym dane oraz niezależnymi węzłami, po jednym dla każdego budynku (lokalizacji). Takie podejście zapewnia nieskończoną skalowalność, z jedną maszyną wirtualną (VM) lub kontenerem Docker na lokalizację, lub dowolną liczbą maszyn wirtualnych dla jednej, dużej lokalizacji.
Stos technologiczny obejmuje system operacyjny oparty na Linuksie (Ubuntu), język programowania Node.js, bazę danych NoSQL MongoDB do przechowywania danych oraz bazę danych w pamięci Redis do szybkiego przetwarzania danych.
Prywatność danych i zgodność z przepisami
Dane zebrane w ramach platformy Footprints for Retail są przetwarzane na trzy różne sposoby, w zależności od pożądanej konfiguracji systemu:
- Całkowita anonimizacja adresów MAC, w której każdy zebrany adres MAC jest w pełni szyfrowany po zakończeniu wizyty w budynku, a prawdziwy adres MAC nigdy nie jest zapisywany w bazie danych.
- Częściowa anonimizacja adresów MAC, w której adres MAC jest pseudonimizowany, a następnie częściowo zaszyfrowany, co pozwala na śledzenie tego samego zaszyfrowanego adresu MAC podczas kolejnych wizyt, zapewniając jednocześnie wysoki poziom prywatności.
- Brak anonimizacji adresów MAC, co pozwala w pełni wykorzystać możliwości raportowania systemu, w tym tworzenie różnych raportów dotyczących częstotliwości i aktualności unikalnych lub powracających odwiedzających.
System oferuje również konfigurowalną politykę usuwania danych, taką jak automatyczne usuwanie danych po upływie jednego roku, aby zapewnić zgodność z przepisami dotyczącymi prywatności, takimi jak Ogólne rozporządzenie o ochronie danych (RODO).
Powiązane artykuły
- Sztuczna inteligencja typu kategoryzacyjnego dla handlu stacjonarnego
- Sztuczna inteligencja typu klasyfikacyjnego dla handlu stacjonarnego
- Sztuczna inteligencja typu prognostycznego dla handlu stacjonarnego
- Pomiar w obiegu zamkniętym: jak Retail Media potwierdzają wpływ na sprzedaż
- W jaki sposób zakupy oparte na odbiorcach definiują przyszłość Retail Media?
Chcesz zobaczyć, jak to działa w praktyce?
Footprints AI pomaga markom i detalistom mierzyć to, co naprawdę ma znaczenie. Zapoznaj się z historiami sukcesów naszych klientów lub skontaktuj się z nami, aby omówić swoją strategię Retail Media.
