BitRewardsのBitRecommendationsとは?AIベースの分散型推奨システム

0
436 views

この記事を読むのに必要な時間は約 10 分です。

 

ロイヤリティはどのように推奨事項に関連しますか?

推奨システムは、本質的にロイヤルティプログラムの一部であり、商品勧告および報酬勧告は人々により多くの購入を促すためのものです。

膨大な量のデータがなくても、良い助言システムを構築することは不可能です。これは、中小規模の企業にとっては、必要な量のデータを独立して蓄積するために十分なトラフィックと売上高がないため、問題です。

DMPは電子商取引には不十分である

長い間、あらゆるサイトが訪問者の「理想的なプロフィール」(彼の興味、性別、年齢、所得水準など)を見つけることを可能にするDMPシステムなどの解決策が存在しています。収集されたデータは有用であるが、消費者の習慣や人々のパターンはかなり狭いですが、インターネットビジネスのニッチにとって非常に重要で貴重なものであるため、電子商取引では質の高い推奨をするには十分です。

彼の年齢に関するデータと日本の自動車に興味があるということを利用して、どのような電話の色が人に魅力を与えるのかを理解することは不可能です。

BitRecommendations – eコマース企業向けの分散型クラウドソーシング推進

BitRewardsでは、世界初のクラウドソース型アドバイザリーシステムを作成しています。簡単に言えば、分散型DMPであり、中小企業のニーズに適したeコマースに適しています。データの整合性と品質を監視するには、分散型の元帳技術(ブロックチェーンとも呼ばれます)があります。

次のように動作します。:

すべての店舗は、顧客に関する膨大なデータのソースです。これらのデータの90%は、Googleアナリティクスのようなシステムに分類されていることを除いて、決して使用されません。後で、これらのデータは、マーケティング担当者が集計して分析します。

このプロセスを再考することを目指しています。店舗には、顧客に関するすべてのデータを簡単かつシームレスに蓄積できるソリューションが用意されています。:

  • すべてのeコマースデータの一般的なもの – 閲覧された商品、ショッピングカートに追加された商品、購入金額など
  • バイヤーの商品に関する業界固有のデータ – 衣服の色、電話の画面サイズ、ドーナツのカロリー値など

これらのデータはすべて、BitRecommendationsシステムの助けを借りて保存されます。このために構成するものは何もありません。最も弱いサーバーでも動作する、完全に準備ができたソリューションを提供します。
そして、1日1回、店は次の操作を行います(もちろん自動的に):

  • 24時間にわたって蓄積されたデータは暗号化され、IPFS経由で外部に配信されます。
  • ストアは、データのIPFSアドレスに関するスマートコントラクBitRecommendationsにデータを送信するとともに、メタデータ(期間の一意のユーザー数、ストアID)を送信します。
  • また、店舗は、このデータを、DAO BitRewardsがマスタ復号鍵を委託した他の組織のスマート契約に転送することができます。これは、BitRecommendationsソフトウェアへのシステムの依存を避けるために必要です。

スマート契約がデータを受け取ると、一元化されたBitRecommendationsシステムは次の処理を行います。

  • 店舗の評判をチェックします。ストアが信頼できないデータプロバイダとしての評判を持っている場合、それらは単に無視されます。
  • IPFSからBitRecommendationsサーバーにデータをパージします。
  • ロック期間(システム動作の開始時に2週間)を開始し、受信したデータを特殊なサブシステムのモデレーションに送信します。節度の目標は、データが本当のものか、それとも偽のものかを判断することです。この問題を解決するために、機械学習の方法、「秘密の買い手」の方法、例外的な場合の手動作業が使用されています。
  • ロック期間が経過すると、システムは品質データ用のBITトークンで店舗を報奨するか、不良品データのブロックバスターでの評判を低下させます。
  • 質的データは、推薦システムを訓練するために使用される

機械学習:製品の推奨事項

推奨システムをトレーニングするには、BitRecommendationsが使用されます。

  • サードパーティのDMP(Oracle Bluekai、Krux、MediaMathなど)のデータ
  • Bitrecommendationネットワーク全体と共有された上記のシステムを通じて、店舗から受け取った顧客活動に関するデータ

指定されたデータに基づいて、機械学習の方法を使用して、BitRecommendations APIが作成され、すべてのeコマースビジネスユーザーがアクセスできます。このAPIの使用のための支払いは、トークンBITでなければなりません。

これは、他の何千もの店舗から受け取った個人的なデータの使用のために、非常に低いトラフィックであっても、最初の日から高品質の製品推奨を得ることができます。

機械学習:報酬の推奨事項

また、BitRecommendations APIを使用すると、店舗は報酬に関して顧客の嗜好を見つけることができます。誰かが報酬としてスターバックスでコーヒーを好むであろう、また、誰かがマッサージに行くことを好むであろう、そして誰かがコンサートのチケットを手に入れたいと思うであろう。

このシステムは、異なる店舗のロイヤルティプログラムで与えられた報酬を分析し、受け取ったデータを集計し、誰かが贈り物として受けたいものを予測します。

機械学習:財務スコアリング

各訪問者の購買活動がすべてのBitRecommendations(匿名化された形式)で利用できるようになるため、システムは各訪問者の財務スコアリングを生成することができます。

これは、以下のシナリオで使用されます。

  • 後払いの商品を提供する – オンラインストアから注文した商品を常に購入する顧客向け
  • ブロックルームに記録された信用履歴に基づいて、商品の特別ローン条件と割賦を提供する
  • 割引なしで購入しない顧客には個人割引を発行し、他の店舗では頻繁に、また多くを購入する顧客には特別割引を提供しない

ブロックバスターとクラウドソースを利用することで、以前は中小企業で利用できなかった小売向けの財務インテリジェンスを実現することが可能になりました。

トークン経済

ほとんどのストアでBitRecommendations APIを使用することは無料です。システムは「あなたが与えた分を取る」という原則に基づいて動作します。

  • ストアは、提供されたデータのBITトークンを受け取り、BitRecommendations APIを使用するためにそれらを提供します。価格と報酬の関係は、すべての顧客の活動に関する情報をシステムと共有する場合、StoreがBitRecommendations APIを無料で使用するように構築されます。
  • 店舗で顧客活動データをシステムと共有したくない場合は、BitRecommendations APIを使用するためにBITトークンを支払う必要があります

BitRecommendationsの開発およびホスティングの支払いは、BitRewardsチームの予備費と、BitRewardsシステム内で支払われたすべての手数料の手数料から行われます。この手数料は、計画に従って、システムの機能後1年以上前に導入される予定です。

ブロック&リスク軽減の使用

分散テクノロジーの使用により、BitRecommendationsシステムはBitRewards社から完全に独立しています。システムの不正な参加者からも独立しています。同時に、システムは開放性を保持しています。どの国のどの電子商取引ビジネスにも接続して、数千の他の店舗の蓄積データを使用することができます。

店舗から受け取ったすべてのデータは、分散型IPFSファイルシステムに格納されます。 データ品質のレーティングを含むメタデータは、Ethereumブロックに格納されます。 これにより、システムは信頼できなくなります。

BitRecommendationsが機能しなくなると、DAO BitRewardsのサポートにより、新しい開発チームが雇用され、蓄積されたデータを使用する新しいシステムが作成されます。

店がシステムを騙して偽のデータを送信しようとすると、これが検出され、その評判が低下し、この情報がEthereumブロックシステムに書き込まれ、システムのユーザーから永久に除外されます。

BIT暗号通貨の使用により、システムは真に無料のシステム参加者のための高品質の推奨サービスBitRecommendations APIを完全に無料で提供することができます。

BitRewardsネットワークの詳細情報は公式サイトをご覧ください。トークンセールが開催中です。

BitRewards(ビットリワード)ブロックチェーンとAIによるリワード・ロイヤリティプラットフォームが始動

こちらからトークンを購入することができます。

公式サイト 

その他の情報は以下参照。

   白書 | Twitter  | facebook  | telegram

返事を書く

Please enter your comment!
Please enter your name here