做选址、做导航、做规划,社交大数据如何成为他们开拓解决方案的万金油?

Online Casino网2018-05-15 16:53:28

摘要: 社交大数据金矿和它的开采者Spatial.ai。

      Spatial.ai公司于2016年初在美国的底特律创办。他们将自身的核心业务,描述为“一家基于社交网络会话数据去理解人类行为、经验及他们周围环境的位置数据公司。”

做选址、做导航、做规划,社交大数据如何成为他们开拓解决方案的万金油?

      在2016年12月科技媒体Techcrunch对Spatial.ai创始人兼CEO莱登·福斯特(Lyden Foust)的采访中,福斯特提到Spatial.ai团队的主要任务,就是从主流的社交媒体平台提炼有价值的数据。这些主流社交平台包括Facebook、Twitter、Instagram、Flickr、Tinder、Strava等;至于数据的价值,例如:通过数据挖掘,可以从人们公开的社交信息中发现人们最喜爱的骑行地点,或者当晴天、雨天或者雪天时,不同地方的人们都喜欢去哪儿做什么事情等等。

      “单条的社交信息可能不具有特别的宏观价值,但是如果你能把所有下雨天人们都喜欢做的事弄清楚,就非常有用了。” 福斯特在当时的采访中说道。

      Spatial.ai在创办的早期阶段,是直接向他们的用户提供可嵌入到App或者其他软件平台的API产品,用户利用API能够随时从社交大数据中提炼他们想要的现象、趋势或者规律性的东西。两年半后的今天,Spatial.ai正在向市场推广分析和咨询类的解决方案,囊括商业、出行、城市管理等细分领域,与此同时,他们利用机器学习手段,提高对海量社交数据挖掘、分析、提取的能力和速度,让更可靠的结论能满足不同的、更细化的业务需求。
 

商业领域:辅助实体商业的选址


      实际上有很多空间技术手段都在试图帮助实体零售行业的发展,对Spatial.ai来说,他们正基于多源的社交数据,帮助零售商们了解其连锁店铺的业绩好坏,与店铺周边产生的社交信息究竟有哪些关联,从而进一步判断哪些地区适合开店,哪些不适合。

      技术上,Spatial.ai将社交大数据归纳为550个不同的品类,通过机器学习,他们将从中发现那些跟店铺业绩挂钩的数据品类,并最终生成适合于该零售商的定制化“社交指标(Social Indicators)”。Spatial.ai指出,如果社交指标的得分最终和店铺经营业绩成一定的比例关系,那么就可以精准地判断某个区域是否适合开店,或者最好还是把这家店关了为宜。

      Spatial.ai最近曾提到,他们从美国老牌连锁鞋店Payless陆续关闭一些门店的线索中发现,在某地区,某一高端线上社区的用户越活跃,那么生活在该地区的居民,对附近的作为大众品牌的Payless鞋店就越不感兴趣,尽管该地区可能会有很多会经常外出的人,而相对的,他们会追求更奢侈的品牌。Spatial.ai团队宣称,他们在核对了Payless真实的关店数量后,认为它他们的预测准确率达到了82%。(Spatial.ai强调,Payless并不是他们的真正客户,如果作为客户来提供服务,他们会结合客户的内部数据进一步提高预测的准确率。)

      Spatial.ai团队认为,他们面向实体商业的解决方案,可以影响和优化实体零售店的商业选址,并且提高实体零售的业绩。
 

出行领域:更感性的地图导航


      近年来,自动驾驶技术在智能出行领域备受关注,然而Spatial.ai团队希望能结合自身的技术,在这个领域做点儿别的什么。于是乎他们开发了一款被命名为“霍布斯(Hobbes)”的、主要由语音来操控的地图导航产品的模板,而霍布斯的人工智能形象被Spatial.ai团队打造为一只无所不晓的猫咪,相比我们司空见惯的地图导航软件的界面,霍布斯地图多了一点儿活泼的元素。

做选址、做导航、做规划,社交大数据如何成为他们开拓解决方案的万金油? 霍布斯(Hobbes)地图导航的界面

      除了看起来很好玩,霍布斯地图与其他地图导航软件的差异化体现在:例如Spatial.ai团队从社交大数据中发现人们普遍觉得最浪漫的吃饭的地方,然后再在霍布斯地图中,给提到的这些浪漫之所的餐饮POI打上“浪漫”的标签;在用户端,用户通过语音告诉霍布斯地图说“附近浪漫的餐馆有哪些”,那么它就能根据POI标签,给用户推荐一些浪漫的好去处,最后规划出一条线路帮助用户抵达那里。

      总之,人们可以以更加感性的方式来使用霍布斯地图,这在其他的地图导航产品中是很难体验到的。尽管这款产品还只是一个演示作品,但Spatial.ai团队希望能结合自然语言识别技术和对社交大数据挖掘能力,在未来通过跟图商或车厂的合作,让地图导航软件变得更简单易用。
 

城管领域:高性价比支持城市建设和管理


      在Spatial.ai团队的观点看来,城市的建设和管理,需要从社交大数据中洞悉线索和规律,从而辅助城市管理者和从事城市项目开发的企业,更好地为城市资源的优化以及城市的发展,提供帮助。过去以来,城市建设和管理依托三类和位置密切有关的要素,它们是人口普查数据、调查数据、经验和直觉,但三类要素各有缺点。

      其中,人口普查数据的缺点在于其调查周期非常长,一座城市在规划和建设的过程中,可能只能使用几年前的人口普查数据,这就导致某些投入和产出不能符合、甚至有悖于市场的需求;调查数据尽管能够获得及时有效的信息,但代价往往是高昂的经费投入,对于预算不充足的城市建设和管理项目来说,通过花钱来获取数据的方式,很难纳入考虑的范畴;经验和直觉可以说是政府或企业的管理者们最有指导性的决策依据,然而这样的依据,普遍缺乏可量化和可视化的论证。

      Spatial.ai团队认为,对社交大数据的挖掘并将其应用于城市建设和管理,其时效性、低成本、可量化和空间化分布的特性,可分别弥补其他要素的短板。
 

可期的成长空间


      在最近一次接受科技媒体Geoawesomeness的采访中,福斯特表示Spatial.ai正逐渐成为一家纯粹的数据公司,他们已经让很多人和企业知道如何使用社交大数据的提炼成果,且很多群体已经形成了对这些数据的使用粘性。目前,福特、Waze、Uber、SaaS图商Mapbox等出行和综合类领域的公司,都已经跟Spatial.ai建立合作关系。

      “不计其数的与位置有关的行为每天都在产生,我们去做这其中的挖掘工作,把这些数据变成价值,这不仅会是我们的商业模式,还是让社会繁荣的驱动力。” 福斯特表示。此外,在这次最新的媒体采访中他还透露,Spatial.ai距离成为一家能赚钱的明星公司,可能只有几个月时间了。

      公开信息显示,Spatial.ai只在2016年9月有过一轮210万美元的种子融资。团队对未来收益的乐观预期,可能会让这家公司更具成长和被投资的潜力。

[责任编辑:陈启临]
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