路透社採訪了 16 家影像分析公司，其中許多年收入幾百萬美元的新創公司，因冠狀病毒而增加了產品。可以將他們的系統設置為生成每日報告，場地經理可以使用這些報告，來糾正重複出現的問題和相關的合規性。

大多數工作都在稱為電腦或機器視覺的 AI 技術分支上進行，其中在圖像庫上訓練算法，以辨識確認度為 80％ 或更高的對象⋯⋯

Netflix的「AI顧客科學」

2021-03-04 14:33 聯合新聞網 / 能力雜誌
【文／廖志德　圖片提供／達志影像】

直接與消費者進行互動是企業的重要工作，唯有如此，我們才能深入理解顧客的需求、渴望、不安、疑慮與痛苦，並且從中尋求開發新產品及新服務的正確切入點，進而提昇顧客整體的消費體驗。因此，「直面顧客」是品牌創新的關鍵要點，絕對不能假手他人，一定要親力親為才能挖掘出隱藏於市場深處的成功祕笈。

過去，想要直接與顧客進行溝通與互動相對困難，企業不可能一一拜會或致電顧客，因為需要動員的人力及成本太高，往往只能退而求其次，採取間接的方式來與消費者進行互動。或是經由代理商、經營商、零售通路來負責銷售服務；或是由外包客服中心幫忙接聽顧客來電；又或者採取抽樣市場調查來理解顧客的基本圖像，這使得企業洞察顧客需求宛如瞎子摸象，往往只能知道市場部分的情況，不能全盤且深入的掌握市場全貌。

現在，隨著數位科技的快速推進，企業擁有越來越多元的訊息溝通管道與消費者直接互動，加上人工智慧(Artificial Intelligence, AI)從旁協助，市場的顧客圖像變得越來越清晰，越來越可視化，消費者的行為模式不再撲朔迷離且難以掌握。

根據微軟預測，到了2025年將有95％的顧客互動管道是通過AI來完成，如果預測成真，表示企業對於消費者旅程的理解能力將大幅度增強，無論是在搜尋、方案、選擇、下單、取貨、服務、維修、客訴的階段，顧客圖像都能夠取得更高的解析度，經營市場不用像過去一樣，在迷霧當中踽步前行。

市場藝術家vs.科學家

擁有清晰的顧客圖像，能幫助企業規劃出更加貼心的消費者旅程，屆時經理人評估經營績效時，不會再局限於單一層面，例如：訂單轉換率，而是可以更加細緻地從不同的角度與階段來剖析消費者的行為偏好。過去由於市場資訊嚴重不足，企業只能從銷售數字來評量市場成果，或者憑藉行業經驗與直覺來預估消費者的行為動向；現在由於人們對於數位科技的廣泛運用，使得企業更容易掌握顧客在實體與虛擬世界的數位足跡，無論是在實體商店、網站、APP、LINE、Facebook、Instagram、Youtube等線上線下互動點，我們都可以取得比過去更多元的消費數據。消費者瀏覽過那些商品資訊？關注的要點是什麼？考察過哪些「關鍵意見領袖」(Key Opinion Leader, KOL)的看法？分享的使用體驗是正面還是負面？是否進行重複採購？

實測驗證需求

唯有「直面顧客」才能了解顧客，然後做出正確的服務體驗設計。啟動永無止境的追蹤使用者的偏好與習慣，並且經由實地測試來驗證顧客洞察的結果，是影音串流龍頭Netflix能夠在市場異軍突起的關鍵要素。正確使用數位科技使得Netflix在殺成一片紅海的影音市場開創出新藍海，這是Netflix創辦人哈斯廷斯(Reed Hastings)刻意培養出來的企業傳承。如果說賈伯斯(Steve Jobs)是「市場藝術家」，那麼哈斯廷斯就是「市場科學家」。賈伯斯所帶領的Apple基本上不做市場調查與分析，而是著重於創建起獨特的美學風格及培養敏銳的顧客感知能力；哈斯廷斯認為自己並不具備與賈伯斯同等的市場洞察力，因此，在其掌舵下的Netflix另闢「顧客科學」(Consumer Science)的新航向以抵達賈伯斯的美麗境界。

同樣是「直面顧客」，Apple與Netflix的做法南轅北轍，不過條條道路通羅馬，只要能夠取得顧客歡心就是正確的道路，並沒有優劣之分，就像我們無法比較莫札特(Wolfgang Amadeus Mozart)與貝多芬(Ludwig Van Beethoven)的好壞；無法論斷李白與杜甫的高低，重點是找到適合自己的成長路徑，感性成分比較多的經理人可以考慮培養賈伯斯般的直覺感知；如果思維模式偏向於邏輯與數理思考，哈斯廷斯就是最佳的學習典範。學習不是全然的模仿，而是啟發自己內在本來就具備的潛能，至於採取何種直面顧客的演化路徑，最終還是要經營者不斷的在現場探索才能進行實證。

相對而言，賈伯斯的做法是比較難模仿的，除了認真、用心、努力外，多少要具備某種與生俱來的天賦。因此，我們鼓勵大部分的經理人採取類似Netflix「顧客科學」的做法來設計服務體驗，畢竟不需要感性天賦的標準作業流程比較容易學習、理解與模仿，包含蒐集資訊、形成假設、定性定量、市場調查、A／B測試等階段的「顧客科學」方法是有一定的邏輯可以掌握，可以不斷的進行複製並且形成相同結果，想要效法賈伯斯以心印心的感性思維模式，恐怕要有相當高的悟性，沒有一定的感性天賦很難求成。

迷戀顧客的5種途徑

哈斯廷斯希望Netflix的產品經理能夠建立起大量實驗的組織文化，進而發展出令人驚嘆的顧客洞察力，從Netflix不斷的推進A／B測試就可以看出端倪。Netflix的產品團隊會由不同的市場定位與品牌展現方式發展出不同的行銷方案，並且每2個星期就要針對非會員拜訪的網頁進行A／B測試，借助消費者進行評價與判斷的反覆驗證，Netflix設法調整出有效的內容呈現方式，前Netflix產品副總裁吉布森(Gibson Biddle)表示，Netflix希望藉此持續不斷的提昇以下2項衡量指標：

1. 試用比率

非會員網頁的訪客中，約有2％選擇免費試用Netflix。

2. 付費轉換率

當免費試用結束，約有90％顧客會轉變成Netflix付費會員。

對於Netflix而言，提昇試用及轉換比率的做法不能僅止於「聚焦顧客」(Customer Focus)，而是要發展到「迷戀顧客」(Customer Obsession)的更高經營標準，此時落實策略佈局的重點不單是傾聽顧客怎麼說，不再是停滯於顧客現在的渴望與需求，不再是只追求顧客滿意。吉布森表示，「迷戀顧客」是要善用「組合式的研究技巧」(Mix of Research Techniques)，將顧客安放在你做的每一件事情上，並且開始透過顧客的視角來看產品。吉布森發現利用科學方法來形成及測試假設，正是建立「迷戀顧客」文化的最佳途徑，這項努力使得Netflix在取悅顧客的做法上很難被競爭者複製。想要發展出「迷戀顧客」的組織文化，企業可以參酌吉布森所提出的建議，採用5種不同的途徑來超越過去聚焦於顧客的做法：

1. 經由顧客科學的方法來進行測試與學習

2. 創造並落實非預期以及未來的市場需求

3. 追求長期的顧客喜悅

4. 成為新領域的先鋒以減少競爭

5. 顧客喜悅為先，確保難以複製，較高利潤就會來

這5個直面顧客的原則表面上很容易懂，不過要正確的執行並不簡單，因為有太多的主觀意識在影響經理人的判斷，Netflix的高層就曾經犯下這樣的思維錯誤。回顧2004年之際，Netflix在哈斯廷斯強力的支持下，推出Friends功能，Netflix的開發團隊堅信使用者必定樂於接受朋友的建議，而隨著使用這項功能的人越來越多，所形成的網絡效應就越強大。假設前提是藉由提昇顧客的好友推薦率，Netflix可以有效的降低行銷成本，取得穩固的市場口碑，建立起難以複製的品牌定位。

6年的失敗教訓

然而，事與願違，事後證明Netflix高層想當然耳的直覺判斷是錯誤的，其實該公司最終的績效目標是提昇「顧客留存率」，而好友推薦率似乎是最好的先行指標。當顧客將產品及服務至少推薦給1位好友的比率越高，應該「顧客留存率」就越高吧？這個命題並沒有經過測試證明是正確的，但是在眾人樂觀的想像之下，使得Friends社群開發專案得到長期的投資與支持，長達6年的時間裡，Netflix的高層都以為社群策略是相當值得投入的關鍵項目，絕對不能半途而廢，他們堅信只要下定決心就能做出成績來，更何況該公司已經在社群專案投資這麼多的時間與資金，加上沒有人願意將創始人充滿熱情的提案扼殺於搖籃之中，於是Friends這個專案就這麼堅持許久。

直到2010年，Netflix高層才痛下決心關閉這項功能，開發團隊終於意識到想要透過好友推薦來提高「顧客留存率」並沒有想像中容易，根據推算至少要達到20％的好友推薦率才有可能實現。但Friends上線的初期只達到2％推薦率，再經過4年的努力也不過達到8％而已，離理想目標可說是遙遙無期。如果Netflix早些採用顧客科學的驗證方法來評估Friends的市場價值，或許可以有效排除直覺的偏見，訂定類似迷戀顧客的5種途徑不會太難，但是要落實原則往往會遭到人性謬誤的干擾。

經營企業要完全不犯錯很難，關鍵是要建立起自我校正的管理機制，而直面顧客正是幫助我們不斷調整市場策略的最佳驗證途徑，Netflix在好友推薦上面的努力並沒有完全白費，最終證實使用者對於分享電影並沒有想像中熱切，況且有時候他們不過是根據自己的偏好來進行推薦，結果親友反過頭來吐槽使用者的品味太差，這一點恐怕是Friends開發團隊事前無法察覺的情境。同時，正因為如此，使得許多人並不太願意全然公開自己收視的影片。犯錯不一定是壞事，失敗是學習必然的過程，有助於我們察覺潛藏於市場深處的商業祕密，沒有Friends專案，誰知道朋友會吐槽我們自己呢？

AI顧客科學

經營過程中的失敗是常態，通常只要大方向是正確的，並不會影響企業在市場上的藍海佈局。多年來Netflix運用「顧客科學」針對直面顧客的行銷方案進行測試，充分發揮去蕪存菁的功能，有助於積極推升Netflix的品牌形象及產品開發的成效，該公司的影音串流服務因而獲得無數消費者的選擇與青睞。此外，近年因為新冠肺炎(COVID-19)肆虐，導致許多人寧願待在家裡觀看影集打發時間，Netflix的影音服務平台因此成為市場最佳的選擇方案，光是2020年的第1季，Netflix就增加了1,600萬名顧客，使得該公司全球使用者增加到1.8億名，更有效將Netflix的股價一舉推上492美元的歷史新高峰。

談完失敗個案，讓我們來談談Netflix的成功故事，除吉布森所強調的「消費者試用率」及「付費轉換率」，如果再加上前文提及的「顧客留存率」，這3大績效衡量指標可說是Netflix最重視的市場經營指導方針，其中又以「顧客留存率」最為多數公司所經常採用，由於Netflix採取的是按月扣款的訂閱模式，如果訂戶對於平台所提供的服務感到不滿意就很容易退訂，因此，如何避免顧客流失就成為Netflix經營的關鍵要務，其實最簡單易懂的做法就是讓使用者永遠有好戲可看，保持每天追劇的良好習慣，然而說來容易，做起來可是困難重重。

Netflix運用的是大數據追蹤術，每當用戶進入Netflix的影音平台，他的一舉一動就被「顧客科學」完全掌握，無論是活動時段、搜尋電影、觀賞類型、收看清單、中斷收看、觀賞時長、演員喜好、內容評論等都將會列入追蹤，種種數據經過AI演算法處理之後，Netflix就會自動生成推薦內容，就算是推薦同一部電影給不同的人，電影選單所展現的演員介紹海報也是擁有個別化差異的。其實Netflix的底層基因和Google很類似，2家公司主要目的都是讓顧客很容易找到自己想看的內容，當然最好是能達到完全不用找，想要看的內容就能自動上門來的境界。

根據使用者的數位旅程來分析顧客的行為偏好是目前的顯學，有助於企業創造個人化的貼心服務體驗，而且隨著AI工具的越來越平民化，顧客科學不再是Amazon、Google、Netflix這樣的大公司才能實踐的商業模式，未來有一天，就算是最不起眼的小公司也能操作同樣的工具。不過或許Netflix提出的「迷戀顧客」的5大途徑才是策略求勝的最終決戰點，畢竟取悅顧客才是最高指導原則，顧客科學則是強大的管理工具，誰是主，誰是從，我們應該分辨清楚才成。

資料來源：https://udn.com/news/story/6868/5294010?from=udn-relatednews_ch1015

今早發的鬧元宵小短片，背後的AI技術。

下方文章來自「量子位」微信公眾號，經授權轉載來揭秘：

▎當網路圈大佬們集體唱歌，會擦出怎樣的火花？

現在，火爆一些短視頻網站的AI特效，一鍵就可以實現夢幻聯動。瞧！馬雲、馬化騰、馬斯克等大佬們，正在集體演唱神曲《螞蟻呀嘿》。不光演唱，表情也是十分的賣力（傲嬌的小眼神很是傳神啊）。完全看不出是被迫的樣子呢（手動狗頭）。

效果之魔性，引得網友直呼：短短的幾秒，要用一生去治癒…..

▎大家一起「蚂蚁呀嘿」神曲！

這款AI特效，只需要一張照片，就可以火速讓anyone「螞蟻呀嘿」。正因為這麼便捷，果不其然，馬上成為了抖音網友們的“新寵”。各路名人開始搞起！首先登場的是四大天王：劉德華、張學友、郭富城和黎明！或許天王們太久沒有同框過了，網友們用這種方式將他們「召集」在一起，也是別有一番風味。不知道是不是因為特效太過逼真、還是脖子有點短（不是），竟然還有人以為是真的。

OK，各種效果、各種玩法已經展示完畢。

▎如何制作专属的“蚂蚁呀嘿”？

第一步，蘋果手機下載APP：Avatarify

第二步，打開這款Avatarify，選擇一張照片即可進入選擇特效頁面（臉正一點效果更佳）。然後向下拉，找到布拉德·皮特的特效即可。 是不是很簡單？不過有點遺憾的是，暫時只有蘋果手機才OK（安卓用戶淚目）

一個人演唱「螞蟻呀嘿」的效果就已經實現了。如果想要多人演唱、九宮格那樣式兒的，那就需要剪映來加持了，這裡就不詳細展開了。當然，這款軟體除了「螞蟻呀嘿」之外，還有很多範本可選。

例如，李開復博士便在元宵節一早友情上演了一首「Only You」，傳遍朋友圈。

隨著這波潮流，Avatarify及其他相關軟體，已經超過微信、拼多多、抖音的下載量，登頂蘋果App Store免費榜前三！什么原理？

▎AI，是如何搞定各位大佬來唱歌的呢？

讓一張照片動起來，人臉跟著音樂一起擠眉弄眼，需要一個叫做一階運動模型 （First Order Motion Model）來搞定。技術原理借鑒了去年義大利特倫托大學的一項研究，入選了NIPS 2019。

模型框架主要由2部分構成，運動估計模組和圖像生成模組。運動估計模組的目的，是預測一個密集的運動場。研究人員假設存在一個抽象的參考框架，並且獨立估計兩個變換，分別是「從參考到源」和「從參考到驅動」，這樣就能夠獨立處理源幀和驅動幀。

而這兩種變換，通過使用以自監督方式學習的關鍵點來獲得。利用局部仿射變換對每個關鍵點附近的運動進行建模。隨後，密集運動網路結合局部近似得到密集運動場。

這個網路還能輸出遮擋的mask，指示哪些圖像的驅動部分可以通過源圖像的扭曲(warping)來重建，哪些部分應該被繪製(根據上下文推斷)。

在生成模組按照驅動視頻中，提供的源物件移動的圖像進行渲染。
此處，研究人員還使用一個生成器網路，根據密集的運動對源圖像進行扭曲，並對源圖像中被遮擋的圖像部分進行著色。

訓練階段，研究人員採用了大量的視頻序列集合來訓練模型，這當中包含了相同類別的物件。隨後在測試階段，研究人員將模型應用於由源圖像和驅動視頻的每一幀組成的對，並執行源物件的圖像動畫。

最終在品質評估中，這一方法在所有基準上都明顯優於當前先進技術。此前类似研究也很火爆，這種AI特效能夠如此火爆，甚至“破圈”，讓大家玩得不亦樂乎，最主要的原因是方便——不需要任何程式設計知識，便可完成。

但在此之前，其實這種AI特效在圈裡也是有火過，但都需要一定的電腦能力才可以實現。比如，一張名人照片和一個你說話的視頻，就可以讓夢露學你說話。還有，印度程式師開發即時動畫特效。你一動，蒙娜麗莎跟著你一起動~

那麼現在，你被「螞蟻呀嘿」一曲洗腦了嗎？自己試試吧！

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