使零售商能够通过机器学习近乎实时地分析各种大数据流

初创公司WibiData的软件利用Hadoop存储和处理系统上的数据分析和实时算法，帮助零售商在线销售更多商品。该公司提出了一个新的沙盒供潜在客户使用。

一线WibiRetail平台的新功能，名为Wibi实验，让零售商无需任何数据准备，就可以通过机器学习近乎实时地分析各种大数据流。然后，零售商可以快速测试几种机器学习模型，然后决定哪种模型会带来最好的结果。

表面上看，结果是及时准确的客户体验，更有可能促进销售。

此前，这种计算无法及时进行。由于潜在买家善变，趋势变化迅速，零售商往往发现自己落后于客户和潜在客户几步。

超越客户的想法。

威必达成立于2010年，现在拥有包括梅西百货和内曼-马库斯在内的客户。它的目标是在买家的思考过程中脱颖而出。

Rob Seaman说：“Wibidata在亚马逊上个性化产品推荐，直到你认识的所有客户那一刻；你可以在谷歌上个性化搜索结果，比如谷歌；登录页面；编辑内容；甚至与产品相关的图像。”WibiData产品副总裁告诉eWEEK。

“Wibidata的核心是获取用户的所有信息——每次点击、轻点、滑动、悬停、打开电子邮件、搜索输入的关键词(在你的网站上)等。它将在对机器学习模型进行实时评分时使用所有这些信息，这些模型预测他们的客户离开和转型的趋势——根据您想为他们做什么和他们的愿望。

随着1月12日Wibi实验的发布，零售商可以更好地控制其模型和实验的性能，并在准备上市时提高其透明度。零售商可以利用这些实验来提高他们对哪种模型产生最大KPI结果的理解，包括转化率、客户参与度、顶线收入和减少的客户流失。

Wibidata界面直观，不需要编写代码或脚本，因此可以供业务线员工使用。消除编码固有地加快了关键绩效指标结果的收集；希曼表示，它还允许零售商根据自己独特的数据和业务需求定制模型，并为数据和其他人的数据培训模型，从而创造新的知识产权。

实时过程已经进行了很长时间。

希曼说：“数字营销人员一直在努力提供实时个性化的客户体验。”“但是，现有的解决方案在个性化客户体验方面做得还不够，因为它们只使用不完整的数据来测试客户交互的一部分，然后在测试后的几周或几个月内部署更改。”

希曼表示，wibidatawill将首先在零售领域上市，但迄今为止，它还没有建立任何零售产品。

这家总部位于旧金山的公司以创始人最喜欢的寿司店命名。其产品的目标客户是任何希望与客户或用户建立更加个性化关系的企业或组织，这是新一代IT的重要趋势。考虑到在线营销人员之间为赢得忠诚客户的竞争日益激烈。