Alibaba bekämpft Fake-Produkte mit Big-Data-Analytics [5 Lesetipps]

KamicPhuc / Flickr.com
KamicPhuc / Flickr.com
Das Internet ist ein freier Kanal. Das bedeutet jedoch nicht, dass alles erlaubt ist. Über Jahre hinweg haben die größten E-Commerce-Plattformen der Welt (Amazon und Alibaba) weggeschaut, wenn sich die Diskussion um Fälschungen erhob. Damit untergruben sie die Reputation von Onlinehändlern und gefährdeten die Existenz vieler ehrlicher Unternehmen. Diese Tendenz hat sich jedoch radikal verändert.
 
Nachdem Amazon die ersten Schritte gegen IP-Verletzungen unternahm, hat Alibaba nun ein probates Mittel gefunden, um die eigenen E-Commerce-Seiten vor dem Diebstahl geistigen Eigentums zu schützen: Spitzentechnologien (wie Big-Data-Analytics und künstliche Intelligenz) in Verbindung mit einer engen Zusammenarbeit mit den Originalmarken, wie Louis Vuitton, Huawei oder Samsung, und den entsprechenden Behörden.
 
Bringt dieses vielversprechende Konzept die Wende im Kampf gegen Betrug, Scam und IP-Verletzungen? In welchem Umfang setzen Unternehmen Big-Data-Lösungen bereits ein und welche Branchen nehmen in diesem Zusammenhang besonders schnell Fahrt auf?

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Netzfund: Deine Facebook-Fotos sind aussagekräftiger als du denkst!

Facebook ist mehr als nur ein Soziales Netzwerk – es ist ein Phänomen, das sehr viele Menschen anzieht. Allein im September 2016 gab es 1.18 Mrd. täglich aktive Nutzer. Für sie ist es Gewohnheit regelmäßig Fotos auf Facebook zu uploaden und ihre Stimmungen, Interessen und Meinungen mit dem Kontaktnetz zu teilen. Aber sind wir uns eigentlich bewusst, wie viele persönliche Informationen wir durch unsere Fotos preisgeben und wie Facebook diese wertvollen Infos codiert? Nein? Dann passt auf!

Seit April 2016 hat Facebook eine Objekt- und Gesichterkennungssoftware eingebaut. Diese scannt die hochgeladenen Fotos und versieht sie daraufhin mit alt tags oder “Computer Vision Tags” (z.B. 3 People, close-up, outdoor, sky). Der Grund hierfür ist, dass auch für Menschen mit einer Sehbehinderung die visuelle Info erkennbar sein soll (z.B. durch Lesegeräte, die den Text in Sprache konvertieren).

Das ist das Ergebnis:

Screenshot: Foto von dem dotsource Facebook Profil
Foto: Screenshot des dotSource Facebook Profils

Seid ihr neugierig?

Doch wie findet man heraus, was Facebook über die eigenen Bilder weiß? Vom Computer aus könnt ihr euch entweder eine Erweiterung für den Chrome-Browser herunterladen, mit dem Facebook diese Informationen automatisch anzeigt (Achtung! Es funktioniert nur wenn Englisch als Sprache eingestellt ist!).

Oder ihr lasst euch im Browser die Code-Sicht anzeigen und sucht nach einem Text wie diesem: “Image may contain: christmas tree and plant”.

Screenshot: Foto von dem dotSources Facebook Profil
Screenshot: Foto vom dotSource Facebook Profil

Ganz schön aufschlussreich, oder? 😉

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Kundenbedürfnisse vorhersagen: Ich weiß was, was du nicht weißt!

Grafik:Oliver Tacke
Grafik:Oliver Tacke

Daten, Daten und noch mehr Daten – die Sammelwut einiger Onlinehändler scheint momentan keine Grenzen zu kennen. Während die einen den Kunden eher subtil gläsern machen, scheuen andere nicht das offene Feld, wie beispielsweise Amazon mit den Dash-Buttons und Echo. Das massenhafte Sammeln von Daten ist aber auch nur logisch, denn künstliche Intelligenzen wollen gefüttert werden.

Das Ziel ist die perfekt angereicherte Customer Journey. Neue Technologien helfen dabei nicht nur Bedürfnisse beim Kunden zu wecken, viel mehr wissen Onlinehändler schon vor dem Kunden, was dieser demnächst kaufen wird. Bedürfnisse erahnen und punktgenau befriedigen, das ist der neue Weg. Alles auf Basis von auswertbaren Daten. Was ist mit der “Vorhersage von Bedürfnissen” eigentlich gemeint? Wie kann man das umsetzen? Und wo kommen die Daten überhaupt her?

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