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Levi's 针对消费者投入大量资金,以确保营销资金不被浪费

1933
2022-07-04 20:57
2022-07-04 20:57
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当 Levi Strauss & Co. 的高级副总裁兼首席战略和人工智能官 Katia Walsh 还是一名青年学生时,一位老师告诉她数学“不适合女孩”。

直到几年后,她才开始攻读博士学位。在密苏里哥伦比亚大学的战略沟通中,涉及一些应用数学和统计学,她发现了对数字的热爱和天赋。
“这么多女性被拒之门外,”她说。“我二十多岁时才意识到,哇,这很有趣,我喜欢这样做,而且有很多应用程序。
STEM 职业更受女性和有色人种欢迎,但进步需要持续投资。
去年,Levi's 推出了一个内部机器学习训练营,以帮助没有正式数据科学背景的员工了解 AI 并开发新的数字技能。超过 450 人申请了该计划的 60 个名额。
头部阵营中大约三分之二是女性。
“我不会说我们感到惊讶,我们也不偏爱女性——这是一个非常严格的申请过程,”Walsh说。“但因为我们确保鼓励女性,而且女性同样有能力,所以这在数字上有所体现。”
今年,大约一半的班级由 BIPOC 参与者组成。
从一开始,包容就是 Levi's 文化的一部分。非常有趣的事实:该公司的创始人 Levi Strauss 于 1800 年代中期从巴伐利亚移民到美国,他于 1897 年在加州大学伯克利分校为有抱负的设计师和时尚企业家创建了一个奖学金计划。
第一轮奖学金中有 12 项颁发给了女性,当时女性不仅很少上大学,而且比女性赢得投票权早了 20 多年。
Walsh 与 AdExchanger 进行了交谈。以下为全文:
AdExchanger:当我向某人提到我正在采访 Levi's 的 AI 负责人时,他对我说:“为什么牛仔裤公司会有 AI 负责人?” 那么……为什么牛仔裤公司会有一个 AI 负责人?
KATIA WALSH:令人惊讶的是,有多少数据与我们生产的所有东西相关联。即使是商店经理也在处理大量数据,我了解到因为我花了一些时间在后台卸货箱、接收订单、将它们上架并实际使用我的团队创建的补货应用程序来查看它的工作情况.
从技术角度来看,我曾在大公司工作过:富达投资、保诚金融、沃达丰。富达就像最初的金融科技。但这些公司都没有 Levi's 拥有的强大的全球品牌,我相信品牌有一个不可思议的机会来改变社会。我可以对这份工作产生影响力。
我们着眼于数据流,有很多自动化的机会。
AdExchanger:人工智能在Levi's 的哪些方面发挥作用?
KATIA WALSH:我们的目标是让人工智能触及一切并渗透到整个企业。不过,这是一个过程。在过去的两年半里,我们才真正做到了这一点。
但以营销为例。我们希望确保我们的客户感受到与我们的紧密联系,因此我们投入了大量资金来针对消费者提供相关信息,并确保我们的营销资金不会浪费。
AdExchanger:你是怎样做的?
KATIA WALSH:我们关注三个方面:有针对性的电子邮件信息、我们的应用程序和网站的在线体验以及购买体验。
具体来说,在网站上,我们将搜索个性化,以便人们看到的结果尽可能与他们相关,这基于我们对他们浏览和购买行为的了解。
人们很难按类别进行搜索,尤其是在服装方面。人们可能想要宽松、宽松或紧身——这些术语可能是主观的。我们最近开始尝试视觉搜索,以便人们可以通过上传图片来搜索我们的网站。这是一个实验。我们将根据有多少消费者采用它来决定是否保留它,但我们一直在努力提供这些类型的机会。
AdExchanger:Levi's 是一个拥有 170 年历史的品牌,正在经历数字化转型。这意味着什么?
KATIA WALSH:多年来,人们一直在使用“数字化转型”这个词,但对我们来说,更多的是关于一家拥有 170 年历史的公司如何保持相关性?我们只是持续发展,而今天这恰好与数字技术有关。但发明和创新是我们传统的一部分。
AdExchanger:为什么多样性在这种转变中如此重要?
KATIA WALSH:这是关于相关性。一个品牌应该反映它的消费者基础和员工基础。世界是多样化的,因此我们需要多样化才能保持相关性。这是一项业务需求,也适用于技术,尤其是人工智能。
当只有有限的数据可用或基于某个议程时,算法中的偏见会变得很明显。当然,我们希望确保我们不会使偏见长期存在,但我们也希望将其最小化。我认为完全消除偏见是不可能的——我们周围的世界天生就有偏见——但我们必须尽最大努力作为人类和专业人士。
AdExchanger:您能否分享一些关于Levi's 如何将 AI 应用于当今业务的实际示例?
KATIA WALSH:生活中的一切都是网络。有网络通过手机连接我们,但也有人际网络。当我第一次在 Levi's 开始工作时,我记得我在想,“我想知道我们的产品是不是也是一个网络?”
我们从中国开始进行分析——我们已经在世界各地将其应用于其他产品——以了解我们的产品如何相互关联以及哪些是互补的,因此我们可以提出超越个性化的建议。例如,当人们购买某些产品时,它会促进对其他产品的购买,例如一件黑色 T 恤会导致人们购买相同的白色和其他颜色的 T 恤。我们还了解到,有些产品会互相蚕食。
我们已经将我们所学的知识应用到我们的网站、应用程序和商店中。这些都不是理论上的。

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