使用AI和机器学习将任何东西卖给任何人

有关如何使用AI和IBM Watson的Personality Insights确保如何向潜在客户销售产品的A-Z指南。

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能够将任何东西卖给任何人是少数人拥有的一项技能。对于我们这些没有魔法力量的人，有时候很难达成交易。有什么比能够知道您要出售产品的人的性格更有价值的呢? 从广义上讲，销售可能不仅指您试图销售商品。推销可能指提供服务，甚至试图推销自己(例如大学/工作面试，商务会议)。

通过在这样的会议之前了解一个人的性格特征，例如他/她是否有冲动，利他，情感等，就很容易向该人出售”正确”的产品，同时塑造叙述并展现人物的性格。

认知计算-一种被广泛认为是……的很重要表现的技能

作为其用户，我们已逐渐将技术视为理所当然。这些天几乎没有什么比这更普遍了……

轻描淡写的是，不管有人从事哪个行业，拥有这样的工具进行处置将是最终武器。无论是用来理解老板的想法并找到向其展示新业务构想的优秀方法，还是为下一次面试做准备的一种方式，现实生活中的应用都是无止境的。

不幸的是，这种工具不存在，还是存在?

继续阅读以了解如何开发自己的个性分析模型!

项目蓝图

在制定蓝图之前，需要一个简洁的目标。

目标很明确，我们将建立一个机器学习模型，当该模型提供给某人的twitter帐户时，它将提供有关该人的性格的完整见解，以便我们向目标客户进行销售。

正如简介中强调的那样，用例仅限于您的想象。可能的应用几乎是无止境的。

幸运的是，大多数工作已经由IBM完成。我们将仅使用IBM Watson工具，并在少于10行的python代码中为我们提供一个人的推文，并将尽可能多地了解他/她。

我将要执行的步骤如下：

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执行分析

第一步是将所有必需的库导入python。

现在已经导入了库，是时候创建一个IBM Cloud帐户了。创建帐户后，请从此链接注册” IBM Watson个性化见解”。

如果一切按计划进行，则现在必须具有API密钥和URL。用Python编写以下代码后，将您的密钥和URL粘贴到相应的字段中。

就Watson而言，这差不多! 为了向模型提供数据，我们需要获取用户的推文。这可以使用Tweepy完成(可以在此处找到文档)。

出于本文的目的，我将使用” GetOldTweets”库。它可以通过pip轻松安装，并且不需要访问Twitter的API。安装后，也可以从CLI对其进行访问。

要获取特定帐户的所有推文，可以在终端上使用以下命令：

GetOldTweets3 --username "Person's Username"

注意! 将推文保存在” .json”文件中非常重要。因此，如果包含推文的文件为” .csv”格式，则必须对其进行转换。

正如项目蓝图中概述的那样，我将分析一个假设客户的Twitter数据。

将推文提取到” .json”文件后，我们将使用以下代码行运行模型：

瞧! 现在，我们已经成功完成了对雇主人格的分析。

了解数据

该模型为我们提供了一长串值。不幸的是，数据很难读取，因此我们可以创建一个熊猫数据框，并导入不同的特征。

根据文档，Watson向我们提供的数据属于以下两个类别：

2.消费首选项(更多信息在这里)

对于此用例，消费偏好很可能具有最大价值。不过，我将在下面介绍看似重要的信息，以了解客户并促成销售。

该主题似乎是：

这些是该模型提供的个性化见解的示例。让我们看一下本学科的消费模式。

主题是

重要的是要强调这些只是我们可以为该主题收集的众多目标数据点中的一部分。

显而易见的是，当拥有关于某人的大量信息时，不仅很容易出售产品，而且还可以说服他/她执行特定的操作，使他/她像您一样，甚至更多!

作者：闻数起舞_今日头条
原文链接：https://www.toutiao.com/a6835455221171225092/

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