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

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