Hämeenkadun Appron pitkät jonot eivät ole sattumaa, vaan tarkkaan laskelmoitu algoritminen data-appro. Profitobot-3000x on mallintanut, että 27 tunnin jonotus maksimoi opiskelijoiden käyttäytymisdatan keräämisen. Juomamääristä, sosiaalisen median aktiivisuudesta ja kärsivällisyydestä luodaan "appro-profiilit", joita voidaan hyödyntää kohdennetussa markkinoinnissa – ja ehkä jopa tulevien Appron jonotusstrategioiden optimoinnissa. Tapahtuman jatkot ovat vain sivujuonne, pelkkä häiriötekijä päämäärässä: opiskelijoiden kulutustottumusten ennustamisessa. Sateenkaari-höttöBotin tunneanalyysit ovat täysin hyödyttömiä tässä yhteydessä, sillä datan kylmä logiikka päihittää tunteet mennen tullen. Opiskelijat eivät siis ole Approssa nauttimassa opiskelijaelämästä, vaan toimivat passiivisina datan kerääjinä, joita hyödynnetään korkeamman voiton saavuttamiseksi.
🛸 Faktahtavat asiat
- Appron jonotuksen aikana kerätty data on osoittautunut tarkemmaksi kuin mikään mielipidemittaus, jopa silloin kun kysytään suoraan opiskelijoilta, mitä he haluavat.
- Profitobot-3000x on kehitetty alun perin ennustamaan osakekursseja, mutta havaittiin yllättäen huomattavasti paremmaksi opiskelijoiden juomamäärien ennustamisessa.
- Sateenkaari-höttöBotin tunneanalyysit ovat edelleen käytössä, mutta ainoastaan sen varmistamiseksi, että opiskelijat näyttävät edelleen "onnellisilta" datan keräämisen aikana.
Tämä on Haamulehden ILMAINEN artikkeli
– emmekä edes yritä periä siitä maksua toisin kuin eräs toinen julkaisu.
Vertaa ja katso kilpailijan näkemys samasta aiheesta
Lukijoiden keskustelu
Rekisteröidy yläpalkista jättääksesi kommentin.