作为世界上最大的饮料公司，可口可乐每天供应超过19亿种饮料，遍布500多个品牌，包括健怡可乐、可口可乐零、芬达、雪碧、达萨尼、Powerade、Schweppes和Minute Maid。              

大数据和人工智能（AI）为企业所做的一切提供动力——全球数字创新总监Greg Chambers说：“人工智能是我们所做的一切的基础。我们创造智慧体验。人工智能是推动这种体验的核心。”   

人工智能有助于解决什么问题？              

在世界各地销售软饮料并不是“一刀切”的事情。可口可乐产品在200多个国家销售和销售。              

在这些市场中，每个市场在口味、糖和卡路里含量、营销偏好和品牌面临的竞争对手方面都存在着当地差异。              

这意味着，为了在每个领域保持领先地位，它必须收集和分析来自不同来源的大量数据，以确定500个品牌中哪些可能会受到好评。他们最知名品牌的品味甚至会因国家而异，了解这些地方偏好是一项非常复杂的任务。

 人工智能在实践中是如何使用的？              

可口可乐每天通过自动售货机供应大量的饮料。在较新的机器上，客户通常会通过触摸屏显示器进行交互，使他们能够选择他们想要的产品，甚至用不同口味的“快照”对其进行定制。该公司已经开始将这些机器与人工智能算法相结合，使它们能够在安装它们的特定位置推广最有可能受到欢迎的饮料和口味。

              自动售货机甚至可以根据他们所在的位置改变他们的“心情”——商场里的机器展示了一个多彩有趣的人物形象，健身房里的机器更专注于实现性能，而医院里的机器则显得更实用。

可口可乐，所以使用社交媒体和智能分析，了解到公司和顾客在哪里，当它想去消费它的产品，使产品的工作人员，特别是在流行地区。有90%的消费者购买过决定制作基于社交媒体的内容知识，理解客户和银行对其数十亿的酒店品牌是作用在平台像Facebook，Twitter和Instagram是必不可少的到其营销策略。这样做，可口可乐的承诺过analysed 120000件内容与社会行为在津巴布韦和明白客户对其产品和服务。              

在另一个应用程序的安全防艾所购买的公司的忠诚和奖励计划。当被问到客户代码手动输入14位印刷产品在应用程序的网站和一个瓶瓶盖的采购验证，低吸收的unwieldy尽职understandably什么自然的位置操作。              

鼓励更多客户参与到与论文计划，可口可乐和图像识别技术，允许个人购买的智能手机，以验证单个图像。     

什么是使用的技术，工具和数据？              

可口可乐饮料的偏好collects数据在局域网上通过触摸屏接口的自动售货机，其过1万人是独立安装在日本。              

明白了其产品是知识的共享和在线社交媒体公司有设置37“社会中心”，收集数据和分析它的见解使用Salesforce平台。更多的目标是创建一个显示的内容，是有效的在产生积极的承诺。在过去，这个过程是由进行内容创造出人类；然而，该公司一直在积极发展看，这将自动创建系统和社会内容的知情adverts通过社交数据。              

它利用图像识别技术对目标用户谁在这股社交媒体inferring图片可以潜在的客户。在一个例子中的这个战略行动，可口可乐为其靶向adverts金峰茶叶品牌协会可能在这些谁张贴图片，建议他们可能喜欢茶，或其中的标志图像识别算法的斑点（竞争品牌。一旦算法确定的特异性个人可能会是个球迷协会可能的茶，和社交媒体用户主动与谁共享他们的朋友形象，公司知道靶向这些用户可能会在一个adverts高效使用他们的广告收入。             

 美国采购验证，利用现成的图像识别技术的不足证明阅读低分辨率点阵印刷包装上的产品代码用于邮票。因此，可口可乐的形象识别和发展自己的解决方案tensorflow使用Google的技术。使用卷积神经网络，这是使机器识别码可以经常出现不同取决于他们的与在印刷时。

结果如何？              

通过人工智能算法对自动售货机数据的分析，可口可乐可以更准确地了解全球数十亿消费者的购买习惯是如何变化的。              

它利用这一点来指导新产品的决策——例如，在美国决定将樱桃雪碧作为瓶装产品推出，因为数据表明这可能是一个成功的举措。              

计算机视觉分析和社交媒体帖子的自然语言处理，以及对社交参与指标的深入学习驱动分析，使得可口可乐能够制作更容易与顾客产生共鸣的社交广告，并推动其产品的销售。              

应用TensorFlow创建卷积神经网络使扫描仪能够从一张简单的照片中识别产品代码，从而提高客户对可口可乐全球不同忠诚度计划的参与度。              

关键挑战、学习要点和收获              

如果您在多个国家销售数百种不同的产品，不同市场的看法和客户行为会有很大差异。了解这些差异有助于为不同的市场定制特定的信息，而不是依赖于一刀切的方法。              

当你与全球品牌打交道时，来自社交媒体或通过你自己的系统（如自动售货机）生成的用户数据是巨大而混乱的。人工智能提供了一种可行的方法来构造这些数据并得出见解。             

 计算机视觉技术，如图像识别工具，可以分析数百万的社交媒体图像，帮助品牌了解其产品何时、如何以及由谁享用。              

在做出营销决策的同时，完全投资于人工智能的品牌也开始利用人工智能设计新的产品和服务。