用色彩挖掘用户潜意识，「Dotin.us」预测用户行为的精准度达70%

一直以来学界都有一种论调，我们的日常行为决策是基于我们的无意识状态，即深层的潜意识。也就是说，基于我们日常社交行为中的文字、标签和行为轨迹并不能准确预测我们未来的行为决策。

来自硅谷的「Dotin.us」CEO  Ganesh Iyer 告诉36氪，「Dotin.us」在预测用户未来行为决策上除了利用传统的结构化与非机构化的社会数据与企业数据以外，还采用了色彩模式的识别算法，来洞察用户的潜意识，以此获得每个用户的数字个性指纹。

Dotin.us 基于色彩的性格理论

Ganesh表示，通过研究每个人的色彩模式，能够有效挖掘到用户的深层意识，从而获得到用户的大致性格画像、学习力模型、适合的工作、购买行为以及与你性格匹配的潜在用户。经过抽样调查，数据表明，其精准度在70%左右。「Dotin.us」 目前的大致思路是通过B2B的方式，聚焦在电商、人力资源以及教育领域。

谈及电商，大家首先想到的是平台基于用户行为数据做关联性推荐，如浏览页面类型、停留时长与关键词搜索等等。「Dotin.us」在传统解决方案中额外加了一个功能，即接近于千人千面的商品展示界面。

首先是整体 VI 的个性化，系统会根据用户的性格偏好展现不同的配色方案；其次是商品的推送个性化，「Dotin.us」通过引入色彩心理学的学习模型将用户分为三个类型，分别是“冲动消费者”、“价格敏感消费者”以及“传统消费者”。对于“冲动消费者”而言，「Dotin.us」会优先推送处于优惠和折扣的限时商品；对于“价格敏感消费者”「Dotin.us」会优先推送价格梯度较低的商品；而对于传统消费者而言「Dotin.us」会将所有商品罗列，不做过多干涉与筛选。最后一个维度则是基于用户所偏好的内容展现形式分为“以文字推送”为主、“图片推送”为主以及“视频推送”为主。

Ganesh 向36氪展示了过去6个月的时间，通过向一家电商平台「U-Mind Space」提供API接口的方式，帮助其收入规模取得了接近7倍的增长，其合作的供应商也从300增加到接近6000家。

人力资源板块同样是基于上述提到的算法与数据，为HR小姐姐从招聘到激励做出决策辅助。在这里，36氪想着重提一下其在教育板块的应用，一个较为成功的案例是他们与圣荷西州立大学的合作。

首先，除了从社交网站上搜集数据，学校会要求每个用户都进行个性评估，包括Hollands职业观察、Gardner多元智力等测试体系。此外学校还会要求学生上传自己社交网站上的10张图片到APP里。通过以上操作，APP将为每一个学生提供其性格特点、最擅长的学科以及与学科相关的学习资料；而对于高年级学生而言，APP会推送符合其学科相关的实习与工作机会。值得一提的是，为了提升学生之间的联系以及对学校日常事务的参与，「Dotin.us」还跟校方开发了一个校园范围内的陌生人社交功能。如下图所示：

最左边的产品展示图是校内社交的主界面，学生可以左右滑动，寻找你感兴趣的同学。下方的滑轴从最左边的绿色到最右的红色代表了与你性格最匹配到最不匹配的同学，右边则是基于LBS的定位图，Ganesh说当用户与你最匹配的陌生校友接近到一定距离时，双方的手机会唤醒并震动，以提醒用户有一个与你很Match的同学正在你身边。

下图是Ganesh提供的学生每天的停留时长：

可以看到通过3个月的使用，SJSU的学生在自己学校APP的停留时间已经超过LinkedIn，学校的渗透率也从0%增长到10%。聊到这里，我们可以大胆想象，如果AI可以解决陌生人社交中匹配效率低下的问题，那么辅以颜值与相应场景的营造，或许真的能够产生下一代社交产品。为此，36氪也积极与Ganesh探讨如何将其快速将API接入到其他学校，以及与社交项目的合作。

最后，介绍下「Dotin.us」的商业模式，目前针对C端，主要以体验的方式免费开放给用户；而B端是「Dotin.us」最主要的盈利手段，分别以提供API接口、License以及销售分成的方式。

据悉，从今年1月到9月，「Dotin.us」的总收入从6,385美元增长到72,308美元，预计今年全年收入能达到10万美元。用户数据方面，已合作的APP获取到的C端用户下载量达到25000次（2个月内），总共线上测评完成了5000份。

接下来「Dotin.us」正在测试一项新模型，根据用户对音乐的偏好性辅以色彩模式的算法，从而进一步提高算法的准确性。

「Dotin.us」创始人 Ganesh Iyer 毕业于康纳尔大学，并在斯坦福完成MBA课程。曾任职于思科与AMD；联合创始人 Sanjeev Ukhalkar 曾任职于西门子和思科，有超过20年的C语言编程经验；

「Dotin.us」过去共获得37.5万美元的风投资金，目前正在寻求100万美元的新一轮融资，估值在500万美元左右，资金将主要用于销售、市场推广、研发与日常运营。