Ինչ սխալվեցին առցանց մանրածախ վաճառողները ալգորիթմների և AI-ի վերաբերյալ

Մոտավորապես այն ժամանակ, երբ COVID-19 համաճարակը տիրեց 2020 թվականին, էլեկտրոնային առևտրի, ուղղակի սպառողին նորաձևության, անձնական խնամքի և պատրաստի կերակուր պատրաստելու ընկերությունների խումբը ողջունվում էր որպես առաջատար մանրածախ առևտրականներ, որոնք կրկին հայտնագործում էին առցանց գնումների փորձը՝ խելագարելով: հաճախորդի վարքագծի վերաբերյալ տվյալներ.

2018 թվականին արդյունաբերության առևտրային ամսագիր RetailDive.com հայտարարել է Կատրինա լիճը «Տարվա խանգարողՀիմնադիր և գործադիր տնօրեն նրա դերի համար Նստեք Fix, նորաձևության կայք, որն առաջարկում է ապրանքների բաժանորդային ծառայություն, որը ղեկավարում են 3,900 կես դրույքով ոճաբաններ: Մեջ Harvard Business Review-ում հրապարակված հոդվածը Միևնույն ժամանակ, Լեյքը նկարագրեց իր ընկերությունը որպես «տվյալների գիտական ​​գործունեություն», որի եկամուտը «կախված է իր ալգորիթմի մեծ առաջարկներից»:

Stitch Fix-ը եղել է այսպես կոչված բաժանորդային արկղերի մանրածախ վաճառողների աճի առավել տեսանելի օրինակներից մեկը: Ցանկը ներառում է գեղեցկության ապրանքների մանրածախ վաճառք Birchbox, որը «կուտակում» և բաժանորդներին է ուղարկում ապրանքների հավաքածու՝ հիմնված նախորդ գնումների և ալգորիթմների վրա, որոնք բաժանում են սպառողներին՝ ելնելով տարիքից, գտնվելու վայրից և տվյալների այլ կետերից: Կապույտ ծիրանՄեկ այլ նշանավոր դիմորդ էր պատրաստի ճաշի բաժանորդային ծառայությունը:

2021 թվականի սկզբին, ընկերության հրապարակումից երեք տարի անց, Stitch Fix-ի շուկայական կապիտալիզացիան կազմում էր հսկայական $10 միլիարդ:

Այսօր, ընդամենը տասնութ ամիս անց, բաժնետոմսը կորցրել է իր արժեքի մոտ 95%-ը, և ընկերությունը կորցրեց իր արժեքի մոտ XNUMX%-ը ակնկալվում է գրանցել իր առաջին տարեկան վաճառքի անկումը քանի որ այն հրապարակվել է 2017թ.

Նմանապես, Կապույտ ծիրան այն վերածվել է ավելի տգեղ ներդրումային գնացքի վթարի. հինգ տարի անց այն բանից հետո, երբ դրա բաժնետոմսերը սկսեցին $140 մեկ բաժնետոմսով, այն վաճառվում է $4-ից պակաս գնով:

Ինչու՞ խանգարեցին խանգարողները.

Ինչպես պարզվում է, նախազգուշական նշանները պարզ էին դեռ 2018թ. Մի կտորում, որը հայտնվել է Quartz.com-ումԼուիս Պերես-Բրեվան՝ MIT-ի ճարտարագիտական ​​դպրոցի դասախոս և հետազոտող գիտնական, զգուշացրել է, որ «շատ մանրածախ առևտրականներ մոռացել են, թե ինչն է իրականում օգնում հաճախորդներին. խանութներում աշխատողների օգնությունը»:

Ըստ Պերես-Բրևայի, «օրինակ՝ մեքենայական ուսուցման համար մաքուր տվյալներ ստանալու համար (արհեստական ​​բանականություն կամ AI), շատ մանրածախ առևտրականներ հաճախորդներին ուղարկում են հարցաթերթիկներ, որոնք ավելի հեշտ են մշակել համակարգիչները»:

Բայց, ասում է նա, «Հաճախորդները AI-ներ չեն: Շատերը երբեք չեն պատասխանում հարցաթերթիկներին, և շատերը լրացնում են այն, ինչ հիշում են: Սա մանրածախ վաճառողներին թողնում է թերի… տվյալներ»:

Նաեւ 2018 թ., խորհրդատվական հսկա McKinsey & Co.-ն հարցում է անցկացրել ավելի քան 5,000 ԱՄՆ սպառողների շրջանում բաժանորդագրության ծառայությունների մասին և պարզել է, որ «թափման տոկոսադրույքները բարձր են (մոտ 40 տոկոս)… և սպառողները արագորեն չեղարկում են ծառայությունները, որոնք չեն մատուցում վերջնական փորձառություններ:

McKinsey-ի զեկույցում ասվում է, որ «Սպառողները բաժանորդագրությունների հանդեպ սեր չունեն: Եթե ​​ինչ-որ բան, ապա կրկնվող մեկին գրանցվելու պահանջը նվազեցնում է պահանջարկը և դժվարացնում հաճախորդներ ձեռք բերելը»:

Միևնույն ժամանակ, մի քանի գիտնականներ գրել են առանձին գնորդների վերաբերյալ տվյալների հավաքագրման հետ կապված ռիսկերի մասին: Սպառողին կարող է օգտակար լինել, որ մանրածախ վաճառողը գիտի իր կոշիկի չափսը և սիրելի գույնը: Բայց ի՞նչ է տեղի ունենում, երբ արհեստական ​​ինտելեկտի և ալգորիթմների կողմից հավաքագրված տվյալները ներառում են հակաբեղմնավորիչ հաբերի գնումը:

Մանրածախ արդյունաբերության երկարամյա մասնակցի և դիտորդի մտքին գալիս է մի հին դրույթ. AI-ն հզոր գործիք է լոգիստիկայի, գույքագրման և բիզնեսի կառավարման այլ խնդիրների կառավարման համար: Սպառողի վարքագիծը կանխատեսելու դեպքում դրա մի մասը արժեքավոր է, բայց միայն այն դեպքում, եթե այն ճիշտ օգտագործվի:

Եթե ​​մանրածախ առևտրով զբաղվողները ցանկանում են իմանալ, թե ինչ են ուզում սպառողները, նրանք ունեն ժամանակի փորձարկված միջոց՝ պարզելու համար. Անցյալի վարքագծի վրա հիմնված տվյալները մանրացնելու կամ մեքենայական ուսուցման վրա հիմնված սպառողների ենթախմբերի պրոֆիլները «համակարգելու» փոխարեն, մանրածախ առևտրով զբաղվողները կարող են ավելի ճշգրիտ կանխատեսել միտումները և ապագա պահանջարկը՝ օգտագործելով իրական խելամտությունը, որը հավաքագրվել է իրական ժամանակի առցանց միջոցով իրական գնորդների հետ: Եվ, եթե դուք պատրաստվում եք կիրառել ալգորիթմ, ավելի լավ է կարողանաք ապացուցել, որ այն աշխատում է կրկին ու կրկին: