Интернеттегі бөлшек саудагерлер алгоритмдер мен AI туралы қателесті

19 жылы COVID-2020 пандемиясы орын алған уақытта электрондық коммерция, тікелей тұтынушыға арналған сән, жеке күтім және дайындалған тағамдар жинағы компаниялары онлайн-сатып алу тәжірибесін жаңадан ойлап тапқан жетекші бөлшек саудагерлер ретінде бағаланды. тұтынушылардың мінез-құлқы туралы деректер.

2018 жылы салалық сауда журналы RetailDive.com Катрина көлі деп жариялады «Жыл бұзушынегізін қалаушы және бас директор рөлі үшін Stitch Fix, 3,900 XNUMX толық емес стилисттердің таңдауы бойынша тауарларға жазылу қызметін ұсынатын сән сайты. жылы мақала Harvard Business Review журналында жарияланған Шамамен сол уақытта Лейк өз компаниясын «алгоритмінің үлкен ұсыныстарына байланысты» кірісі бар «деректер туралы ғылым операциясы» деп сипаттады.

Stitch Fix жазылым қорапшалары деп аталатын сатушылардың өсуінің айқын мысалдарының бірі болды. Тізімге сұлулық өнімдерін сатушы кіреді Қайың қорабы, ол тұтынушыларды жасына, орналасқан жеріне және басқа деректер нүктелеріне қарай санаттайтын алдыңғы сатып алулар мен алгоритмдер негізіндегі өнімдер жинағын жазылушыларға «құрайды» және жөнелтеді. Blue Apron, дайындалған тағамға жазылу қызметі тағы бір көрнекті қатысушы болды.

2021 жылдың басында, компания жария болғаннан кейін үш жыл өткен соң, Stitch Fix-тің нарықтық капитализациясы 10 миллиард долларды құрады.

Бүгін, бар болғаны он сегіз ай өткен соң, акция өз құнының шамамен 95% жоғалтты және компания өзінің алғашқы жылдық сатылым төмендеуін жариялайды деп күтілуде 2017 жылы көпшілікке жарияланғаннан бері.

Сол сияқты, Blue Apron бұдан да ұсқынсыз инвестициялық пойыз апатына айналды — оның акциясы $140-ға шыққаннан кейін бес жыл өткен соң, ол $4-тен төмен бағамен саудаланады.

Неліктен бұзушылар бұзылды?

Белгілі болғандай, ескерту белгілері 2018 жылы анық болған. Quartz.com сайтында пайда болған шығармада, Луис Перес-Брева, MIT Инженерлік мектебінің оқытушысы және зерттеуші ғалымы: «Көптеген бөлшек саудагерлер тұтынушыларға шынымен не көмектесетінін ұмытып кетті: адам жұмысшыларының дүкендегі көмегі» деп ескертті.

Перес-Бреваның айтуынша, «Мысалы, машиналық оқытуға арналған таза деректерді алу үшін (жасанды интеллект немесе AI) көптеген сатушылар тұтынушыларға компьютерлер өңдеуге оңай сауалнамалар жібереді».

Бірақ, дейді ол: «Тұтынушылар АИ емес. Көбісі сауалнамаға жауап бермейді, ал көбісі есте қалғанын толтырады. Бұл бөлшек саудагерлерді қате деректермен қалдырады.

Сондай-ақ 2018 жылы консалтингтік алпауыт McKinsey & Co АҚШ-тың 5,000 мыңнан астам тұтынушыларына сауалнама жүргізді жазылу қызметтері туралы және «бұзу жылдамдығы жоғары (шамамен 40 пайыз) ... және тұтынушылар үздік тәжірибені ұсынбайтын қызметтерден тез бас тартатынын» анықтады.

McKinsey есебінде: «Тұтынушылардың жазылымға деген сүйіспеншілігі жоқ. Егер бірдеңе болса, қайталанатын тіркелу талабы сұранысты азайтады және тұтынушыларды алуды қиындатады ».

Сонымен қатар, бірнеше академиктер жеке сатып алушылар туралы деректерді жинаумен байланысты тәуекелдер туралы жазды. Сатушының аяқ киім өлшемі мен сүйікті түсін білуі тұтынушыға пайдалы болуы мүмкін. Бірақ AI және алгоритмдер жинаған деректерге босануды бақылау таблеткаларын сатып алғанда не болады?

Бөлшек сауда саласының ұзақ уақыт қатысушысы және бақылаушысы үшін ескі максим еске түседі: заттар неғұрлым көп өзгерсе, соғұрлым олар бұрынғысынша қалады. AI логистиканы, инвентаризацияны және басқа да бизнесті басқару мәселелерін басқарудың қуатты құралы болып табылады. Тұтынушының мінез-құлқын болжаған жағдайда, оның кейбіреулері құнды, бірақ дұрыс пайдаланылған жағдайда ғана.

Егер бөлшек саудагерлер тұтынушылардың не қалайтынын білгісі келсе, оларда бағалы капиталды жасамас бұрын өнімдер мен бағаларды тұтынушы сынау арқылы анықтаудың уақытпен тексерілген тәсілі бар. Бұрынғы мінез-құлыққа негізделген деректерді бұрмалаудың немесе машиналық оқытуға негізделген тұтынушылардың кіші топтарының профильдерін «тазалаудың» орнына, бөлшек саудагерлер нақты уақыттағы онлайн режимінде нақты сатып алушылармен жиналған нақты ақпаратты пайдалана отырып, трендтер мен болашақ сұранысты дәлірек болжай алады. Ал, егер сіз алгоритмді қолданғыңыз келсе, оның қайта-қайта жұмыс істейтінін дәлелдей аласыз.