У чым інтэрнэт-крамы памыліліся наконт алгарытмаў і штучнага інтэлекту

Прыкладна ў той час, калі ў 19 годзе пачалася пандэмія COVID-2020, групу кампаній, якія займаюцца электронным гандлем, прамым продажам моды, сродкаў асабістай гігіены і набораў гатовай ежы, называлі перадавымі рознічнымі гандлярамі, якія пераасэнсоўваюць вопыт пакупак у інтэрнэце шляхам храбусцення дадзеныя аб паводзінах кліентаў.

У 2018 годзе галіновы гандлёвы часопіс RetailDive.com абвясцілі возера Катрына «Парушальнік года»за ролю заснавальніка і генеральнага дырэктара сцежка Fix, модны сайт, які прапануе паслугі па падпісцы на тавары, якія курыруюць 3,900 стылістаў, якія працуюць няпоўны працоўны дзень. У артыкул, апублікаваны ў Harvard Business Review Прыкладна ў той жа час Лэйк ахарактарызавала сваю кампанію як «аперацыю па навуцы дадзеных», прыбытак якой «залежыць ад выдатных рэкамендацый ад яе алгарытму».

Stitch Fix быў адным з найбольш яркіх прыкладаў росту так званых рознічных гандляроў падпіснымі скрынкамі. Спіс уключае рознічнага гандлю касметычнымі таварамі Бярозавік, які «курыруе» і адпраўляе падпісчыкам калекцыю прадуктаў на аснове папярэдніх пакупак і алгарытмаў, якія класіфікуюць спажыўцоў на аснове ўзросту, месцазнаходжання і іншых пунктаў даных. Сінім фартуху, служба падпіскі на прыгатаваныя стравы, была яшчэ адным вядомым удзельнікам.

У пачатку 2021 года, праз тры гады пасля таго, як кампанія стала публічнай, рынкавая капіталізацыя Stitch Fix складала каласальныя 10 мільярдаў долараў.

Сёння, усяго васемнаццаць месяцаў праз, акцыі страцілі каля 95% свайго кошту, і кампанія страціла Чакаецца, што першае гадавое падзенне продажаў так як ён стаў публічным у 2017 годзе.

Акрамя таго, Сінім фартуху ператварыўся ў яшчэ больш пачварны крушэнне інвестыцыйнага цягніка - праз пяць гадоў пасля таго, як яго акцыі дэбютавалі ў 140 долараў за акцыю, яны гандлююцца менш чым за 4 долары.

Чаму разбуральнікі сарваліся?

Як аказалася, папераджальныя знакі былі відавочныя яшчэ ў 2018 годзе. У артыкуле, які з'явіўся на Quartz.com, Луіс Перэс-Брэва, выкладчык і навуковы супрацоўнік Інжынернай школы Масачусецкага тэхналагічнага інстытута, папярэдзіў, што «многія рознічныя гандляры забыліся, што сапраўды дапамагае кліентам: дапамога ў краме з боку рабочых».

Па словах Перэса-Брэвы, «напрыклад, каб атрымаць чыстыя даныя для машыннага навучання (штучны інтэлект або штучны інтэлект), многія прадаўцы рассылаюць кліентам анкеты, якія прасцей апрацоўваць кампутарам».

Але, кажа ён, «кліенты не штучны інтэлект. Большасць ніколі не адказваюць на анкеты, а многія запаўняюць усё, што памятаюць. Гэта пакідае рознічным гандлярам памылковыя … дадзеныя».

Таксама ў 2018 годзе кансалтынгавы гігант Кампанія McKinsey & Co. апытала больш за 5,000 амерыканскіх спажыўцоў пра паслугі па падпісцы і выявіў, што «паказчыкі адтоку высокія (амаль 40 працэнтаў) ... і спажыўцы хутка адмяняюць паслугі, якія не забяспечваюць лепшага скразнога вопыту».

Справаздача McKinsey прыйшла да высновы, што «спажыўцы не маюць уласцівай любові да падпіскі. Ва ўсякім разе, патрабаванне падпісацца на перыядычны зніжае попыт і ўскладняе прыцягненне кліентаў».

Тым часам некалькі навукоўцаў напісалі пра рызыкі, звязаныя са зборам дадзеных аб асобных пакупніках. Для спажыўца можа быць карысна, каб рознічны гандляр ведаў яго памер абутку і любімы колер. Але што адбываецца, калі даныя, сабраныя штучным інтэлектам і алгарытмамі, уключаюць куплю супрацьзачаткавых таблетак?

Даўняму ўдзельніку і назіральніку за індустрыяй рознічнага гандлю прыходзіць на розум старая максіма: чым больш рэчаў змяняецца, тым больш яны застаюцца ранейшымі. ШІ з'яўляецца магутным інструментам у кіраванні лагістыкай, запасамі і мноствам іншых праблем кіравання бізнесам. У выпадку прагназавання паводзін спажыўцоў некаторыя з іх з'яўляюцца каштоўнымі, але толькі пры правільным выкарыстанні.

Калі рознічныя гандляры хочуць ведаць, чаго жадаюць спажыўцы, у іх ёсць правераны часам спосаб даведацца пра гэта — тэстуючы спажыўцамі прадукты і цэны, перш чым укладваць каштоўны капітал. Замест таго, каб апрацоўваць даныя, заснаваныя на паводзінах у мінулым, або «курыраваць» профілі спажывецкіх падгруп на аснове машыннага навучання, рознічныя гандляры могуць больш дакладна прагназаваць тэндэнцыі і будучы попыт, выкарыстоўваючы рэальныя дадзеныя, сабраныя ў рэжыме рэальнага часу з рэальнымі пакупнікамі. І калі вы збіраецеся прымяніць алгарытм, вам лепш быць у стане даказаць, што ён працуе зноў і зноў.