Алгоритм ба хиймэл оюун ухааны талаар онлайн худалдаачид ямар алдаа гаргасан бэ?

19 онд COVID-2020 тахал тархаж байх үед цахим худалдаа, шууд хэрэглэгчдэд зориулсан загвар, хувийн арчилгаа, бэлэн хоолны иж бүрдэл зэрэг компаниудыг онлайн худалдааны туршлагыг шинэчлэн зохион бүтээсэн тэргүүлэгч жижиглэн худалдаачид хэмээн өргөмжилж байв. хэрэглэгчийн зан төлөвийн талаархи мэдээлэл.

2018 онд салбарын худалдааны сэтгүүл RetailDive.com Катрина нуур гэж зарлав “Оны шилдэг үймүүлэгч” компанийн үүсгэн байгуулагч, гүйцэтгэх захирлын үүрэг гүйцэтгэсэн Stitch Fix, 3,900 цагийн стилистүүдийн сонгосон барааны захиалгын үйлчилгээг санал болгодог загварын сайт. онд Harvard Business Review сэтгүүлд нийтлэгдсэн нийтлэл Ойролцоогоор тэр үед Лэйк өөрийн компанийг "өгөгдлийн шинжлэх ухааны үйл ажиллагаа" гэж тодорхойлсон бөгөөд орлого нь "түүний алгоритмын зөвлөмжөөс хамаарна".

Stitch Fix нь захиалгын хайрцагны жижиглэн худалдаалагчдын өсөлтийн хамгийн тод жишээнүүдийн нэг юм. Жагсаалтад гоо сайхны бүтээгдэхүүний жижиглэн худалдаалагч багтсан болно Хусан хайрцаг, Энэ нь өмнөх худалдан авалтууд болон хэрэглэгчдийг нас, байршил болон бусад өгөгдлийн цэг дээр үндэслэн ангилдаг алгоритмууд дээр суурилсан бүтээгдэхүүний цуглуулгыг захиалагчдад илгээдэг. Цэнхэр хормогч, бэлэн хоол захиалах үйлчилгээ нь бас нэг алдартай оролцогч байв.

2021 оны эхээр компани хувьцаагаа гаргаснаас хойш гурван жилийн дараа Stitch Fix-ийн зах зээлийн үнэлгээ асар их 10 тэрбум доллар болсон.

Өнөөдөр, ердөө арван найман сарын дараа, компанийн хувьцааны үнэ 95 орчим хувийг алдсан байна жилийн борлуулалтын анхны бууралтаа үзүүлэх төлөвтэй байна 2017 онд олон нийтэд нээлттэй болсноос хойш.

Үүний нэгэн адил, Цэнхэр хормогч Энэ нь бүр ч муухай хөрөнгө оруулалтын галт тэрэгний сүйрэл болж хувирсан бөгөөд нэг хувьцаа нь 140 доллараар зарагдаж эхэлснээс хойш таван жилийн дараа 4 доллараас бага үнээр арилжаалагдаж байна.

Яагаад үймүүлэгчид саад болсон бэ?

Эндээс харахад анхааруулах тэмдгүүд 2018 онд тодорхой байсан. Quartz.com дээр гарсан хэсэг дээр, MIT-ийн Инженерийн сургуулийн багш, судлаач Луис Перез-Брева “Олон жижиглэнгийн худалдаачид үйлчлүүлэгчдэд үнэхээр юу тусалдаг: хүний ​​ажилчдын дэлгүүрийн тусламжийг мартсан” гэж анхааруулав.

Перез-Бревагийн хэлснээр, "Жишээ нь, олон жижиглэн худалдаачид машин сурахад (хиймэл оюун ухаан эсвэл хиймэл оюун ухаан) зориулсан цэвэр өгөгдөл хүлээн авахын тулд компьютерт боловсруулахад хялбар санал асуулгын хуудас илгээдэг."

Гэхдээ тэр хэлэхдээ, "Хэрэглэгчид бол хиймэл оюун ухаан биш. Ихэнх нь асуулгад хэзээ ч хариулдаггүй, ихэнх нь санасан бүхнээ бөглөдөг. Энэ нь жижиглэн худалдаачдад алдаатай ... өгөгдөл үлдээдэг."

Мөн 2018 онд зөвлөх аварга McKinsey & Co компани АНУ-ын 5,000 гаруй хэрэглэгчээс судалгаа авчээ захиалгын үйлчилгээний талаар олж мэдсэн бөгөөд "үргэлтийн түвшин өндөр (ойролцоогоор 40 хувь) ... ба хэрэглэгчид дээд зэргийн туршлагыг өгдөггүй үйлчилгээг хурдан цуцалдаг" болохыг олж мэдсэн.

McKinsey-ийн тайланд "Хэрэглэгчид захиалга өгөх дуртай байдаггүй. Хэрэв ямар нэгэн зүйл тохиолдвол давтагдах бүртгүүлэх шаардлага нь эрэлтийг бууруулж, худалдан авагчдыг олж авахад хэцүү болгодог."

Үүний зэрэгцээ, хэд хэдэн эрдэмтэн судлаачид бие даасан худалдан авагчдын мэдээлэл цуглуулахтай холбоотой эрсдэлийн талаар бичсэн. Жижиглэнгийн худалдаачин гутлын хэмжээ, дуртай өнгийг нь мэддэг байх нь хэрэглэгчдэд тустай байж болох юм. Гэхдээ хиймэл оюун ухаан, алгоритмуудын цуглуулсан өгөгдөлд жирэмслэлтээс хамгаалах эм худалдаж авахыг оруулбал юу болох вэ?

Жижиглэнгийн худалдааны салбарт удаан хугацааны турш оролцож, ажиглаж байсан хүний ​​хувьд хуучин үг санаанд орж ирдэг: бүх зүйл өөрчлөгдөх тусам тэд хэвээрээ үлддэг. AI нь логистик, бараа материал болон бизнесийн удирдлагын бусад асуудлуудыг удирдах хүчирхэг хэрэгсэл юм. Хэрэглэгчийн зан үйлийг урьдчилан таамаглах тохиолдолд зарим нь үнэ цэнэтэй боловч зөвхөн зөв ашигласан тохиолдолд л үнэ цэнэтэй юм.

Хэрэв жижиглэнгийн худалдаачид хэрэглэгчид юу хүсч байгааг мэдэхийг хүсч байвал үнэт капитал хийхээсээ өмнө бүтээгдэхүүн, үнийг хэрэглэгчдэд туршиж үзэх замаар олж мэдэх цаг хугацаагаар туршсан арга байдаг. Жижиглэн худалдаачид өнгөрсөн зан үйлд тулгуурлан өгөгдлийг задлах, эсвэл машин сургалтанд үндэслэн хэрэглэгчийн дэд бүлгүүдийн профайлыг "эмчлэх"-ийн оронд бодит худалдан авагчидтай онлайнаар бодит цаг хугацаанд цуглуулсан бодит мэдээллийг ашиглан чиг хандлага, ирээдүйн эрэлт хэрэгцээг илүү нарийвчлалтай урьдчилан таамаглах боломжтой. Хэрэв та алгоритм хэрэглэх гэж байгаа бол энэ нь ажиллаж байгааг дахин дахин нотлох нь дээр.