Што згрешиле трговците на мало во врска со алгоритмите и вештачката интелигенција

Околу времето кога се зафати пандемијата COVID-19 во 2020 година, група компании за е-трговија, мода директно до потрошувачот, лична нега и приготвени комплети оброци беа поздравени како врвни трговци на мало кои повторно го измислуваат искуството за купување преку Интернет. податоци за однесувањето на клиентите.

Во 2018 година, индустриски трговски весник RetailDive.com прогласи Катрина Лејк „Нарушувач на годината“ за нејзината улога како основач и извршен директор на Фиксирање на бод, модна страница која нуди претплата на стоки курирана од 3,900 стилисти со скратено работно време. Во статија објавена во Harvard Business Review Во исто време, Лејк ја опиша својата компанија како „операција за наука за податоци“, со приходи „зависни од одличните препораки од нејзиниот алгоритам“.

Stitch Fix е меѓу повидливите примери за подемот на таканаречените продавачи на кутии за претплата. Списокот вклучува продавач на производи за убавина Кутија со бреза, кој „курира“ и испраќа до претплатниците збирка производи врз основа на претходни набавки и алгоритми кои ги категоризираат потрошувачите врз основа на возраста, локацијата и други точки на податоци. Сина престилка, претплата за подготвен оброк, беше уште еден значаен учесник.

На почетокот на 2021 година, три години откако компанијата излезе на берза, пазарната капитализација на Stitch Fix беше неверојатни 10 милијарди долари.

Денес, само осумнаесет месеци подоцна, акцијата изгуби околу 95% од својата вредност и компанијата изгуби се очекува да го забележи својот прв годишен пад на продажбата откако излезе во јавност во 2017 година.

Слично на тоа, Сина престилка се претвори во уште погрда несреќа на инвестициски воз - пет години откако нејзината акција дебитираше со 140 долари по акција, таа се тргува за помалку од 4 долари.

Зошто прекинувачите се нарушија?

Како што се испоставува, предупредувачките знаци беа јасни уште во 2018 година. Во парче што се појави на Quartz.comЛуис Перез-Брева, предавач и научник за истражување на Факултетот за инженерство на МИТ, предупреди дека „Многу трговци на мало заборавија што навистина им помага на клиентите: помошта во продавницата од човечки работници“.

Според Перез-Брева, „Со цел да се добијат чисти податоци за машинско учење (Вештачка интелигенција или вештачка интелигенција), на пример, многу трговци на мало им испраќаат на клиентите прашалници кои се полесни за обработка на компјутерите.

Но, вели тој, „Клиентите не се АИ. Повеќето никогаш не одговараат на прашалниците, а многумина пополнуваат што и да се сеќаваат. Ова ги остава трговците на мало со неисправни ... податоци“.

Исто така во 2018 година, консултантски гигант McKinsey & Co. анкетираше повеќе од 5,000 американски потрошувачи за услугите за претплата и откри дека „стапките на превртување се високи (скоро 40 проценти) ... и потрошувачите брзо ги откажуваат услугите што не даваат супериорни искуства од крај до крај“.

Извештајот на McKinsey заклучи дека „Потрошувачите немаат вродена љубов кон претплатите. Во секој случај, барањето да се регистрирате за повторлива ја намалува побарувачката и го отежнува стекнувањето клиенти“.

Во меѓувреме, неколку академици пишуваа за ризиците поврзани со собирањето податоци за индивидуалните купувачи. На потрошувачот може да му биде корисно тоа што продавачот ја знае големината на чевлите и омилената боја. Но, што се случува кога податоците собрани од вештачката интелигенција и алгоритмите вклучуваат купување на апчиња за контрацепција?

На долгогодишен учесник и набљудувач на малопродажната индустрија му доаѓа на ум една стара максима: колку повеќе работите се менуваат, толку повеќе остануваат исти. Вештачката интелигенција е моќна алатка во управувањето со логистика, инвентар и мноштво други грижи за управување со бизнисот. Во случај на предвидување на однесувањето на потрошувачите, дел од тоа е вредно, но само ако се користи правилно.

Ако трговците на мало сакаат да знаат што сакаат потрошувачите, тие имаат време-тестиран начин да дознаат - преку тестирање на производите и цените на потрошувачите пред да вложат скапоцен капитал. Наместо да ги собираат податоците засновани на однесувањето во минатото или да ги „курираат“ профилите на подгрупите на потрошувачи врз основа на машинско учење, трговците на мало можат попрецизно да ги предвидат трендовите и идната побарувачка со користење на вистинска интелигенција собрана од онлајн во реално време со вистински купувачи. И, ако сакате да примените алгоритам, подобро ќе можете да докажувате дека работи одново и одново.