Какво са сбъркали онлайн търговците на дребно относно алгоритмите и AI

Горе-долу по времето, когато пандемията от COVID-19 се наложи през 2020 г., група компании за електронна търговия, мода директно към потребителите, лична хигиена и комплекти за приготвена храна бяха приветствани като водещи търговци на дребно, преоткриващи изживяването при онлайн пазаруване чрез хрускане данни за поведението на клиента.

През 2018 г. индустриален търговски журнал RetailDive.com обяви езерото Катрина „Разрушител на годината” за ролята й на основател и главен изпълнителен директор на Стич Fix, моден сайт, предлагащ абонаментна услуга за стоки, курирани от 3,900 стилисти на непълен работен ден. В статия, публикувана в Harvard Business Review приблизително по същото време Лейк описва компанията си като „операция за наука за данни“, като приходите „зависят от страхотни препоръки от нейния алгоритъм“.

Stitch Fix е сред най-видимите примери за възхода на така наречените търговци на дребно с абонаментни кутии. Списъкът включва търговец на козметични продукти Birchbox, който „подготвя“ и изпраща на абонатите колекция от продукти въз основа на предишни покупки и алгоритми, които категоризират потребителите въз основа на възраст, местоположение и други точки от данни. Синя престилка, услуга за абонамент за готови ястия, беше друг забележителен участник.

В началото на 2021 г., три години след като компанията стана публична, пазарната капитализация на Stitch Fix беше колосалните 10 милиарда долара.

Днес, само осемнадесет месеца по-късно, акциите са загубили около 95% от стойността си и компанията е се очаква да отчете първия си годишен спад на продажбите откакто стана публична през 2017 г.

По същия начин, Синя престилка се превърна в още по-грозна инвестиционна катастрофа - пет години след като акциите й дебютираха на $140 за акция, се търгуват на по-малко от $4.

Защо разрушителите бяха прекъснати?

Както се оказва, предупредителните знаци са били ясни още през 2018 г. В материал, който се появи на Quartz.com, Луис Перес-Брева, преподавател и изследовател в Инженерното училище на Масачузетския технологичен институт, предупреди, че „Много търговци на дребно са забравили какво наистина помага на клиентите: помощ в магазина от човешки работници.“

Според Перес-Брева, „за да получат чисти данни за машинно обучение (изкуствен интелект или AI), например, много търговци на дребно изпращат на клиентите въпросници, които са по-лесни за обработка от компютри.“

Но, казва той, „Клиентите не са ИИ. Повечето никога не отговарят на въпросниците, а много попълват каквото си спомнят. Това оставя търговците на дребно с грешни … данни.“

Също през 2018 г., консултантски гигант McKinsey & Co. анкетира повече от 5,000 американски потребители относно абонаментните услуги и установи, че „степента на оттегляне е висока (почти 40 процента) … и потребителите бързо анулират услуги, които не предоставят превъзходно изживяване от край до край“.

Докладът на McKinsey заключава, че „Потребителите нямат присъща любов към абонаментите. Ако не друго, изискването да се регистрирате за повтарящ се намалява търсенето и затруднява привличането на клиенти.“

Междувременно няколко академици писаха за рисковете, свързани със събирането на данни за отделни купувачи. За потребителя може да е полезно търговецът на дребно да знае размера на обувките и любимия им цвят. Но какво се случва, когато данните, събрани от AI и алгоритми, включват закупуване на противозачатъчни хапчета?

За един дългогодишен участник и наблюдател на индустрията за търговия на дребно идва на ум една стара максима: колкото повече нещата се променят, толкова повече остават същите. AI е мощен инструмент в управлението на логистиката, инвентара и множество други грижи за управление на бизнеса. В случай на предвиждане на поведението на потребителите, някои от тях са ценни, но само ако се използват правилно.

Ако търговците на дребно искат да знаят какво искат потребителите, те разполагат с изпитан във времето начин да разберат – чрез потребителско тестване на продукти и цени, преди да вложат ценен капитал. Вместо да събират данни въз основа на минало поведение или да „подготвят“ профилите на потребителските подгрупи въз основа на машинно обучение, търговците на дребно могат по-точно да предскажат тенденциите и бъдещото търсене чрез използване на реална информация, събрана от онлайн в реално време с реални купувачи. И ако възнамерявате да приложите алгоритъм, по-добре е да можете да докажете, че работи отново и отново.