Алгоритмдер жана AI жөнүндө онлайн сатуучулар эмнеден жаңылышты

19-жылы COVID-2020 пандемиясы күчөгөн маалда, электрондук коммерция, түздөн-түз керектөөчү мода, жеке кам көрүү жана даярдалган тамак-аш комплекти компанияларынын тобу онлайн соода тажрыйбасын кыйратып, жаңыдан ойлоп тапкан алдыңкы чекене сатуучулар катары кабыл алынган. кардарлардын жүрүм-туруму жөнүндө маалыматтар.

2018-жылы, өнөр жай соода журналы RetailDive.com Катрина көлү деп жарыялады «Жылдын бузулуучусу” негиздөөчүсү жана башкы директору ролу үчүн Кокетка Fix, 3,900 толук эмес стилисттер тарабынан тандалып алынган товарларга жазылуу кызматын сунуш кылган мода сайты. In макала Harvard Business Review журналында жарыяланган болжол менен ошол эле учурда, Лейк анын компаниясын "маалымат илиминин операциясы" катары сүрөттөп, кирешеси "анын алгоритминин чоң сунуштарына көз каранды".

Stitch Fix жазылуу кутучасы деп аталган чекене сатуучулардын өсүшүнүн көрүнүктүү мисалдарынын бири болуп калды. Тизмеге сулуулук азыктарын сатуучу кирет кайың куту, ал "курациялайт" жана абоненттерге мурунку сатып алуулардын жана алгоритмдердин негизинде өнүмдөрдүн жыйнагын жөнөтөт, ал керектөөчүлөрдү жашына, жайгашкан жерине жана башка маалымат чекиттерине жараша категорияларга бөлөт. Blue Сушилки, даярдалган тамак жазылуу кызматы дагы бир көрүнүктүү катышуучу болду.

2021-жылдын башында, компания ачыкка чыккандан үч жыл өткөндөн кийин, Stitch Fixтин рыноктук капитализациясы 10 миллиард долларды түзгөн.

Бүгүн, он сегиз ай өткөндөн кийин, акция өз наркынын 95% га жакынын жоготкон жана компания болуп саналат биринчи жылдык сатуунун төмөндөшү күтүлүүдө 2017-жылы ачыкка чыккандан бери.

Ошо сыяктуу эле, Blue Сушилки ого бетер жийиркеничтүү инвестициялык поезд кырсыгына айланды — анын акциясы 140 долларга чыккандан кийин беш жыл өткөндөн кийин ал 4 доллардан азыраак сатылууда.

Эмне үчүн бузукулар үзгүлтүккө учурады?

Маалым болгондой, эскертүү белгилери 2018-жылы эле ачык болгон. Quartz.com сайтында пайда болгон бир бөлүгүндө, Луис Перес-Брева, MIT Инженердик мектебинин окутуучусу жана изилдөөчү окумуштуусу, "Көптөгөн чекене соодагерлер кардарларга чындап эмне жардам берерин унутуп калышты: жумушчулардын дүкөндөгү жардамы" деп эскертти.

Перез-Бреванын айтымында, "Мисалы, машинаны үйрөнүү үчүн таза маалыматтарды алуу үчүн (Жасалма интеллект же AI), көптөгөн сатуучулар кардарларга компьютерлер үчүн оңой болгон анкеталарды жөнөтүшөт."

Бирок, ал мындай дейт: “Кардарлар AI эмес. Көпчүлүгү анкеталарга эч качан жооп беришпейт, көбү эсинде калганын толтурат. Бул чекене сатуучуларды туура эмес ... маалыматтар менен калтырат.

Ошондой эле 2018-жылы консалтинг гиганты McKinsey & Co. 5,000ден ашуун америкалык керектөөчүлөрдү сурамжылоого алган жазылуу кызматтары жөнүндө жана "жүргүзүү ставкалары жогору (дээрлик 40 пайыз) ... жана керектөөчүлөр эң сонун тажрыйбаларды бербеген кызматтарды тез эле жокко чыгарышат" деп табылган.

McKinsey отчетунда мындай тыянак чыгарылган: “Керектөөчүлөрдүн жазылууну сүйүүсү жок. Эгер бир нерсе болсо, кайталануучуга катталуу талабы суроо-талапты азайтат жана кардарларды алууну кыйындатат.

Ошол эле учурда, бир нече академиктер жеке сатып алуучулар жөнүндө маалыматтарды чогултуу менен байланышкан тобокелдиктер жөнүндө жазган. Бул сатуучу бут кийим өлчөмүн жана сүйүктүү түсүн билет керектөөчү үчүн пайдалуу болушу мүмкүн. Бирок AI жана алгоритмдер тарабынан чогултулган маалыматтар бойго болтурбоочу таблеткаларды сатып алууну камтыганда эмне болот?

Чекене соода тармагынын көптөн бери катышуучусу жана байкоочусу үчүн эски максим эске түшөт: нерселер канчалык көп өзгөрсө, ошончолук ошол бойдон калат. AI логистиканы, инвентаризацияны жана башка бизнести башкаруу маселелерин башкаруунун күчтүү куралы. Керектөөчүлөрдүн жүрүм-турумун алдын ала билген учурда, анын кээ бирлери баалуу, бирок туура колдонулганда гана.

Эгерде чекене сатуучулар керектөөчүлөр эмнени каалаарын билгиси келсе, анда алар баалуу капиталды жасаардан мурун өнүмдөрдү жана бааларды керектөөчүлөрдү сынап көрүү аркылуу убакыт сынагынан өткөн жолго ээ. Мурдагы жүрүм-турумга негизделген маалыматтарды майдалоонун же машина үйрөнүүсүнө негизделген керектөөчү подгруппалардын профилдерин “курациялоонун” ордуна, чекене сатуучулар чыныгы сатып алуучулар менен реалдуу убакыт режиминде онлайн режиминде чогултулган чыныгы чалгындоону колдонуу менен тенденцияларды жана келечектеги суроо-талапты такыраак болжолдой алышат. Ал эми, эгер сиз алгоритмди колдоно турган болсоңуз, анда анын иштешин кайра-кайра далилдей аласыз.