Ką internetiniai mažmenininkai suklydo dėl algoritmų ir AI?

Maždaug tuo metu, kai 19 m. įsivyravo COVID-2020 pandemija, grupė elektroninės prekybos, tiesioginės vartotojų mados, asmens priežiūros ir paruoštų patiekalų rinkinių įmonių buvo vertinamos kaip pažangiausios mažmeninės prekybos įmonės, kurios iš naujo išranda internetinio apsipirkimo patirtį. duomenų apie klientų elgesį.

Pramonės prekybos žurnalas 2018 m RetailDive.com paskelbė Katrinos ežeras „Metų trikdytojas“ už jos įkūrėjos ir generalinės direktorės vaidmenį Stitch Fix, mados svetainė, siūlanti prenumeruojamų prekių, kurias kuruoja 3,900 XNUMX ne visą darbo dieną dirbančių stilistų, paslaugą. Į straipsnis, publikuotas žurnale „Harvard Business Review“. maždaug tuo pačiu metu Lake savo įmonę apibūdino kaip „duomenų mokslo operaciją“, kurios pajamos „priklauso nuo puikių algoritmo rekomendacijų“.

„Stitch Fix“ buvo vienas iš labiau matomų vadinamųjų prenumeratos dėžučių mažmenininkų augimo pavyzdžių. Sąraše yra grožio prekių mažmenininkas Beržinė dėžė, kuri „kuruoja“ ir siunčia prenumeratoriams produktų kolekciją, pagrįstą ankstesniais pirkiniais ir algoritmais, kurie skirsto vartotojus į kategorijas pagal amžių, vietą ir kitus duomenų taškus. Mėlynas prijuostė, paruošto maisto prenumeratos paslauga, buvo dar vienas žymus dalyvis.

2021 m. pradžioje, praėjus trejiems metams po to, kai bendrovė pasirodė biržoje, „Stitch Fix“ rinkos kapitalizacija siekė milžinišką 10 mlrd.

Šiandien, praėjus vos aštuoniolikai mėnesių, akcijos prarado apie 95% savo vertės, o bendrovė yra praradusi Tikimasi, kad pirmasis metinis pardavimų sumažėjimas nuo tada, kai jis pasirodė viešai 2017 m.

Be to, Mėlynas prijuostė pavirto į dar bjauresnę investicinio traukinio nuolaužą – praėjus penkeriems metams po to, kai jos akcijos debiutavo už 140 USD už akciją, jos prekyba mažesnė nei 4 USD.

Kodėl trikdytojai sutriko?

Pasirodo, įspėjamieji ženklai buvo aiškūs dar 2018 m. Kūrinyje, kuris pasirodė Quartz.comLuisas Perezas-Breva, MIT inžinerijos mokyklos dėstytojas ir mokslininkas, perspėjo: „Daugelis mažmenininkų pamiršo, kas iš tikrųjų padeda klientams: darbuotojų pagalba parduotuvėje.

Anot Perez-Brevos, „Pavyzdžiui, norėdami gauti švarius mašininio mokymosi duomenis (dirbtinį intelektą arba AI), daugelis mažmenininkų siunčia klientams klausimynus, kuriuos kompiuteriams lengviau apdoroti.

Tačiau jis sako: „Klientai nėra AI. Dauguma niekada neatsako į anketas, o daugelis užpildo viską, ką prisimena. Dėl to mažmenininkai turi klaidingus duomenis.

Taip pat konsultacijų milžinas 2018 m McKinsey & Co apklausė daugiau nei 5,000 JAV vartotojų apie prenumeratos paslaugas ir išsiaiškino, kad „atsisakymų dažnis yra didelis (beveik 40 proc.)... o vartotojai greitai atšaukia paslaugas, kurios nesuteikia aukščiausios kokybės paslaugų“.

McKinsey ataskaitoje daroma išvada, kad „vartotojai nemėgsta prenumeratos. Jei kas, reikalavimas užsiregistruoti pasikartojančiame, mažina paklausą ir apsunkina klientų įsigijimą.

Tuo tarpu keli akademikai rašė apie riziką, susijusią su duomenų apie atskirus pirkėjus rinkimu. Vartotojui gali būti naudinga, kad mažmenininkas žinotų jų batų dydį ir mėgstamą spalvą. Bet kas atsitiks, kai AI ir algoritmų surinkti duomenys apima kontraceptinių tablečių pirkimą?

Ilgamečiam mažmeninės prekybos dalyviui ir stebėtojui į galvą ateina sena nuostata: kuo daugiau dalykų keičiasi, tuo labiau jie išlieka tokie patys. AI yra galingas įrankis valdant logistiką, atsargas ir daugybę kitų verslo valdymo problemų. Numatant vartotojų elgesį, kai kurie iš jų yra vertingi, tačiau tik tinkamai naudojami.

Jei mažmenininkai nori žinoti, ko nori vartotojai, jie turi laiko patikrintą būdą tai išsiaiškinti – vartotojui išbandydami produktus ir kainas prieš investuodami brangų kapitalą. Užuot kaupę duomenis, pagrįstus praeities elgesiu, arba „kurdami“ vartotojų pogrupių profilius, remdamiesi mašininiu mokymusi, mažmenininkai gali tiksliau numatyti tendencijas ir būsimą paklausą, naudodamiesi realiu laiku internete su tikrais pirkėjais surinkta informacija. Ir jei ketinate taikyti algoritmą, geriau galėsite įrodyti, kad jis veikia ne kartą.