Dirbtinis intelektas – galingas įrankis, bet ne panacėja
Įmonės „Satalia“, kuri specializuojasi dirbtinio intelekto srityje, rinkodaros vadovas Adamas Westas pabrėžia, kad dirbtinis intelektas negali pats atsakyti į visus įmanomus klausimus ir rasti geriausius sprendimus: tam reikia žmogaus prisilietimo ir supratimo, ką su turimais duomenimis daryti.
„Kas iš tikrųjų yra duomenys? Pats žodis „data“ (angl. duomenys) yra kilęs iš lotyniško „datum“, reiškiančio „tai“, ar „dalykai“, tad be konteksto šis žodis nieko nereiškia. Kai duomenys turi kontekstą, tuomet jau turime informaciją. Tačiau iš jos dar reikia gauti žinias. Pavyzdžiui, jei pardavinėjame ledus, galime surinkti informaciją, kurią dieną kiek jų buvo parduota ir kokia tomis dienomis buvo oro temperatūra. Turėdami tokią informaciją turime ją suprasti, analizuoti – tai leidžia mums atlikti tam tikras prognozes, numatyti, kad jei diena bus karšta, ledų turbūt pirks daugiau. Tačiau net tai nebus šimtu procentu galiojanti taisyklė: žmogus galės numatyti, kad galbūt yra kažkokių papildomų veiksnių, kurie irgi darys įtaką prekybos rezultatams“, – aiškino jis.
Pasak A. Westo, kalbant apie dirbtinį intelektą, svarbiausia konstruoti jį taip, kad jis būtų pritaikomas kaip į tikslą orientuotas elgesys. Vienas iš kasdieniškiausių pavyzdžių – daugelio naudojamos navigacijos sistemos, kurios per sekundę apsvarsto daugiau nei milijoną galimų maršrutų variantų.
Tačiau jei klausimai yra subtilesni, turintys etinių niuansų, reikia būti atsargiems, nes mes vis dar negalime numatyti, kokius sprendimus priims dirbtinis intelektas. Kaip parodė 2016 m. „Microsoft“ atliktas eksperimentas, kai jie pristatinėjo dirbtiniu intelektu paremtą botą, kuris, kaip jie teigė, veiks taip, kad kuo daugiau žmonės su juo bendraus, tuo greičiau jis mokysis ir galės palaikyti žaismingesnį pokalbį. Tačiau realybė buvo tokia, kad vos po dienos šis botas pradėjo kalbėti rasistiškai, įžeidžiančiai, o jo replikos rodė, kad jis palaiko Donaldą Trumpą.
„Kol pasieksime ypatingai aukšto lygio dirbtinį intelektą, mums reikia išspręsti daug etinių problemų. Tai yra ne tokie paprasti, filosofiniai klausimai, o mes dabar gyvename labai įdomiu istoriniu metu, kai turime rasti būdą į juos atsakyti“, – kalbėjo A. Westas.
Tačiau kalbant apie kasdieniškesnius rinkodaros klausimus, dirbtinis intelektas gali būti naudingas jau dabar. A. Westas pateikė kelis pavyzdžius, kaip, padedant dirbtiniam intelektui, verslas optimizavo kainas ir tuo pačiu maksimizavo pajamas. Viena tarptautinė viešbučių kompanija, nagrinėdama prieš tai buvusius užsakymus, prognozavo tikėtinus ateities užsakymus ir pagal tai sudėliojo atitinkamą kainodarą. Kino teatrų tinklas išanalizavo daugiau nei 60 faktorių, turinčių įtaką vartotojų patirčiai, pavyzdžiui, repertuaro pasirinkimas, kainos, darbo valandos ir tt.
Modernus būdas išnaudoti slaptus pirkėjus
Dar vieną būdą, kaip galima išnaudoti šiuolaikines technologijas efektyvinant mažmeninę prekybą, rinkai pasiūlė platformos „BeMyEye“ kūrėjai. Jos idėja – parodyti prekybininkams, kur jie gali veikti geriau, išnaudojant slaptus pirkėjus, kuriais gali būti bet kas, prisijungęs prie šios platformos. Atėjai į parduotuvę, pamatei, kad lentynoje nėra produkto, kuris turėtų ten būti – siunti nuotrauką, kuri bus perduota prekės ženklo atstovams. Šiuo metu platformoje „BeMyEye“ yra 600 tūkstančių slaptų pirkėjų visame pasaulyje.
„Kai pardavimai sustoja, dažnai galvojama, kad galbūt produktas rinkai nebeįdomus, arba rinkodaros kampanija nebeveikia, bet tikroji priežastis dažnai yra ne ta. Kartais produktas tiesiog padėtas ne ten, kur turėtų būti, jo neįmanoma rasti, o tada vartotojas gali tiesiog nueiti pas konkurentus. Taigi žiūrint iš prekės ženklų pusės tai dažnai reiškia, kad ne visada gaunama tai, už ką sumokama“, – aiškino „BeMyEye“ kompanijos viceprezidentas Daniel Reilly.
D. Reilly teigia, kad Jungtinės Karalystės tyrimų duomenys rodo, kad per mėnesį žmogus užeina į parduotuvę 56 kartus (tyrimas apėmė hypermarketus, didelius ir mažus supermarketus, neapimant vaistinių, kavinių, buitinių prekių parduotuvių ir pan.). Tačiau tai tikrai nereiškia, kad jis pamato visus produktus: net 68 proc. jų yra padėti vadinamose aklosiose zonose.
Už lojalumą svarbiau paieškos internete rezultatai
„Google“ performance padalinio vadovas Vokietijoje Sebastianas Kerthas pabrėžė, kad esminė tendencija, apie kurią turi galvoti pardavėjai – lojalumas prekės ženklams krenta, o vis daugiau įtakos sprendimui daro tai, ką žmonės lengviausiai randa internete. „Nieko naujo nepasakysiu, bet auga paieška mobiliuosiuose telefonuose. Kai prieš septynerius metus prisijungiau prie „Google“ tai buvo karščiausia tema ir iki šiol ji nesikeičia“, – juokėsi jis.
„Jei nori efektyviausiai investuoti savo biudžetą, turi suprasti, kad vartotojai neieško prekės ženklų – jie ieško bendrinių žodžių. Todėl didžiausias klausimas yra, kaip laimėti paieškoje. Atsakymas, kaip tai padaryti, yra vadinamasis mašininis mokymasis (angl. machine learning.)“, – sakė jis.
„Visi, dirbantys rinkodaroje, turi pirmiausia pasirūpinti, kad vartotojams būtų patogu naršyti jų puslapiuose per mobiliuosius telefonus. „Google“ net turime specialų įrankį, įvertinantį, kiek geras tinklapis mobiliuosiuose telefonuose“, – pasakojo S. Kerthas.
Pasak S. Kertho, šiuo metu reikėtų pagalvoti ir apie sprendimų automatizavimo galimybes. Tai verta padaryti tiesiog norint laimėti laiko: dabar dažniausiai 80 proc. jo skiriama mažos vertės užduotims, sprendžiamoms rankiniu būdu, ir tik 20 proc. laiko lieka strateginiams klausimams spręsti.
Be to, automatizuoti sprendimai leidžia išbandyti labiau personalizuotus pasiūlymus vartotojams. „Jei anksčiau būdavo įprasta testuoti reklamas, kuri geriau veikia, o prasčiau veikiančią ištrinti iš eterio, dabar automatizuoti įrankiai skatina pateikti kuo daugiau reklamų variantų, kad būtų galima konkrečiam vartotojui parodyti tinkamiausią, taip pat atsižvelgti į laiką, vietą ir tt.“, – aiškino S. Kerthas.
Pagalba motyvuojant darbuotojus
Konsultacijų įmonės „Link Analytix Global“ generalinis direktorius Janas Hilleslandas, pasakodamas apie tai, kaip žmonės elgiasi parduotuvėse, dalinosi savo pastebėjimais, kodėl daugelis prekių visgi taip ir lieka nepamatytos (plačiau skaitykite šiame M360 straipsnyje). Pasinaudojant šiuolaikinėmis technologijomis galima labai aiškiai matyti, kurios vietos parduotuvėje kaip dažnai yra lankomos, kiek jose praleidžiama laiko, ir tada jau aiškintis, kodėl taip yra ir ką galima pakeisti (vienas iš tokių įrankių - „RetailFlux“).
Kita galimybė, padedanti efektyvinti pardavimus – tinkamai motyvuoti darbuotojus. J. Hilleslandas parduotuvių vadovams siūlė į tai pažiūrėti kaip į žaidimą: turint kelių parduotuvių tinklą arba vienoje parduotuvėje darbuotojus padalinus į komandas galima jiems pasiūlyti varžytis tarpusavyje. Tik svarbu padaryti tai teisingai, kad darbuotojai į tai pažiūrėtų kaip į azartišką žaidimą ir nekiltų nereikalingų konfliktų.
„Mes siūlydavome žaidimą, kuris rodo duomenis apie pardavimus realiu laiku. Tada gali pasidalinęs į komandas varžytis, kas parduos daugiausiai. Darbuotojams tai patiko, jie labai įsitraukdavo. Tik vėliau padarėme vieną pataisymą: iš pradžių duomenų atnaujinimus rodydavome nuolat, bet tada žmonės užuot dirbę tik spoksojo į telefonų ekranus, tad perėjome prie duomenų atnaujinimo kas valandą“, – juokėsi J. Hilleslandas, pridėdamas, kad žaidimas yra mūsų smegenų mėgstamiausias būdas mokytis.