ما الذي أخطأ تجار التجزئة عبر الإنترنت بشأن الخوارزميات والذكاء الاصطناعي

في الوقت الذي انتشر فيه جائحة COVID-19 في عام 2020 ، تم الترحيب بمجموعة من شركات التجارة الإلكترونية والأزياء الموجهة للمستهلكين والعناية الشخصية ومجموعة أدوات الوجبات الجاهزة باعتبارها تجار التجزئة الرائدين الذين أعادوا ابتكار تجربة التسوق عبر الإنترنت من خلال الطحن. بيانات عن سلوك العملاء.

في عام 2018 ، مجلة التجارة الصناعية RetailDive.com أعلنت بحيرة كاترينا "معطلة العام"لدورها كمؤسس ومدير تنفيذي لـ غرزة الإصلاح، موقع للأزياء يقدم خدمة الاشتراك في السلع برعاية 3,900 مصمم بدوام جزئي. في مقال نشر في هارفارد بيزنس ريفيو في الوقت نفسه تقريبًا ، وصفت ليك شركتها بأنها "عملية علم بيانات" ، مع عائدات "تعتمد على توصيات رائعة من خوارزميتها".

كانت Stitch Fix من بين الأمثلة الأكثر وضوحًا لظهور ما يسمى بائعي التجزئة في مربعات الاشتراك. تتضمن القائمة بائع تجزئة لمنتجات التجميل بيرش بوكس الذي "يرعى" ويشحن إلى المشتركين مجموعة من المنتجات بناءً على عمليات الشراء السابقة والخوارزميات التي تصنف المستهلكين بناءً على العمر والموقع ونقاط البيانات الأخرى. الأزرق المئزر، خدمة الاشتراك في الوجبات الجاهزة ، كان مشاركًا بارزًا آخر.

في بداية عام 2021 ، بعد ثلاث سنوات من طرح الشركة للاكتتاب العام ، بلغت القيمة السوقية لشركة Stitch Fix 10 مليارات دولار.

اليوم ، بعد ثمانية عشر شهرًا فقط ، فقد السهم حوالي 95 ٪ من قيمته والشركة كذلك من المتوقع أن تسجل أول انخفاض سنوي في مبيعاتها منذ طرحها للاكتتاب العام في عام 2017.

وبالمثل، الأزرق المئزر لقد تحولت إلى حطام قطار استثماري أبشع - بعد خمس سنوات من ظهور سهمها لأول مرة عند 140 دولارًا للسهم ، يتم تداولها بأقل من 4 دولارات.

لماذا تعطلت المعطلات؟

كما اتضح ، كانت علامات التحذير واضحة في عام 2018. في قطعة ظهرت على موقع Quartz.com، حذر لويس بيريز بريفا ، المحاضر وعالم الأبحاث في كلية الهندسة بمعهد ماساتشوستس للتكنولوجيا ، من أن "العديد من تجار التجزئة نسوا ما يساعد العملاء حقًا: المساعدة داخل المتجر من العاملين البشريين."

وفقًا لبيريز بريفا ، "من أجل الحصول على بيانات نظيفة للتعلم الآلي (الذكاء الاصطناعي أو الذكاء الاصطناعي) ، على سبيل المثال ، يرسل العديد من تجار التجزئة استبيانات للعملاء يسهل على أجهزة الكمبيوتر معالجتها."

لكنه يقول: "العملاء ليسوا أنظمة ذكاء اصطناعي. لا يجيب معظمهم على الاستبيانات أبدًا ، ويقوم الكثيرون بملء ما يتذكرونه. وهذا يترك تجار التجزئة لديهم… بيانات خاطئة ".

أيضا في عام 2018 ، عملاق استشاري استطلعت شركة McKinsey & Co أكثر من 5,000 مستهلك في الولايات المتحدة حول خدمات الاشتراك ووجدت أن "معدلات التغيير مرتفعة (ما يقرب من 40 بالمائة) ... ويلغي المستهلكون بسرعة الخدمات التي لا تقدم تجارب ممتازة من البداية إلى النهاية."

خلص تقرير McKinsey إلى أن "المستهلكين ليس لديهم حب متأصل للاشتراكات. إذا كان هناك أي شيء ، فإن شرط الاشتراك في حساب متكرر يقلل الطلب ويجعل من الصعب اكتساب العملاء ".

وفي الوقت نفسه ، كتب العديد من الأكاديميين عن المخاطر المرتبطة بجمع البيانات عن المتسوقين الأفراد. قد يكون من المفيد للمستهلك أن يعرف بائع التجزئة حجم حذائه ولونه المفضل. ولكن ماذا يحدث عندما تتضمن البيانات التي يجمعها الذكاء الاصطناعي والخوارزميات شراء حبوب منع الحمل؟

بالنسبة للمشارك والمراقب منذ فترة طويلة في صناعة البيع بالتجزئة ، يتبادر إلى الذهن مبدأ قديم: كلما تغيرت الأشياء ، كلما بقيت كما هي. يعد الذكاء الاصطناعي أداة قوية في إدارة الخدمات اللوجستية والمخزون ومجموعة من اهتمامات إدارة الأعمال الأخرى. في حالة توقع سلوك المستهلك ، فإن بعضًا منه يكون ذا قيمة ولكن فقط إذا تم استخدامه بشكل صحيح.

إذا أراد تجار التجزئة معرفة ما يريده المستهلكون ، فلديهم طريقة مجربة زمنياً لمعرفة ذلك - من خلال اختبار المستهلك للمنتجات والأسعار قبل الالتزام برأس المال الثمين. بدلاً من معالجة البيانات بناءً على السلوك السابق ، أو "تنسيق" ملفات تعريف مجموعات المستهلكين الفرعية بناءً على التعلم الآلي ، يمكن لتجار التجزئة التنبؤ بشكل أكثر دقة بالاتجاهات والطلب المستقبلي باستخدام الذكاء الحقيقي الذي تم جمعه من الوقت الفعلي عبر الإنترنت مع متسوقين حقيقيين. وإذا كنت ستطبق خوارزمية ، فمن الأفضل أن تثبت أنها تعمل مرارًا وتكرارًا.