LVIV.COM

Як алгоритми зчитують нашу поведінку та передбачають, що будемо купувати: розповідають у Reconsale

Ділися або не палися

Як алгоритми зчитують нашу поведінку та передбачають, що будемо купувати: розповідають у Reconsale
Sci-bro

Ми живемо у час, коли не нам варто шукати контент, а йому слід уміти пробиратися до нас крізь хащі. Алгоритми персоналізації покликані здійснити тут нову технологічну революцію, поряд із тією, яку здійснили винайдення інтернету та пошукових систем. Принаймні, так вважає Дмитро Паславський, засновник та керівник компанії Reconsale, яка допомагає місцевому бізнесу рости, залучаючи алгоритми штучного інтелекту до аналізу поведінки покупця.


Партнерська публікація з Reconsale

 

Говорили з Дмитром про вибудовування стосунків людини з системою, аналіз даних, “формулу душі”, розуміння цінностей людини за її покупками, споживацьку культуру та майбутнє персоналізації даних. 

Я правильно розумію: ви застосовуєте нейронні мережі, щоб аналізувати поведінку людей та давати рекомендації щодо покупок?

Згрубша, так. Я є ідеологом та розробником двигуна, який дозволяє передбачати інтереси на основі поведінки й аналізу даних користувачів. Це працює в будь-якому цифровому каналі, де є якийсь інтерактив із клієнтами: вони переглядають пропозиції, щось лайкають, додають до кошика, купують, коментують, дивляться все це ми розглядаємо як приклади поведінки, яка є предметом рекомендацій.

Як ви отримуєте дозвіл на те, щоб ці дані збирати?

Ми не розглядаємо користувача як персону, про яку маємо офіційні дані. У нас є просто ID, та ми не знаємо, хто за ним стоїть. Ніяких персональних даних тут немає. Таким чином конфіденційність зберігається.

Мені відомо, що в деяких проєктах ви залучаєте ботів, які листуються у месенджерах із покупцями. Хіба це можливо без деанонімізації? Чи інформація шифрується?

Річ у тім, що ми не розробляємо ботів, як таких. Бот був частиною нашого замовника, він нам просто передав активність користувача і запити на рекомендації з допомогою ID цього користувача. Він сам вибирає, що це за ID може бути: синтетичні ключі чи номер телефону якщо має право розголошувати. Нам неважливо знати, хто ця людина, нам не потрібні дані, щоб на неї вийти. 

А що вам потрібно? Що саме аналізуєте і в який спосіб?

Наша система це комплекс рішень, які реалізовують певну функцію. Ми називаємо її one-to-one маркетингом. Основна запорука й сполука тих всіх процесів це різноманітний спектр алгоритмів. Насамперед це алгоритми, які згідно з певною функцією чи моделлю на різних технологіях ШІ (штучного інтелекту) передбачають, які продукти можуть сподобатись покупцю. Для цього вони беруть приклад мільйона людей, які демонстрували дуже схожу поведінку. Але вони більш ніяк не пов'язані: можуть жити у різних точках світу й ніколи не перетинатись. Ця штука визначає якусь унікальну формулу душі за поведінкою та може вгадувати, що сподобається навіть тоді, коли користувач ще цього ніколи не пробував.

 

Як алгоритми зчитують нашу поведінку та передбачають, що будемо купувати: розповідають у Reconsale

 

Ви сказали “формулу душі”?

Так. Ніхто не розуміє, що це за фактори й чому вони зв’язалися. Але оскільки ми можемо відстежувати величезний спектр поведінки, то помічаємо траєкторії абсолютно непов’язаних між собою людей. Це й дає змогу знайти “магічні” інсайти про людину та про те, що їй сподобається. Цей алгоритм ми називаємо інтуїцією. 

Інтуїцією в людей зазвичай називають те, що вони отримують з досвіду на основі постійного фідбеку з реальністю, але не можуть описати словами в момент “прозріння”. Як це працює у випадку вашого алгоритму? 

Ми називаємо це інтуїцією, тому що рекомендації передбачення неможливо обґрунтувати людським розумом логічно. Якщо ми беремо, до прикладу, аналіз та мислення це все логічні дедуктивні чи індуктивні процеси. А цей алгоритм настільки складний і непередбачуваний, що логічно до цього дійти неможливо.

Ви самі складаєте ці алгоритми? 

Існує ціла індустрія алгоритмів передбачення поведінки, безліч наукових робіт, історія їхнього використання. Ці алгоритми ми частково розробляємо на основі наших ідей, а частково використовуємо моделі, які вже існують у світі, та просто адаптовуємо їх до нашого випадку. Щодо алгоритму інтуїції то він існує, ним користуються Netflix, Google, YouTube та Facebook. 

Він так і називається: “алгоритм інтуїції”?

Він називається "колаборативна фільтрація". Загалом, у нас є свої алгоритми, які ми розробили, на основі якогось здорового глузду, який ми бачимо, а є загальновідомі й ми їх застосовуємо як наявну практику. 

Розкажіть про свою команду. Про кого говорите, коли кажете “ми”?

Я засновник і СЕО компанії Reconsale, де об'єднав своїх колег, які також займалися ШІ та бізнес-аналізом у сфері ШІ-технологій для того, щоб зібрати досвід, який ми отримали від роботи на дуже відомих замовників зі США, та зробити продукт для Східної Європи й України, зокрема. Ми створили компанію, щоб і українські магазини могли скористатися тією магічною функціональністю і щоб досвід користувачів з України був також таким оптимізованим.

Ви казали, що частина алгоритмів це адаптація. Мається на увазі, до якоїсь локальної специфіки?

Швидше до специфіки бізнесу, а також того, як події характеризують людей у різних місцях. До прикладу, коли в Америці людина щось коментує це вже дуже велика подія, тоді як у нас коментарі може давати будь-хто, не дуже занурюючись в тему. Маю на увазі відгуки чи коментарі про продукт. Ця ментальна специфіка, власне, і відповідає за вплив тієї чи іншої дії та дає змогу передбачити, що сподобається цій людині. 

 

Як алгоритми зчитують нашу поведінку та передбачають, що будемо купувати: розповідають у Reconsale

 

Звідки ви брали ці дані? Як дізнавалися, яка вага коментаря людини з США у порівнянні з коментарем тутешнього користувача?

Алгоритми самі визначають вагу тих чи інших реакцій. Якщо запропоноване купують отже передбачення спрацювало й все зважено правильно. Ця система постійно адаптовується. 

Можете розповісти про якийсь з останніх локальних прикладів впровадження цієї системи?

Так, звісно. Нещодавно ми розробляли персоналізовану комунікацію в форматі “програма лояльності” для однієї мережі магазинів. Нашою ціллю було постійне приваблення людей. Ми слідкували за життєвим циклом покупця і старалися знаходити щось, що зацікавило б. Як з’ясувалося, ми дуже добре можемо повертати покупця в магазин, якщо він перестав туди ходити, додаючи розуміння, в чому саме унікальність та цінність цієї мережі й продуктів. Тобто ми можемо зацікавити людей несподіваними гарними новинками, та навіть зробити із них наших адвокатів завдяки гнучкій системі бонусів. Ми наче підтримуємо соціальну мережу навколо продукту. Система знаходить найкращу формулу до кожної людини стосовно того, як вести з нею комунікацію. Чи надсилати пуші, якщо так то як часто, чи, може, їй цікаво отримувати контент про склад продуктів або ж знати, коли найкращі знижки. Чи їй узагалі краще буде отримувати інформацію про повний пакет продуктів, а не про якісь точкові речі. Так ми заохочуємо покупців отримувати задоволення від цієї мережі магазинів і розділити з нею частину свого життя. 

Скільки коштує впровадження такої технології?

Наразі нашою ціллю є розвивати продукт на внутрішньому ринку й дати можливість українським компаніям використовувати технології ШІ для просування власного бізнесу. В США та Європі це коштує мільйони доларів, у той час, як ми наразі готові робити це за сотні тисяч — що не так суттєво в порівнянні з результатами, яких досягаємо.

Які технології тут залучені, окрім нейронних мереж?

Ми активно використовуємо технології, які базуються на навчальних математичних класифікаторах і регресорах, а також технології, які називаються reinforcement learning (навчання з підкріпленням). Тобто, система практично навчається як дитина: на досвіді. Також ми використовуємо статистичні моделі. До прикладу, коли маємо три гіпотези щодо того, що краще спрацює: варіант 1, 2 чи 3. Ми запускаємо ці етапи почергово й дивимося, як вони конкурують у рівних умовах, це називається А/Б-тестування. Так і статистично: для того, щоб знаходити тренди, які зростають за останній день чи за географією, чи залежно від сезону. Використовуємо популярність як фактор рекомендацій. 

Як це все виглядає? Я заходжу на сайт магазину, щось клацаю, відкриваю, а моя поведінка зчитується, щоб можна було виокремити схожі патерни в поведінці інших людей та давати мені рекомендації?

Так, але слід зазначити, що тут йдеться лише про один з алгоритмів. Ми використовуємо їх близько п’ятнадцяти. Одні алгоритми працюють з інтуїцією, інші з інтересами чи цінностями, ще одні з правилами мерчандайзингу, наприклад, коли ми розуміємо, який колір у моді. Ще інші з базовими тенденціями поведінки, регулярністю чи звичками. Адже у прийнятті рішення відіграє багато факторів: раціо, емоції, звички, системи захисту чи інтеграції. Алгоритми, які їм адресують, усі працюють разом, як оркестр. 

Ви сказали, що алгоритми можуть розуміти цінності людини. В який спосіб?

Є таке поняття як профайл людини, про це можна багато прочитати у теорії OCEAN. Психологію людини розділили на різні аспекти поведінки: наскільки вона відкрита чи закрита, наскільки піддається впливу, наскільки раціонально чи емоційно вибирає. Це один із підходів розуміння цінностей. Інший полягає у тому, щоб асоціювати продукти, які людина купує, з набором певних цінностей. Наприклад, екологічні неекологічні, дорогі недорогі, вишукані невишукані, натуральні ненатуральні. За цим графом ми можемо розуміти систему цінностей людини, щоб потім не пропонувати їй нерелевантний продукт, який не сподобається чи навіть обурить. 

Коли говорите про тенденції, маєте на увазі динаміку поведінки окремого користувача?

І навіть більше. Це може бути тенденція під час роботи людини з ботом чи сайтом. До прикладу, вам терміново захотілося купити пральну машину, бо набридло їздити до пральні. Ви заходите на сайт і шукаєте першу-ліпшу. Система дає вам якісь родзинки дорогі, які люди купують імпульсивно. Якщо ви не здійснили покупку система розуміє, що ви почали раціоналізувати свій вибір, шукати коментарі, розглядати, порівнювати продукти між собою. Тоді вона змінює стратегію, щоб рекомендувати вам більш раціональну покупку, а не емоційну. Це тенденція змінюватися під час однієї сесії роботи з сайтом. Наша система така, що вона може адаптуватися на льоту і перемикнутися з одних алгоритмів на інші.

Як це все впливає на культуру споживацтва?

Це хороше питання, оскільки я сам часто думаю чи наша система є системою “впарювання” чи, навпаки, існує для збільшення користувацької сатисфакції. І більше схиляюся до другого. Адже наша ціль замінити рекламу пропозиціями, які дійсно дуже потрібні й хороші для людини, які дійсно покращують її життя. А не просто старатися знайти слабке місце, щоб людина зреагувала й купила. Наша система орієнтована саме на покупця. Ми так і позиціюємося, коли спілкуємося з нашими клієнтами: “ми підходимо вам, тільки якщо ви вважаєте, що ваша ключова якість бізнесу це задоволений клієнт”.

Але хіба це не суперечить тому, що система, як ви казали, спочатку демонструватиме дорогі товари та змінить поведінку, лише коли побачить, що раціо таки превалює? 

Я, мабуть, недобре висловився. Вона не буде використовувати емоції, щоб виманити гроші. Вона пропонуватиме ті продукти, які купуються частіше емоційно та задовольняють цей порив. Людина буде щасливою і загасить свій негатив, адже купила продукт, який його задовольняє. Це необов'язково щось дороге, це може бути щось гарне, на що приємно дивитися і що задовольняє цю емоцію швидше, ніж воно задовольнило б раціо. Адже проблема не завжди раціональна. Наша головна метрика це customer lifetime value або цінність системи для користувача в життєвому циклі. Ми продаємо не просто один варіант рекомендації одній людині. Ми продаємо цілі стосунки людині з цією системою. Ми вважаємо, що наша система трансформує цифровий канал у такий спосіб, що людина стає жити з цією системою, оскільки система пізнає людину, розуміє її, емпатує, підтримує та дбає про неї. Для кожної людини там свій контент, свій продукт, свій шлях. Ми даємо змогу сайтам, які пропонують усім все однакове бути ніби створеним для кожної окремої людини. Є таке відео, раджу подивитися, називається парадокс вибору. У ньому йдеться про те, що коли у нас з’являється величезна кількість альтернатив, нам важче зробити вдалий вибір та цінувати його. В ситуації інформаційного перевантаження персоналізація рятує від паралічу, який людина постійно буде отримувати, адже інформація щоразу збільшується. Щодо культури споживацтва, ця система матиме позитивний вплив: зайві продукти нівелюватимуть самі себе. Виробники просто перестануть штампувати те, що зараз виготовляється даремно. Адже матимуть чіткий фідбек від споживачів і бачитимуть, що їм непотрібно.

 

Як алгоритми зчитують нашу поведінку та передбачають, що будемо купувати: розповідають у Reconsale

 

Крім цього, які обов’язки зніме з мене така система? Я не повинна буду складати списки продуктів, які купую постійно, вона знатиме та пам’ятатиме додати їх вчасно до кошика?

Так. Вона буде нагадувати, коли потрібні продукти закінчуються і необхідно їх поповнити. Може додати, що в кошику чогось бракує що зазвичай купується з цими товарами. Вона може складати рецепти, як оптимально скористатися тими продуктами, які ви купили. Вона може присилати застереження, якщо ви купили ліки, які треба дуже акуратно використовувати, або ж автоматично зв'язати вас з лікарем, який контролює процес споживання тих ліків. Може навіть дати зрозуміти, яку альтернативу продуктів, які ви любите, могли б купувати натомість бо так, наприклад, дешевше. Даватиме вам поради, як підготуватися до зими, до нового року. Автоматизуватиме ці процеси так, що ви будете на неї розраховувати в тому і суть тих стосунків. Це повноцінна взаємодія на основі реального розуміння людини. 

Яке в неї майбутнє? Кому насамперед хвилюватися через звільнення з роботи?

Щодо переживань, що ШІ забере роботу це, можливо, й правильні побоювання, людям треба бути готовими, щоб встигнути трансформуватися. Але на іншому кінці цієї палиці є те, що ШІ оптимізує роботу над ресурсами, він дозволить впоратися з голодом, кліматом чи перенаселенням, тому що зуміє автоматизувати ці рішення значно ефективніше, ніж людина. Щодо сфери персоналізації та ШІ-передбачень, ми тут доволі амбіційні й вважаємо, що наша технологія це наступне, що йде за гуглом. Спочатку з'явився просто інтернет, потім пошукова система, яка дала змогу в цьому смітнику вишукувати потрібну інформацію, наступний логічний етап це персоналізації та рекомендації. Наша технологія дасть змогу правильному контенту (тому, який нас дійсно цікавить) до нас дістатися.


Якщо вам цікаво реалізувати таке рішення для власного бізнесу, сміливо пишіть листа команді Reconsale: [email protected]

 

текст та ілюстрації: Оксана Брошнівська

Зараз читають