Текст книги "Искусственный интеллект, аналитика и новые технологии"

Выбор правильных вводных данных

Вернемся к примеру с департаментом здравоохранения, который пытается определить рестораны, рискующие оказаться причиной пищевых отравлений и кишечных заболеваний. Как уже упоминалось, раньше в этом городе проверка проводилась либо случайным образом, либо по следам уже имевшихся нарушений. Работая с сайтом Yelp, один из нас помог городу Бостону использовать отзывы в сети для определения ресторанов, с наибольшей долей вероятности нарушающих местные санитарно-гигиенические правила. Он разработал алгоритм, который сравнивал текст в отзывах с историей проверок. Применяя его, город обнаружил обычное число нарушений, но для этого понадобилось на 40 % меньше проверяющих – налицо резкое повышение эффективности.

Этот подход сработал хорошо не только потому, что у нас было много ресторанов для проверки, а потому, что отзывы на Yelp – это огромный набор данных, нечто, чему города, как правило, не уделяют должного внимания. В этих отзывах содержится много слов и различной информации. Кроме того, данные распределенные, потому что взяты из различных источников. В общем, они довольно сильно отличаются от данных, созданных инспекторами и более привычных для чиновников городских служб.

При выборе правильного источника данных не забывайте о следующем.

Шире – значит лучше

Одна из ловушек, в которые попадают компании, – это восприятие больших данных просто как огромного набора записей, к примеру, о миллионе покупателей, а не десяти тысячах. Но это только половина картины. Представьте свои данные в виде таблицы, где каждый покупатель имеет собственную строку. Количество покупателей – это длина таблицы. Известная информация по покупателям ограничивает ее ширину – количество признаков каждого из них в строке. И так как увеличение длины данных улучшает ваши прогнозы, максимальная продуктивность больших данных проистекает из широкого сбора данных. Эффективное использование полной информации – вот ключевой момент прогнозирования. Каждая дополнительная деталь, которую вы узнаете об исходе, подобна еще одной подсказке, которую можно сопоставить с уже собранными. Текстовые документы, к примеру, отличный источник «широких» данных, каждое слово – это подсказка.

Распределенность имеет значение

Вывод, который из этого следует, – данные должны быть распределенными в том смысле, что разные источники не должны иметь относительных связей друг с другом. В этом и состоит дополнительная сила прогнозирования. Относитесь к каждому набору данных как к рекомендациям друга. Если наборы слишком похожи, от добавления каждого из них предельный результат увеличится ненамного. Но если набор данных имеет уникальную перспективу, создается гораздо бóльшая ценность.

Поймите ограничения

Знание того, что алгоритм не может предсказать, так же важно, как и знание того, что он способен предсказать. Легко поддаться ложному представлению о том, что прогноз, сделанный в одном контексте, будет точно так же хорош в другом. Это то, что не дало конкурсу Netflix 2009 принести компании больше прибыли. Алгоритм, который точно предсказал, какой DVD зритель захочет заказать по почте, уже далеко не так хорошо угадывал, какой фильм человек выберет для онлайн-просмотра прямо сейчас. Netflix получил полезные идеи и хорошую рекламу от проведения конкурса, но данные, собранные по DVD, были неприменимы к потоковому видео.

Алгоритмы используют существующие данные, чтобы спрогнозировать, что может произойти, если немного изменить условия, количество участников, время или вопрос. В сущности, происходит перенос идеи из одного контекста в другой. Таким образом, эта практика оказывается мудрой – перечислять возможные причины того, почему алгоритм нельзя автоматически применить к новой проблеме, и оценивать их значимость. К примеру, алгоритм проверки соблюдения санитарно-гигиенических норм, основанный на отзывах и нарушениях в Бостоне, мог бы оказаться менее эффективным в Орландо, где жарче, что является источником других проблем безопасности питания.

Также помните, что корреляция еще не означает наличия причинно-следственной связи. Например, алгоритм предсказал, что короткая запись имеет больше шансов на ретвит, чем длинная. Это ни в коем случае не означает, что вы должны укорачивать свои записи в Twitter. Это прогноз, а не совет. Это работает как предсказание, поскольку существует множество других факторов, коррелирующих с короткими твитами и делающих их эффективными. По этой же причине данное утверждение является плохим советом: укорачивание своих твитов не обязательно изменит остальные факторы.

Рассмотрим случай с компанией eBay, которая использует рекламу в Google годами. В eBay заметили, что люди, просматривавшие эту рекламу, совершали покупки на их сайте чаще, чем те, кто рекламы не видел. Но что ускользнуло от их внимания – так это то, заставляет ли реклама (которую показывали миллионы раз) приходить на их сайт. В конце концов дошло до того, что рекламу стали видеть только покупатели eBay. Чтобы отделить корреляцию от причины, eBay провела большой эксперимент, в котором реклама показывалась случайным образом одним людям, а не другим. Результат? Оказалось, что реклама в большей части случаев бесполезна, поскольку люди, которые ее видят, уже знают о eBay и в любом случае совершили бы там покупки.

____________________________________

Алгоритмы, способные делать прогнозы, не отменяют необходимости внимательно изучать связи между причиной и следствием, они не заменяют контролируемых экспериментов. Но могут делать очень мощную вещь: определять зависимости, слишком неявные для человека, используя их для создания точного понимания и получения информации с целью лучшего принятия решений. Наша задача – понять связанные с ними риски и ограничения, а также, эффективно управляя процессом, раскрыть их замечательный потенциал.

Впервые опубликовано в выпуске за январь – февраль 2016 года.

Маркетинг в эпоху Alexa

Нирадж Давар

БЕСПИЛОТНЫЙ АВТОМОБИЛЬ ОСТАВЛЯЕТ ЛОРИ возле ее дома и уезжает на плановое техобслуживание в автосалон. Он вернется на следующее утро ровно в назначенный час, чтобы отвезти хозяйку в аэропорт. Лори забирает из специального ящика на крыльце заказы, доставленные дронами. Войдя в дом, она слышит знакомый голос Eve – умного помощника, похожего на Alexa, созданную Amazon, но следующего поколения. Eve приветствует ее и напоминает о предстоящей конференции в Лос-Анджелесе. Лори не вникает в детали, ведь Eve уже позаботилась о том, чтобы найти лучший рейс, место и номер в отеле и не выйти за финансовые ограничения, установленные компанией, в которой Лори работает.

Распаковывая доставленные продукты, Лори видит, что Eve скорректировала список еженедельных покупок, исключив из него скоропортящиеся продукты и добавив туалетные принадлежности в компактной упаковке для путешествий, а также солнцезащитный крем. Подсчитав, что у Лори осталось мало моющих средств, бот заказал их, но в этот раз выбрал новый, менее дорогой бренд с хорошими отзывами потребителей. Также Eve организовала доставку любимой еды хозяйки по ее возвращении, зная, что Лори не захочет готовить.

«Как хорошо, что есть Eve», – думает Лори. Помимо управления покупками и планирования путешествий, бот отслеживает и снижает ее расходы. Например, каждый квартал Eve проверяет все тарифные планы на рынке телекоммуникаций и сопоставляет их с прогнозируемой потребностью Лори в услугах связи. Действующий план подходил ей идеально, так как этими услугами она пользовалась в основном вечером и в выходные дни. Однако у брата Лори скоро день рождения, и Eve пришла к выводу, что хозяйка будет больше общаться с друзьями и членами семьи, и подобрала более выгодный вариант. Текущий поставщик услуг связи мгновенно узнал об этом, так как заплатил за доступ к данным Eve, чтобы видеть предложения конкурентов, и снизил цену на тарифный план Лори.

При покупке страховых, банковских и инвестиционных продуктов Лори также полагается на Eve. Иногда ей приходится информировать своего бота о критериях выбора и компромиссах, на которые Лори готова пойти (например, отказаться от акций с высокой доходностью в пользу менее прибыльных зеленых инвестиций), однако совсем недавно Eve научилась сама понимать, какие характеристики продукта, включая эстетические, важны для ее хозяйки.

Лори не представляет, как бы справлялась без Eve. Бот помогает совершать сложные покупки, а также принимает много повседневных решений за Лори и знакомит ее с новыми товарами и услугами, о которых она даже не подозревала.

Этот сценарий выглядит неправдоподобно?

Все технологии, которые использует Лори, либо находятся на стадии разработки, либо уже доступны и быстро совершенствуются. Amazon, Google, Baidu и другие технологические гиганты запустили платформы искусственного интеллекта (ИИ) с виртуальными помощниками, которые становятся все более квалифицированными. Хотя пока они не получили всех возможностей Eve, очевидно, что именно так выглядит их цель, и ее достижение лишь вопрос времени.

Идея вкратце

Новая среда

В течение следующего десятилетия умные помощники, такие как Alexa, изменят способы продаж и удовлетворения запросов клиентов, а мировые компании будут бороться за то, чтобы потребители выбирали именно их платформы искусственного интеллекта.

Изменения в поведении помощников

ИИ-ассистенты станут доверенными консультантами для потребителей, они будут прогнозировать и удовлетворять их запросы, обеспечивая покупку товаров повседневного спроса, чтобы они поступали в дом так же бесперебойно, как электричество, и помогая принимать решения о более сложных покупках.

Стратегический ответ

Бренды должны будут перенести фокус маркетинга с потребителей на платформы искусственного интеллекта, чтобы усилить свое влияние на них и получить преимущества при позиционировании через ИИ-ассистентов.

ИИ-помощники быстро заполняют дома потребителей. По оценкам аналитиков, Amazon уже продала около 25 млн умных динамиков Echo, которые люди используют для общения с виртуальным ассистентом Alexa, и ожидается, что это число увеличится более чем вдвое к 2020 году. Если учесть миллионы других устройств, которые тоже могут контактировать с Alexa через приложения для iOS или Android, охват рынка данным помощником еще больше.

Сервис Google Assistant доступен на 400 млн устройств, главным образом им пользуются через колонки Google Home и телефоны Pixel. В 2018 году Apple выпустила беспроводной смарт-динамик HomePod с поддержкой Siri, а Samsung приобрела компанию – производителя интеллектуальных помощников Viv, основанную создателями Siri, для поддержки своей платформы ИИ-ассистентов Bixby. Microsoft и Tencent также имеют платформы для собственных ИИ-помощников (Cortana и Xiaowei соответственно), а виртуальными ассистентами Chumenwenwen и Xiaoice – последний способен к общению, похожему на человеческое, – по некоторым данным, пользуются уже 40 млн пользователей в Китае.

В течение следующего десятилетия эти и другие компании будут бороться за то, чтобы потребители выбирали именно их платформы искусственного интеллекта. Помощники станут основным каналом для получения информации, товаров и услуг, а маркетинг превратится в битву за их внимание.

ИИ-ассистенты будут помогать потребителям ориентироваться в растущем многообразии продуктов. Каждый год люди покупают товары из тысяч категорий, выбирая между десятками или сотнями предложений в каждой. Даже обычные покупки занимают много времени, если же вам нужно что-то нестандартное, придется вникнуть в нюансы конкурирующих предложений и быть готовым к рискам. В то время как покупка обуви еще может быть увлекательной, выбор зубной щетки из более чем 200 позиций довольно утомителен. Неправильно подобранная теннисная ракетка способна испортить вам игру, а необдуманная покупка тарифного плана или страхового полиса может обойтись гораздо дороже.

ИИ-помощники не только минимизируют затраты и риски потребителей, но и сделают их жизнь гораздо удобнее. Они обеспечат бесперебойность повседневных покупок для дома – так же, как это происходит сейчас с водой и электричеством, – и будут управлять более сложными алгоритмами принятия комплексных решений, изучая критерии потребителей и компромиссы, на которые они могут пойти (например, выбор более надежного продукта по цене чуть выше ожидаемой).

Все эти процессы окажут значительное влияние на бизнес-среду. Технологии, кардинально меняющие способы взаимодействия потребителей с рынком, также трансформируют сам рынок и работающие на нем компании. Например, в 1950-х годах рост количества супермаркетов привел к тому, что для продвижения на рынке стали важны масштаб предприятия и публикации о нем в средствах массовой информации. Это вызвало волну слияний среди компаний – производителей товаров широкого потребления. Платформы и ИИ-помощники также повлияют на бренды и ритейлеров, изменят соотношение сил на рынке, определяющее позиции игроков в цепочке создания ценности и лежащее в основе конкуренции.

Эти прогнозы базируются на нашем исследовании того, как технологии меняют отношения между клиентами, брендами и фирмами. В ходе его мы изучили сотни статей в научных, отраслевых и новостных изданиях, а также провели углубленные и структурированные интервью с экспертами и руководителями в Google, L'Oréal, EURid и других глобальных компаниях (с обзором литературы в начале исследования нам помогли Гобинд Сингх и Вивек Астванш, выпускники Школы бизнеса Айви). Далее в этой статье мы подробно опишем изменения, которые вызовут платформы ИИ, и рассмотрим их последствия для маркетинговой стратегии.

Маркетинг на основе платформ ИИ

Мы ожидаем, что вскоре останется всего несколько универсальных платформ искусственного интеллекта (см. врезку «Предстоящий передел на рынке платформ ИИ»). Большинство потребителей остановятся на одной из них, и помощник, которого она предлагает, будет встроен в их дома, автомобили и мобильные устройства. Платформа будет собирать и доставлять информацию, а виртуальный ассистент – обеспечивать взаимодействие между пользователем и домашними системами, приборами и другими устройствами. Также с помощью ИИ-помощника потребитель получит доступ в торговый центр, предлагающий бесконечное множество товаров и услуг. Чем больше потребителей выберут конкретную платформу, тем лучше она станет понимать их привычки и предпочтения, удовлетворять потребности.

Омниканальное обслуживание клиентов, к которому сейчас стремятся маркетологи, отойдет на второй план, поскольку платформы ИИ объединят в себе и мощную маркетинговую среду, и канал продаж и распространения, и центр поддержки и обслуживания. Сосредоточение этих функций на нескольких платформах даст их владельцам огромное влияние, а бренды окажутся в более слабом положении. Производители потребительских товаров, считающие, что крупные ритейлеры, такие как Walmart, сегодня обладают слишком большим могуществом, будут еще больше встревожены мощью платформ искусственного интеллекта. Будучи основным или даже единственным средством общения с покупателями и хранилищем данных об их привычках, предпочтениях и расходах, платформы будут оказывать огромное влияние на цены и рекламные акции, а также на отношения с потребителями.

Предстоящий передел на рынке платформ ИИ

СЕГОДНЯ НА ЗАРОЖДАЮЩЕМСЯ РЫНКЕ ПЛАТФОРМ ИИ существует около дюжины серьезных игроков, но мы ожидаем, что в итоге их останется всего несколько. Каковы будут движущие силы этого процесса и кто станет победителем?

Прежде всего следует отметить, что этот рынок имеет высокий входной барьер. Разработка и эксплуатация больших универсальных ИИ-платформ обходятся чрезвычайно дорого. К примеру, над созданием Alexa трудились тысячи инженеров Amazon в течение нескольких лет. Каждому игроку нужно не только выделить на разработку огромные ресурсы, но и сформировать обширную базу поставщиков, предоставляющих необходимые данные, услуги и приложения. Чтобы добиться успеха, платформы должны предлагать пользователю широкий спектр продуктов и возможностей. Компании, которые достигнут этого, будут иметь преимущество: чем надежнее платформа, тем лояльнее пользователи. Со временем платформы научатся понимать предпочтения и привычки клиентов, что повысит их способность прогнозировать и удовлетворять нужды людей, а это, в свою очередь, заставит потребителей еще больше пользоваться ими. Такая динамика в сочетании с отсутствием переноса данных с одной платформы на другую укрепит привязанность клиента к конкретной ИИ-платформе, и это будет одна из крупных универсальных платформ. Небольшие платформы, такие как Uber или Expedia, могут существовать некоторое время, но мы ожидаем, что в итоге они будут поглощены крупными игроками и станут их поставщиками.

Сегодня успех брендов зависит от их качества и способности завоевывать лояльность покупателей. С распространением платформ искусственного интеллекта маркетологи могут обнаружить, что такие покупатели, как Лори, изменяют проверенным брендам, делегируя выбор доверенному ИИ-ассистенту. Деятельность, которая помогает брендам укреплять отношения с клиентами, во многих случаях перейдет к платформам ИИ. Искусственный интеллект будет всегда ставить интересы покупателей во главу угла, выявлять и удовлетворять их потребности, обеспечивать качество продуктов. Мы прогнозируем, что виртуальные помощники окажутся более эффективным инструментом для завоевания доверия и лояльности потребителей, чем любая другая маркетинговая технология. Поэтому мы ожидаем, что акцент многих брендов сместится с укрепления непосредственных отношений с потребителями на усиление позиций на платформах ИИ. Тем не менее в отдельных случаях для брендов будет стратегически выгодно поддерживать прямую связь с потребителями (см. врезку «Будут ли бренды иметь значение?»).

Эти изменения окажут влияние на три важные сферы деятельности компаний: привлечение, удовлетворение потребностей и удержание клиентов.

Привлечение

Сейчас, когда данные о потребителях используются для целевого маркетинга, привлечение клиентов стало более эффективным. Тем не менее реклама по-прежнему может быть направлена на неперспективных покупателей и не достигать потребителей, действительно заинтересованных в предложении. Даже когда рекламное сообщение получает правильная аудитория, часто на его восприятие влияют когнитивные ограничения потребителей: им нужно увидеть информацию несколько раз, прежде чем она достигнет сознания, в противном случае они могут просто о ней забыть. Кроме того, люди порой запоминают отдельные фрагменты рекламных сообщений (например, юмористические), но не название продукта или преимущества предложения.

В ближайшие годы эти проблемы станут менее актуальными. Миллиарды, которые сейчас ежегодно тратятся на привлечение забывчивых и предвзятых потребителей, будут вложены в маркетинг на основе платформ ИИ, хранящих всю информацию до последнего бита. Платформы будут анализировать данные с учетом цен, характеристик, предыдущих заказов и отзывов (оцененных с точки зрения их достоверности и релевантности), а также текущих и прошлых предпочтениях потребителей. Привлечение клиентов станет скорее наукой и вместо нескольких каналов будет сосредоточено на одном-единственном – платформе искусственного интеллекта.

В таких условиях ключом к победе станет влияние на алгоритмы платформ. Для розничных продавцов критически важным окажется понимание индивидуальных критериев покупок, которые ИИ применяет для каждого потребителя. Вероятно, им придется платить платформам, чтобы получить эту информацию и быть внесенными в список приоритетных брендов подобно тому, как сейчас они платят крупным ритейлерам за более выгодное размещение товара на полках магазина. Кроме того, ожидается, что компании смогут получить преимущество, участвуя в аукционах. Точно так же сегодня отели соревнуются за то, чтобы попасть в верхние строки результатов поиска на сайте Expedia, или маркетологи используют Google AdWords, стремясь занять первое место в поисковой выдаче. Хотя Amazon заявляет, что не планирует добавлять в Alexa функцию рекламы, по сообщению CNBC, компания ведет переговоры с несколькими фирмами – производителями потребительских товаров о продвижении их продуктов посредством платформы. Согласно CNBC, Amazon проводит ряд экспериментов, результаты которых позволят Alexa давать рекомендации по продукту на основе предыдущих запросов пользователя (например, «Как вывести пятна от травы?») или прошлых покупок. Мы считаем, что размещение продуктов и рекомендации на платформах ИИ неизбежны и со временем станут основным источником их дохода.

Будут ли бренды иметь значение?

ИЗ-ЗА ПЛАТФОРМ ИИ РАБОТА КОМПАНИЙ, ПРЕДЛАГАЮЩИХ ТОВАРЫ известных торговых марок, станет намного сложнее. Виртуальные ассистенты, такие как Alexa, все чаще будут контролировать доступ этих фирм к клиентам, а выбор продукта будет в меньшей степени зависеть от узнаваемости бренда, его будут определять уникальные алгоритмы искусственного интеллекта. Это не значит, что бренды потеряют свое влияние. Они могут отреагировать на изменение условий тремя способами.

Во-первых, бренды должны активно инвестировать в изучение алгоритмов, используемых платформами для формирования рекомендаций и выбора продуктов. Необходимо понимать, как они работают, в том числе как именно происходит оценка брендов для каждого потребителя. Бренды могут быть важнее цены в некоторых товарных категориях и для определенных покупателей (в качестве примера можно привести продукты Apple). В других категориях (скажем, зубных щеток) бренды менее актуальны. Алгоритмы будут учитывать такие различия.

Во-вторых, бренды должны понять, что важно поддерживать непосредственную связь с потребителями. Для некоторых товаров, таких как умная бытовая техника, хорошей стратегией может быть повышение узнаваемости бренда и лояльности потребителей за пределами платформ ИИ. Умные устройства предоставляют компаниям-производителям прямой канал для общения с клиентами и сбора данных о них, что может сделать эти компании менее зависимыми от платформ искусственного интеллекта. В таких случаях постоянные инвестиции в создание бренда будут иметь смысл.

Наконец, в-третьих, несмотря на то что потребители все чаще покупают онлайн, большинство покупок все же совершается в обычных магазинах – в настоящее время это около 90 % мировых розничных продаж. В обозримом будущем потребители продолжат покупать офлайн, и бренды сохранят свое влияние. По мере перехода покупателей на ИИ-платформы брендам понадобится регулярно оценивать, насколько важными остаются традиционные каналы розничной торговли (которые будут сильно различаться в зависимости от товарной категории), и соответствующим образом корректировать свою стратегию. Бренды по-прежнему будут важны в продуктовых категориях, предполагающих обширные знания производителя о поведении потребителей и инновациях продуктов.

По сути, все перечисленное будет платой за доступ к потребителю. Компаниям придется тратить на платформы средства, которые сегодня они расходуют на рекламу, лучшие места на полках и продажу через розничную сеть. Бренды будут формировать свои предложения и инновационные стратегии таким образом, чтобы ИИ-помощники демонстрировали именно их продукты.

Многочисленные участники существующей системы привлечения клиентов, включая рекламные агентства и медиабайеров, должны будут научиться продвижению на рынке с помощью платформ искусственного интеллекта. Оказание маркетинговых услуг с их использованием потребует большей подотчетности, чем работа специалистов по размещению рекламы сегодня, а также демонстрации связи с реальным поведением потребителей. Вместо проведения традиционных маркетинговых исследований бренды будут покупать данные непосредственно у платформ.