7

Jak to robi Amazon i jego sztuczna inteligencja

Amazon uwielbia używać słowa fly-wheel, aby opisać, jak różne części jego ogromnego biznesu są zasilane, jeśli można tak powiedzieć, sztuczną inteligencją.

Autorem artykułu jest Arek Skuza.

Amazon jest zorganizowany inaczej. niż klasyczne przedsiębiorstwa. Jego strukturę organizacyjną bardzo trudno uchwycić. W świecie biznesu, nie używa się raczej określenia struktura organizacyjna w odniesieniu do Amazona, ale raczej mówi się, że firma jest ekosystemem niezależnych bytów, które spajane są danymi.

Słynne powiedzenie twórcy Amazona, Jeffa Bezosa, “mamy obsesję na punkcie klienta, a nie konkurencji” znajduje swoje odzwierciedlenie w poniższym grafie. W centrum tego skomplikowanego ekosystemu, leży wiedza o kliencie. Dokładniej rzecz ujmując, dane o kliencie pochodzące z milionów tzw. data points.

Kolorowe koła to czasami organizacje a czasami linie produktów, które Amazon buduje i wspiera.

Gdzie w tej układance znajduje się sztuczna inteligencja (SI)?. No właśnie stanowi wspomniane “fly-wheel” czyli przeszywa każde koło na wyżej pokazanym obrazku.

Wygoda oznacza bezproblemowe i bezgotówkowe zakupy w tempie ekspresowym

Amazon chce, żebyś przyszedł lub zalogował się, wybrał towar i odszedł. Nikt jeszcze nie oferuje takiego doświadczenia na szeroką skalę. Amazon kilka lat temu przejął sieć sklepów stacjonarnych (Whole Foods) a także zbudował swoje własne. Te ostatnie słyną z naszpikowania technologiami z obszaru samochodów autonomicznych (kamery, czujniki światła, rozpoznawanie gestów i ruchów itp.)

Kupując w w fizycznych lokalizacjach nigdy nie będziesz czekał w kolejce. Sklepy fizyczne Amazona współpracują z aplikacją Amazon Go. Wchodzisz do sklepu, bierzesz produkt i wychodzisz skanując kod w aplikacji. W aplikacji płatność dokonuje się w taki sam sposób jak zakupy w Internecie.

Sklepy są małe, z grubsza mówiąc o powierzchni handlowej 3700 metrów kwadratowych, Amazon chce, aby strumień klientów przesuwał się odpowiednio szybko. W sklepach nie może być po prostu tłoku, gdyż groziłoby to niekorzystnym dla firmy wskaźnikiem powrotu do zakupów.

W Whole Foods Market sztuczna inteligencja opracowała koncepcję tzw. mikro-wizyty. Algorytmy oszacowały jaka konfiguracja półek sklepowych umożliwia krótkie wizyty zakupowe, czyli takie które trwają krócej niż pięć minut. Ludzie pojawiają się, sprawdzają oferty, odbierają przedmioty, skanują aplikację i mogą iść.

Jednym z istotnych elementów sprawiających, że mikro-wizyty istnieją jest, posiadanie jednej listy zakupowej dla zakupów online i zakupów w sklepie. Wyobraź sobie taką sytuację, że często kupujesz określone owoce i warzywa. Według Amazon swoje zakupy możesz zrealizować przynajmniej na trzy sposoby: w sklepie stacjonarnym, online a także zamówić część w sklepie stacjonarnym i część online.

Nie ma to dla algorytmów znaczenia. Amazon jednak jest w stanie przewidywać w jaki sposób zakupu dokonasz. Dzięki temu kieruje Cię tam gdzie dokonasz zakupu najszybciej. Dlatego jeśli odbierasz często produkty w paczkomacie Amazona, a takowy jest w sklepie fizycznym Amazona, to sztuczna inteligencja zasugeruje abyś tam zakupił wspomniane owoce.

Koncepcja mikro-wizyty ma jeszcze jeden aspekt, jest zbliżona do zakupów w internecie. Dokonując zakupów w sklepie fizycznym, Twoje decyzje stymulują rekomendacje w aplikacji Amazon. Jest to proces niemalże identyczny jak klasyczne zakupy internetowe.

Amazon chce abyś kupował szybko i definiuje szybkość inaczej dla różnych grup klientów. Wyobraź sobie, że siedzisz na kanapie i nagle dostajesz powiadomienie, że stojak na iPada, który chciałeś kupić, jest tańszy o 20%. Ten rabat prawdopodobnie dostała tylko grupa takich osób jak Ty, czyli klientów którzy szukali tego produktu i nie kupili go z jakiegoś powodu.

Amazon wie jak szybko kupujesz produkty, w sensie jaki szybko podejmujesz decyzje i klikasz “kup”. Z jakiegoś więc powodu, w przypadku stojaka ta szybkość się nie urzeczywistniła. Amazon będzie więc podsyłał różne zachęty, abyś zakupu dokonał.

Warto wiedzieć, że Amazon zmienia ceny 2.5 miliona razy dziennie, czyli średnio co 10 minut. To wynik działania modeli sztucznej inteligencji, które nieustannie dostosowują je do procesów zakupowych klientów i konkurencji.

Jeśli interesują Cię takie case study firm, zachęcam Cię do subskrypcji Business Tech USA w którym raportujemy takie przykłady, oto link: www.businesstechusa.com

Dobre rekomendacje, dzięki dobrym algorytmom

Rekomendacje produktów mogą zwiększyć średnią wartość zamówienia o 50%, a także zwiększyć przychody o 300% i poprawić wskaźnik odpływu klientów. Amazon praktycznie wymyślił koncepcję budowania spersonalizowanych rekomendacji produktów po zakupach online, używając algorytmu, który nazywa się “item-based collaborative filtering”.

Algorytm ten sprawia, że ​​strona główna każdego z wielu milionów klientów jest wyjątkowa na podstawie ich zainteresowań, historii zakupów tysiąca innych zestawów danych.

Z całą odpowiedzialnością można powiedzieć, że Amazon.com buduje sklep dla każdego klienta. Każda osoba, która odwiedza Amazon.com, widzi sklep Amazona inaczej. To tak, jakbyś wszedł do sklepu, a półki zaczęły się przestawiać, przesuwając to, co chcesz, z przodu, a to, co prawdopodobnie Cię nie interesuje będzie stało dalej.

Amazon nie tylko wykorzystuje dane o zakupach każdego ze swoich klientów, ale także wykorzystuje historie zakupów innych osób, które kupiły ten sam produkt, podając informacje o „często kupowanych razem” produktach na swoich listach produktów. Ponadto uwzględniają opinie i oceny klientów. W tej sytuacji przewidywanie tego co zakupisz jest łatwe.

Jak to działa?

Wyobraź sobie, że na placu budowy jest dziesięciu robotników i dziewięciu z nich chce pizze. Prawdopodobieństwo, że dziesiąty robotnik ją zamówi jest bardzo wysokie. To spore uproszczenie, ale tak działają określone typy modeli sztucznej inteligencji. W przypadku Amazona, robotnicy to użytkownicy, których są miliony.

Rola sztucznej inteligencji w silniku rekomendacji Amazona jest ogromna, ponieważ to właśnie rekomendacje generują aż 35 procent przychodów firmy. Ogromna ilość utworzonych lub zebranych danych jest wykorzystywana do organizowania „widoku 360 stopni” pojedynczego klienta.

Widok 360 stopni można rozumieć jako analiza obecności klienta w wielu okręgach zaprezentowanego powyżej diagramu. Wyobraź sobie, że jesteś klientem Amazon.com i kupujesz tam czajnik i toster marki Amazon. Amazon ma własne linie wybranych produktów. Po zakupie produktów tego typu, jesteś już w dwóch okręgach – Private Label (marki Amazon) oraz Amazon.com. Załóżmy, że zakupiłeś te produkty z dostawą do domu przez program Amazon Prime (troszkę podobne do Allegro Smart).

Wieczorem oglądając filmy, logujesz się do system Amazon Prime Video (taki Netflix od Amazona) a rano wołasz do inteligentnego głośnika Alexa – “hej Alexa, jak długo będę jechał do pracy?”. Wszystkie te punkty styku budują Twój jednolity, centralny profil w Amazon. Nim karmią się algorytmy sztucznej inteligencji, które na tej podstawie przewidują co obejrzysz, co zjesz, gdzie pojedziesz itp.

Wyniki?

Wspomnę, że celowo podaję poniższe dane z czasów przed pandemią, aby nie wykazywać wzrostów Amazona spowodowanych lockdownem.

Firma zaraportowała 87,4 miliardów dolarów przychodów w czwartym kwartale 2019 roku i oświadczyła się, że biznes urósł o 34%, subskrypcje miesięczne usług Amazon Prime + Whole Foods, Video i Muzyka o 32%, a sprzedaż inteligentnych głośników z systemem Alexa, Fire TV, Alexa Voice Remote o 41 %. Sklepy internetowe wzrosły o 15%. Pula członków Prime liczyła wówczas obecnie 150 milionów subskrybentów, w porównaniu do 100 milionów dwa lata temu.

Jednym z lepszych dowodów na to, że Amazon wie co kupimy w przyszłości jest program darmowych próbek produktów. Dostajesz do domu paczkę próbek np. z batonikiem, testerem kosmetyku, butelką napoju i słoiczkiem miodu, Skąd taki zestaw? Sztuczna inteligencja z dokładnością powyżej 90% “wie”, że taki zestaw Ci się spodoba i szybko dokonasz zakupów pełnej wersji na amazon.com, albo w trakcie wizyty w sklepie stacjonarnym.


Autor: Arek Skuza, mieszka w USA i współpracuje z firmami pomagając im w komercjalizacji rozwiązań wykorzystujących sztuczną inteligencję. Arek wraz zespołem redaguje biznesowy newsletter BTU (www.busiensstechusa.com), w którym znajdują się agregowane wiadomości ze świata amerykańskich startupów i wdrożenia sztucznej inteligencji.