Anul acesta „inteligența artificială” a devenit cuvântul preferat al oricărei prezentări de vânzări. Orice soft de email, orice platformă de reclame, orice plugin de magazin online e acum „bazat pe AI”. Îl găsești în broșuri, pe panouri la conferințe și în ofertele care îți ajung în inbox. Uneori e adevărat. Alteori e un IF-ELSE cu buget mare de marketing.
Lucrez de câțiva ani la Retargeting, o platformă de personalizare și marketing automation pentru magazine online, așa că văd ambele fețe: și ce poate face cu adevărat învățarea automată, și cât de des e folosită ca etichetă. M-am gândit să pun pe hârtie, cât mai concret, ce funcționează azi, în toamna lui 2017, și ce rămâne deocamdată science fiction.
De la AlphaGo la magazinul tău online
Anul trecut, AlphaGo, programul dezvoltat de DeepMind (cumpărat de Google), l-a învins pe Lee Sedol la Go, un joc despre care se spunea că va rezista calculatoarelor încă un deceniu. Titlurile au fost apocaliptice. Realitatea e mai prozaică și, pentru un comerciant, mai utilă: aceleași familii de tehnici, adică rețele neuronale și modele statistice care învață din date, au ajuns între timp în unelte pe care le poate folosi un magazin cu zece angajați.
Diferența importantă e asta: ce numim azi AI în marketing este, aproape mereu, învățare automată (machine learning). Un sistem primește multe exemple din trecut și învață să prezică un lucru precis: cine va cumpăra, ce va cumpăra, când va deschide un email, cât merită un click. Nu „gândește”. Face predicții înguste, dar le face foarte bine și foarte repede.
Ce funcționează deja, concret
Iată lista mea de aplicații care nu mai sunt experimente, ci produc bani pentru cine le folosește corect:
- Recomandări de produse. Amazon face asta de ani buni, Netflix la fel. Pe baza a ceea ce au văzut și cumpărat clienți asemănători, sistemul îți arată produsele cu cea mai mare probabilitate de interes. Am scris mai pe larg despre personalizarea care aduce recomandări reale, nu doar un prenume în subiectul emailului.
- Ora optimă de trimitere. În loc să trimiți newsletterul tuturor la 10 dimineața, modelul învață când deschide fiecare abonat și livrează mesajul atunci. Pare un detaliu, dar contează, mai ales că email marketingul aduce încă cele mai multe vânzări pentru multe magazine.
- Segmente predictive. „Probabil va cumpăra în următoarele 7 zile”, „probabil pleacă la concurență”. În loc de segmente făcute de mână după vârstă și oraș, ai liste construite după comportament și probabilitate.
- Optimizarea licitațiilor în Google AdWords și Facebook Ads. Strategiile automate de bidding (CPA țintă, ROAS țintă) și optimizarea pentru conversii la Facebook ajustează oferta la fiecare licitație, după semnale pe care un om nu le poate cântări manual. Discuția despre Facebook Ads sau Google Ads pentru un magazin s-a mutat, în parte, de la „cum licitez” la „ce date îi dau algoritmului”.
- Recunoașterea imaginilor. Servicii ca Google Cloud Vision sau Amazon Rekognition pot eticheta automat produse după fotografie: culoare, tip, model. Pentru un catalog cu mii de articole, asta înseamnă ore de muncă economisite și filtre mai bune.
- Detecția fraudelor. Procesatorii de plăți folosesc de ani buni modele care semnalează tranzacțiile suspecte în câteva milisecunde.
- Chatboți simpli. Pentru întrebări repetitive (unde e comanda mea, cât costă livrarea) merg rezonabil. Le-am analizat recent, când mă întrebam dacă chatboții sunt o modă trecătoare.
Ce nu poate face încă
Aici e partea pe care o sar prezentările de vânzări. Un algoritm nu scrie un text de campanie care să te facă să zâmbești. Generatoarele automate de text pe care le-am văzut produc fraze corecte gramatical și complet lipsite de suflet. Creativitatea, umorul, tonul potrivit pentru un brand rămân, deocamdată, treaba oamenilor.
Al doilea lucru: contextul. Un sistem vede că ai cumpărat un cărucior de copil și îți recomandă încă trei. Un om ar înțelege că ai nevoie de un scaun auto, nu de al doilea cărucior. Sau că l-ai luat cadou și nu mai ai nevoie de nimic. Modelele învață corelații, nu înțeleg motive.
Și, cel mai important, AI nu înlocuiește strategia. Nu decide în ce piață intri, cu ce prețuri, cu ce poziționare, ce clienți vrei și pe care îi lași concurenței. Optimizează foarte bine drumul pe care l-ai ales. Nu alege drumul în locul tău.
Primul pas: datele curate
Toate aplicațiile de mai sus au o condiție comună: date. Multe, corecte și legate între ele. Dacă un client apare de trei ori în baza de date cu trei adrese de email, dacă trackingul din site e pus pe jumătate, dacă vânzările din magazin nu se leagă de cele din campanii, cel mai deștept algoritm din lume va învăța prostii.
Să zicem că ai un magazin online de articole sportive. Înainte să cauți „soluții AI”, verifică trei lucruri: că fiecare comandă e legată de un client unic, că știi de unde a venit fiecare vizitator și că evenimentele importante din site (vizualizare produs, adăugare în coș, cumpărare) sunt înregistrate corect. Sună plictisitor. Este. Dar e fundația.
Al doilea pas: unelte care au deja învățarea automată înăuntru
Un magazin mic sau mediu nu are nevoie de o echipă de data scientists. Are nevoie să aleagă unelte care au deja modelele construite: platforma de email cu optimizarea orei de trimitere, motorul de recomandări, strategiile automate de licitare din AdWords, optimizarea pentru conversii din Facebook. Cineva a investit deja milioane în algoritmi. Tu doar îi alimentezi cu datele tale.
Un sfat practic: lasă algoritmii să învețe. Strategiile automate de bidding au nevoie de un număr minim de conversii și de câteva săptămâni ca să se stabilizeze. Dacă schimbi setările în fiecare zi pentru că „nu merge”, nu-i dai niciodată șansa să funcționeze.
Al treilea pas: măsoară creșterea, nu promisiunea
Orice furnizor îți va arăta un grafic frumos. Singurul grafic care contează e al tău. Cum îl obții? Cu teste A/B: o parte din trafic sau din abonați primește experiența „inteligentă”, cealaltă parte primește varianta veche. Rulezi testul suficient de mult cât să ai un rezultat semnificativ statistic și compari vânzările, nu clickurile.
Dacă recomandările personalizate cresc valoarea medie a coșului, minunat, păstrezi. Dacă nu se vede nicio diferență, ori datele nu sunt bune, ori unealta nu e potrivită pentru tine. Nu e o rușine să renunți. E o rușine să plătești ani de zile pentru ceva ce n-ai măsurat niciodată.
Ce urmează
Cred că în următorii ani învățarea automată va deveni invizibilă. Nu vom mai spune „magazin cu AI”, la fel cum nu mai spunem „magazin cu internet”. Va fi pur și simplu felul în care funcționează uneltele. Avantajul nu îl vor avea cei care cumpără cel mai mult „AI”, ci cei care au cele mai bune date și cea mai clară strategie.
Până atunci, sfatul meu e simplu: ignoră zgomotul, alege două-trei aplicații concrete din lista de mai sus, curăță datele și măsoară. Restul e marketing despre marketing.
Voi ce folosiți deja în magazinele voastre? V-a adus vreo unealtă „inteligentă” o creștere pe care ați putut-o măsura, sau doar o factură în plus?