Что такое эффект Дидро?
Представьте, что вы покупаете новую рубашку. Примеряете ее со старым пиджаком и видите, что одежда не сочетается по цветовой гамме или фасону. Теперь нужно покупать новый пиджак. Возможно, понадобятся еще галстук, брюки и туфли. Прежде, чем вы осознаете, что что-то не так, у вас будет совершенно новый гардероб. Скорее всего, такие покупки не принесут ни радости, ни пользы в долгосрочной перспективе.
Эффект Дидро заключается в двух вещах. Мы покупаем товары, которые дополняют друг друга и строят единый образ нашей идентичности. Если человек получает предмет, который не соответствует его идентичности, возникает соблазн либо проигнорировать эту покупку/товар, либо сделать ее центральным элементом новой идентичности («нового я»).
Это явление в свою пользу обернули маркетологи и ученые, используя его ежедневно для увеличения продаж и доверия клиентов. В отчете компании по внедрению ИИ Salesforce Research говорится, что 76% из более чем 6 700 опрошенных потребителей надеются, что компании поймут их потребности и ожидания. Искусственный интеллект в онлайн-торговле предлагает аутентичный и индивидуальный опыт для каждого отдельного клиента. Выгода для интернет-магазинов проста: персонализация, при которой удовлетворяются строгие требования сегодняшних потребителей, удерживает клиентов и увеличивает продажи в долгосрочной перспективе.
Как ИИ использует эффект Дидро
В онлайн-торговле силу эффекта Дидро можно значительно увеличить за счет использования ИИ, поскольку такие инструменты способны распознавать и анализировать модели поведения клиентов на веб-сайте. Система следит за тем, какие товары вы добавляете в корзину, куда кликаете и сколько времени уделяете каждому товару. По данным Linkedin, сегодня около 67% пути от желания товара до покупки происходит в цифровом формате.
Анализируя эту информацию, ИИ помогает брендам с высокой точностью угадывать, что может заинтересовать покупателей, и побуждает их совершать дополнительные покупки. Потребителям это тоже нравится: система заранее знает, что человек хочет купить. Отчет международной консалтинговой компании Deloitte показывает, что каждый третий потребитель говорит, что хочет иметь персонализировать продукт. Более того, люди готовы платить на 20% больше за такой товар или услугу.
Рассмотреть со всех сторон
Технологии могут действовать даже автономно без вмешательства человека, используя расширенные аналитические возможности ИИ для преобразования необработанных данных, собранных с помощью интернета вещей и других источников, в действенные идеи. Искусственный интеллект в розничной торговле также использует поведенческую аналитику и данные о клиентах, чтобы собрать ценную информацию о различных демографических характеристиках рынка и улучшить обслуживание клиентов.
Система предугадывает желания на основе привычек и частых действий. Чтобы предложить индивидуальное описание товара, рассылку новостей или даже персонализированную структуру веб-сайта, используют нейросети для самообучения ИИ. Модели машинного обучения, построенные на этих данных, могут предсказать, когда человек хочет, чтобы с ним связались, когда он, вероятно, совершит покупку и когда он — откажется. Например, Norwegian Airlines снизила стоимость бронирования на 170% за счет оптимизации своих рекламных расходов и использования моделей машинного обучения.
Кажется, что ИИ собирает слишком много информации, и поэтому люди сегодня зачастую с осторожностью соглашаются на рассылки и индивидуальные условия. Но трудно игнорировать ценность получения предложений для предметов, которые вы часто покупаете и ищете, или получения уведомления, когда в вашем любимом магазине одежды появляется новый предмет, который идеально соответствует вашему личному стилю. Прогностический характер ИИ означает, что иногда компании могут очень хорошо знать, чего мы хотим или что нам нужно, еще до того, как это сделаем мы, и они могут точно определить наше местоположение по пути к покупке. Сейчас это называется хорошим обслуживанием клиентов, которое уже вошло в привычку у большинства потребителей.
Для удобства покупателей онлайн-магазины не только проводят анализ их поведения, но и внедряют удобные для клиентов технологии. Например, в Review3 разработаны онлайн-3D-обзоры продукции, чтобы потенциальный покупатель мог рассмотреть интересующий товар со всех углов, не выходя из дома. Более трети покупателей тратят на просмотр визуализации около минуты вместо классических секунд, которые уделяют обычным фотографиям в описании товара. Такой опыт выводит онлайн-магазины на новый уровень отношений с клиентами.
Приложения видят мир, как мы
По прогнозам немецкой статистической компании Statista, в ближайшее время глобальный рынок программного обеспечения ИИ будет быстро расти и к 2025 году достигнет примерно $126 млрд. Такой скачок возможен благодаря финансированию стартапов и внедрению новых технологий в реальную жизнь. В потребительском секторе нововведения проявляют себя гораздо успешнее, чем в промышленном, во многом из-за разного поведения конечных потребителей. Людям хочется еще больше персонализации и технологичных устройств в повседневной жизни.
Еще пять лет назад ИИ не был так сильно развит, поэтому компаниям часто приходится менять бизнес-стратегии в угоду потребителям и новым технологиям. Генеральный директор Twiggle Амир Кенигсберг считает, что клиенты часто отказываются от опыта электронной коммерции, потому что отображаемые результаты бывают не актуальны. Для решения этой проблемы Twiggle использует обработку естественного языка, чтобы сузить, контекстуализировать и в конечном итоге улучшить результаты поиска для онлайн-покупателей. Компания пытается заставить ИИ понимать язык человека.
Еще одна компания, которая пытается улучшить поиск в электронной торговле, — это технологический стартап Clarifai из США. Ранее его работа была сосредоточена на визуальных элементах поиска. Сейчас компания позволяет разработчикам создавать более умные приложения, которые «видят мир так же, как вы», давая возможность развивать клиентоориентированный опыт за счет расширенного распознавания медиаформатов.
Один из известных стартапов в мире торговли — виртуальные примерочные и стеллажи с одеждой, разработанные индийской компанией Textronics. С помощью технологии искусственного интеллекта бренды, занимающиеся розничной торговлей одеждой, могут создавать виртуальные стойки и пробные комнаты с жесткими стенами и бесконтактными мониторами, чтобы найти нужный стиль без необходимости перемещаться по стопке. Покупатели могут мгновенно увидеть, как на них будет выглядеть платье, и просмотреть рекомендации, основанные на их предпочтениях и стиле. Все это не только улучшит качество покупок, но и поможет покупателям выбрать один из миллионов вариантов, что в настоящее время невозможно из-за нехватки места внутри физического магазина. С помощью ИИ магазин можно превратить в оживленное хранилище идей дизайна, из которых пользователи могут выбирать понравившиеся стили.
Люди ежедневно сталкиваются с решениями искусственного интеллекта, который обучили работать во благо человека. В повседневной жизни мы не замечаем этого влияния или, по крайней мере, не задумываемся о том, как робот контролирует наши прогулки, посиделки с друзьями и подсказывает, что купить в магазине. Технологии меняются постоянно, и никто не может предсказать, как изменится повседневная жизнь человека через десяток лет.
Читайте также:
Посмотрите на изображение Марса из 8 триллионов пикселей
Аборты и наука: что будет с детьми, которых родят
Ученые объяснили, почему растение вольфия является самым быстрорастущим