Зазирнути в майбутнє роздрібної торгівлі можливо в невеличкому офісі Otto в Гамбурзі. Німецький онлайн-магазин використовує штучний інтелект для покращення своєї діяльності. Компанія вже користується технологію, яка в змозі приймати рішення в масштабі, швидкості та точності недосяжної для людей.
Вели́кі да́ні (англ. Big Data) та машинне навчання (англ. machine learning) вже роками задіяно в електронній комерції, зокрема таким гігантом, як Amazon. Ідея полягає в зборі та аналізі інформації щодо смаків споживачів, створенні рекомендацій по товарам та персоналізації веб-сайту для відвідувачів. В Otto пішли далі, автоматизуючи бізнес-рішення не тільки в межах клієнтського сервісу. Найбільш важливим є намагання зменшити повернення товарів, на яких компанія втрачає мільйони євро на рік.
Згідно аналітики компанії споживач з найменшою вірогідністю поверне товар, який отримає на протязі двох днів. Все, що довше, значно підвищує ризик повернення: споживач може знайти подібний товар на 1 євро дешевше та придбати його, змушуючи Otto відмінити замовлення та взяти на себе витрати на перевезення.
Алгоритм аналізує близько 3 млрд минулих транзакцій та 200 змінних (таких як історія продажів, пошуки на сайті Otto та прогноз погоди)
Споживачі також незадоволені, коли замовлення приходять в різний час, їм більш до вподоби отримувати все одразу. Завдяки тому, що Otto торгує товарами різних брендів та створює їх запаси, складно уникнути однієї з двох проблем: або затримка відправлення, доки не прийдуть усі замовлення, або багато відправлень приходять у різний час.
Прийнятним рішенням може бути трохи краще прогнозування людиною майбутнього попиту споживачів та замовлення певної кількості товарів заздалегідь. В Otto пішли далі та створили систему, використовуючи технологію від Blue Yonder , стартапу, в якому Otto приймає участь. Алгоритм глибинного навчання, який спочатку був розроблений для експериментів по фізиці елементарних частинок в лабораторії CERN (Женева) робить цю масивну роботу. Він аналізує близько 3 млрд минулих транзакцій та 200 змінних (таких як історія продажів, пошуки на сайті Otto та прогноз погоди) щоб спрогнозувати, що споживачі будуть купувати за тиждень до їх замовлень.
Система AI зменшила повернення товарів більше ніж на 2 млн щорічно
Система штучного інтелекту (далі AI) виявилася дуже надійною. Вона з точністю 90 % прогнозує, що буде продаватись в наступні 30 днів. Це дає можливість Otto автоматично закуповувати близько 200 000 позицій на місяць від сторонніх брендів без втручання людини. Для людини було б неможливо відпрацювати таку кількість варіантів товарів, кольорів та розмірів, що замовляє система. Інтернет-торгівля є ідельним місцем для застосування технології машинного навчання.
Крім того, запаси товарів, які утримує Otto зменшились на 20 %. Система AI скоротила повернення товарів більше ніж на 2 млн євро щорічно. Споживачі отримують замовлення швидше, що зменшує час утримування запасів. Також це корисно для навколишнього середовища, тому що менша кількість пакувань відправляється та повертається у зворотній бік.
Місія AI у бізнесі – покращувати існуючи процеси. В Otto не звільняли людей, навпаки – найняли більше. AI в багатьох випадах не передбачає зменшення чисельності працівників компанії. Він виконує завдання з рівнем продуктивності, якого люди не в змозі досягти. Досвід Otto показує, що звичайні компанії теж можуть використовувати AI, а не тільки такі гіганти, як Amazon та Google. Рівень, на який в Otto дозволили алгоритму контролювати процеси, екстремально незвичайний. Але це може бути прикладом для інших компаній, які не змусять себе довго чекати.
Перекладено та адаптовано за матеріалом The Economist.