ავტორი: სანდრო ალავიძე
Amazon-ში ბიზნესოპერაციების მნიშვნელოვანი ნაწილი მონაცემებზე დაფუძნებული გადაწყვეტილებებია, თუმცა ეს მიდგომა მხოლოდ ტექნოლოგიური ტრენდი არაა; ის ჩვენი ორგანიზაციული კულტურის განუყოფელი ნაწილია, რომელიც ხელს უწყობს მილიონობით მომხმარებლისთვის გამორჩეული სერვისების მიწოდებას, კონკურენტუნარიანობის ზრდას და უწყვეტ პროგრესს.
ყოველდღიურად ვაგროვებთ უზარმაზარ ინფორმაციას: ვაკვირდებით მომხმარებელთა ქცევას ვებგვერდზე: რას ნახულობენ, რამდენი ხნით ჩერდებიან ამა თუ იმ გვერდზე... რას ყიდულობენ, რას ეძებენ; აქცევენ თუ არა ყურადღებას მიწოდების დროს, მომხმარებელთა გამოხმაურებებს და სხვა.
მონაცემებზე დაფუძნებული გადაწყვეტილების მიღება გულისხმობს, რომ ეს უწყვეტი ინფორმაციის ნაკადი გამოიყენება არა ინტუიციის, ვარაუდების ან სუბიექტური შეფასებებისთვის, არამედ კონკრეტული ფაქტების, სტატისტიკური ანალიზისა და პროგნოზირებადი მოდელების მისაღებად.
მაგალითად: როცა მომხმარებელი "ამაზონის" ვებსაიტზე შედის, შეიძლება მას უბრალოდ კონკრეტული ნივთის ყიდვა სურდეს, მაგალითად, ყავის აპარატის; მაგრამ იმ წამიდან, რაც საძიებო ველში პირველ სიტყვას ჩაწერს, მონაცემთა უხილავი ნაკადი იწყებს ჩვენკენ დინებას.
თითქოს ბრმა ციფრებია – რაოდენობა, დრო, ქლიქები… მაგრამ ამ ციფრებს ჩვენ მონაცემებად ვაქცევთ. ეს მონაცემები იქცევიან ლოგიკურ სქემებად, პროგნოზებად და ბოლოს – ისეთ გადაწყვეტილებად, რომელიც მომხმარებელს შეუსაბამოდ სწორ პროდუქტს სთავაზობს ზუსტად იმ მომენტში, როცა მას სჭირდება.
ჩვენი სისტემა არა მხოლოდ გიჩვენებს ძიების შედეგებს, არამედ აანალიზებს წინა ქცევას, მსგავსი მომხმარებლის შესყიდვებს და გთავაზობს პერსონიზებულ რეკომენდაციას. თუ ხშირად ათვალიერებ ან ყიდულობ დეტექტიური ჟანრის წიგნებს, სისტემა სავარაუდოდ შემოგთავაზებს ამავე ჟანრის ახალ წიგნს, ან იმ ავტორის ნამუშევრებს, რომელიც შენს წინა შესყიდულ ნივთს ემთხვევა.
ეს არაა შემთხვევითი, ეს ათასობით მონაცემთა ანალიზის შედეგია, რაც გვეხმარება მაქსიმალურად მოვერგოთ მომხმარებლების ინდივიდუალურ ინტერესებსა და საჭიროებებს. ეს მნიშვნელოვნად ზრდის მომხმარებლის კმაყოფილებას და ხელს უწყობს გაყიდვების მატებას.
არ გეგონოთ, რომ მონაცემები მხოლოდ ცხრილებსა და დიაგრამებში ცხოვრობენ. ისინი შეიძლება გაცოცხლდნენ მაშინ, როცა მომხმარებელი ღამით ძილში Turning Red-ის ლეგოს უყურებს, და მეორე დღეს "ამაზონზე" შესვლისას ზუსტად ის ლეგო ხვდება რეკომენდაციებში. ეს არაა ჯადოსნობა. ესაა ანალიტიკა, რომელიც ბავშვის აღფრთოვანებულ თვალებზე კი არა, კომპიუტერის ღილაკებზე დაჭერილ თითებზე დაყრდნობით მუშაობს. და მაინც, შედეგი თითქმის ჯადოსნურია.
"ამაზონის" გამოცდილება გვიჩვენებს, რომ მონაცემების შეგროვება და გამოყენება არ არის მხოლოდ ტექნიკური პროცესი – ეს არის ფილოსოფია, რომელიც გულისხმობს, რომ გადაწყვეტილება უნდა ემყარებოდეს დაკვირვებას, ანალიზს და მუდმივ შესწორებას. მაგალითად, პროდუქტის აღწერაში ერთი სიტყვის შეცვლამ შეიძლება გაყიდვები 15%-ით გაზარდოს. მაგრამ საიდან ვიცით, რომ სწორედ ის სიტყვა იყო გადამწყვეტი? – A/B ტესტირების გზით, რომელშიც ასობით ვერსია გადის ფრთხილ ტესტირებას რეალურ მომხმარებელზე.
Amazon-ის პროდუქტები მთელს მსოფლიოში, ათასობით საწყობშია გადანაწილებული. იმისათვის, რომ პროდუქტი რაც შეიძლება სწრაფად მივიდეს მომხმარებლამდე და თან მინიმალური დანახარჯებით, ჩვენ, ვიყენებთ მონაცემებს მოთხოვნის პროგნოზირებისთვის, მარაგების ოპტიმიზაციისთვის და მიწოდების მარშრუტების დაგეგმვისთვის.
მაგალითად, თუ მონაცემები აჩვენებს, რომ კონკრეტულ რეგიონში (ვთქვათ, ფლორიდაში, ზაფხულში) იზრდება მოთხოვნა საცურაო კოსტიუმებზე ან პლაჟის აქსესუარებზე, ჩვენი AI-ზე დაფუძნებული სისტემები ავტომატურად ზრდიან ამ პროდუქტების მარაგს იმ რეგიონის საწყობებში, სადაც შეიძლება საჭიროება იყოს, სანამ მომხმარებლები შეუკვეთენ.
ამის დახმარებით, პროდუქტის დეფიციტი მინიმუმამდე მცირდება, მიწოდების დრო საგრძნობლად იკლებს და მომხმარებლის კმაყოფილება იზრდება, ამავდროულად მცირდება ზედმეტი სატრანსპორტო ხარჯები.
ის, რაც დღეს მუშაობს, ხვალ შეიძლება მოძველდეს. ამიტომ "ამაზონი" არა მხოლოდ აგროვებს მონაცემებს, არამედ მუდმივად აახლებს ალგორითმებს, ტესტავს ახალ იდეებს, და ქმნის სისტემებს, რომლებიც საკუთარ გამოცდილებაზე სწავლობენ.
მაგალითად, “Forecasting” სისტემები თვითონ იაზრებენ სეზონურ ცვლილებებს, მომხმარებელთა ქცევის მერყეობას და რეგიონულ განსხვავებებს, ხშირად ადამიანზე სწრაფად.
ერთ დღეს, შესაძლოა სისტემა შენზე ადრე მიხვდეს, რომ ზამთარი გიახლოვდება და თბილი ქუდი ან თხილამურები გაგახსენოს. თან სწორედ იმ მომენტში, როცა დამღლელი დღის შემდეგ შენი ფიქრებიც მთებში სრიალისკენ გიბიძგებენ.
ამგვარად, ცხადია, რომ მონაცემები წარმოადგენს თანამედროვე ბიზნესის განვითარების მნიშვნელოვან ნაწილს, რომელიც აძლევს ბიზნესებს უპირატესობას, ამცირებს რისკებს და ქმნის ახალ შესაძლებლობებს კონკურენტულ გარემოში.
მონაცემებზე დაფუძნებული მენეჯმენტი აღარ არის მხოლოდ დიდი კომპანიების სტრატეგია. ეს არის მოდელი, რომელსაც ნებისმიერ ბიზნესს შეუძლია მიჰბაძოს: ონლაინ მაღაზია იქნება ეს, სამედიცინო სერვისი თუ წიგნების კლუბი.
"ამაზონის" მაგალითი გვაჩვენებს, რომ ყველა კითხვაზე პასუხი ციფრებშია: როგორ მოვერგოთ ადამიანებს უკეთ, როგორ გავხადოთ მომსახურება პიროვნული, და როგორ ავიცილოთ მარცხი ერთი სწორად გაგებული ქცევის საშუალებით. მონაცემები არ ცვლიან მხოლოდ "ამაზონს", ისინი ცვლიან აზროვნებას.
