Algoritmusokkal a vásárlók nyomában

Természetesen az internetes áruházakban járók közül sokan csak nézelődnek, érdeklődnek, semmihez nem "nyúlnak hozzá", és vásárlás nélkül távoznak. Mások eljátszadoznak a gondolattal, virtuális kosarukat alaposan megpakolják, de ugyanazzal a lendülettel ott is hagyják, és tovatűnnek a cybertérben. Van aki, hosszas dilemmát követően, közvetlenül fizetés előtt dönt úgy, hogy mégsem. Megint mások rendszeresen költik a pénzt online, és kellő ösztönzésre még többet vásárolnának.

Hogyan fogjuk meg az új vásárlókat?

Amit Fisher a haifai IBM Kutatólaboratóriumban, az Adaptív Üzleti Optimalizáció csoportjának tagjaként kezdett bele az elektronikus kereskedelmet bonyolító honlapok új látogatóinak potenciális vásárlásait elemző módszer kidolgozásába. Például azt prognosztizálni, hogy mely jövőbeli fogyasztók jelenthetik a legnagyobb bevételt az adott vállalatnak. Előzetes tranzakcióik vagy nincsenek, vagy semmit nem tudunk róluk. A módszer segítségével az eladók személyre szabva még kívánatosabbá tehetik különböző kínálataikat: tárgyak, pénzügyi szolgáltatások és egyéb javak értékesítését.

Fisher fejlett statisztikai elemzésen alapuló technológiája többezer korábbi fogyasztó szokásait modellezve próbál bizonyos viselkedési mintákat teljesen új látogatókkal azonosítani. Az adatbányászatban, az operáció- és a mesterségesintelligencia-kutatásban használt algoritmusokhoz nyúlt, azokat számítógépes piackutató és más gazdasági eljárásokkal kombinálva igyekszik minél pontosabb és komplexebb előrejelzést adni hosszú távú vásárlói magatartásokról. De mi számít hosszútávnak? "Az Amazon.com típusú honlapoknak akár tíz év is lehet, míg más site-oknak talán csak egy" - véli a kutató.

Intelligens adatbányász-algoritmusok képesek kivitelezni ilyen típusú feladatokat: "vásárlóik pénzköltési mintáiról hatalmas mennyiségű hozzáférhető adat áll az eladók rendelkezésére. A kihívást az adatok olyan módon történő felhasználása jelenti, melyből mind a kereskedő, mind a vevő hasznot húz. A módszer segíthet az online üzlet optimalizálásában, illetve biztosíthatja, hogy a fontos vásárlók a létező legjobb szolgáltatásokban részesüljenek."

Ki vesz, ki nem vesz?

Fisher a fogyasztók - általában korábbi vételeikből kikalkulált - értékéből indult ki. A bevett eljárás szerint a jelennel záró számításokból következtetnek arra, hogy mi várható tőlük. Csakhogy túl egyszerű a recept, mert "a múlt alapján nem tudjuk feltételezni, mi történik a jövőben."

Módszerét egy népszerű izraeli online aukciós honlapon tesztelte. A honlap tulajdonosaival közösen határozta meg a releváns változókat: nemcsak az adásvételeket, hanem például az árajánlatokat, ráígéréseket is. Megállapította, hogy valamennyi változó a különböző viselkedések függvényében alakul: "meghatározott periódusban mennyi időt tölt el valaki egy honlapon, hányszor tesz árajánlatot, mennyit vesz, mennyit költ. Az összes megfigyelés a fogyasztó cselekedeteire vonatkozik, és nem arra, hogy nő vagy férfi, harmincnál fiatalabb, vagy több negyvenötnél." Az anonimitást szigorúan betartva, a fogyasztók személyiségi jogain sem esett csorba.

Kimatekolja a fogyasztást

Egy éven keresztül tanulmányozták a honlapot, gyűjtötték az adatokat. Valamivel több, mint hetvenezer vásárlást regisztráltak, körülbelül tizennyolcmillió dollár értékben. A tízezer látogatót az új technológia automatikusan tíz csoportra osztotta.

Fisher matematikai módszerrel számolta ki, mi várható egy meghatározott csoportba tartozó fogyasztótól, illetve, hogy a fogyasztó minden egyes cselekedete milyen anyagi vonzattal lesz a honlapra. Bíztató eredmény született: majdnem tökéletesen prognosztizálta a legnépesebb és egyben legfontosabb csoport tagjainak jövőbeli viselkedését. Ám a módszer nemcsak rájuk, hanem a legjelentéktelenebbnek minősített fogyasztókra is alkalmazható. Például felbecsüli, mivel járhatnak a kedvükben, mire lennének valójában vevők, és így tovább.

Következő lépésként IBM-ügyfelek szükségleteinek felmérését tervezik. A módszert máris különböző üzleti szolgáltatásokba integrálták, ráadásul nemcsak online, hanem a fizikai térben történő kereskedelemben szintén szeretnék hasznosítani.