สิ่งที่ผู้ค้าปลีกออนไลน์เข้าใจผิดเกี่ยวกับอัลกอริทึมและ AI

ในช่วงที่เกิดการระบาดใหญ่ของ COVID-19 ในปี 2020 กลุ่มอีคอมเมิร์ซ แฟชั่นตรงสู่ผู้บริโภค การดูแลส่วนบุคคล และบริษัทชุดอาหาร ได้รับการยกย่องว่าเป็นร้านค้าปลีกชั้นนำที่พลิกโฉมประสบการณ์การช็อปปิ้งออนไลน์ด้วยการกระทืบ ข้อมูลเกี่ยวกับพฤติกรรมของลูกค้า

ในปี 2018 วารสารการค้าอุตสาหกรรม รีเทลไดฟ์ดอทคอม ประกาศทะเลสาบแคทรีนา “ผู้ก่อกวนแห่งปี” สำหรับบทบาทของเธอในฐานะผู้ก่อตั้งและ CEO ของ Fix Stitchไซต์แฟชั่นที่ให้บริการสมัครสมาชิกสินค้าที่ดูแลโดยสไตลิสต์นอกเวลา 3,900 คน ใน บทความที่ตีพิมพ์ใน Harvard Business Review ในเวลาเดียวกัน Lake อธิบายว่าบริษัทของเธอเป็น "การดำเนินงานด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูล" โดยมีรายได้ "ขึ้นอยู่กับคำแนะนำที่ดีจากอัลกอริทึม"

Stitch Fix เป็นหนึ่งในตัวอย่างที่เห็นได้ชัดเจนมากขึ้นของการเพิ่มขึ้นของร้านค้าปลีกกล่องบอกรับสมาชิก รายชื่อรวมถึงร้านค้าปลีกผลิตภัณฑ์ความงาม เบิร์ชบ็อกซ์ ซึ่ง "ดูแล" และจัดส่งชุดผลิตภัณฑ์ให้กับสมาชิกโดยอิงจากการซื้อก่อนหน้านี้และอัลกอริทึมที่จัดหมวดหมู่ผู้บริโภคตามอายุ สถานที่ตั้ง และจุดข้อมูลอื่นๆ ผ้ากันเปื้อนสีฟ้าบริการสมัครสมาชิกอาหารปรุงสำเร็จเป็นผู้เข้าร่วมที่โดดเด่นอีกราย

เมื่อต้นปี 2021 สามปีหลังจากที่บริษัทเปิดตัวสู่สาธารณะ มูลค่าตลาดของ Stitch Fix อยู่ที่ 10 หมื่นล้านดอลลาร์

วันนี้ แค่สิบแปดเดือนให้หลัง หุ้นก็ขาดทุนประมาณ 95% ของมูลค่าและบริษัทก็ คาดว่าจะมียอดขายประจำปีลดลงเป็นครั้งแรก นับตั้งแต่เปิดตัวในปี 2017

ในทำนองเดียวกัน ผ้ากันเปื้อนสีฟ้า ได้กลายเป็นซากรถไฟเพื่อการลงทุนที่น่าเกลียดยิ่งกว่า — ห้าปีหลังจากที่หุ้นเปิดตัวที่ $140 ต่อหุ้น มีการซื้อขายที่น้อยกว่า $4

ทำไม Disruptor ถึงถูก Disruption?

ปรากฎว่าสัญญาณเตือนมีความชัดเจนในปี 2018 ในชิ้นส่วนที่ปรากฎบน Quartz.comLuis Perez-Breva วิทยากรและนักวิทยาศาสตร์การวิจัยที่ School of Engineering ของ MIT เตือนว่า “ผู้ค้าปลีกหลายรายลืมไปแล้วว่าสิ่งที่ช่วยลูกค้าได้อย่างแท้จริง: ความช่วยเหลือในร้านค้าจากพนักงานที่เป็นมนุษย์”

Perez-Breva กล่าวว่า "ในการรับข้อมูลที่ชัดเจนสำหรับการเรียนรู้ของเครื่อง (Artificial Intelligence หรือ AI) ตัวอย่างเช่น ผู้ค้าปลีกจำนวนมากส่งแบบสอบถามให้ลูกค้าซึ่งง่ายต่อการประมวลผลสำหรับคอมพิวเตอร์"

แต่เขากล่าวว่า “ลูกค้าไม่ใช่เอไอ คนส่วนใหญ่ไม่เคยตอบแบบสอบถาม และหลายคนกรอกข้อมูลในสิ่งที่พวกเขาจำได้ สิ่งนี้ทำให้ผู้ค้าปลีกมี … ข้อมูลผิดพลาด”

นอกจากนี้ในปี 2018 ที่ปรึกษายักษ์ใหญ่ McKinsey & Co. สำรวจผู้บริโภคในสหรัฐอเมริกามากกว่า 5,000 ราย เกี่ยวกับบริการสมัครรับข้อมูลและพบว่า “อัตราการเลิกใช้งานสูง (เกือบ 40 เปอร์เซ็นต์) … และผู้บริโภคยกเลิกบริการอย่างรวดเร็วที่ไม่ได้มอบประสบการณ์แบบ end-to-end ที่เหนือกว่า”

รายงานของ McKinsey สรุปว่า "ผู้บริโภคไม่มีความรักในการสมัครรับข้อมูล หากมีสิ่งใดข้อกำหนดในการลงทะเบียนสำหรับความต้องการที่เกิดขึ้นซ้ำ ๆ จะลดความต้องการและทำให้การหาลูกค้ายากขึ้น”

ในขณะเดียวกัน นักวิชาการหลายคนได้เขียนเกี่ยวกับความเสี่ยงที่เกี่ยวข้องกับการรวบรวมข้อมูลของผู้ซื้อแต่ละราย อาจเป็นประโยชน์กับผู้บริโภคที่ผู้ค้าปลีกทราบขนาดรองเท้าและสีโปรดของตน แต่จะเกิดอะไรขึ้นเมื่อข้อมูลที่รวบรวมโดย AI และอัลกอริธึมรวมถึงการซื้อยาคุมกำเนิดด้วย?

สำหรับผู้มีส่วนร่วมมาอย่างยาวนานและเป็นผู้สังเกตการณ์อุตสาหกรรมค้าปลีก คติพจน์เก่า ๆ อยู่ในใจ: ยิ่งสิ่งต่าง ๆ เปลี่ยนไปมากเท่าไร สิ่งเหล่านี้ก็จะยิ่งเหมือนเดิมมากขึ้นเท่านั้น AI เป็นเครื่องมือที่มีประสิทธิภาพในการจัดการโลจิสติกส์ สินค้าคงคลัง และปัญหาอื่นๆ ในการจัดการธุรกิจ กรณีคาดการณ์พฤติกรรมผู้บริโภค บางอย่างก็มีค่า แต่ถ้าใช้อย่างเหมาะสมเท่านั้น

หากผู้ค้าปลีกต้องการทราบว่าผู้บริโภคต้องการอะไร พวกเขาก็มีวิธีในการค้นหาโดยใช้เวลาทดสอบโดยผู้บริโภคทดสอบผลิตภัณฑ์และราคาก่อนที่จะทุ่มทุนอันมีค่า แทนที่จะรวบรวมข้อมูลโดยอิงจากพฤติกรรมในอดีต หรือ "ดูแล" โปรไฟล์ของกลุ่มย่อยของผู้บริโภคโดยใช้การเรียนรู้ของเครื่อง ผู้ค้าปลีกสามารถคาดการณ์แนวโน้มและความต้องการในอนาคตได้แม่นยำยิ่งขึ้นโดยใช้ข้อมูลอัจฉริยะที่รวบรวมจากแบบเรียลไทม์ออนไลน์กับผู้ซื้อจริง และถ้าคุณจะใช้อัลกอริธึม คุณก็จะสามารถพิสูจน์ได้ว่ามันใช้งานได้ดีครั้งแล้วครั้งเล่า