Jak pandemia przygotowała sztuczną inteligencję Alibaba na największy dzień zakupów na świecie?

VCG / Stringer przez Getty

Wiadomości: Podczas gdy Stany Zjednoczone są uzależnione od wyborów, Chiny robią zakupy. Od 1 do 11 listopada najwięksi giganci e-commerce w kraju, Alibaba i JD, wygenerowali 115 miliardów dolarów sprzedaży w ramach corocznej bonanzy zakupowej na Dzień Singla. Alibaba, która rozpoczęła festiwal w 2009 roku, wygenerowała 74,1 miliarda dolarów tej sprzedaży, co stanowi 26-procentowy wzrost w stosunku do ubiegłego roku. Dla porównania, 48-godzinna sprzedaż Amazon Prime Day przekroczyła w tym roku tylko 10 miliardów dolarów.

Test warunków skrajnych pandemii: Sama skala wydarzenia sprawia, że ​​jest to logistyczny cud. Aby to osiągnąć, Alibaba i JD inwestują duże środki w modele sztucznej inteligencji i inną infrastrukturę technologiczną, aby przewidywać popyt na zakupy, optymalizować globalną dystrybucję towarów w magazynach i usprawniać dostawy na całym świecie. Systemy są zwykle testowane i udoskonalane przez cały rok, zanim zostaną rozciągnięte do granic możliwości podczas samego wydarzenia. W tym roku obie firmy stanęły jednak przed komplikacją: księgowość zmiany zachowań zakupowych w związku z pandemią .

Zepsute modele: W pierwszych tygodniach po wybuchu koronawirusa obie firmy zauważyły, że ich modele AI zachowują się dziwnie. Ponieważ pandemia wybuchła podczas chińskiego Nowego Roku, setki milionów ludzi, którzy w innym przypadku robiliby świąteczne zakupy, kupowały artykuły pierwszej potrzeby. Takie zachowanie uniemożliwiało poleganie na danych historycznych. Wszystkie nasze prognozy nie były już dokładne, mówi Andrew Huang, dyrektor generalny krajowego łańcucha dostaw w Cainiao, dywizji logistycznej Alibaba.

Ludzie kupowali też rzeczy z różnych powodów, co leciało wbrew rekomendacjom produktowym platform. Na przykład algorytm JD zakładał, że ludzie, którzy kupili maski, byli chorzy i dlatego zalecali lekarstwa, podczas gdy bardziej sensowne byłoby zalecenie środków do dezynfekcji rąk.

Zmiana dzięki: Załamanie ich modeli zmusiło obie firmy do kreatywności. Alibaba podwoiła swoją krótkoterminową strategię prognozowania. Na przykład, zamiast projektować wzorce zakupów w oparciu o sezon, Cainiao udoskonaliło swoje modele, aby uwzględnić bardziej bezpośrednie zmienne, takie jak poprzedni tydzień sprzedaży poprzedzający ważne wydarzenia promocyjne, lub dane zewnętrzne, takie jak liczba przypadków choroby zakaźnej w każdej prowincji, mówi Huang. . Jak e-commerce na żywo (pokazywanie produktów w czasie rzeczywistym i odpowiadanie na pytania kupujących) rosło na popularności podczas kwarantanny, dział logistyczny firmy zbudował również nowy model prognozowania, aby przewidzieć, co się dzieje, gdy popularni influencerzy na żywo wprowadzają na rynek różne produkty.

Firma JD przebudowała swoje algorytmy, aby uwzględniać więcej sygnałów danych zewnętrznych i danych w czasie rzeczywistym, takich jak ładunki dotyczące chorób współistniejących, artykuły prasowe i nastroje społeczne w mediach społecznościowych.

Nieoczekiwane dobrodziejstwo: Wydaje się, że dodanie tych nowych źródeł danych do ich modeli zadziałało. Na przykład nowy model AI transmisji na żywo Cainiao odegrał dużą rolę w prognozowaniu sprzedaży po tym, jak Alibaba uczyniła transmisję na żywo podstawową częścią strategii Dnia Singla. W przypadku JD jego aktualizacje mogły również zwiększyć ogólną sprzedaż. Firma twierdzi, że odnotowała 3% wzrost współczynnika klikalności w swoich rekomendacjach produktów po wdrożeniu ulepszonego algorytmu, który to wzorzec utrzymywał się podczas Dnia Singla.

Zrozumienie kontekstu: Obie firmy wyciągnęły wnioski z doświadczenia. Na przykład Huang mówi, że jego zespół dowiedział się, że każdy influencer w transmisji na żywo mobilizuje swoich fanów do wykazywania różnych zachowań zakupowych, więc będzie nadal tworzył dostosowane do potrzeb modele predykcyjne dla każdego ze swoich najlepszych influencerów. Tymczasem JD twierdzi, że zdał sobie sprawę, jak wiele wiadomości i bieżących wydarzeń wpływa na wzorce e-commerce i będzie nadal odpowiednio dostosowywać swój algorytm rekomendacji produktów.

Aktualizacja: Wyjaśniono relacje między Alibabą a Cainiao.

ukryć