Czym dla e-sklepu może być retargeting oparty na deep learningu?

Jest nieskończona liczba przyczyn zachowań użytkowników i ich nagłych zmian. Celem AI jest ułatwianie życia i poprawa jego jakości.

Doświadczeniem praktyka dzieli się Łukasz Abgarowicz, dyrektor rozwoju biznesu polskiej spółki RTB House

Łukasz Abgarowicz

Business development director Poland spółki RTB House. To polska firma specjalizująca się w innowacyjnej technologii retargetingowej. Swoje rozwiązania do prowadzenia kampanii w modelu real-time bidding oferuje na ponad czterdziestu rynkach Europy, Bliskiego Wschodu, Afryki, Azji i Pacyfiku oraz Ameryki Łacińskiej.

Czym dla e-sklepu może być retargeting oparty na deep learningu?
Jacek SzlakJacek Szlak

Wąsko rozumiana sztuczna inteligencja to wyspecjalizowane narzędzia wspomagające umiejętności ludzi. W poszczególnych dziedzinach już teraz robi ona wiele rzeczy szybciej, lepiej i dokładniej od nas. W jakich narzędziach marketingowych widzi pan największy potencjał wykorzystania sztucznej inteligencji?

Łukasz AbgarowiczŁukasz Abgarowicz

Potencjał wykorzystania sztucznej inteligencji jest ogromny. Może ona mieć zastosowanie praktycznie wszędzie, gdzie stykamy się z technologią cyfrową. Dużo oczywiście zależy od tempa rozwoju nowych rozwiązań.

Obecnie w branży reklamowej szczególną rolę w wykorzystaniu AI odgrywa deep learning, czyli metoda, w ramach której systemy komputerowe analizują ogromne ilości danych i na ich podstawie rozpoznają wzory, obiekty oraz inne elementy. Jego algorytmy są podstawą m.in. Facebook DeepText, który ma poprawiać doświadczenia klientów za pomocą chatbotów. Z kolei Google dzięki sztucznej inteligencji redukuje błędy automatycznych systemów tłumaczeń. Pomaga to branży e-commerce w międzynarodowej obsłudze klientów.

Dobrym przykładem już istniejącej technologii jest deep learning wykorzystywany w retargetingu personalizowanym. AI umożliwia w tym wypadku dotarcie z precyzyjnie dobranym komunikatem do osób odwiedzających sklepy internetowe. Przekaz jest dopasowany do indywidualnych preferencji użytkownika, dla którego realizowana jest emisja reklamy. Bazuje na jego zachowaniu na stronach konkretnego sklepu.

Algorytm „uczy się” na bieżąco powiązań między różnymi zachowaniami klientów a realizacją celów sprzedażowych, aby w sposób ciągły udoskonalać komunikację. W przyszłości taka personalizacja będzie łączyć światy online i offline.

Jacek Szlak

System AI, który państwo rozwijają, opiera się właśnie na deep learningu. Czym to się różni od znanego już machine learningu?

Łukasz Abgarowicz

Zastąpienie klasycznego machine learningu innowacyjnym deep learningiem wynika z faktu, że człowiek nie jest w stanie przewidzieć i z góry zaprogramować wszystkich korelacji zachowań użytkowników w sklepach internetowych z zainteresowaniem daną reklamą i odpowiednim wynikiem sprzedażowym.

W dodatku tego typu rozwiązania można stosować w każdym e-sklepie, niezależnie od branży. Przykładowo: nie każdy garnitur kupiony w sklepie będzie dobrze na nas leżał. Idealnie będzie pasował ten skrojony na miarę. W retargetingu wykorzystującym deep learning jest tak, jakbyśmy nie tylko kupili garnitur szyty na  miarę, ale i dostali w zestawie osobistego krawca. Jeśli nasza miara ulegnie zmianie, krawiec błyskawicznie dopasuje strój do nowych parametrów.

Tak samo w e-sklepie każda zmiana w zachowaniu użytkowników zostanie zauważona, a strategia dopasowana do nowych warunków. Według naszych analiz samouczące się algorytmy mogą znacznie ulepszyć mechanizm rekomendacji produktów i tym samym zwiększyć efektywność działań reklamowych nawet o 50 proc.

Jacek Szlak

AI nadal wymaga ingerencji człowieka – jego wiedzy eksperckiej albo odpowiedniego modelowania treningu. Jaka jest rola człowieka w optymalizowaniu konwersji przez sztuczną inteligencję?

Łukasz Abgarowicz

Najważniejszą rolą człowieka jest wyznaczanie AI właściwych celów, tak by algorytm wiedział, czego od niego oczekujemy. Dzięki temu będzie on analizował zachowania użytkowników i prowadził działania mające zrealizować wyznaczony cel. Może nim być osiągnięcie większej wartości sprzedaży, zwiększenie liczby sprzedanych produktów czy ruchu z konkretnej grupy odbiorców, np. osób, które nigdy wcześniej nic nie kupiły w naszym sklepie, ale są blisko momentu zakupowego.

W każdym razie to człowiek musi zdefiniować te cele. Dlatego warto współpracować z tymi dostawcami, którzy potrafią odpowiedzieć na wiele pytań, ale i sami proponują dodatkowe rozwiązania dopasowane do charakteru sklepu. Sztuczna inteligencja to w dalszym ciągu nowa dziedzina w świecie marketingu i trzeba po prostu uczyć się od najlepszych.

Jacek Szlak

Sztuczna inteligencja pokaże ciekawe korelacje, wskaże wartościowe z punktu widzenia biznesu zachowania użytkowników, ale nie wyjaśni przyczyn zachowań. Do jakiego stopnia jest to problem? Czy w ogóle jest to problem w zastosowaniach reklamowych AI?

Łukasz Abgarowicz

Jest nieskończona liczba przyczyn zachowań użytkowników i ich nagłych zmian. Celem AI jest ułatwianie życia i poprawa jego jakości – nie tylko dla klientów, ale też dla managerów sklepów.

W branży e-commerce dzięki zastosowaniu AI nie musimy znać i analizować przyczyn konkretnych zachowań. Algorytmy dostosują się do wszelkich zmian samoczynnie i zabezpieczą nas przed ich skutkami. W takiej sytuacji analizowanie przyczyn przestaje mieć znaczenie.

Jacek Szlak

Mówi się, że najtrudniej wymodelować kreatywność sztucznej inteligencji. Są wprawdzie takie próby, ale jeszcze niezadowalające. Czy pana zdaniem AI jest w stanie np. tworzyć teksty reklam uwzględniające szanse na konwersję, ale takie, które miałyby w sobie jakiś pierwiastek twórczości?

Łukasz Abgarowicz

Myślę, że to prędzej czy później nastąpi. Już teraz można zaobserwować pierwsze znaczące postępy na tym polu. McCann Erickson Japonia zorganizowało pojedynek pomiędzy swoimi dyrektorami kreatywnymi. Z tym że jeden z nich był człowiekiem, a drugi robotem. Obaj dostali zadanie stworzenia reklamy, która miała potem zostać oceniona w głosowaniu przez ludzi.

Komputer rozwijał reklamy kreatywnie oraz tworzył przez doświadczenie i analizę dostępnych materiałów filmowych, a mimo to przegrał z człowiekiem. Wyniki były jednak bardzo zbliżone, co jest wyraźnym sygnałem, jak bardzo zaawansowane są już rozwiązania oparte na AI.

Uważam, że motorem zmian będą właśnie pierwsze próby, które pokażą wpływ technologii na biznes. Jeśli wynik będzie pozytywny, to rozwój w tym kierunku będzie bardzo dynamiczny.