Сдвиг парадигмы — от осведомленности к автоматическим решениям (и продажам)


Давно не писал. Чтобы писать что-то осмысленное, надо это «что-то» сначала осмыслить. Это как дышать. Нельзя вдохнуть больше, чем уже вдохнул. Надо выдохнуть. И не писал бы еще неделю, наверное (набирался бы «сеансу»). Однако увидел тут в интернетах занятную картинку:

CsAEEwnUMAA33hl.png

Картинка показывает три парадигмы работы с информацией (американцы упорно называют информацию данными. А у нас принято наоборот, из данных извлекать информацию. Ну да не суть). Мне кажется, всем wannabe-аналитикам будет интересно взглянуть на эти парадигмы и переходы между ними. Ведь у нас и новоиспеченные веб-аналитики предаются разнузданной олологии, прикипев душой и телом к одному выбранному инструменту (типа Google Analytics). Но инструмент — это всего лишь молоток. За которым должны стоять навыки работы с данными и информацией. А когда такие навыки появляются, то появляется осознанный выбор молотков. По удобству, скорости, точности, цене внедрения и так далее.

Но вернемся к теме. На картинке, повторюсь, три слоя.

Первая парадигма — осведомленность (awareness). Это простейший подход к работе с информацией. Этакая рефлексия. Сначала мы только собираем отчеты (ответ на вопрос «Чо произошло?»).

Затем, по мере развития этой системы, начинаем отслеживать в реальном времени (ответ на вопрос «Чо происходит прямо сейчас?»).

Собственно, тут первая парадигма работы с информацией заканчивается. Смена парадигмы наступает тогда, когда мы понимаем, что информацию можно собирать, структурировать, хранить и на основе этих баз что-то с информацией делать. То есть происходит некая эволюция методов и взглядов.

Вторая парадигма — действия (actionable). Тут мы не просто наблюдаем, а пытаемся на основе накопленной информации что-то предпринимать.

Поначалу мы пытаемся как-то наглядно (descriptive) отобразить собранное. Для чего нужно ответить на вопрос: «Как перевести собранную информацию в числовые показатели?».

Затем мы хотим (это одна из базовых задач неокортекса, кстати, так что даже не хотим, а делаем постоянно) на основе собранной информации (которую перевели в численные показатели) предсказать будущее (predictive). Для этого нужно ответить на вопрос: «А что произойдет дальше?».

И после этого нам естественным образом хочется начать предсказывать точнее (то есть начать различать в будущем схожие структуры, которые нам уже известны — и это тоже одна из задач неокортекса). Для этого мы строим вероятности (likelihood), которые уже могут не опираться на прошлое и ранее собранную информацию. То есть вообще начинаем отвязываться от накопленных данных, полагаясь на вероятностный исход.

Тут заканчиваются границы второй парадигмы работы с информацией. Сдвиг парадигмы тут начинается, когда мы привлекаем к принятию решений компьютер.

Третья парадигма — действия на основе машинных решений (computer-initiated actions). Поначалу тут мы пытаемся заставить машину самообучаться (machine learning), чтобы получать от неё более взвешенные решения, освобожденные от возможной человеческой эмоциональной шелухи, зачастую мешающей при принятии решений. А затем хотим воплотить мечту ленивого человечества — «пусть впахивают роботы». Тут буйным цветом (в идеале) расцветает искусственный интеллект (A.I.), который будет принимать решения сам, полностью автоматически.

Как это может выглядеть на практике . В чем соль? Предположим, что у тебя интернет-магазин. В разрезе первой парадигмы ты сначала тупо ведешь бухучет (что купили вчера). Затем начинаешь отслеживать, что покупают в реальном времени. Через какое-то время ты начинаешь понимать, что было бы неплохо увеличить прибыль. Это приводит тебя к сдвигу твоей парадигмы.

Поэтому ты начинаешь выявлять зависимости покупательского поведения и строить всякие модели. Сделать это не получится, пока ты не переведешь всё в измеримые единицы. Но вот тебе это удалось и ты действительно выявил несколько ходовых моделей поведения (порывшись основательно в накопленной статистике продаж, например. Тупо посмотрев, что с чем покупают чаще). Ты начинаешь предлагать с покупкой товара А товар Б. Это увеличивает твою прибыль и твои закупки перераспределяются. Затем ты начинаешь предсказывать объем продаж в зависимости от типа клиента и времени года. Но всё это ты делаешь вручную. И как только ты это понимаешь, происходит еще один сдвиг парадигмы.

Теперь тебе хочется, чтобы оно «всё делалось само». То есть рано или поздно мы придем к тому, что «умная машина» будет на лету подстраивать и видоизменять дизайн твоего интернет-магазина в зависимости от распознанного пользовательского поведения. То есть будет выстраивать автоматические «цепочки», «пути» и «воронки» в зависимости от вероятности купить ту или иную штуку. Что также автоматически распространится на рекламу (предиктивные таргетинги, 100% попадание в Timing и Momentum). К этому надо быть готовым и понимать закономерности развития сложных систем. Пока всё идет в русле.

Как там говаривал Уильям Гибсон: «Будущее уже наступило. Просто оно пока еще неравномерно распределено»?


Понравилось? Поделись!