Все маркетологи знают, насколько мощным инструментом является сарафанное радио. Но мы живем в эпоху, когда для генерации рекомендаций все чаще используются машинные алгоритмы прогнозирования. В каких случаях эти алгоритмы будут более эффективны, убеждая нас купить или попробовать что-то?
Профессор Darden Лука Циан и его коллега Кьяра Лонгони из Бостонского университета исследуют эти вопросы в работе «Искусственный интеллект в утилитарном и гедонистическом контекстах: эффект доверия к машинам», получившей награду Американской ассоциации маркетинга.
В статье об интересных результатах исследования: когда люди больше доверяют рекомендациям ИИ, а когда — человека. Рассказывает Катерина Бауерс из Darden School oF Business.
Нет времени читать статью? Найдите её в нашем телеграм-канале и сохраните себе в «Избранном» на будущее.
Содержание
Практическая польза против удовольствия
Сопротивление: если не бесполезно, то не нужно?
Практическая польза против удовольствия
Циан и Лонгони показывают, что клиенты склонны доверять рекомендациям искусственного интеллекта (ИИ), когда речь идет об утилитарном продукте, и отвергают их, когда выбирают продукт, предназначенный для получения удовольствия или жизненного опыта.
Так, люди с большей вероятностью доверятся выбору алгоритма при выборе лопаты для уборки снега (утилитаризм) и с меньшей вероятностью при выборе модного шарфа (удовольствие).
Исследователи также показывают, что люди становятся более восприимчивыми к предложениям алгоритма, когда им предлагают мыслить практично или когда их просят аргументировать свое мнение о том, что алгоритмы могут или не могут делать.
Это важные открытия, поскольку компании все чаще полагаются на ИИ для улучшения своих маркетинговых стратегий.
«Наши результаты позволяют компаниям определиться, стоит ли им автоматизировать свои рекомендательные системы и как это сделать лучше всего», — говорит Циан,
Он же отмечает, что многие компании могут применять гибридный подход, используя как ассистентов отдела продаж, так и ИИ-инструменты, такие как чат-боты или приложения. И можно это делать стратегически.
Так, по мнению Циан, компания TripAdvisor могла бы увеличить ИИ-рекомендации при организации деловых поездок и уменьшить их, когда клиенты планируют свой отдых.
Сопротивление: если не бесполезно, то не нужно?
Десять лет назад Amazon начал рекомендовать книги на основе истории покупок. «Люди, купившие «Великого Гэтсби», также купили…».
В наши дни почти все в интернете находится под влиянием ИИ. Система рекомендаций Netflix предлагает пользователям фильмы и сериалы, соответствующие их интересам.
Nordstrom, Sephora и другие ритейлеры используют всплывающие окна с рекомендациями похожих или дополнительных товаров. Но, несмотря на все усилия ритейлеров, литература прошлого демонстрирует общее сопротивление «машинным рекомендациям».
«Несмотря на высочайшую точность алгоритмических моделей, люди склонны избегать их», — пишут исследователи. «Они считают, что ИИ и алгоритмы — это роботы, которые несмотря на свою логичность, недостаточно гибкие и не учитывают всю сложность человеческого опыта и ощущений».
При этом сами исследователи отмечают, что как «человек не всегда менее компетентен, чем ИИ, в оценке утилитарных свойств», точно так же и «ИИ не всегда менее компетентен, чем человек, в оценке гедонистических свойств».
Так, искусственный интеллект выбирает цветочные композиции для сервиса 1-800-Flowers и создает новые ароматы и вкусовые профили для таких компаний, как McCormick, Starbucks и Coca-Cola».
Потребители считают, что только человек способен в полной мере оценить человеческие удовольствия и эмоции. Изображение: Unsplash
Сила контекста
В действительности большинство товаров не являются чисто утилитарными или гедонистическими. Даже придверный коврик сочетает в себе и эстетическую привлекательность, и функциональную ценность.
При проведении экспериментов Циан и Лонгони использовали письменные указания, чтобы манипулировать тем, как участники оценивают продукт. Они просили их оценить продукт с точки зрения его функциональности или возможности получить удовольствие. Результаты оказались впечатляющими.
В ходе одного из исследований участники оценивали рекомендации в сфере недвижимости.
Когда их просили выбрать жилье, исходя из утилитарности, то в 60% случаев они останавливались на рекомендации алгоритма.
Когда же они рассматривали недвижимость с точки зрения того, насколько приятно им будет в нем жить, в 76% случаев они выбирали вариант, предложенный риелтором.
Лучшее от двух миров?
Исследователи обнаружили, что партнерство человека и ИИ — модель «дополненного интеллекта» (augmented intelligence), в которой «ИИ поддерживает, а не заменяет человека» — может быть наилучшим вариантом, совмещающим в себе лучшее от двух миров.
В ходе исследования участников проинформировали о том, что ИИ сузил выбор шоколадных батончиков, но окончательное решение, какой батончик порекомендовать, сделал шоколатье.
Участники исследования продемонстрировали большую восприимчивость к модели, в которой ИИ «улучшает и усиливает человеческий интеллект, а не заменяет его», — говорит Циан.
Более того, исследование показало, что дополненный интеллект поднял «ИИ до человеческого уровня в том, что касается доверия к рекомендациям гедонистических товаров», — отмечают Циан и Лонгони.
Что же касается принятия эмпирических решений, «эти результаты важны для практиков, управляющих более гедонистическими товарами или услугами», — отмечается в документе. «Практики могут использовать ИИ-системы для генерации первоначальной рекомендации, на которой затем «распишется» человек».
Высоких вам конверсий!
По материалам: ideas.darden.virginia.edu. Автор: Katherine Bowers
