Framtíðin er sérsniðin

…að þínum þörfum

Það er staðreynd að sérsniðin meðmæli drífa þjónustu fremstu net- og tæknifyrirtækja heimsins. Efnisveitur og netverslanir koma fyrst upp í hugann en það er bara toppurinn á ísjakanum. Þjónustan er þá aðlöguð að þörfum og áhugasviði hvers og eins notanda og niðurstaðan er yfirburðanotendaupplifun sem skilað hefur fyrirtækjunum samkeppnisforskoti.

Á næstu árum munu sífellt fleiri fyrirtæki kjósa að fara þessa sömu leið. Frumkvöðlarnir hafa varðað veginn og nú er röðin komin að meginþorra fyrirtækja að innleiða gagnadrifnar og snjallar lausnir sem bæta notendaupplifun og drífa áfram vöxt.

Hér er þessi tækni kölluð “meðmælakerfi” en á ensku er talað um recommendation engines/systems eða personalisation engines. Slík tækni hagnýtir aðferðir gagnavísinda og gervigreind.

Samhliða áherslu á tækni er mikilvægt að hugsa markmiðin til enda til að tryggja að lausnin þjóni hagsmunum fyrirtækjanna, viðskiptavina þeirra og samfélagsins sem þau eru hluti af. Undanfarin ár og áratugi hafa kerfi með vafasöm markmið vaðið uppi og afleiðingarnar eru að koma í ljós í formi samfélagsmiðlafíknar, falsfrétta, upplýsingaóreiðu með tilheyrandi lýðræðishalla og yfirhöfuð vafasamra neysluhátta.

Því má fullyrða að þótt tæknin hafi sannað gildi sitt að þá er fullum þroska ekki náð.

Frumkvöðlarnir

Meðmælakerfi hafa verið í þróun hjá fremstu tæknifyrirtækjum heims undanfarna 1–2 áratugi. Meðal frumkvöðla í þróun og hagnýtingu slíkra kerfa eru fyrirtæki eins og Amazon, Youtube, Netflix og Spotify sem nýta tæknina til að bæta upplifun notenda sinna, auka virði þjónustunnar og auka sölu eða notkun. Segja má að meðmælakerfi þessara aðila drífi áfram þjónustuna og aðlagi hana að þörfum sérhvers notanda/viðskiptavinar — þau eru að mörgu leyti alltumlykjandi í þjónustunni. Einnig er talað um personalisation í þessu sambandi. Þau hafa um leið varðað veginn og breytt væntingum neytenda. Sérhvert fyrirtæki sem hefur hug á að ná árangri á stafrænum flötum þarf nú að bjóða viðskiptavinum sínum sambærilega persónulega aðlögun á þjónustu sinni með því að hagnýta gögn og snjallar lausnir.

Kerfi þessara aðila hafa verið í þróun yfir langan tíma. Þau byrja sem einföld og “saklaus” leið til að benda notanda á efni eða vöru sem hann gæti haft áhuga á hverju sinni en hafa svo smám saman undið upp á sig og nánast tekið yfir þjónustuna. Nú er svo komið að stærsti hluti notkunar á veitum eins og Spotify, Youtube, Netflix eða Amazon Prime byggir á meðmælum.

Okkur finnst greinilega gott að láta mata okkur.

Hér má sjá Lex Fridman ræða við Cristos Goodrow sem stýrir “search and discovery” hjá Youtube. Samtalið veitir afar góða innsýn í viðfangsefni þeirra sem er í fremstu röð á sviði sérsniðinna meðmæla.

Einföld og flóknari kerfi

Hér er rétt að taka fram að meðmælakerfi eru allt frá því að vera mjög einföld reiknirit (algorithms) sem tengja saman skyldar vörur byggt á fyrri kaupum upp í flókið samsafn reiknirita sem drífa áfram heilu vefþjónusturnar eins og t.d. Youtube. Þessi kerfi leita dýpra og hagnýta fjölbreyttari reiknirit til að aðlaga þjónustuna. Hér eftir verður talað um einföld meðmælakerfi og flóknari meðmælakerfi eftir því sem við á.

Neikvæð umræða

Umræða um ófyrirséð og jafnvel neikvæð áhrif meðmæla eða aðsniðinnar þjónustu hefur verið áberandi upp á síðkastið og hafa orð eins og bergmálsherbergi (eco-chamber), staðfestingarvilla (confirmation bias), síubóla (filter bubble), falsfréttir og lýðræðishalli verið áberandi í umræðunni og m.a. skaðað orðspor Youtube og Facebook sem notar slíka tækni til að aðlaga “news feedið” að hverju og einum notanda. Það sýnir að enn er svigrúm til að ná betri tökum á þessari tækni og að þeir aðilar sem hafa komið að þróun hennar hafi mögulega vanrækt þann hluta sem snýr að því að setja kerfunum markmið sem standast siðferðilega skoðun. Um þetta er fjallað í nýútkominni bók eftir þá Kearns og Roth (2020) sem ber heitið The Ethical Algorithm.

Meðmælakerfi á Íslandi

Á Íslandi hefur tæknin ekki enn sett mark sitt á efnisveitur en einstaka vefverslanir eru farnar að “mæla með” vörum sem hafa einhver tengsl við vöruna sem verið er að skoða. Snjallverslun Krónunnar er gott dæmi um slíkt. Þú skoðar vínarpyslur og samstundis er þér bent á sinnep, pulsubrauð, steiktan lauk og remúlaði. Það einfaldar líf mitt og er mun betra en að vera bent á medisterpulsu á þessum tímapunkti. Hér er um einföld meðmælakerfi að ræða sem hægt er að innleiða — plug and play — í helstu vefverslunarkerfum (t.d. Shopify, WooCommerce, Magento).

Hagnýting fjölbreyttra gagna og reiknirita með ýmis markmið til að sérsníða þjónustu og upplifun að viðskiptavinum í flóknari meðmælakerfum virðist hins vegar ekki vera komin langt áleiðis hér á landi.

Þetta rýrir stöðu innlendra aðila í samkeppni þeirra við sambærilegar erlendar þjónustur. Til dæmis má fullyrða að íslenskur notandi sem notar Netflix og skiptir svo yfir á íslenska efnisveitu finni strax fyrir miklum mun á erlendu þjónustunni og þeirri innlendu. Á Netflix eru flókin meðmælakerfi m.a. nýtt til að mæla með efni og aðlaga leitarniðurstöður að hverjum og einu notanda. Innlendu efnisveiturnar eru enn að birta öllum notendum sama efni þrátt fyrir að áhorfssaga þeirra bendi til þess að áhugasviðin séu ólík. Notendur íslenskra efnisveitna þurfa að finna efnið sjálfir, sem getur verið vandasamt þegar úrvalið er mikið og þekkingin á efninu lítil, en erlendu aðilarnir aðstoða notendur við leitina. Þessu má breyta því gögnin og tæknilegu innviðirnir eru til staðar.

Sömu sögu má svo segja af innlendum vefverslunum og öðrum aðilum sem bjóða þjónustu í gegnum netið. Á meðan sérsniðinnar þjónustu og upplifunar nýtur ekki við mun notendaupplifunin ávallt vera síðri en hjá erlendum aðilum sem hafa náð tökum á þeirri tækni að hagnýta gögn í snjöllum og sjálfvirkum lausnum sem hér eru kölluð flóknari meðmælakerfi en eru í raun sá þáttur í þjónustunni sem drífur hana áfram.

Sjálfvirk töggun efnis með máltækni

Því meira sem meðmælakerfið veit um það sem það mælir með því betri verða meðmælin. Þekkt er að Spotify hefur látið þróa reiknirit sem “hlusta” á alla tónlist á efnisveitunni og draga fram megineinkenni hennar, t.d. langt gítarsóló, áberandi harmonikka eða kórsöngur. Þessi lýsandi einkenni eru svo nýtt til að bæta meðmæli til notenda.

Þar sem titlar á efnisveitum skipta þúsundum og fer fjölgandi er tilvalið að innleiða sjálfvirkar flokkunaraðferðir efnis. Hjá DataLab höfum við verið að gera markvissar tilraunir með máltækni sem skilur íslensku frá íslenska hugbúnaðarfyrirtækinu Miðeind. Þessa tækni má nýta til að flokka efni, draga fram lýsandi einkenni þess, með sjálfvirkum hætti byggt á textalýsingum. Þessa tækni má einnig nýta til að “hlusta” á efnið — þegar það á við — til að bæta gæði flokkunnarinnar enn frekar.

Kosturinn við þessa tækni er augljós í tilfelli efnisveitu sem býður upp á íslenskt efni. En sömu aðferðafræði má beita til að draga fram helstu einkenni hvers sem er, svo fremi sem lýsingin er á íslensku. Hagnýtingin er því augljós hjá íslenskum vefverslunum.

Hvað er DataLab að gera í þessu speisi?

DataLab hefur að sjálfsögðu áhuga á tækninni að baki snérsniðnum meðmælum og höfum við á undanförnum mánuðum þróað slíkar lausnir og sett talsvert púður í rannsóknarvinnu.

Okkar niðurstaða er að skýrast…

Framtíðin er gagnadrifin og framtíðin er snjöll.

Framtíðin er sérsniðin.

Framsækin fyrirtæki stefna þangað.

En þau láta sér jafnframt annt um að markmið þeirra tæknilausna sem þau hagnýta standist siðferðilega skoðun.

Þau vilja ná fram vexti á réttum forsendum.

Þannig verða þau aðlaðandi í augum neytenda og framúrskarandi starfsmanna.

Hin tæknilega útfærsla þarf því að byggja á vel ígrunduðum markmiðum, jafnvel hugmyndafræði og endurspegla stefnu fyrirtækisins.

Ásamt því að stuðla að vexti.

Til þess er leikurinn gerður.

Meira um það síðar.

--

--

Framtíðin er gagnadrifin

Love podcasts or audiobooks? Learn on the go with our new app.

Get the Medium app

A button that says 'Download on the App Store', and if clicked it will lead you to the iOS App store
A button that says 'Get it on, Google Play', and if clicked it will lead you to the Google Play store