Следующее большое цифровое преимущество: графики данных (Работа в интернете)

Умные компании используют графики данных для выявления уникальных решений проблем клиентов.

Из 4000 товаров, которых Amazon продает каждую минуту, примерно 50% представлены покупателям с помощью системы персонализированных рекомендаций. Когда вы посещаете сайт, его алгоритмы выбирают ассортимент товаров из примерно 353 миллионов наименований и размещают их для вас в соответствии с тем, что, по их прогнозам, вам понадобится в данный конкретный момент. Эти рекомендации основаны на постоянно развивающемся графике покупок Amazon, который представляет собой цифровое представление о “сущностях” реального мира — обо всём, о чём в нём хранится информация, например о клиентах, продуктах, покупках, событиях и местах, — а также об отношениях и взаимосвязях между ними. График покупок Amazon связывает историю покупок с данными о просмотре на сайте, данными о просмотре Prime Video, данными о прослушивании Amazon Music и данными с устройств с поддержкой Alexa. Его алгоритмы используют совместную фильтрацию, учитывающую такие факторы, как разнообразие (насколько непохожи рекомендуемые элементы); прозорливость (насколько они удивительны); и новизна (насколько они новы) — для создания некоторых из самых сложных рекомендаций на планете.

Благодаря своим богатым данным и лучшей в отрасли персонализации Amazon в настоящее время владеет 40% рынка электронной коммерции в США; его ближайший конкурент, Walmart, имеет рыночную долю всего в 7%.

Чтобы конкурировать с Amazon, в апреле 2021 года Google анонсировала свой Shopping Graph — модель с улучшенным искусственным интеллектом, которая рекомендует товары пользователям во время поиска. Более миллиарда человек ежедневно изучают товары в Google, и Shopping Graph связывает их с более чем 24 миллиардами объявлений от миллионов продавцов по всему Интернету. Он основан на беспрецедентном графике знаний Google, который собирает информацию об объектах в своей обширной сети и взаимосвязях между ними, включая структурированные и неструктурированные данные из Android, голосового и графического поиска, расширений браузера Chrome, Google Assistant, Gmail, Фотографий, карт, YouTube, Google Cloud и Google Pay. С помощью своего графика покупок, который позволяет 1, 7 миллионам продавцов размещать релевантные объявления в Google с помощью простых, но взаимосвязанных инструментов, Google готов ответить на вызов Amazon.

Диаграммы с данными, такие как Amazon и Google, полагаются на данные об использовании продукта, то есть данные о поведении клиентов при использовании платформы или продукта, чтобы фиксировать связи, отношения и взаимосвязи между компанией и ее клиентами. Концепция диаграммы с данными вдохновлена социальными сетями и теорией графов, где социальный граф определяется как представление взаимосвязей между отдельными людьми, изображаемых в виде узлов, а отношения между ними — с друзьями, коллегами, руководителями и т. д. — представлены в виде ссылок. Концепция основана на работах социального психолога Стэнли Милгрэма, и за последние два десятилетия она стала полезным инструментом для анализа структуры и динамики организаций, отраслей, рынков и обществ. Facebook популяризировал цифровую социальную диаграмму в 2007 году, когда представил платформу Facebook, инструмент, который позволял разработчикам создавать приложения, интегрированные в информационный поток сайта и связи отношений.

Ведущие технологические компании используют графики данных для персонализации рекомендаций клиентов, обновления продуктов, оптимизации рекламы и многого другого. Наиболее успешные примеры, к которым относятся график покупок Amazon, график поиска Google, социальный график Facebook, график фильмов Netflix, график музыки Spotify, график путешествий Airbnb, график мобильности Uber и профессиональный график LinkedIn, используют постоянный сбор данных о взаимодействии с клиентами в сочетании с проприетарными алгоритмы, позволяющие превзойти конкурентов во всех отношениях, от создания продукта до пользовательского опыта.