(intervju) Marketingarji, dovolj je čakanja z vlaganji v strojno učenje

Marko Čadež je svoje izkušnje nabiral kot ustanovitelj, direktor in tehnični vodja razvoja v različnih podjetjih, od leta 2002 pa uspešno vodi lastno podjetje Best Travel Store, Inc v Los Angelesu, ZDA,  ki upravlja spletno platformo za prodajo letalskih vozovnic Fareboom.com. Podjetje je leta 2019 zraslo do $230M prodaje in $4M EBITDA ter 50 zaposlenih v šestih državah na treh kontinentih. Sledil je ‘spopad’ s koronakrizo, danes pa svoje znanje že širijo tudi na druga področje. Oktobra bo o pomenu umetne inteligence kot temelju prihodnje rasti kakovosti storitev spregovoril udeležencem 26. Slovenske marketinške konference.

Z lastnikom podjetja, ki se ukvarja z marketingom in prodajo mednarodnih letalskih vozovnic ter s celovito podporo kompleksnih logističnih procesov pri letalskih prevozih, smo se pogovarjali o pomenu umetne inteligence, ki zelo hitro napreduje, zaradi česar so v prednosti tisti, ki jo že uporabljajo, ter še posebej o pomenu strojnega učenja, kjer majhna podjetja, kot pojasnjuje Čadež, ne morejo resno konkurirati velikim. Pa tudi o vplivu koronakrize na letalsko industrijo in odzivu BST nanjo, nepogrešljivosti človeka in novih zgodbah.

Pred dvemi leti ste bili govorec na Konferenci slovenskih izvoznikov ter na Finančni konferenci, kjer smo vas spoznali kot skritega šampiona slovenskega gospodarstva, ki je v poslovanje uvedel strojno učenje in s tem pridobil odločilno prednost pred tekmeci. Nam lahko predstavite to pot?  

»Strojno učenje smo začeli uvajati že leta 2015, in sicer na osnovi pogostih vprašanj naših strank. Najpogostejše vprašanje je bilo: “Ali je sedaj pravi čas za nakup letalske vozovnice?” Že več let smo opazovali, kako ljudje odlašajo z nakupom in zaradi tega plačajo višjo ceno od najnižje možne. Rešitev smo videli v sistemu za napovedovanje prihodnjih cen s pomočjo preteklih vzorcev. Za stranke je napoved pomenila prihranek pri nakupu, za nas pa prihranek visokih stroškov marketinga, saj so se stranke odločale hitreje oziroma z manj iskanja po drugih spletnih portalih. Gradili smo zaupanje, da pri nas najdejo najnižje cene za mednarodne polete iz ZDA in Kanade brez truda in ugibanja o pravem času nakupa. Znanje o strojnem učenju napovedi cen smo kasneje razširili na napoved obnašanja kupcev in posledično na t.i. “personalizirana” priporočila. Iz pogovorov z lastnimi kupci ter na osnovi splošnih anket v naši industriji smo zaznali, da ljudje v povprečju v 25-ih dneh obiščejo več kot 20 spletnih strani za nakup ene same mednarodne vozovnice. Glavna razloga za očitno neučinkovitost sta bila negotovost glede ugodnosti cene ter še pomembnejši presežek ponudbe letov in z njim povezana negotovost, kako izbrati polete, ki predstavljajo najboljše razmerje med kakovostjo in ceno s stališča vsakega posameznika. Uvedli smo t.i. “user behavior tracking”, kar pomeni, da shranjujemo podatke o posameznikovih iskanjih, interakcijah s posameznimi poleti, filtri, preferencah količine prtljage, rezervacije posebnih sedežev ipd. Na ta način lahko kupcem ponudimo polete in pripadajoče storitve, ki so jim pisane na kožo, brez napora iskanja, primerjanja in razmišljanja, saj vse to opravi že računalnik in večinoma bolje kot človek. Lepota sistema je, da neprestano primerja tok vseh ponudb poletov z znanimi željami naših strank in na osnovi tega pripravlja personalizirane ponudbe, ki jih dostavimo s pomočjo aplikacije, e-pošte ali SMS-ov. Pred korono smo tako dnevno pregledali preko milijarde poletov in pripravili na tisoče personaliziranih ponudb, kar je hkrati povečalo prodajo in zmanjšalo stroške oglaševanja, saj so stranke hitreje dobile tisto, kar so v resnici želele, in zato manj iskale po drugih spletnih portalih.«

Pred korono smo tako dnevno pregledali preko milijarde poletov in pripravili na tisoče personaliziranih ponudb, kar je hkrati povečalo prodajo in zmanjšalo stroške oglaševanja

Nedolgo zatem je koronakriza skorajda ustavila vašo dejavnost. Kako je bilo takrat, kako ste razmišljali in se odločali glede naslednjih korakov? Kje ste videli priložnosti? 

»Koronakrizo smo najprej naivno imeli za priložnost, ko bo preživela zgolj najučinkovitejša konkurenca, ki ima najnižje stroške dela. Kljub izpadu prodaje do 90 %, smo na začetku še več investirali v tehnološki razvoj, da bi avtomatizirali kompleksne procese spremembe poletov in stornacije poletov ter izračuna denarnih povračil, kar je bilo v naši industriji podvrženo ročnemu delu. Koronakriza je namreč poleg izpada dohodkov iz prodaje ustvarila še eno neprijetno situacijo: Stranke so pričakovale brezplačne spremembe poletov ali stornacije, mi pa nismo imeli dohodka iz prodaje, da bi krili stroške zaposlenih. Edino rešitev smo videli v avtomatizaciji, saj stroji delajo skoraj zastonj. Drugo priložnost smo videli tudi v krčenju konkurence, kar pa se zaradi zaprtja oziroma krčenja čezoceanskih poletov še ne pozna kaj dosti.«

Kljub izpadu prodaje do 90 %, smo na začetku še več investirali v tehnološki razvoj, da bi avtomatizirali kompleksne procese spremembe poletov in stornacije poletov ter izračuna denarnih povračil, kar je bilo v naši industriji podvrženo ročnemu delu.

Kako je danes? Je koronakriza tekmecem dala čas, da vas dohitijo? Ga je ponudila vam, da naredite še večjo razliko? 

»Zdi se, da je koronakriza zelo različno prizadela posamezne sektorje v potovalni industriji. Mi smo žal ostali najbolj prizadeti zaradi skoraj izključne odvisnosti od čezoceanskih poletov. Tisti, ki pa so usmerjeni na domači trg, pa dejansko dobro delajo še posebej s pomočjo poplave denarja iz naslova državne podpore, kar pa povzroča zelo znatno višanje cen. Kaže, da bodo čezoceanski poleti vsaj nekaj časa bistveno dražji, saj so velike letalske družbe prizemljile dobršne dele svojih flot, kar pomeni manj ponudbe. Nestabilnost odprtja mej, karanten ipd. zaradi delta različice virusa ponovno povzroča odpovedi letov in torej ne prinaša kratkoročnega optimizma. Ko ni prodaje, je težko delati še večjo razliko, saj ljudje ne potujejo. Nadejamo se boljših časov, verjetno ko bo precepljenost zadostna, da se svet ponovno odpre.«

Kaže, da bodo čezoceanski poleti vsaj nekaj časa bistveno dražji, saj so velike letalske družbe prizemljile dobršne dele svojih flot, kar pomeni manj ponudbe.

V veliko svojih aktivnosti ste vpeljali umetno inteligenco, avtomatizacijo. (Kako) je to vplivalo na vaše število zaposlenih? 

» V začetku koronakrize bi potrebovali vsaj petkrat več agentov za ohranjanje enake kakovosti storitve kot v preteklosti. V normalnih časih namreč prodaš letalsko vozovnico, ki jo ljudje ustrezno porabijo brez zapletov. Samo deset odstotkov prodanih vozovnic je končalo v postopku spremembe poletov ali stornacij. V koroni pa se je stanje obrnilo na glavo. Imeli smo vsaj devetdeset odstotkov sprememb in stornacij in le deset odstotkov poletov, ki so bili realizirani, a še ti so bili podvrženi številnim spremembam urnikov. Zato se je kakovost naše storitve na začetku znatno poslabšala, saj smo bili popolnoma nepripravljeni na preobrat. Danes lahko rečemo, da imamo zadovoljivo raven kakovosti podpore strankam, in sicer s pol manj zaposlenimi kot pred korono. Tehnologija je marsikje bistveno pospešila postopke in strankam omogočila večjo ponudbo ugodnih poletov, ki jih lahko uporabijo pri menjavi neporabljenih vozovnic. Tako imamo pogosto bolj zadovoljne stranke, ki si lahko same pomagajo, in s tem zmanjšujemo potrebo po človeškem delu.«

V začetku koronakrize bi potrebovali vsaj petkrat več agentov za ohranjanje enake kakovosti storitve kot v preteklosti.

Tudi skozi naslov vašega predavanja na prihajajoči SMK nam sporočate, da robote in umetno inteligenco vidite kot temelj prihodnje rasti kakovosti storitev. Lahko to podrobneje pojasnite? 

»Pravilno zastavljeno umetno inteligenco si predstavljam kot genija na steroidih, kar pomeni, da lahko strankam ponudimo bogatejše in njim prilagojene storitve z objektivno obravnavo ogromne količine podatkov v postopkih odločanja. Na primer še najboljši potovalni agent, ki odlično pozna svojo stranko, si ne more zapomniti vseh podrobnosti iz preteklih interakcij in jih povezati s pogosto po tisočimi kombinacijami poletov za pripravo objektivno najboljše ponudbe. Jaz verjamem, da umetna inteligenca to omogoča, vendar le pod pogojem, da je stroj pravilno zastavljen, nadzorovan in tudi ustrezno nadgrajevan. Gre za podoben proces kot pri treningu in izobraževanju zaposlenih, le da so izidi na osnovi strojnega učenja na dolgi rok bolj predvidljivi in zanesljivi.«

Gre za podoben proces kot pri treningu in izobraževanju zaposlenih, le da so izidi na osnovi strojnega učenja na dolgi rok bolj predvidljivi in zanesljivi.

Kje – na vašem poslovnem področju in širše – pa trenutno tehnologija še ne more nadomestiti človeka? 

»V letalski industriji se zdi, da bo na dolgi rok le malo poklicev varnih pred roboti. Že več let se na primer uporablja in širi ‘self check-in’ (samostojna prijava, op.ur.), zmanjšuje se število stevardes, polete se načrtuje s pomočjo kompleksnih računalniških sistemov, ki hkrati sledijo vsem stroškom in jih optimizirajo, zaledni sistemi so vedno bolj računalniško nadzorovani z namenom optimizacije poslovanja na osnovi avtomatizacije. Z drugimi besedami: Če se proces ponavlja in je predvidljiv, bo skoraj gotovo nekoč avtomatiziran, razen če je na dolgi rok ceneje plačevati delavce, ker so procesi oziroma naloge preveč kompleksne, da še niso zrele za avtomatizacijo. Človeka še ne moremo nadomestiti tam, kjer je potrebno kreativno delo, ki se ne ponavlja neprestano po istem kopitu. Potovalne agente na primer rabimo, kadar se ustaljen proces zalomi zaradi nepredvidljivega dogodka in tega ni malo. Tehnologija zaenkrat še ne zmore nadomestiti človeka v trenutku, ko je potreben čut za sočloveka, ko je pri stranki potrebno utrditi zaupanje, da nam je pomembno rešiti njeno težavo. Za izboljševanje avtomatizacije smo agente hkrati usposobili v ‘software testerje’ (preizkuševalce programske opreme, op.ur.), ko sami preverjajo napake oziroma težave, ki jih javljajo stranke, nato pa ugotovljeno poročajo neposredno našim ‘software’ inženirjem. Tudi management v agenciji ima nalogo iskati vzorce ponavljajočega se dela in predlagati ustrezne rešitve za avtomatizacijo.«

V letalski industriji se zdi, da bo na dolgi rok le malo poklicev varnih pred roboti.

Katera področja bi v Sloveniji po vaši oceni že morala biti bistveno bolj avtomatizirana, digitalizirana? Kako daleč smo za preostalim svetom?

»Ker vodim ameriško podjetje, težko ocenjujem stanje robotizacije v Sloveniji. Določene stvari v javni upravi, na primer, se zdijo dobro zastavljene v primerjavi z ZDA. Vendar pa ima Amerika gotovo bistveno prednost v ogromnem trgu, ki omogoča zajemanje ogromnih količin podatkov, na osnovi katerih se gradijo veliki sistemi umetne inteligence. Majhna podjetja, ki imajo zgolj majhne količine podatkov, ne morejo resno konkurirati velikim, ker strojno učenje ni podprto z dovolj velikimi vzorci. Zato se zdi nujno, da majhni sodelujejo, si delijo podatke in skupaj gradijo znanja ter pridobivajo izkušnje, ki omogočajo konkuriranje velikim.«

Majhna podjetja, ki imajo zgolj majhne količine podatkov, ne morejo resno konkurirati velikim, ker strojno učenje ni podprto z dovolj velikimi vzorci.

Tehnologija, na kateri sloni Fareboom, oz. rešitve, ki jih uporabljate, niso lastne dejavnostni letalskih prevozov. Razmišljate o širitvi na druga področja? 

»Znanje iz napovedi cen letalskih prevozov in kasneje obnašanja kupcev smo prenesli na mednarodno trgovanje z električno energijo. Čeprav gre za popolnoma ločeni industriji, smo lahko pouporabili veščine strojnega učenja. Predvsem vemo, katera orodja in metode dobro delujejo za reševanje določenih izzivov, kar nam omogoča hiter napredek. Hkrati imamo že vzpostavljen razvojni proces, na osnovi katerega lahko naši inženirji zelo enostavno prehajajo med projekti. Potencial sta v naši novi zgodbi videla tudi zasebna investitorka in pa Slovenski podjetniški sklad, ki sta projekt z letošnjim letom začela sofinancirati.«

Znanje iz napovedi cen letalskih prevozov in kasneje obnašanja kupcev smo prenesli na mednarodno trgovanje z električno energijo.

»Če želite znižati stroške marketinga, morate vlagati v strojno učenje velikih količin podatkov,« je bilo vaše glavno sporočilo na Finančni konferenci pred dvema letoma. Kakšno sporočilo bi marketingu namenili danes? 

»Zadnjega sporočila ne bi spreminjal. Morda bi dodal samo to, da umetna inteligenca zelo hitro napreduje in postaja vedno bolj kompleksna, kar daje ogromno prednost tistim, ki jo že uporabljajo. Razlike se torej zelo povečujejo in tisti, ki bodo ostali zadaj, bodo vedno težje konkurirali. Čakanje ni več mogoče.«

Deli:

Povezana vsebina

Jadek&Pensa_240202_01131
KONFERENCE

Prijavite se na novice

Prijavite se in ne zamudite dogodka in vsakodnevnih novic