10 praktycznych porad jak uczenie maszynowe może usprawnić Twój biznes

 

Każdy przedsiębiorca bardzo się cieszy, kiedy działalność firmy zaczyna nabierać tempa. Ale czy to naprawdę jest miernikiem sukcesu? A może jednak w naszych czasach to porażka, która tylko potrzebuje czasu, aby się ujawnić. Byłem lojalnym klientem firmy, która, można powiedzieć, jest liderem w swojej branży, ale jednak mnie zawiodła. Co takiego mogło się wydarzyć, że jeden przypadek zrujnował budowane przez kilka lat zaufanie?

Jak machine learning, czyli uczenie maszynowe mogłoby uratować tę sytuację. Dzisiaj opowiem o tym, jak uczenie maszynowe może pomóc Ci w jak najlepszy sposób dostarczać bardziej wartościowe produkty lub usługi, a przede wszystkim jak może ono wspomóc twoją pracę, gdy biznes się rozrasta.

Coraz częściej dostaję od Was informację, że poruszam wraz z gośćmi wiele ciekawych tematów dotyczących sztucznej inteligencji. Jest to często inspirujące lub nawet wręcz pouczające, jednak dość ciężko jest zmapować to doświadczenie na konkretne przypadki własnego biznesu. Jak się mówi, dobrze wiedzieć, że istnieją duzi gracze jak Google, Microsoft czy Amazon, którzy inwestują miliardy w sztuczną inteligencję.

Ale z drugiej strony, pewnie masz firmę w Polsce, w której pracuje kilkudziesięciu czy kilkuset pracowników, ale wciąż trochę brakuje do miliardowych budżetów. Pojawia się pytanie i co wtedy? Czy uczenie maszynowe może w tym pomóc? Odpowiedź jest krótka – tak, może pomóc. A jeśli chcesz się dowiedzieć więcej, to przeczytaj (posłuchaj) do końca 🙂 Również na końcu czeka na Ciebie kilka miłych niespodzianek.

Zastanawiałem się, w jaki sposób można podzielić się doświadczeniem, żeby z jednej strony był to przypadek dość ogólny, ale z drugiej strony na tyle konkretny, żeby były zrozumiałe wartości uczenia maszynowego. I jak to często bywa, jeśli zastanawiasz się nad jakimś konkretnym problemem przez długi czas to życie samo Ci podpowiada Ci rozwiązanie.

Opowiem Ci historię z własnego życia.

W sierpniu tego roku (2017), chciałem wyjechać na krótki urlop. Uwielbiam podróżować, ale tym razem zrezygnowałem z lotu gdzieś dalej. Pomyślałem, że pojadę gdzieś niedaleko samochodem, który zazwyczaj wynajmuję na podobne okazje. Na polskim rynku działa wiele firm, które oferują wynajem samochodów. Jedną z największych, która działa również poza granicami Polski jest firma Panek.

Byłem ich stałym klientem, współpracę rozpocząłem już 3 lata temu i gdy dokądś  jechałem regularnie korzystałem z usług tej firmy. Od razu zaznaczę, że teraz będę omijać tę firmę szerokim łukiem, ponieważ mnie zawiodła, a co najgorsze, że gdy to się stało, to nie zrobiono absolutnie nic aby ratować sytuację. Dlatego uważaj na tę firmę.

Ale co się właściwie stało i jak to się ma do uczenia maszynowego? Zacznijmy zatem od początku. Standardowo wszedłem do panelu firmy, gdzie zamówiłem samochód na 5 dób. Dostałem potwierdzenie, na rezerwacja została złożona i od razu zapłaciłem korzystając z możliwości zapłaty online.

Zgodnie z rezerwacją, 9 sierpnia o 9:00 na parkingu dworca PKP w Krakowie, miałem odebrać samochód. Przeszedłem tam na 9-tą, ale byłem sam, ponieważ samochodu nie było. Pomyślałem – ok, może gdzieś stoją w korku, ponieważ Panek dowozi samochody na parking z innej lokalizacji (np. z lotniska). Czekałem spokojnie dalej, jednak minęło już ok 10 – 15 minut a samochodu nadal nie było. Zadzwoniłem na infolinię. Numer telefonu znajduje się na stronie. Moje próby połączenia się trwały blisko godzinę, jednak nikt nie odbierał – ciągle słyszałem, że jestem drugi w kolejce. Próbowałem także dzwonić na inne numery np. krakowski (miałem ze sobą 2 telefony, więc robiłem to jednocześnie), ale nadal nikt nie odbierał.

Minęła ponad godzina, samochodu nadal nie ma, nikt nie odbiera telefonu, a ja, żeby wyrobić się z planem, miałem być już 50 kilometrów za Krakowem. Nieco załamany, chodząc po parkingu zobaczyłem osobę w kurtce z logo firmy Panek. Zacząłem dopytywać się, o to co się właśnie wydarzyło… Myślę, że ten chłopak był jeszcze studentem i pewnie dlatego był ze mną szczery. Powiedział on, że na infolinii pracuje tylko jedna osoba i nie zawsze odbiera połączenia. On też nie wiedział jak mi pomóc, moje pojawienie się było czymś niespodziewanym i wykraczało poza jego obowiązki, miał on “swojego” klienta, na którego czekał.

Trochę załamany absurdem sytuacji, zastanawiałem się jak skontaktować się z przedstawicielami firmy. Wymyśliłem! Zadzwoniłem do żony, żeby napisała do obsługi Panka na facebooku. Faktycznie już po krótkim czasie ktoś do mnie zadzwonił i poinformował mnie, że niedługo otrzymam kolejny telefon. Następnie drugi pan powiedział, że trudno mu coś sensownego doradzić. Wtedy poprosiłem, aby skontaktowano mnie z kimś bardziej decyzyjnym, i zadzwonił trzeci pan.

W tak zwanym międzyczasie, żona wysłała do mnie mms ze zrzutem ekranu, okazało się, że o godzinie 9:07 został wysłany do mnie e-mail, z informacją, że “rezerwacja została odrzucona”. Zwrócę jeszcze raz uwagę, że o 9:00 już miałem odebrać samochód i realizować swój plan, a 9:07 (siedem minut po tym, jak już teoretycznie, miałem odebrać samochód), rezerwacja została odrzucona. Ciekawy jestem kto wpadł na taki genialny pomysł?

Ale wracają do trzeciego (decyzyjnego) pana. Zapytałem wprost, czy to jest normalne, aby  odrzucić opłaconą rezerwację po 7 minutach, planowanego terminu odbioru? Byłem już na parkingu dworca, miałem dalsze plany, takie jak zarezerwowane hotele. Odpowiedź była taka, że właściwie to jest mój problem. Spytałem czy Panek jakoś chcę mi pomóc rozwiązać te kwestie? Ale odpowiedział, że nic nie mogą z tym zrobić. Na pytanie o zwrot kosztów za hotel i inne rezerwacje, usłyszałem, że zwrot możliwy jest tylko na opłacony samochód. I tyle…

Można było dalej się wkurzać, ale co z tego? Musiałem jakoś rozwiązać ten problem, ponieważ jednak chciałem pojechać na urlop. To, że Panek ma moją sytuację w nosie, jest dla mnie słabym argumentem, żeby marnować czas i pieniądze mojej rodziny. Jedną rzeczą, która mnie dość mocno bolała, był fakt, że odmówiłem innej firmie, od której mogłem wynająć samochód. Jednak w tamtym czasie ufałem firmie Panek, zrobiłem już opłatę i nie miałem opcji wycofania się. Swoją drogą, to też bardzo ciekawa sprawa – jeżeli jednak chciałbym zrezygnować z samochodu w terminie krótszym niż 48 godzin – miałbym zapłacić karę w wysokości 300 zł.

Ale w sytuacji, gdy to Panek zrezygnował z dostarczenia mi usługi, 7 minut po terminie jej realizacji, nie jest zobowiązany do zapłacenia żadnej kary. Co o tym sądzisz? Czy tak wygląda podejście uczciwej firmy? Jak w takich przypadkach reaguje Twoja firma?

Po tych wszystkich rozmowach, prawie załamany zadzwoniłem do innej firmy, z którą już wcześniej rozmawiałem. Zapytałem czy mogę wynająć samochód, pytanie było: “na kiedy?”, moja odpowiedź: “na teraz :)”. Zdziwiłem się, ale padła odpowiedź – “Ok”. Dosłownie już po godzinie byłem w wynajętym samochodzie, w którym dowiedziałem się również sporo o tym biznesie. Osoba, która wypożyczyła mi samochód, jest dość aktywna i ambitna w tym temacie. Jako klient, czułem się bardzo zadowolony, ponieważ:

• po pierwsze, mój problem, który wydawał się zbyt skomplikowany (wynająć samochód podczas długiego weekendu “na teraz“) został rozwiązany.
• Po drugie, to była bardzo miła rozmowa. Po godzinie oczekiwania na infolinii, w końcu poczułem, że ktoś stara się, aby spełnić moje oczekiwania.
• Po trzecie oferta była bardziej korzystna i tańsza.
• Po czwarte, co dla mnie jest bardzo ważne, osoba z którą rozmawiałem była uczciwa i w pewnym momencie czułem się, jakbym rozmawiał z kolegą, który faktycznie stara mi się doradzić.
• Po piąte, mogłem wrócić samochodem pod sam blok, bez żadnych dodatkowych kosztów, ponieważ akurat parking tej firmy znajduje się niedaleko.

Jak widać, historia jednak ma swój “happy end”. Na marginesie, firma która mnie uratowała nazywa się Transporters.

Chociaż to jeszcze nie koniec historii. Gdy wróciłem do domu i musiałem poczekać na samochód od Transporters jeszcze 15 minut, od razu złożyłem reklamację do Panka. Odpowiedź przyszła po 2 tygodniach. I uwaga! W odpowiedzi na reklamację, było między innymi, napisane: “… Pana samochód uległ awarii, nie byliśmy w stanie podstawić dla Pana  samochodu”.

Świetnie, ale dlaczego dowiedziałem się o tym dopiero po 2 tygodniach? Może warto poinformować klienta o takich kwestiach przed wydarzeniem, żeby mieć jeszcze czas na naprawę sytuacji? Jak myślisz, na ile była to faktyczna przyczyna, a w jakim stopniu wygodna wymówka?

Mam nadzieję, że teraz będzie bardziej zrozumiałe, dlaczego moja lojalność została całkiem zrujnowana i ciężko mi na nowo zaufać firmie Panek. Jestem osobą, która lubi spokój i dlatego zwykle przepłacam, np. wykupuję opcję “full-cover”, chociaż o samochód zawsze dbam jak własny. Z tego względu, byłem gotowy przepłacać za usługi oferowane przez tę firmę, aby mieć spokój i być pewnym, że jest to firma, której można zaufać w kryzysowych dla mnie sytuacjach.

Nasuwa się pytanie: “Czy firma, która pomogła mi tym razem, na pewno zawsze będzie tak sprawnie działać?”. To jest bardzo dobre pytanie. Zastanawiałem się nad tym i znalazłem jedną istotną różnicę. Jeszcze 3 lata temu Panek był mniejszą firmą i jak widać funkcjonował sprawniej. Teraz to Transporters jest małą firmą, a osoba, którą poznałem podczas wypożyczania auta jest uczciwa. Z tych względów prawdopodobieństwo, że coś może pójść nie tak, jest znacznie mniejsze. Ponieważ mniejsza firma, ma prostszą logistykę i bardziej dba o klienta.

Zastanawiając się nad tą kwestią dalej, czy to oznacza, że gdy firma staje się coraz większa to jest skazana na porażkę? Wewnętrzne procesy stają się coraz bardziej skomplikowane… Warto zwrócić uwagę, że żyjemy w czasach, kiedy klient posiada ogromny wybór, więc raczej zwróci się do firmy, której może zaufać i ma poczucie, że firma troszczy się o jego sprawy.

Podałem przykład ze swojego życia, ale zamiast nazwy Panek, możesz wstawić każdą inną, zwłaszcza jeśli ta firma się rozrasta i staje się coraz większa.

Problem jest jasny. Ale pojawia się pytanie: “i co teraz zrobić z tą informacją?”. Celem tego odcinka jest coś więcej, niż poinformować, że Panek miał problem z wypożyczeniem samochodu :).

Najważniejsze pytania na dzisiaj są takie:

„W jaki sposób można było to zrobić inaczej?”
„Co do zaoferowania w tej kwestii ma uczenie maszynowe?”

Tak naprawdę, gdy emocje opadły, zastanowiłem się nad tą sytuacją ponownie, ale już jako inżynier  a nie klient, i dostrzegłem szereg problemów, które mogłyby zostać rozwiązane przy pomocy uczenia maszynowego.

Przygotowałem dziesięć przypadków biznesów, w których uczenie maszynowe może być pomocne.

1) Automatyczna rozmowa z klientem

Jak pamiętasz, spędziłem ponad godzinę czekając na infolinii, ale nikt tam nie odbierał ode mnie połączeń. Przypuszczam, że są jeszcze bardziej krytyczne przypadki, a bycie odciętym od firmy, gdy zależy nam na szybkim kontakcie jest bardzo przykrym doświadczeniem. Z drugiej strony, jeżeli zbierzemy i przeanalizujemy wszystkie konwersacje, które odbyły się do tej pory, okaże się, że większość klientów pyta o podobne rzeczy.

Oczywiście, być może wykorzystują oni inne słowa, ale ich intencje są podobne. W ten sposób, można zbudować tak zwane “drzewo konwersacji”. A posiadając takie drzewo możemy je rozwinąć do chatbota. Przy czym chatbot może być narzędziem tekstowym i również  głosowym. W przypadku głosu, mowa będzie konwertowana do tekstu, więc finalnie sprowadza się to do tego samego.

Co ważne, taki chatbot, niekoniecznie, jak to zwykle bywa, musi być pasywny. A to oznacza, jeśli ma coś wartościowego do powiedzenia, to on także samodzielnie może się do nas odezwać.

Swoją, drogą jeżeli chcesz dostać poradnik jak zbudować bardzo prosty (ale dający wartość dla Twojego klienta) chatbot nie wydająć ani złotówki, polecam zapisać się na newsletter Biznes Myśli.

Na moim przykładzie.

Zgodnie z oficjalną wersją samochód uległ awarii. O tym dowiedziałem się po 2 tygodniach.

Kiedy dzwoniłem na infolinię i czekałem ponad godzinę – nikt nie odebrał telefonu.

Co można było zrobić lepiej? Po pierwsze umożliwić mi otrzymanie tej informacji wcześniej, np. zadzwonić lub wysłać e-mail i w ten sposób mnie uprzedzić o zaistniałej sytuacji.

Chętnie nawet porozmawiałbym z botem. Przykładowy dialog.

• Dzień dobry, jestem bot-pomocnikiem. W czym mogę pomóc?

• Dzień dobry! O 9:00 miałem odebrać samochód na dworcu w Krakowie, ale nadal go nie ma, gdzie się on znajduje?

• Już sprawdzam… proszę dać mi chwilę. <za 5-10s> Przepraszam Cię serdecznie, ale Twój samochód uległ awarii. Informacja o tym zdarzeniu została przekazana do odpowiedzialnej osoby, która skontaktuję się z Tobą w przeciągu najbliższych 5-10 minut.

Taki wariant jest znacznie lepszy od braku jakiejkolwiek możliwości połączenia się, ponieważ otrzymujemy przynajmniej jakiś kontakt, wyjaśnienie co się stało i oraz informację o przekazaniu sprawy do osoby decyzyjnej.

Oczywiście warto iść jeszcze dalej. Zamiast czekać na reakcję ze strony niezadowolonego klienta samemu do niego zadzwonić i poinformować o zaistniałej sytuacji. Może być to ta sama dyskusja, tylko przeprowadzona wcześniej, np. wieczorem.  Kanał rozmowy może być też inny, np. e-mail, facebook, wiadomości czy sms.

Czy można to jeszcze bardziej ulepszyć? Tak, co prawda to już są bardziej wewnętrzne informacje. Na przykład, zgodnie z naszą predykcją, istnieje prawdopodobieństwo 85%, że samochód który zamówiłeś ulegnie awarii… Więcej o tym przypadku opowiem w punkcie nr 8. Oczywiście taka informacja może dla klienta dość dziwnie, ale dla firmy, ze względu na możliwość odpowiedniej reakcji, może być bardzo wartościowa.

Na przykład, mogą oni przygotować dodatkowy samochód. Czy nawet, wbrew pozorom, wejść we współpracę z konkurencją. Czemu nie? W końcu, nawet jeżeli firma nic nie zarobi konkretnie na tym zamówieniu, to zarobi później  oraz utrzyma prestiż i zaufanie na wysokim poziomie. A jakie jest Twoje zdanie na ten temat? Jeśli masz wybór współpracować z konkurencją lub stracić klienta, to co wybierasz?

2) Przewidywanie popytu

Trzeba umieć przewidywać popyt, dlatego żeby mieć czas do przygotowywania się. W między czasie, popytałem jak to jest  branży wynajmu samochodów. Dowiedziałem się, o czymś ciekawym. Problem jest w tym, że na tak zwane długie weekendy popyt jest ogromny. Znacznie większy niż zwykle i firma już wie, że ilość osoby, które chcą wynająć samochód będzie większa niż fizycznie dostępnych pojazdów.

Rozważmy ten przypadek, bo jest on bardzo ciekawy. Z mojego punktu widzenia, mając wcześniej informację o popycie, można rozwiązać ten problem co najmniej na dwa sposoby.

Pierwszy sposób, to zwiększenie ilość samochodów. Opowiem Ci historię. Lubię podróżować. Również poza Europę. Dla przykładu, zwiedziłem ok. 14 stanów w Stanach Zjednoczonych (w zależności jak to liczyć) i wynajmowałem sumarycznie ponad 10 samochodów w różnych stanach i w różnych wielkości miastach. Włączając takie duże jak Chicago czy San Francisco.

Wszędzie, nawet w najmniejszych miastach, zawsze był dostępny samochód. A jak nie było samochodu mojej klasy, to dostawałem w tej samej cenie auto z klas wyższej. Z czego oczywiście cieszyłem się. Firma na tym zyskiwała, bo wiadomo, że później wracałem do nich. A jaka będzie Twoja decyzja, w przypadku firmy, która przynajmniej raz podwyższyła klasę wypożyczonego samochodu, wrócisz do niej czy pójdziesz do innej?

Dlatego pojawia się pytanie. Jak to jest możliwe, aby dopuścić do sytuacji, w której wiemy, że będzie klient, a my nie będziemy mieli dla niego samochodu? Dla mnie wygląda to tak, że skoro firma w Polsce może sobie pozwolić na to, żeby stracić klienta, to widocznie konkurencja na rynku jest za mała. Oczywiście są przypadki, kiedy wartość otrzymana od klienta jest mniejsza, niż koszt jego utrzymania.

Na przykład, jeżeli zamówię samochód gdzieś w środku Puszczy Białowieskiej, to pewnie trudno będzie go tam dostarczyć. Zatem koszty wzrosną, to jest zrozumiałe. Ale gdy klient znajduje się w Krakowie i przychodzi do centrum miasta po odbiór samochodu, to chyba “grzech” stracić taką osobę? Prawda?

Drugi sposób, to w sytuacji gdy wiem, że popyt będzie większy, to aby nikomu nie odmawiać po prostu podnoszę cenę. Chyba o to chodzi z rynkami? Że cena jest ustalona przez popyt? Więcej o predykcji kosztu będę pisał w czwartym punkcie.

Podam dwa przykłady z życia wzięte (oba pochodzą z Niemiec).

Pierwszy, to Otto Group – jest to jedna z największych e-commercowych firm, przynajmniej w Europie. Zmierzyli oni jedną ciekawą rzecz,  a mianowicie jak mocno czas dostawy wpływa na rezygnację klienta. Zauważyli, że klient jest mniej skłonny do zwrotów, jeśli towar zostanie dostarczony w mniej niż 2 dni. Dodatkowy problem może być taki, że klient zamówił 4 rzeczy, trzy z nich są dostępne, ale na 4-tą trzeba poczekać.

Można wysłać najpierw pierwsze trzy, a później jeszcze jedną.  Jednak to podejście posiada wady: klienci wolą dostać zamówienie w całości, niż po kawałku, a po drugie taki sposób wysyłki zwiększa koszty dla firmy. Gdy jakiś czas temu, kupowałem telefon komórkowy, dodatkowo zamówiłem do niego folię i pokrowiec. W rezultacie dostałem w różnym czasie trzy paczki i było to frustrujące. Zwłaszcza wtedy, gdy czekasz na przesyłkę z telefonem ponieważ go potrzebujesz, widzisz paczkę, która go zawiera, a przynajmniej tak Ci się wydaje, a wewnątrz jest tylko folia.

Wracając do pierwotnego problemu, a mianowicie czasu dostawy. Jeśli się nad tym zastanowić,  to ma sens. Prosty przykład. Ktoś chce kupić nowy Iphone, jest bardzo napalony na to, ponieważ firma Apple zrobiła wszystko, żeby wzbudzić odpowiednie emocje. Ten człowiek wchodzi do Otto Group, kupuję telefon i widzi… że dotrze dopiero za tydzień. Klient jest załamany i idzie kupi telefon w innym miejscu.

W tej sytuacji, gdy za tydzień przychodzi przesyłka z Iphone od Otto Group, ten człowiek po prostu z niej rezygnuje.  Dlaczego dostawa zajmuje tak dużo czasu? Ponieważ Otto Group nie posiada tych produktów w swoim magazynie. A to oznacza, że sporo czasu zajmuje im zamówienie ich w innym miejscu i następnie dostarczenie do klienta.

Znamy już problem, zatem co można teraz z nim zrobić? Skorzystać z uczenia maszynowego do predykcji tego, które towary będą kupowane i zamówić je jeszcze przed czasem zakupu przez naszych klientów. W ten sposób można zminimalizować czas dostawy. W Otto zbudowali model predykcyjny z 90% dokładności w przedziale 30 dni. To umożliwiło zakupienie “na przyszłość” ok. 200 tys. produktów. Jak widać skala jest ogromna, ale dzięki zaawansowanej technice można faktycznie kupować (w tej chwile przynajmniej dla 90%) to czego klienci będą potrzebowali w najbliższym czasie i tym samym zminimalizować zwroty oraz zwiększyć lojalność klientów.

Drugi przykład to Flix Bus. Jest to jedna z największych firm przewozowych (używa w tym celu autobusów) w Europie. Ciekawostką jest to, że nie posiadają oni ani jednego własnego autobusu (model biznesowy podobny do Uber czy AirBnb). Stawiają oni mocno na uczenie maszynowe. Przykładowe problemy, które rozwiązują to: ile osób będzie podróżować z Berlina do Monachium podczas Oktoberfest? Jaki będzie nowy trend wakacyjny na następne lato (czyli skąd i dokąd ludzi będą jeździć)? Obserwując jak szybko ta firma się rozwija, można wysnuć wniosek, że robią to trafnie.

Na moim przykładzie.

Załóżmy, że dużo wcześniej było wiadomo, że popyt na ten długi weekend będzie większy. Tak jak pisałem wcześniej, w takiej sytuacji można było zrobić kilka rzeczy, np. znaleźć więcej samochodów. Można również kupić nowe auta, wziąć je w leasing a w mniej popularne okresy wynajmować je taniej. Co więcej, można umówić się z konkurencją, która ostatecznie może stać się naszym partnerem biznesowym.

Firmy nawzajem mogą pomagać. Kolejne rozwiązanie to zwiększenie kosztu, tak aby szala wyboru znajdowała się po stronie klienta. Na tym firma dodatkowo też może zarobić. Jeżeli żadne z tych rozwiązań nie jest możliwe do zrealizowania w danej firmie to warto chociaż napisać na stronie internetowej: “Przepraszamy. Jesteśmy w tym okresie zbyt obciążeni, wszystkie nasze samochody zostały już wynajęte”. Taki komunikat jest dla mnie zrozumiały i choć czuję lekkie rozczarowanie to jest ono nieporównywalne z tym, którego doznałem czekając godzinę na dworcu 😉

3) Analiza sentymentu

W praktyce oznacza to, analizę treści i wychwytywanie przypadków, na które warto szybko reagować. Dość często chodzi tutaj o negatywne przypadki, ale mogą być też i inne. Główna zasada jest taka, żeby znaleźć wśród tysięcy czy nawet miliony treści, takie, które są pilne i ważne.

Zwykle są dwie miary. Pierwsza mierzy emocje, od pozytywnej do negatywnej. A druga miara, mierzy “głębokość” czyli ważność tej wypowiedzi. Na przykład, można powiedzieć: “tak sobie, mogło być lepiej” – wypowiedź ta jest negatywna, ale jej ważność jest mała. Można to przyjąć do wiadomości, ewentualnie później przesłać zapytanie o dodatkową informację (lub wręcz zrobić to automatycznie).

Natomiast wypowiedź: “Bardzo zła organizacja. Straciłem kilka godzin na oczekiwanie. Nikt nie odbiera telefonu. Zepsuliście mnie urlop i będę ubiegał się o odszkodowanie”. Ta wypowiedź też jest negatywna i zdecydowanie warto na nią zareagować jak najszybciej, próbując załagodzić sytuację.

Ludzi są różni, ale dość często zwykły telefon do takiej osoby, umożliwia lepsze zrozumienie jej  i w miarę możliwości udzielenie pomocy przy stworzeniu alternatywnego planu. Takie działanie naprawdę może zwiększyć zaufanie. Ludzi mogą zapomnieć dowolną reklamę, którą zobaczyli, ale długo będą pamiętać o kimś, kto im pomógł, gdy bardzo tego potrzebowali. Mało tego, dodatkowo podzielą się tą historią ze swoimi znajomymi.

Na moim przykładzie.

W momencie gdy napisałem reklamację i ktoś próbowałby się ze mną skontaktować, wysłuchał wszystkiego co się stało, wyjaśnił sprawę bez uciekania się do różnych przekrętów i postarał się zrobić wszystko, aby mój problem rozwiązać, wtedy moje zaufanie mogłoby wręcz tylko wyrosnąć. Zdaje sobie sprawę, że życie jest mało przewidywalne, zawsze może coś pójść nie tak, ale jeśli firma nawet w takiej sytuacji próbuję utrzymać kontrolę i rozwiązywać problemy swoich klientów to oczywiście wzbudza moje zaufanie. Pojawia się wtedy świadomość, że nawet jeśli będzie źle – to i tak mi pomogą…. jest to bardzo wartościowe odczucie i za to klient będzie skłonny zapłacić więcej.

4) Predykcja kosztu

Popyt rodzi podaż. Gdy popyt rośnie, a dostępność towarów czy usług jest ograniczone, to produkt staje się droższy. Załóżmy, że wynajęcie samochodu na 3 dni kosztuje 1000 zł. Pytanie dlaczego akurat 1000zł.? Można odpowiedzieć, że aby utrzymać firmę, tyle trzeba mieć. Ale klienta wcale nie obchodzi ile trzeba pieniędzy dla utrzymywania biura czy na pensje pracowników? Klient płaci za wartość którą dostarcza firma, a więc dlaczego 1000 zł., a nie 2000? Każda firma czy działalność gospodarcza istnieje po to, żeby zarabiać. Prawda? Z drugiej strony, jeśli cena będzie za wysoka, to ciężko będzie znaleźć chętnych. Wiem, że dla osób, które są w biznesie już jakiś czas, trochę przynudzam, więc przejdźmy do ważnego pytania: jak przewidzieć największy i akceptowalny dla klienta koszt?

Najlepiej to wyjaśnić na przykładzie. Czy miałeś okazję korzystać z usług AirBnb? Jest to serwis który umożliwia wynajęcie mieszkań, apartamentów czy domów na krótki okres. Taki biznes “hotelarski”, bez posiadania hotelu. Ale teraz jest ważne coś innego. Jeżeli sprawdzisz to samo mieszkanie, np. kawalerkę w Krakowie w różne dni, to koszt wynajmu będzie się różnił.

W 2016 roku, gdy były Światowe Dni Młodzieży to koszt takiego mieszkania mógł być 3 czy nawet 5 razy wyższy, ale np. w drugiej połowie stycznia czy lutego, koszt ten będzie mniejszy (czasem nawet dwukrotnie niższy normalnie). Dlaczego tak się dzieje? Ponieważ, cena dynamicznie adaptuję się do rynku.

Na moim przykładzie.

Na długie weekendy popyt na wynajem samochodów jest większy. Dlatego koszt może również wzrosnąć. Akurat w tym przypadku, jest to mało pocieszająca dla mnie jako klienta, wiadomość. Ale… jeżeli mam wybór, zapłacić więcej, ale dostać samochód, to przynajmniej mogę tę opcję rozważyć.

Wtedy już decyzja leży po mojej stronie i jest szansa, że się zdecyduje. Ponieważ częściej mamy większą kontrolę nad pieniędzmi niż czasem. Rzadko kiedy w równym stopniu panujemy nad obydwoma rzeczami jednocześnie. Wybieramy albo konkretny termin, kiedy możemy wziąć urlop i płacimy ile trzeba albo czekamy na odpowiedni czas, kiedy jest najtaniej (ta druga opcja jest bardzo popularna wśród ludzi, którzy chcą zwiedzać świat, ale mają mało pieniędzy – i rzeczywiście działa).

5) Rekomendacja produktów

Zamiast czekać na moment kiedy klient sam przypomni sobie o tym, że chce wypożyczyć samochód, warto to przewidzieć i przygotować ofertę wcześniej. Klasyczny przykład prezentuje Amazon, który wie o tym, co kupimy, jeszcze przed tym, zanim faktycznie to zrobimy.

Na moim przykładzie.

To, że zamówię samochód, w pewnym sensie dałoby się przewidzieć. Na poziomie intuicji, można zrozumieć, że istnieją pewne wzorce. Dość często podróżuję podczas długich weekendów. Dość często wypożyczam samochód w regularnych odstępach czasu. Na przykład, nigdy nie zdarzyło mi się wypożyczyć samochód tydzień po tygodniu. Zwykle mija kilka miesięcy, ten odstęp jest w miarę regularny, a czasem wręcz powtarzalny (bo wiąże się z konkretnymi datami).

W ten sposób, można próbować przewidzieć datę kolejnego wynajmu. Ale można zrobić coś więcej. Na przykład, zawsze korzystam z własnej nawigacji lub… papierowej mapy, więc proponowanie mi, w ramach dodatkowej usługi, nawigacji było mało skuteczne. Zawsze wybieram ubezpieczenie full-cover, więc łatwo się domyślić, co wezmę następnym razem.

Podobnie również jest z klasą i rozmiarem samochodu, ewidentnie istnieje pewien wzór. Również można zauważyć coś więcej, a mianowicie że 2 lata temu zacząłem wypożyczać fotelik dla dziecka. Oczywiście w między czasie dziecko rośnie, więc trzeba wybierać większy rozmiar. Przewidując informacje kiedy będę chciał wypożyczyć samochód następnym razem oraz przygotowując unikalną dla mnie ofertę (wraz z dobrze dobranym fotelikiem dla dziecka) można mnie zaskoczyć i skomponować ofertę, na którą raczej się zgodzę.

Jedyna rzecz, która może być najmniej trafna – to data. Dlatego można być elastycznym i udostępnić możliwość przesunięcia całego pakietu na ewentualną bardziej dokładną przyszłość. Przy okazji model, otrzyma więcej danych, co podwyższy jego skuteczność.

Również, ważne jest dla mnie, to aby ktoś zawarł w ofercie to co jest mi potrzebne. Nie muszę marnować swojego własnego czasu na wypełnianie formularza i wybór w miarę podobnych i przewidywalnych rzeczy. Dlatego zawsze będzie we mnie chęć aby wracać do firmy, która dba o mnie, mój czas – w ten sposób moja lojalność będzie rosła.

6) Lojalność klienta

Aby firma zbudowała lojalność zwykle potrzebuje na to dużo czasu. Pozyskanie nowego klienta, zwłaszcza w przypadku gdy firma staje się większa, jest dość drogie. Zwykle jest taniej utrzymać starego klienta, a jeśli stary klient chce odejść to przedstawić mu korzystną propozycję nie do odrzucenia. No właśnie, tylko jak zrozumieć kiedy to zrobić?

Skąd wiedzieć, że ktoś planuje odejść? Mało tego, warto to dostrzec jeszcze przed podjęciem ostatecznej decyzji. Ponieważ może być już po prostu za późno. Innym słowem, warto mieć system, który monitoruje klientów i przewiduje ich skłonność do rezygnacji z kontynuowania współpracy.

Na moim przykładzie.

Wiadomo, że można zaprzepaścić lojalność w jeden dzień. Mianowicie, klient, który czeka na samochód (a tym bardziej ponad godzinę) – nie dostaje go. Wtedy gdzieś w systemie powinny zapalić się czerwone lampki i powinna zacząć działać drużyna naprawcza. To jest tylko jeden przypadek, uczenie maszynowe może wychwycić inne ewentualności, co dość istotnie wpłynie na podjęcie decyzji klienta o odejściu.

7) Lokalizacja maszyn (logistyka)

Panek posiada co najmniej 2000 samochodów w 60 punktach wynajmu. Dlatego, czasem logistyka może być dość skomplikowana. O ile da się dostarczyć samochód z Krakowa do Katowic w przeciągu godziny czy kilku (w zależności od różnych okoliczności), o tyle aby dostarczyć auto z Krakowa do Gdańska czy Wilna potrzeba znacznie więcej czasu. Mało tego, że ten proces zajmuje więcej czasu, to również więcej kosztuje (paliwo, koszt kierowcy itd).  Dlatego warto go zoptymalizować.

Na moim przykładzie.

Być może w czasie gdy potrzebowałem samochodu, jakiś pojazd był wolny, ale znajdował się w innym miejscu, np. w Gdańsku. Oczywiście przetransportowanie takiego samochodu do Krakowa w ciągu godziny byłoby ogromnym wyzwaniem (chyba, że samolotem, ale to mija się z celem). A co jeżeli, można by było lepiej przewidywać, w którym miejscu ten samochód będzie bardziej potrzebny, żeby ostatecznie zwiększać przepustowość ( firma na tym zarabia) i minimalizować wydatki?

8) Predykcja awarii

Samochody ulegają czasem awariom. Może być to kolizja zewnętrzna, np. zderzenie z innym autem czy obiektem, jak i wewnętrzna zepsucie się jakiejś części pojazdu.

Oba te przypadki można przewidywać i zarządzać ryzykiem z nimi związanym. Na przykład, firma ubezpieczeniowa pracuje nad tym, żeby przewidywać nie tylko że sytuacje takie jak kolizja nastąpią, ale również jaki jest koszt odszkodowania.

Podam inny przykład, mniej oczywisty. Konica Minolta, japońska firma, między innymi zajmuje się obsługą drukarek. Pierwszy krok, jaki został zastosowany to to, czy drukarka wysyła sygnał, tzn. czy działa. Jeżeli urządzenie nie wyśle takiego sygnału to oznacza, że trzeba wyjechać do klienta i je naprawić. Już brzmi to fajnie, ponieważ klient sam nie musi dzwonić w tej sprawie. Ale nawet takie podejście wymaga czasu, osoba która będzie naprawiać sprzęt musi tam dojechać i czasem logistycznie nie jest to takie proste. Jak można to ulepszyć? Przewidywać co może się zepsuć i być gotowym wcześniej, niż faktycznie się to zepsuło.

Projekt na razie jest pilotażowy (działa prototyp), ale są plany aby go wdrożyć. Wyobraź sobie sytuację, dzwoni serwisant do drzwi firmy i mówi, że przyjechał naprawić drukarkę. Sekretarka jest zdziwiona ponieważ drukarka działa, ale zza jej pleców słychać innego pracownika, który mówi, że drukarka się zepsuła! Teraz trochę idealizuję rzeczywistość, ponieważ do tego rozwiązania trzeba jeszcze dojrzeć, ale do tego się to sprowadza.

Może zepsuta drukarka w biurze nie jest największym problem, ale kiedy na przykład (z doświadczenia mojej żony), lekarz w ambulatorium musi tracić 20 minut na samodzielną naprawę drukarki, aby wydrukować opis przeprowadzonego badania ma to duże znaczenie. Szczególnie jeśli w kolejce do jego gabinetu czeka jeszcze kilka osób, a dokładnie kilka kobiet w ciąży, których termin porodu już się zbliża. Ma to jeszcze bardziej szczególne znaczenie kiedy w tej kolejce znajdujesz się tym sam lub Twoja żona.

Firma Bosh używa uczenia maszynowego do predykcji awarii którejś części linii produkcyjnej. W ten sposób mogą zarządzać problemem wcześniej niż się pojawił.

Przykład z Polski.

Transition Technologies S.A zajmuje się wykrywaniem anomalii i stanów awaryjnych podczas bieżącej pracy młyna węglowego. To jest ciekawe, że już widać, że nawet w przemyśle totalnie oderwanym od IT zaczyna się wdrażać rozwiązania uczenia maszynowego.

Na moim przykładzie.

Oficjalna wersja twierdzi, że samochód nie został podstawiony ponieważ uległ awarii. Brzmi to jak ryzyko, którym biznes powinien zarządzać lepiej, np. przewidywać takie sytuacje. Wtedy uda się rozwiązać kilka problemów na raz. Po pierwsze, klient który zamówił samochód go dostanie. Po drugie, lepsze zarządzanie sprawami związanymi z ubezpieczeniem. Po trzecie, nieco dyskusyjne, być może czasem warto anulować rezerwację wcześniej, ponieważ szkoda, która może powstać je większa niż potencjalne zarobki, a na dodatek może to komuś uratować życie.

9) Predykcja obciążenia infolinii

W pierwszym punkcie podałem propozycję automatyzacji konwersacji. Jest to oczywiście czasochłonne zadanie, co więcej raczej trudno będzie zautomatyzować ten proces w 100%. Dlatego nadal będzie potrzebny człowiek, który będzie rozwiązywał najbardziej abstrakcyjne i nieoczekiwane przypadki. Klient, który dzwoni, oczekuję, po pierwsze, że telefon będzie odebrany, a po drugie, że będzie to zrobione w najkrótszym możliwym czasie (np. w przeciągu kilku sekund, maksymalnie minut).

Zadaniem jest zwiększenie przepustowości wtedy, kiedy jest taka potrzeba. Tzn. ile osób powinno być dostępnych na infolinii w konkretnym dniu i o konkretnej godzinie, żeby zapewnić odebranie telefonu w krótkim czasie. W takich przypadkach uczenie maszynowe powinno pomóc. Na podstawie danych historycznych, może zrobić estymacje przyszłości.

Na moim przykładzie.

Jednym z mocnych argumentów, dlaczego zrezygnowałem z usług firmy Panek jest to, że w razie problemów trudno mi było uzyskać informację. Jeśli nad tym pomyśleć, moja sytuacja była mało przyjemna, ale nie krytyczna. Natomiast co by się stało, jeżeli musiałbym skontaktować się natychmiast? Poczułem, że ciężko jest mi zaufać firmie, która nie spełnia tego wymogu. A rozwiązać ten problem mogłaby zwykła predykcja popytu.

10) Predykcja rezygnacji klienta

Jak wspomniałem wcześniej, na klienta, który nie przyszedł po odbiór swojego samochodu Panek nakłada karę. Niestety jest ta miara niesymetryczna (klient nie może nałożyć kary na firmy). Ale teraz o czymś innym. Nawet jeżeli klient zapłaci karę, to samochód nadal stoi nieużywany zamiast robić to co powinien, czyli jeździć. I teraz nie chodzi tylko o przypadek 100% utylizacji samochodów, bo to jest dość trudne.

Bardziej chodzi o sytuację, kiedy tych samochodów jest mniej niż wynika z popytu. Wtedy taki stojący samochód, może uratować sprawę. Innymi słowami, zbudowanie modelu który przewiduje, że jeden z klientów zrezygnuje, może stanowić podwójną wartością: po pierwsze, samochód zarabia, zamiast stać, po drugie, co według mnie powinno być bardziej ważnie, inny klient, który bardzo potrzebuje samochodu – dostanie go, a więc dalej będzie chciał kontynuować współpracę.

Na moim przykładzie.

Zakładając, że w tak dużym mieście jak Kraków, jest możliwe, że ktoś zrezygnuje z zamówionego samochodu. To wtedy taki samochód, można by było dostarczyć do mnie. Wtedy byłbym zadowolony i pojechałbym na urlop. Wiadomo, że ta predykcja musi być rozsądna, żeby unikać takich sytuacji jak w United, kiedy ilość pasażerów w samolocie była większa niż (tak zwany overbooked) ilość miejsc.

Na pokładzie samolotu doszło do szarpaniny (chociaż ostatecznie, człowiek który został pobity i tak wygrał, ponieważ dostał odszkodowanie. Nie mówi się jakiej było ono wysokości, ale musiała być to wystarczająco duża kwota, żeby darować ten wyczyn United). Dlatego zakładanie, że ktoś na pewno zrezygnuje może być ryzykowne, ale używane jako dodatkowa informacja może być bardzo przydatne.

Podsumujmy. Jak uczenie maszynowe może pomóc firmie uniknąć utraty klientów i potencjalnego bankructwa.

1. Automatyczna rozmowa z klientem
2. Przewidywanie popytu
3. Analiza sentymenu
4. Predykcja kosztu
5. Rekomendacja produktów
6. Predykcja lojalności klienta
7. Zarządzanie lokalizacją samochodów (zasobów)
8. Predykcja awarii
9. Predykcja obciążenia infolinii
10. Predykcja rezygnacji klienta

Zwracam szczególną uwagę, na fakt, że tworzę ten artykuł już po jakimś czasie od opisanych wydarzeń. Wszystkie moje emocje, które towarzyszy mi w tamtym momencie już opadły i operowałem tylko faktami. To co napisałem może być poradą tak dla firmy Panek, jak i wielu innych. Moim celem było ukazanie istniejących problemów na przykładzie wziętym z życia i wskazanie metod, które mogłyby je rozwiązać.

Jestem bardzo ciekaw Twojej opinii. Czy to co przedstawiłem ma, według Ciebie, sens?

---

Mówi się, że łatwiej jest coś powiedzieć niż zrobić. Dlatego, żeby słowa były poparte czynami, dzielę się swoim doświadczeniem: jak budować modele, które pomagają przedsiębiorcom rozwiązywać problemy ich firm?

DataWorkshop: Praktyczne uczenie maszynowe dla programistów

Zapraszam do udziału w warsztacie “Praktyczne uczenie maszynowe dla programistów”. Jest to warsztat skierowany do osób technicznych (głównie programistów, ale myślę, że osoby które zajmują się analizą danych, mające styczność z logicznym myśleniem i pisaniem kawałków kodu – też pasują do tej grupy). W praktyce oznacza to, że materiał będzie tłumaczony na przykładach bez użycia matematycznych dowodów.

Celem jest zrozumienie jak rozwiązać problem, w tym przypadku znacznie mniej ważne jest dlaczego akurat to działa (tu od razu powiem, że rozumienie w całości dlaczego ten czy inny model działa jest wyzwaniem ogólnym, również i w świecie akademickim).

Dobra nowina dla Ciebie jest taka, że możesz liczyć na 10% zniżki. Wystarczy podać kod rabatowy “biznesmysli” (bez spacji).

Ostatni tydzień u mnie był dość gorący, jeżeli chodzi o konferencje. Trzy dni byłem w Warszawie na konferencji WhyR, gdzie, między innymi, również prowadziłem warsztaty. Następnie KrakówJSConf, gdzie pokazywałem jak można zbudować chatbota na poziomie javascript. Pokazałem tam swój projekt o nazwie MiraBot.

Jak na razie Mira Bot robi bardzo prostą rzecz –  tworzy WordPress w sekundy. Mało tego, to wszystko jest zarządzane głosem, jak w jedną tak i drugą stronę. Jest to oczywiście prototyp, który pokazuję możliwości i można go zastosować w innych branżach.

Wczoraj (1 października 2017) miałem okazję przebiec Bieg Trzech Kopców (ok. 13 kilometrów). Dla osób, które biegają zawodowo jest to mały dystans. Ale w moim przypadku, sprawa ta wygląda inaczej, zacząłem ćwiczyć w lipcu i dla mnie jest to zauważalny miernik postępu.

Gdy wybiegłem pierwszy raz, z trudem udało mi się pokonać kilometr. Zacząłem biegać, żeby wyciszać głowę. Przez to, że jestem zaangażowany w tak wiele inicjatyw, czasem mam wrażenie, jakby mój mózg chciał eksplodować. Dlatego, musiałem znaleźć jakiś mechanizm, który mógłby to zminimalizować. Dla mnie bieganie było elementem dodatkowej dyscypliny, która jest bardzo ważnym elementem osiągania celów. A tę umiejętność, jak i każdą inną, należy wyćwiczyć. Z całego serca życzę, aby Twoja dyscyplina, również pomogła Ci osiągnąć postawione cele.

Wracając do tematu spotkań. W tym tygodniu, dokładnie, w środę 4 października, będę miał przyjemność podzielić się swoim doświadczeniem w kwestii tego, jak uczenie maszynowe może pomóc w Credit Scoring. Spotkanie odbędzie się w Warszawie, jeżeli masz czas – to zapraszam.

Dzisiaj, 2 października, Marek Jankowski opublikował naszą rozmowę na MałaWielkaFirma. Serdecznie zapraszam do wysłuchania. Przyznaję, że trochę stresowałem się (jest to trochę dziwne, ponieważ już od jakiegoś czasu sam nagrywam. Jednak, okazuję się, że gdy jest się kogoś gościem to odczucia zmieniają się), ale mam nadzieje, że będzie to mało zauważalne.

Dla mnie była to wielka przyjemność gościć u Marka, z kilku powodów. Przede wszystkim dlatego, że jest to jeden z moich najbardziej ulubionych polskich podcastów. Po drugie, o tym wspomniałem w pierwszym odcinku, Marek odnalazł dla mnie pewne słowa, które we właściwym czasie były mi bardzo potrzebne, dzięki temu wystartowałem z  Biznes Myśli.

Początkowo miałem sporo wątpliwości, dużo lęków, i innych myśli. Brakowało mi kogoś, komu mogę zaufać i usłyszeć, od tej osoby, że to co chce robić ma sens. Dlatego z pewnością mogę powiedzieć, że Marek jest ojcem chrzestnym Biznes Myśli. Również wiem, że Marek organizuje co jakiś czas szkolenia, dotyczące tego jak zacząć robić swój podcast. Jeżeli masz taką potrzebę, to z całego serca polecam Marka.

Mam dla Ciebie jeszcze jedną wspaniałą nowość. Już wcześniej dostałem sygnały o potrzebie stworzenia słownika dotyczącego sztucznej inteligencji. I przygotowałem taki! Z czasem będę go rozwijał. Dlatego jeżeli są terminy, których tam brakuje – proszę daj mi o tym znać, będę starał się na bieżąco je dopisywać. W ten sposób słownik będzie dla Ciebie jeszcze bardziej wartościowy.

Jak można dostać słownik? Wystarczy zapisać się na listę  newslettera Biznes Myśli. Dodatkowym plusem otrzymywania newslettera jest to, że będziesz dostawać informację o kolejnych odcinkach oraz inne wartościowe materiały. Na przykład, o tym jak skonfigurować chatbota na Facebook’a nie wydając ani złotówki.

Na koniec mam prośbę. Proszę poleć ten artykuł co najmniej jednej osobie, dla której będzie on równie wartościowy. Będę za to bardzo wdzięczny, myślę, że podobnie poczuje się osoba, które go polecisz. Dla Ciebie to tylko chwila, a być może komuś pomożesz. Jak często możemy komuś pomóc w tak łatwy sposób?

Kolejny odcinek będzie z osobą, która stara się łączyć trzy światy: naukę, programowanie i biznes. To wszystko co mogę teraz powiedzieć :).

To tyle na dzisiaj. Dziękuję Ci bardzo za Twój czas, Twoją energię i chęć do zdobywania nowej wiedzy.  Życzę wszystkiego dobrego i do kolejnego poczytania.