E. Siegel, Prognozuj – kto kliknie, kupi, skłamie lub umrze. Recenzja

Ponieważ jestem marketingowcem z krwi i kości, chciałabym móc przewidywać ludzkie zachowania. Wiedziałabym wtedy, że ludzie kupią właśnie ten produkt, a nie inny, tu a nie w innym miejscu, w taki, a nie w inny sposób. To byłby marketingowy raj. Na szczęście nie ma tak dobrze.

Prognozuj - kto kliknie, kupi, skłamie lub umrze. Recenzja
Źródło zdjęcia: https://www.cawineclub.com/blog/2015-wine-predictions-from-all-over/predictions/

Dlaczego na szczęście? Z perspektywy klientów to oczywiste, czują się “bezpieczniejsi”. A z mojej? Bo tak jest ciekawiej  – nigdy do końca nie wiadomo czy jakieś działanie się sprawdzi, czy będzie klapą. Zresztą, jak przekonuje Eric Siegel, w swojej  książce Prognozuj – kto kliknie, kupi, skłamie lub umrze, nie da się przewidzieć przyszłości. Można co najwyżej nauczyć się prognozować niektóre zachowania, ale nigdy nie będziemy na 100% wiedzieli, dlaczego takie właśnie są, bo korelacja nie oznacza przyczynowości.

Kto kliknie, kupi, skłamie lub umrze

Na początku tylko powiem, że angielska wersja tytułu jest o wiele lepsza. Nie ma to jednak znaczenia, bo książka nawet w tłumaczeniu jest bardzo ciekawa i jeśli ktoś interesuje się sztuczną inteligencją, machine learning, analizą predykcyjną, marketingiem albo analityką Big Data, to zdecydowanie warto ją przeczytać.

“Nie wiemy ile wafli zostanie kupionych, ale wiemy kto je kupi.”

Książka będzie szczególnie przydatna dla tych, którzy nie mają jeszcze zbyt dużej wiedzy na ten temat, ponieważ autor napisał ją jako wstęp, dający całkiem niezłe zrozumienie tego, czym jest analiza predykcyjna, a czym nie jest. Nie jest na przykład sztuczną inteligencją, chociaż w materiałach marketingowych właśnie tak się nazywa tego typu algorytmy.

Nie jest też w 100% skuteczna, ale warto wiedzieć, że czasami wystarczy nawet 1% skuteczności, żeby zaoszczędzić miliony monet, jeśli skala działania jest odpowiednio duża. Zawsze to lepsze niż zgadywanie. Analiza predykcyjna nie daje też gotowych rozwiązań – może pomóc, ale źle zaprojektowana może też trochę utrudnić.

A czym jest? To technologia wykorzystująca machine learning do prognozy przyszłych zachowań jednostek. Można ją wykorzystywać w bardzo różnych celach. Modele prognostyczne grupują dane i nadają im wagi. Na ich podstawie oblicza się prawdopodobieństwo wykonania jakiejś akcji, na której nam zależy.

Czy należy zacząć się bać? I tak i nie, z naciskiem na raczej nie. Autor przekonuje, że wykorzystywanie tego typu algorytmów do przewidywania zachowania ludzi nie może być niemoralne. Bo nie samo przewidywanie jest złe, ale złe mogą być motywy ludzi, którzy ją wykorzystują. Ale niewątpliwie są to narzędzia, które należy traktować z wyjątkową ostrożnością.

“Yesterday is history, tomorrow is a mystery, but today is a gift. That’s why we call it present.” / Cytat z filmu Kung Fu Panda

Znajdziesz w tej książce bardzo wiele przykładów i dziedzin, w których już teraz wykorzystuje się analizę predykcyjną na masową skalę. Netflix? Proszę. Policja, jak z Raportu mniejszości? Ależ proszę. Medycyna, więziennictwo, wykrywanie terroryzmu, bankowość, ruch miejski, walka ze spamem, zwiększenie konwersji reklam itp? Pewnie, że tak. Plus wiele innych, całkiem dokładnie opisanych w książce. To już się dzieje.

Wygrana Watsona w Jeopardy!

Z mojego punktu widzenia super ciekawe są dwa case study, które opisuje Eric Siegel. Pierwszy to przypadek wygranej komputera o nazwie Watson w teleturnieju Jeopardy! (polska wersja to VaBanque). Wykorzystano do tego właśnie modele analizy predykcyjnej (przypominam, to nie jest sztuczna inteligencja, co ciekawe autor nie wierzy, że można zbudować prawdziwą sztuczną inteligencję).

Siegel opisuje dokładnie cały proces modelowania Watsona, żeby wyszukiwał odpowiedzi z dostępnych danych, oraz formułował odpowiedzi w formie pytań. Nie było to zbyt łatwe zadanie, a na pewno stresujące dla programistów. Ale się udało. Zaprogramowali komputer tak, żeby prognozował czy ludzcy eksperci uznają parę pytanie-odpowiedź za poprawną. Przy okazji można poczytać mega interesujące rozważania na temat budowy i interpretacji języka. (Jeśli kogoś interesuje to zagadnienie, to polecam też film Arrival).

“W przypadku języka nawet podstawowa struktura gramatyczna określa znaczenia, jakie nadajemy słowom w zależności od naszej znajomości świata. Rządzące tym zasady są płynne, a odcienie znaczeniowe mają nieformalny charakter.”

Afera sieci Target

Drugie case study warte przeczytania Prognozuj – kto kliknie, kupi, skłamie lub umrze, to bardzo głośna nawet w Polsce afera amerykańskiej sieci Target, która używała modeli predykcyjnych do wykrywania, które z ich klientek są w ciąży, żeby im podsuwać reklamy potencjalnie przydatnych artykułów. Target zaczął wykorzystywać algorytmy w 2011 roku. Głośno o tych działaniach zrobiło się w 2012 roku za pośrednictwem dziennikarza Times, który napisał artykuł o ojcu, który dowiedział się o ciąży swojej nastoletniej córki właśnie z reklamy Targetu. Historia była wymyślona na potrzeby chwili, ale wywołała pożądany efekt. Ludzie zaczęli dyskutować na temat moralności tego typu praktyk przewidujących zachowania.

Fruit flies like a banana

Myślę, że gdyby trochę lepiej poukładać myśli Siegela, to można by tę książkę nieco skrócić, co też mogłoby nieco poprawić łatwość jej zrozumienia. Czasami autor wpada w pułapkę chęci podzielenia się całą wiedza, którą ma i wrzuca anegdoty zbyt daleko odchodzące od głównego tematu. A to z kolei sprawia, że momentami czyta się tę książkę dość trudno. Ale moim zdaniem mimo wszystko warto się odrobinę pomęczyć, bo wiedza o tym, jak “to” działa jest bezcenna.

Za ebooka dziękuję Marketing i Biznes.

Subiektywna ocena: 7/10
Tytuł: Prognozuj – kto kliknie, kupi, skłamie lub umrze
Tytuł oryginału: Predictive Analytics: The Power to Predict Who will Click, Buy, Lie or Die
Autorzy: Eric Siegel
Tłumaczenie: Konrad Pawłowski
Wydawnictwo: MT Biznes
Data wydania: 2018
Data pierwszego wydania: 2016
ISBN: 978-83-8087-258-5
Liczba stron: 398

Dodaj mnie do swojego czytnika RSS!

Skomentuj

Wprowadź swoje dane lub kliknij jedną z tych ikon, aby się zalogować:

Logo WordPress.com

Komentujesz korzystając z konta WordPress.com. Wyloguj /  Zmień )

Zdjęcie na Google+

Komentujesz korzystając z konta Google+. Wyloguj /  Zmień )

Zdjęcie z Twittera

Komentujesz korzystając z konta Twitter. Wyloguj /  Zmień )

Zdjęcie na Facebooku

Komentujesz korzystając z konta Facebook. Wyloguj /  Zmień )

Connecting to %s

This site uses Akismet to reduce spam. Learn how your comment data is processed.