Wie die Pandemie die KI von Alibaba auf den größten Einkaufstag der Welt vorbereitete

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Die Nachrichten: Während die USA süchtig nach ihrer Wahl waren, hat China eingekauft. Vom 1. bis 11. November erwirtschafteten die größten E-Commerce-Giganten des Landes, Alibaba und JD, im Rahmen ihres jährlichen Einkaufsbonanzas am Singles' Day einen Umsatz von 115 Milliarden US-Dollar. Auf Alibaba, das das Festival 2009 ins Leben rief, entfielen 74,1 Milliarden US-Dollar dieser Verkäufe, eine Steigerung von 26 % gegenüber dem Vorjahr. Zum Vergleich: Der 48-Stunden-Umsatz am Prime Day von Amazon hat in diesem Jahr nur die 10-Milliarden-Dollar-Marke überschritten.

Pandemie-Stresstest: Das schiere Ausmaß der Veranstaltung macht sie zu einem logistischen Wunder. Um das Kunststück zu vollbringen, investieren Alibaba und JD stark in KI-Modelle und andere Technologieinfrastrukturen, um die Einkaufsnachfrage vorherzusagen, die globale Verteilung von Waren über Lagerhäuser hinweg zu optimieren und die weltweite Lieferung zu rationalisieren. Die Systeme werden in der Regel das ganze Jahr über getestet und verfeinert, bevor sie während der eigentlichen Veranstaltung an ihre Grenzen stoßen. In diesem Jahr standen beide Unternehmen jedoch vor einer Komplikation: der Bilanzierung verändertes Einkaufsverhalten aufgrund der Pandemie .

Kaputte Modelle: In den ersten Wochen nach dem Ausbruch des Coronavirus beobachteten beide Unternehmen, dass sich ihre KI-Modelle seltsam verhielten. Da die Pandemie während des chinesischen Neujahrs ausbrach, kauften Hunderte Millionen Menschen, die sonst Feiertagseinkäufe getätigt hätten, stattdessen das Notwendigste für den Lockdown. Dieses Verhalten machte es unmöglich, sich auf historische Daten zu verlassen. Alle unsere Prognosen waren nicht mehr zutreffend, sagt Andrew Huang, General Manager der inländischen Lieferkette bei Cainiao, der Logistiksparte von Alibaba.

Die Leute kauften auch aus unterschiedlichen Gründen, was den Produktempfehlungen der Plattformen widersprach. Beispielsweise ging der Algorithmus von JD davon aus, dass Personen, die Masken kauften, krank waren, und empfahl daher Medikamente, obwohl es sinnvoller gewesen wäre, Händedesinfektionsmittel zu empfehlen.

Wechselnder Dank: Der Zusammenbruch ihrer Modelle zwang beide Unternehmen, kreativ zu werden. Alibaba hat seine kurzfristige Prognosestrategie verdoppelt. Anstatt beispielsweise Einkaufsmuster basierend auf der Saison zu projizieren, hat Cainiao seine Modelle verfeinert, um unmittelbarere Variablen wie die Vorverkaufswoche vor großen Werbeveranstaltungen oder externe Daten wie die Anzahl der Covid-Fälle in jeder Provinz zu berücksichtigen, sagt Huang . Wie Live-Streaming-E-Commerce (Produktpräsentation in Echtzeit und Beantwortung von Fragen von Käufern) während der Quarantäne explodierte Popularität, der Logistikzweig des Unternehmens entwickelte auch ein neues Prognosemodell, um zu prognostizieren, was passiert, wenn beliebte Live-Stream-Influencer verschiedene Produkte vermarkten.

Und JD hat seine Algorithmen umgerüstet, um mehr externe und Echtzeit-Datensignale zu berücksichtigen, wie Covid-Falllasten, Nachrichtenartikel und die öffentliche Meinung in sozialen Medien.

Unerwarteter Segen: Das Hinzufügen dieser neuen Datenquellen zu ihren Modellen scheint funktioniert zu haben. Das neue Live-Streaming-KI-Modell von Cainiao spielte beispielsweise eine große Rolle bei der Umsatzprognose, nachdem Alibaba das Live-Streaming zu einem zentralen Bestandteil seiner Singles‘ Day-Strategie gemacht hatte. Für JD könnten die Updates auch den Gesamtumsatz gesteigert haben. Das Unternehmen gab an, nach der Einführung seines verbesserten Algorithmus einen Anstieg der Klickrate bei seinen Produktempfehlungen um 3 % verzeichnet zu haben, ein Muster, das auch während des Singles‘ Day anhielt.

Kontext verstehen: Beide Unternehmen haben aus den Erfahrungen gelernt. Zum Beispiel sagt Huang, sein Team habe gelernt, dass jeder Live-Stream-Influencer seine Fangemeinde mobilisiert, um ein unterschiedliches Kaufverhalten zu zeigen, also wird es weiterhin maßgeschneiderte Vorhersagemodelle für jeden seiner Top-Influencer erstellen. Inzwischen sagt JD, dass es erkannt hat, wie sehr Nachrichten und aktuelle Ereignisse E-Commerce-Muster beeinflussen, und wird seinen Produktempfehlungsalgorithmus weiterhin entsprechend optimieren.

Aktualisieren: Die Beziehung zwischen Alibaba und Cainiao wurde geklärt.

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