Prognozuj - kto kliknie, kupi, skłamie lub umrze

Mówca, autor i założyciel firm: konsultingowej Predictive Analytics World i edukacyjnej Deep Learning World, a także strony internetowej Predictive Analytics Times w bardzo przystępny sposób omawia tajniki analityki predykcyjnej. Oczywiście omawia tak, aby zbyt wiele nie zdradzić ;-)

Na pewno nie nauczysz się samodzielnie prognozować w oparciu o tak zmyślnie podaną wiedzę, ale niewątpliwie uwierzysz, że na podstawie danych można nieźle oskubać klientów, a także firmy, które ufają analityce nie do końca pojmując złożoność algorytmów.

Według Siegela w zasadzie prognozować można wszystko – posunięcia konsumentów, wyborców, konkurencji. Można je wyliczyć, zoptymalizować i... przewidzieć. Robią to najwięksi (Google, Facebook i Netflix),zatem pora na mniejszych graczy działających w branży e-commerce, marketingu (także politycznym),ubezpieczeniach, policji i służbie zdrowia.

Już nie sztuczna inteligencja, big data albo data mining - ale analityka predykcyjna staje się świętym Graalem biznesu. Książka zawiera liczne studia przypadków i opisy najnowocześniejszych technik analizy prognostycznej. Objaśnia zawiłości wielkich zbiorów danych. Siegel opisuje zarówno szanse, jak i zagrożenia, jakie ta metodologia stwarza dla współczesnego świata. Książkę czyta się szybko i łatwo, a niektóre przykłady są naprawdę interesujące. Ale nie łudź się, że po przeczytaniu całości będziesz wiedzieć „jak ograniczać ryzyko, zwiększać sprzedaż, doskonalić opiekę zdrowotną, optymalizować media społecznościowe, walczyć z przestępczością i wygrywać wybory" ;-)

Mówca, autor i założyciel firm: konsultingowej Predictive Analytics World i edukacyjnej Deep Learning World, a także strony internetowej Predictive Analytics Times w bardzo przystępny sposób omawia tajniki analityki predykcyjnej. Oczywiście omawia tak, aby zbyt wiele nie zdradzić ;-)

Na pewno nie nauczysz się samodzielnie prognozować w oparciu o tak zmyślnie podaną wiedzę,...

Książka o tym, po co się prognozuje, kto to robi i jak to się robi. Po co - opisane nadmiernie rozwlekle. Kto - kompletnie niepotrzebne jak dla mnie te przykłady i opisy osób. Jak - ogromnie powierzchownie. Jedyne ciekawe dla mnie fragmenty dotyczyły rozumienia języka naturalnego przez komputer. Właściwie niewiele się dowiedziałam z całej książki.

Książka o tym, po co się prognozuje, kto to robi i jak to się robi. Po co - opisane nadmiernie rozwlekle. Kto - kompletnie niepotrzebne jak dla mnie te przykłady i opisy osób. Jak - ogromnie powierzchownie. Jedyne ciekawe dla mnie fragmenty dotyczyły rozumienia języka naturalnego przez komputer. Właściwie niewiele się dowiedziałam z całej książki.

Książka dla mnie nierówna. Początkowe rozdziały bardzo słabe. Książka się rozkręca w drugiej części. Czyta się ją szybko. Dobra pozycja dla osób, które chcą zrozumieć świat prognozowania. Dla ekspertów do przekartkowania, ale na pewno coś z niej wyniosą i zwróci im się wydane te kilkadziesiąt złotych.

Książka dla mnie nierówna. Początkowe rozdziały bardzo słabe. Książka się rozkręca w drugiej części. Czyta się ją szybko. Dobra pozycja dla osób, które chcą zrozumieć świat prognozowania. Dla ekspertów do przekartkowania, ale na pewno coś z niej wyniosą i zwróci im się wydane te kilkadziesiąt złotych.

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.

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.

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.

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).

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.

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.

Dlaczego na szczęście? Z perspektywy klientów to oczywiste, czują się “bezpieczniejsi”. A z mojej?...

Niesamowitą wartość wnoszą podane na tacy zastosowania (głównie tabele na końcu),mozliwe do wdrożenia dla małego biznesu.
Pareto jednak woła z całych sił - pierwsze 20% tej książki to jej 80% wartości.
Wysoko poziomowy poziom abstrakcji pokazuje działanie uczenia maszynowego, jednak dla osób już się tym zajmujących to bardz powierzchowna wiedza.

Niesamowitą wartość wnoszą podane na tacy zastosowania (głównie tabele na końcu),mozliwe do wdrożenia dla małego biznesu.
Pareto jednak woła z całych sił - pierwsze 20% tej książki to jej 80% wartości.
Wysoko poziomowy poziom abstrakcji pokazuje działanie uczenia maszynowego, jednak dla osób już się tym zajmujących to bardz powierzchowna wiedza.