Marimekko es una empresa finlandesa de diseño de estilo de vida, conocida por sus originales estampados y colores. La cartera de productos de la empresa incluye ropa, bolsos y accesorios de alta calidad, así como artículos de decoración para el hogar, desde textiles hasta vajillas.
Fábrica de decisiones de Marimekko
Marimekko Decision Factory es un motor de personalización basado en el aprendizaje por refuerzo, que ejecuta una abstracción de fábrica para la escalabilidad. La fábrica recomienda, personaliza y optimiza prácticamente cualquier cosa en el sitio web de Marimekko para que se ajuste a los intereses de los usuarios. Mientras lo hace, aprende del comportamiento del usuario en tiempo real y no requiere activos de datos anteriores ni habilidades de ciencia de datos expertas para ser escalado a través de las plataformas digitales de la compañía. Y lo que es más importante, genera nuevos conocimientos sobre lo que los clientes quieren realmente, sin sesgos inducidos por los datos.
A las pocas horas de su lanzamiento, las tasas de conversión del sitio mejoraron significativamente y se logró un aumento de dos dígitos en la conversión de la página de inicio al embudo con un modelo que sólo tenía tres horas de datos en sus manos.
Conoce a tu cliente - en tiempo real
Marimekko planteó a Thoughtworks el reto de diseñar y construir un motor de personalización escalable que reforzara el crecimiento rentable de Marimekko a través de una base de clientes cada vez más amplia. El motor debe permitir experiencias digitales atractivas, al tiempo que aumenta la comprensión del cliente.
A menudo, las plataformas digitales se ven simplemente como un canal de ventas más, dejando de lado las posibilidades de aprender y apoyar al negocio más allá de la mejora incremental y la optimización de la conversión. Aquí es donde queríamos ir por un camino diferente: aprender tanto como fuera posible, de tantas maneras como fuera posible, mientras mejorábamos la experiencia del cliente.
Además, queríamos crear algo que limitara la necesidad de interminables soluciones puntuales de IA y redujera el coste total de propiedad de la tecnología de IA. Para lograr todo esto, Marimekko y Thoughtworks crearon un equipo multifuncional para diseñar y construir la fábrica de decisiones de extremo a extremo en dos meses.
Creando experiencias verdaderamente personalizadas
En términos generales, la personalización puede dividirse en dos categorías, ilustradas en la siguiente imagen.
1. Recomendar a partir de un conjunto finito de acciones como material gráfico de portada, porcentajes de descuento o activos de la página de aterrizaje
2. Recomendar a partir de un conjunto de acciones potencialmente muy grande, como miles de productos (SKU)
Para ofrecer una experiencia de cliente verdaderamente personalizada, una organización debe construir ambas cosas. Las recomendaciones tradicionales de productos sólo cubren una parte de lo que puede considerarse una experiencia personalizada y, dependiendo del sector, es muy difícil o imposible ofrecer una verdadera intimidad al cliente a escala utilizando únicamente recomendadores de productos. Y lo que es más importante, los sistemas de personalización se construyen a menudo para aprovechar los activos de datos anteriores para ofrecer experiencias futuras. Para que podamos aprender algo nuevo al tiempo que ofrecemos experiencias óptimas, tenemos que repensar la lógica de los sistemas de personalización.
Como concepto, la fábrica de decisiones generaliza la elección de la mejor acción para cualquier decisión empresarial posible. Para aprender lo que funciona mejor, equilibra la exploración y explotación de diferentes acciones con el aprendizaje incremental en tiempo real. Por lo tanto, puede utilizarse para personalizar y optimizar diversos elementos, como:
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Y lo que es más importante, puede utilizarse en circunstancias en las que las posibles acciones en un momento dado tienen una vida corta, lo que suele ocurrir en contextos de gran velocidad y variedad, como en los activos de las páginas web. Los humanos crean los activos, y la fábrica de decisiones elige cuáles se muestran, en un momento dado, a un usuario determinado.
Bajo la capucha
Técnicamente hablando, un conjunto de acciones posibles se abstrae en contenedores de decisión. Esto permite un patrón de generalización: cualquier problema de toma de decisiones puede tratarse como un problema de elección de la mejor acción entre un conjunto de acciones, dados los datos sobre el cliente y el contexto (si están disponibles), de manera que se optimice frente a un resultado empresarial bien definido. Una vez construida, Marimekko no necesita que los científicos de datos la amplíen para casos de uso adicionales.
Para que una fábrica de decisiones aprenda, ingiere un flujo de eventos en tiempo real desde la plataforma digital. Activa un proceso de aprendizaje cada 10 minutos para entrenar todos los modelos posibles dentro de todos los contenedores de decisión disponibles que tienen nuevos puntos de datos de los que aprender. Este aprendizaje se lleva a cabo en función de un contexto -comprensión del comportamiento y del segmento contextual de los clientes-.
La fábrica de decisiones se ejecuta en los servicios de Microsoft Azure. El equipo construyó una arquitectura sin servidor con Azure Functions para lograr un backend de API altamente escalable para servir las personalizaciones. El entrenamiento en micro lotes de los modelos de predicción utiliza el mismo backend de Azure Functions para mantener la arquitectura ligera y concisa. Estas elecciones arquitectónicas nos permitieron reducir la sobrecarga de la gestión del servicio manteniendo los costes en un nivel razonable.
La fábrica de decisiones no sólo optimiza y personaliza, sino que crea nuevos productos de datos para casos de uso estratégicamente relevantes. Esta es la diferencia crítica entre los sistemas de recomendación tradicionales y las fábricas de decisiones de nueva generación.
The decision factory does not only optimize and personalize, it creates new data products for strategically relevant use cases. This is the critical differentiation between traditional recommendation systems and next generation decision factories.
Los datos del pasado no revelan por sí solos lo que clientes quieren a continuación
La fábrica de decisiones puede enseñarnos mucho sobre el comportamiento de los clientes. ¿Qué contenidos y productos son interesantes para los nuevos clientes? ¿Qué acciones impulsan las conversiones en los distintos segmentos? ¿Qué segmentos parecen sentirse más atraídos por los nuevos diseños y productos? ¿Son ciertas nuestras creencias sobre el comportamiento de los clientes?
Después de estar en vivo durante unas pocas horas, se logró un aumento de dos dígitos en las conversiones de la página de inicio al túnel. Este alto rendimiento se debe a que el modelo puede optimizar con precisión qué mostrar y a qué clientes. Por ejemplo, puede parecer obvio promocionar primero los descuentos, pero en algunos escenarios es más efectivo mostrar primero los artículos de la nueva colección.
Pase lo que pase en el contexto comercial de Marimekko, los mecanismos de exploración en tiempo real garantizan la adaptación del sistema. Y lo que es más importante, la adaptación se produce sin necesidad de reconfigurarlo, reentrenarlo o preocuparse de que se estropee, aunque el comportamiento de los clientes, el de la competencia o los entornos operativos cambien inevitablemente.
Marimekko siempre se ha esforzado por ofrecer las mejores experiencias en todos sus canales. La adopción de nuevas tecnologías -como esta fábrica de decisiones- permite a Marimekko ofrecer experiencias únicas de forma encantadora y hacerlo a escala.
Acerca de Marimekko
Marimekko es una empresa finlandesa de diseño de estilo de vida conocida por sus originales estampados y colores. La cartera de productos de la empresa incluye ropa, bolsos y accesorios de alta calidad, así como artículos de decoración para el hogar, desde textiles hasta vajillas. Cuando se fundó Marimekko en 1951, sus inigualables tejidos estampados le dieron una identidad fuerte y única. Unas 150 tiendas Marimekko atienden a clientes de todo el mundo. Los mercados clave son el norte de Europa, la región de Asia-Pacífico y Norteamérica. Las acciones de la empresa cotizan en el Nasdaq Helsinki Ltd.
