В периоды турбулентности потребители и производители заново «узнают друг друга». Все меняется. И в этом изменчивом мире интересы сторон противоположны: покупатели хотят купить дешевле, производители продать дороже или снизить затраты. За счет чего? Выбор невелик: качество (услуги) или количество (продукта).

Появились и новые термины:
Shrinkflation (шринкфляция: "shrink" - сжимать, уменьшать) — уменьшение массы (объема) продукта при примерно той же цене.
Skimpflation (skimp - экономить, скупиться). Снижение качества услуги.
Stealthflation (стелсфляция: “stealth” – скрытый, невидимый) – рост цен за счет «незаметных» надбавок и комиссий, так любимых банками и сотовыми операторами.

Примеры повсюду. Это и бутылки (молока, растительного масла) объемом 900 мл вместо литровых. Это и пачки масла, последовательно уменьшающиеся с 200 г до 180 г и 175 г. Это и плата за право выбрать место в самолете. И так далее. Примеры из российского опыта можно найти здесь (VC), а из мирового – здесь (отчет Accenture) и здесь (статья в The Economist).

Дальше может быть хуже. Скажем, статья из авторитетного «The Economist» заканчивается так: «Перекрестное опыление методов скрытой инфляции очевидно пройдет определенный путь. Ожидайте еще большего возмущения (outrage) в 2024 году».

Возникает извечный вопрос – «Что делать?». Когда потребители, чувствуя подвох, изменяют свои предпочтения прямо в торговом зале, привычная аналитика, основанная на прошлом опыте, перестает работать. Нужны сервисы, использующие предикативные модели.

И они появляются. Уже сейчас треть продаж Amazon приходится на персональные рекомендации, которые формирует прогнозная модель. Международная служба доставки FedEx с помощью предикативной аналитики определяет кто из клиентов готов уйти к конкурентам и делает им персональные предложения. Точность – до 90%.

Есть и отечественные примеры. Скажем, на сайте Platforma размещены несколько инструментов предикативной аналитики на основе Big Data. Они решают широкий комплекс задач. Например, продукт, «Прогноз спроса», по словам аналитика Елены Титовой, может оценить вероятность покупки и тем самым избежать затоваривания и дефицита в точках продаж. Для этого сервис оперирует с данными по поведению людей в интернете и банковским транзакциям.
Так современные технологии становятся частью рабочих процессов.

#ИИ, #макроэкономика