¿Por sobrevaluamos Tecnología y subestimar el poder de las palabras

¿Qué es la aplicación asesina de Amazon? Tal vez te sorprenda, pero Arjan Haring no creen que tiene que ver con complicados algoritmos ...

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Imagen de la máquina de estilo victoriano

Muchos expertos suponen que sistema de recomendación social del Amazonas es su función única. Pero, ¿qué acerca de esta característica hace que sea un asesino?

Lo que - de hecho - es la salsa de magia de Amazon?

Por supuesto, hay algo de valor predictivo en el seguimiento de muchas variables diferentes. Siempre existe. Es probablemente el mejor secreto guardado de Amazon. Pero estoy adivinando que no es solamente un secreto para la gente fuera de la Amazonia.

Si me preguntas qué el ingrediente más persuasiva es de la salsa, yo diría que es la copia .

Los algoritmos más inteligentes que asegúrese de que la oportunidad de ver los productos que más te gustan (para comprar). Un motor de recomendación sabe lo que realmente quiere, lo que realmente realmente quieres. Computar miles de variables es la clave para predecir el comportamiento del consumidor. ¿Derecha?

No, yo no lo compro *. El cuadro negro probablemente tiene un impacto, pero sé con certeza que la copia hace.

El poder de unas pocas palabras sencillas

Las palabras "Los clientes que compraron este artículo también compraron" son señales de prueba social.

Este es un principio muy conocido persuasiva de la psicología social . Las ofertas que vayan acompañados de un mensaje de prueba social serán más eficaces que los que tienen un mensaje meramente neutral.

Lo que si Amazon podría utilizar su tecnología de recomendación y etiquetarlo con "También puede probar". Eso sería un mensaje neutro. Una prueba A / B "también se podría tratar" frente a "Los clientes que compraron este artículo también compraron" y obtendrá una idea de la cantidad de salsa de Amazon es la tecnología y la cantidad de copia.

Y mientras usted está en él, también probar "Nuestros editores recomiendan" como copia con señales de autoridad. Apostaría lo hará mejor que la versión neutra.

Cada vez son más los científicos a entender el papel esencial que juega la psicología en lo que parece ser el comercio mejorado tecnológica . Si la tecnología le da una ventaja competitiva injusta, es esencial saber lo que realmente está en juego. No es suficiente decir que su cuadro negro es el ingrediente secreto.

No hay que gastar millones de dólares en la tecnología, por el simple hecho de la tecnología. O deberíamos hacerlo?

Las personas que compraron los sistemas de recomendación también compraron yates. **

El aumento de las máquinas? No tan rapido …

No soy un tecnólogo. Es por eso que me gusta golpear la tecnología.

Hago funcionar una tienda de software de alto nivel, sin embargo, y estoy sorprendido por el número de empresas que parecen tener un hambre eterno por más tecnología. La mayoría de las veces no veo muchas razones para ello.

Un pequeño paso lateral ...

¿Por qué cree que la gente compra los yates? ¿Se debe a que necesitan un medio de transporte confiable? Para obtenerlos de A a B? Para la mayoría, probablemente no. Tal vez debido a que necesitan un lugar donde puedan acoger una de sus partes bunga bunga?

Está calentando …

Creo que es seguro decir que mostrar a los compañeros es una gran parte de la razón por la cual los yates de lujo se están comprando. "Cariño ... Henry compró a su esposa un yate, así que estaba pensando en conseguir uno para nosotros mismos, así ..."

Es un sistema de recomendación (tecnología) la mejor inversión si quieres ir de A a B? Si quiere persuadir a la gente a comprar sus productos que no recomendaría poner todas sus esperanzas en la tecnología de cuadro negro.

La verdadera aplicación asesina

Yo aconsejaría a entender mejor la psicología del comportamiento del consumidor.

Saber por qué la gente compra le dará esa ventaja injusta que la tecnología promete tan a menudo.

Entender el comportamiento de otras personas incluso podría arrojar luz sobre por qué compramos los sistemas de recomendación, o lanzar bunga bunga partes para el caso.

¿Qué piensas? Házmelo saber en los comentarios.

* Un gran agradecimiento a Sinan Aral , Dean Eckles y Mats Einarsen por señalarme en la dirección de trabajos científicos sobre el tema.

** Presupuesto de K Young de su charla #DataGotham 2013.

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