Kezdjük a végén: amikor minden beérik, mit fog érzékelni a felhasználó abból, hogy digitális alapokon működik a Mol?
A vállalat stratégia távlati célja, hogy a fogyasztó a Mol applikáción keresztül tudjon rendelni egy önvezető autót, az autó kijön érte és magával hozza esetleg a napi bevásárlást is, vagy akár egy hot-dogot, illetve kávét, amit szintén az applikációban rendelt meg. Ez nagyon jó keretet ad annak, hogy miért csináljuk azt, amit teszünk. És közben az is célja a cégnek, mint minden versenypiaci vállalatnak, hogy úgy próbáljon meg felkészülni az elektrifikáció és az önvezető autók nyomán érkező átalakulásra, hogy közben növelje versenyképességét és jövedelmezőségét is. A Limo és Mercarius szolgáltatásunknak is ez az alapja: egyrészt meg akartuk tanulni, hogyan működik az autókkal kapcsolatos ügyfélmenedzsment, milyen problémák lehetnek, és mire kell odafigyelni, másrészt ha önvezető autók vannak, akkor a tulajdonosi szerkezet is megváltozhat, várhatóan jóval több jármű lesz flottakezelő cégek tulajdonában.
Hogyan érintette ez a transzformáció a kutakat?
Ami a kiskereskedelmet illeti, ott a Fresh Corner megjelenése volt a legmarkánsabb változás. Ez is onnan jött, hogy Molnál érdemes legyen akkor is megállni, ha nem tankol az ember, vagy elektromos autója van, mert kiváló szolgáltatást kap. A Fresh Cornert pontosan tíz évvel ezelőtt indítottuk útjára, és 2024-ben a teljes nemzetközi hálózata már összesen 65 millió csésze kávét és 43 millió hot-dogot értékesített. Ezt azt jelenti, hogy átlagosan minden másodpercben legalább egy-egy kávét és hot-dogot fogyasztanak nálunk a vásárlóink.
Nem kis számok, de ennél nyilván jóval több adat áll össze minden percben egy ekkora cégnél. Rengeteg példa van már a piacon – a Molnál hogyan próbálják meg kezelni, értelmezni az adathalmazt?
Digital Factory néven működik nálunk egy, a fogyasztói szolgáltatások digitális átalakulásáért felelős terület. Amikor az egész folyamat elindult, applikációnk sem volt, nem volt adatplatformunk sem, azaz többhetes kutatásba került volna például megtudni azt, hogy az egyes országokban hány cappuccinót adunk el, a cappuccinók az összes kávéértékesítésnek hány százalékát teszik ki, s hogy a különböző helyszíneken mindezt mennyiért adjuk. Most ugyanezt pár klikkelésből kideríthetjük. Két fő feladatunk van, az adatplatform és az adatalapú működés megteremtése, a másik pedig a hűségprogram, a Mol Move fejlesztése. A tíz országból nyolcat figyelünk – két piac túl kicsi ahhoz, hogy foglalkozzunk velük ebből a szempontból – s egy adatplatformba integráljuk a beérkező adatokat. Az országváltás egy-egy kattintás és nagyon könnyű összehasonlítani az egyes országokat vagy akár kutakat. Akadnak különbségek az egyes országok között, de sokkal több a hasonlóság abban, hogy milyen termékek fogynak a legjobban és miképpen kell jól menedzselni egy töltőállomást. A kávé és a hot-dog például mindenhol jól megy annak ellenére, hogy a régiónk Lengyelországtól Montenegróig terjed. Persze minden országban megvannak az ott jellemző egyedi termékek, s azt is megfigyeltük, hogy Csehországban jobban fogynak a nagy kávék, mint más helyeken. De két, azonos országban élő vásárló között nagyobbak lehetnek a különbségek, mint az országátlagok között, ezért is fontos a Mol Move, amelynek köszönhetően személyre szabottan tudunk a vásárlóinkkal kommunikálni.
Mérhető, hogy mennyi embert hozott a Mol Move?
Nem, a fizikai értékesítő helyeken nagyon sok olyan tranzakció van, amelyről nem tudjuk, hogy ki áll mögötte. Csak azt látjuk, hogy egy vásárló vett valamit, de azt nem tudjuk, hogy pontosan hány ügyfél van a százmilliónyi tranzakció mögött. Viszont tudjuk azt mérni, hogy a Mol Move miképpen változtatta meg a programban részt vevő ügyfelek viselkedését. Korábban is létezett hűségprogramunk (Multipont), így most össze tudjuk hasonlítani a több százezer, mindkét programban aktív ügyfél viselkedését. Azt látjuk, hogy a Mol Move hatalmas használatnövekedést hozott. Persze közben az üzletág is nagyot fejlődött, de a különféle hatások letisztítása után is látszik a növekedés. A több évnyi tranzakciós történelemből azt is látjuk, hogy ahogy az ügyfelek szintet váltanak – a zöldről, silverre, goldra majd VIP-re – egyre nő az átlagos havi tranzakciószám. A végkövetkeztetés az, hogy azt a nagy befektetést, amit a cég beletett a fejlesztésbe, azt már vissza is kapta.
Hány emberről beszélünk? Mennyien használják az applikációt?
Mindenhol növekszik a használat, most regionálisan több mint ötmillió felhasználónk van, és azt a célt tűztük ki a stratégia frissítésekor, hogy 2030-ra elérjük a tízmilliós számot. Ez azért nagyon fontos mérőszám, mert látjuk, hogy az adott fejlesztési költséget hány felhasználóra oszthatjuk el. Azaz minél több felhasználók van, annál hatékonyabb a program, s minél hatékonyabb a program, annál többet tudunk visszaadni kedvezmények formájában és annál jobban tudunk személyre szóló ajánlatokat adni.

Mol Digital Factory
Cabrera Martin
A háttérben hányan dolgoznak azok, hogy mindez működjön?
Az ötmillió ügyfélkapcsolatot menedzselő technológiai platformot a budapesti Digital Factory csapat fejleszti és működteti központilag. Ez egyedülálló, ha megnézzük a többi céget, ott többnyire országos szinteken önálló, külön applikációk vannak, külön backend rendszerekkel. Nyolcvanan vagyunk, ez a csapat foglalkozik a nyolc országgal és a két területtel, az adatplatformmal és a Mol Move-val. Jelenleg négymilliárd adatpont van, s napi egymillió tranzakciót dolgozunk fel. Minden nap végén van egy adatáttöltés, másnap már látszik, hogy például mennyi kávét adtunk el.
És ez a nyolcvan ember ezekkel a feladatokkal hány másik munkáját tudja kiváltani?
Onnan fognám meg, hogy egy csomó olyan munka, amit most el tudunk végezni, nem valósulhatott volna meg, ha nincs a Digital Factory. Ha a kampányokat nézzük, adatplatform és Mol Move nélkül ki sem tudjuk elemezni az eredményeket, de mindenképpen hetekre lenne szükség a tanulságok levonására. Ha pedig személyre szóló ajánlatokat akarunk küldeni, az hatalmas manuális munka lenne. Nem arról szólt a változtatás, hogyan tudjuk a lehető legtöbb embert kiváltani, hanem arról, hogy van egy adott számú munkatárs, s hogyan tudunk velük sokkal többet elérni. Egyébként ugyanezt tűztük ki a mesterséges intelligencia alkalmazásával is: ugyanazzal az erőforrás-mennyiséggel még többet és még jobbat tudjunk csinálni.
Mi a következő elérendő cél? Mi látnak majd a Move-használók?
A cél már 2018-ban is az volt, hogy az applikáció ne csak a hűségprogramot szolgálja ki, hanem a fizikai platformunknak egy digitális kiterjesztésévé váljon. Most egy kisebb körben elkezdünk egy pilot programot: előfizetéses rendszerben lehet kávét, hot-dogot vagy autómosást vásárolni. Ennek részeként vannak csomagok, s aki ezeket kihasználja, az kedvezményes áron juthat a különféle termékekhez. Mi pedig azért járunk jól, mert kiszámítható árbevételt tudunk elérni, és tovább tudjuk növelni a vásárlói hűséget. Ami pedig a kiskereskedelmen túli részt illeti: már most is össze lehet kötni a Limo, illetve Plugee (az elektromos töltő applikáció) és Mol Move felhasználói fiókokat. A jelenleg Molon kívüli mobilitással kapcsolatos szolgáltatások is érdekelnek minket, már dolgozunk azon, hogy bekerüljenek ilyen szolgáltatások a Mol Move applikációba. A vízió ismét csak az, hogy literek helyett kilométereket értékesítsünk. A cél az, hogy a felhasználók szeressék a Mol Move-ot és mindig találjanak valami újdonságot benne.

Mag István
Cabrera Martin
Mindebből mekkora szeleten dolgozik a mesterséges intelligencia?
A prediktív algoritmusokat egyre több területen használjuk arra, hogy az értékesítésünket próbáljuk a lehető legpontosabban előrejelezni. Ez a MI egyik kiemelkedő felhasználási területe a kiskereskedelemben, és rengeteg potenciált látunk benne.
A generatív MI használata még inkább kezdeti fázisban van, de erre is van példánk: a Mol Move-ra nagyon sok visszajelzést kapunk, köztük rengeteg szabadszavas üzenet is érkezik. Ezek ugyan nagyon fontosak, de az összeset nem lehet elolvasni, és az sem megoldás, hogy szűretlenül elküldjük őket a töltőállomásokra, mondván: ezt kaptátok, olvassátok el. Vannak ugyanis olyan üzenetek is, amelyeket nem feltétlenül akarunk visszaküldeni a kutakra, mert azok nem a munkamenettel foglalkoznak, vagy esetleg személyeskedők. Erre nagyon jó az MI, hogy összefoglaljuk a visszajelzéseket, így ugyanis olyan üzeneteket küldhetünk, amelyek szerint például az utóbbi negyedévben több volt a kávékkal kapcsolatos pozitív reakció.
Arra is egyre jobban használható az MI, hogy ne csak a szavakat elemezze, hanem a számok értelmezésében is segítsen. Most azon dolgozunk, hogy a cég chatfelületein lehessen kérdezni az MI-től. Ha például egy területi menedzser vagyok, és van húsz töltőállomásom, amivel dolgozom, akkor rákérdezhetek arra, hogyan áll a kávéértékesítésünk. Ha jól alakul, akkor mit tettünk jól, ha nem, akkor annak mi lehet az oka.
Ha máskor is tudni szeretne hasonló dolgokról, kövesse a HVG Tech rovatának Facebook-oldalát.