Egy nem túl izgalmasnak tűnő üzleti bejelentés került ebben az évben a nyilvánosság elé, ami arról tudósított, hogy a PortfoLion Zrt. – az OTP Bank leányvállalata – 300 millió forintnyi tőkebefektetést hajt végre a Gravity R&D Kft.-ben. Az internetes ajánlórendszerek fejlesztésével foglalkozó Gravity számára ez az eddigi legnagyobb tőkeemelés. Az új tőkét a társaság külföldi, elsősorban észak-amerikai és ázsiai értékesítésének és marketingtevékenységének erősítésére, valamint a hazai fejlesztési kapacitás növelésére fogja használni. A társbefektetők hozzájárulásával együtt a befektetés összege eléri a 350 millió forintot. A pénz nyilván annak szól, hogy az ajánlórendszerek, köztük a magyar fejlesztések forradalmasíthatják az online piaci folyamatokat. Nem véletlen, hogy az egyik legnagyobb nevű üzleti iskola, a Wharton is kutatásba kezdett a területen.

Szélesedő kapcsolati háló

A Wharton kutatói az online zenefogyasztást vizsgálva azt tapasztalták, hogy az egyéni zenehallgatók, a többiektől érkező ajánlások alapján szélesítették az érdeklődésüket, és az újdonságok felfedezése során emberi kapcsolataik is bővültek. A kutatásba elsősorban a Magyarországon is jól ismert iTunes rendszer felhasználóit vonták be. Azt tapasztalták, hogy az ajánló rendszer ahelyett, hogy beszorította volna a felhasználókat saját szűk érdeklődésük falai közé, hozzásegítette őket egy szélesedő kapcsolati háló megszövéséhez, amely a többieknek eddig ismertetlen, de a közös érdeklődésnek, ízlésvilágnak megfelelő előadók bemutatásán keresztül képes tovább bővülni.

„Az összetartozás erősödött a felhasználók között. Az emberek láthatóan a testre szabás eszközeit használták az érdeklődésük tágítására és az új dolgok felfedezésére, legalábbis a zenefogyasztásnak ebben az esetében” – fejtette ki Kartik Hosanagar, a Wharton szervezési- és információmenedzsment professzora az egyetem online folyóiratának (Wharton@Knowledge) nyilatkozva.

Mindez azonban ellentmond sok korábbi tekintélyes tanulmánynak, amelyek állították, hogy az online tevékenységek perszonalizációja (például a személyes vásárlói profilunk kialakítására törekvő, majd annak alapján termékeket az orrunk alá dugó ajánlórendszer) fragmentálja, részekre tördeli a közösségeket. Eli Pariser, az Egyesült Államokban jól ismert kommunikációs teoretikus és politikai aktivista például „szűrőbuborékot” emleget. Azt állítja, hogy ezek a személyes láthatatlan információs univerzumaink, amelyekből kitekintve „az az online világ, amit más lát, nagyon különbözhet attól a világtól, amit én látok”.

Ez itt a kérdés

A kérdés tehát az, hogy az egyre erősödő „elszemélyesedés” csökkenti vagy erősíti az összetartozást az interneten jelenlévő egyének között? A Wharton kutatása azt is igyekezett feltárni, hogy vajon befolyásolnak-e másokat a vásárlási döntésükben a vásárlók múltban tanúsított magatartásmintáin alapuló ajánlórendszerek. Az ajánlórendszereknek igazoltan van hatásuk a fogyasztó választására. Például az Amazon bevételeinek 35 százaléka származik olyan termékek (javarészt könyvek) értékesítéséből, amelyeket azzal ajánlottak, hogy ezeket mások már megvásárolták.

Hosanagar professzor szerint az ajánlásnak olyan árucikkek körében van nagy jelentősége, amelyeknél fontosak a különböző termékkategóriák, és amelyeknél nagyon sok választási lehetőség van, például a zeneszámoknál vagy a könyveknél. Az iTunes például olyan zeneszámokat ajánl, amelyeket a felhasználó feltehetően szerethet a zenelejátszóján lévő címek alapján. A technológia segít az ajánlott dalokba való belehallgatásba, és anyagi ösztönzőkkel is támogatja a vásárlást.

Mennyiség és kóstolás

A Wharton kutatói a kísérleti adatok elemzéséből két fő faktort tudtak kiemelni. Az egyik a „mennyiségi” hatás, a másik pedig a „kóstolási” hatás.

A testre szabó rendszer sok olyan választási lehetőséget tár elő, amelyet a fogyasztó szerethet, aki így többet is vásárol, mint korábban. Ez a mennyiségi hatás. A kóstolási hatás pedig akkor jelentkezik, amikor a fogyasztó ahhoz nagyon hasonló összetételű termékcsomagot vásárol, mint amilyen ajánlást kapott. A kutatásból kiderült, hogy azok a vásárlók, akik kapcsolatba kerültek a többiekkel az ajánlásokon keresztül, 23 százalékkal több dalba hallgattak bele, mint a kontrollcsoportban lévők. Azt is feltárták, hogy a fogyasztói közösségnek jelentős a vonzereje. Akik ugyanis távol voltak a többiektől, közelebb kerültek, több ajánlást fogadtak el, és akik eleve benne voltak e közösségben, még szorosabb kapcsolatokat alakítottak ki, még több ajánlást küldtek és fogadtak.

Kényes egyensúly

Az ilyen rendszereket működtető cégeknek meg kell találniuk az egyensúlyt az erős fókuszálás és a nagyon egyénre igazított ajánlások, illetve a rugalmasság és a mások által már felfedezett új ötletek és trendek bemutatása között. A kutatók megállapították, hogy a helyes egyensúly akkor jön létre, ha az ajánlás egy olyan termékhez viszi el a fogyasztót, ami a legjobban megfelel neki, de tartalmazza annak a tényezőnek a megértését is, hogy az emberek hasonló dolgokat akarnak venni.

Hosanagar professzor és a munkatársai azonban nem általánosították a vizsgálati eredményeiket, sőt leszögezték, hogy a vásárlási tapasztalatok megosztása sokkal értékesebb lehet a könyvek és a zene esetében, mint más termékeknél. Ez a filozófia ugyanis – amit szintén felmértek már – a divatcikkek vásárlása vagy a státusfogyasztás esetében egyáltalán nem működik. De a hírek fogyasztásánál is hasonló a helyzet. Az emberek nem akarnak mindent elolvasni, csak azt, ami tényleg érdeklő őket.

Az ajánlórendszer hasznosságára vonatkozó kutatások Magyarországon is készültek. Kis Gergely, a GKIeNET ügyvezető igazgatója a hvg.hu-nak nyilatkozva mondta el, hogy az egyre bővülő kínálat és az olcsóság reményében mind többen keresnek termékeket az interneten. A vásárlók elfogadható áron forgalmazott termékeket és többségükben jó szolgáltatásokat kapnak, mert webes környezetben a különböző fórumokon, közösségi oldalakon gyorsan híre megy, ha valamelyik kereskedő nem a vállalásnak megfelelően teljesít.

Üzleti intelligencia

Az online vásárló gyakran nem is tudja, hogy komoly üzleti intelligencia segíti a keresett áru megtalálását, sőt még azt is kiássa, aminek a megvásárlására eddig nem is gondolt, pedig titkon vágyott rá. A legsikeresebb hazai e-kereskedelmi portálok közül jó pár egy magyar rendszer, a Scarab Cloud felhasználója. Ha a vevő többször visszatér egy üzletbe, és ott az őt érdeklő termékek után kutat, a Scarab Cloud megismeri böngészési szokásait és érdeklődési körét. Így a kereséseknél egyre inkább az adott vásárló igényeinek megfelelő termékeket tudja felkínálni. Sőt arra is képes, hogy más vásárlók profiljával is összehasonlításokat végezzen, és olyan termékeket is bemutasson, amelyek felkeltették a hasonló preferenciájú vásárlók érdeklődését. Ezzel a módszerrel a vásárlási folyamat hatékonyabbá válik, és az intelligens termékkínálat eredményeként 10–30 százalékkal megnő a forgalom.

A magyar piacon persze más sikeres rendszerek is vannak. A szintén magyar – és már korábban említett – Gravity R&D Kft. például komolyan készül a nemzetközi piacok meghódítására. A Scarab Cloudhoz hasonló szolgáltatásokat nyújtó Gravity Reco nevű szoftverük magját egy olyan algoritmuscsalád képezi, amely a legjobb eredményt érte el az egyik legnagyobb nemzetközi adatbányász versenyen, a Netflix Prize-on. Míg a Scarab New Yorkban, a Gravity R&D Berlinben és Londonban vetette meg a lábát, sőt hamarosan előretörhetnek az Egyesült Államokban, Kínában és Törökországban is. Ajánlják magukat.