Как “Умные алгоритмы” угробили “американский ЦИАН”

Маркетплейс недвижимости Zillow списал $500M убытков и сократил 2000 человек. Это яркий крах смелой стратегии “цифрового” подхода переделки традиционной отрасли, основанного на бигдате и умных алгоритмах. Почему так случилось?

Zillow с 2018 года сделали ставку на сервис home-flipping. Это быстрая покупка дома за кэш, быстрая реновация и редизайн и быстрая продажа. Вся скорость - благодаря умному анализу огромного накопленного количества данных по сделкам, включая анализ фотографий нейросетями. Шутка ли, Zillow заявлял, что разработал big data алгоритмы предсказания будущей цены дома с уровнем погрешности всего в 2%! Алгоритм точно предсказал цену после переделки, ты быстро купил, обработал, продал. Без оценщиков, агентов, длинных переговоров - кэш-машина! Инвесторы верили.

Конкуренты с самого начала говорили, что машинное обучение не может предсказывать столь сложные рыночные механизмы и нельзя на нём строить стратегию. На цены домов могут повлиять, мол, и факторы изменений вкусов покупателей, и общее движение рынка.

Так в итоге и случилось. Удалёнка изменила подходы американцев в выбору жилья, сменились вкусы. Все предсказания алгоритмов перестали срабатывать. Но всё существенно ухудшил ещё один фактор.

В разгар стратегии home-flipping компания стоила под $40 млрд. Кэша было много. В какой-то момент Zillow решили, что растут недостаточно быстро - конкуренты покупают больше домов. Это не понравится инвесторам. KPI на рост у топ-менеджмента стали пригорать! Мешала чёртовая биг-дата и команда аналитики - они отсекали слишком много домов для покупки и будущей продажи.

Тогда был принят “проект Кетчуп”. В системы предсказания вручную "накинули" дополнительные 7% той оценке, что выдавал алгоритм. Это сразу же развязало руки и позволило предлагать больше денег владельцам. И покупать дома быстрее.

Ну вы уже наверное догадались, что случилось дальше. Менеджеры выполнили свои KPI. Zillow купил в разы больше недвижимости, чем годом раньше.

И тут поменялся рынок, на ⅔ купленного жилья снизились цены. А страсть менеджеров к неуёмному росту оставила Zillow с целой прорвой лишней подешевевшей недвижимости. Рьяные менеджеры своими руками навесили дополнительную гирю, которой бы не было, слушай они свои предсказательные системы. Существенно большей, чем позволяли запасы и оценка риска.

Дальше - увольнения, падение стоимости, и СЕО, который всё... свалил на плохую big data!

Что познавательного в этой истории?

Это история фейла, в котором слишком много веры в точные машинные предсказания и старое-доброе рвение менеджмента, который вынуждают безгранично и слишком быстро расти.

1) Когда вы видите проект, успех которого так сильно завязан на machine learning и большие данные - скорее всего, вы имеете дело с очередной убедительной сказкой для инвесторов.

2) Любые алгоритмы и big data - способ улучшить и оптимизировать уже работающий процесс. То есть делать что-то немного лучше конкурента. Но никогда не метод обыграть рынок и сложившиеся правила.

3) Когда аналитика даёт неудобные выводы - менеджеры всегда найдут способ её “обыграть”, чтобы достичь своих целей и заработать бонус

Большинство людей не осознают, как быстро развивается индустрия робототехники и ИИ. Amazon — идеальный пример для понимания.

Ещё 10 лет назад у Амазона практически не существовало роботов на их глобальных складах и в дистрибьюторской сети.

В 2024 году у Amazon уже более 750,000 роботов.

Масштабирование роботами в Амазоне:

2013: 1,000 → 2014: 15,000
2017: 100,000 → 2019: 200,000
2022: 520 000 → 2023: 750,000

Роботами автоматизировали и рулят всем: склад, упаковка, сортировка, инвентаризация, комплектация, транспортировка, доставка миллионов единиц товаров от сотен тысяч продавцов со всего мира по всему миру.

Это не просто фулфилмент – это полностью автоматизированный, контролируемый и уникальный бизнес-цикл (монополия).

Не буду говорить про замену людей роботами.

Скажу, что второй большой вызов, с которым столкнутся обычные работники, которым посчастливилось не потерять работу из-за роботов-ИИ:

– масштабная переквалификация и постоянные повышения квалификации в погоне за постоянно обновляющейся инструкцией по работе с ИИ-коллегой.

Доброе утро – мы одновременно вступили в эпоху робототехники, ИИ и повсеместной компьютерной ИИ-грамотности за счёт работодателя ☕️✨

Представьте ситуацию

Есть человек "Везучая рука" — статистика показывает, что он выигрывает в лотереи чаще, чем остальные игроки.
В 2 раза чаще.

Везучая рука предлагает вам сделку — вы инвестируете в лотерейные билеты Стартап-лото, а он их тянет.
25% выручки Везучая рука забирает себе.
75% Везучая рука отдаст вам.

У Везучей руки есть несколько кейсов успешного инвестирования:
— Первый выиграл 300 млн рублей, потратив 15.
— Второй выиграл 150 млн рублей, потратив 20.

Инвестируете в Везучую руку?

Тварь ты дрожащая или права админа в командном чате имеешь!?

Когда говорят, что MVP умер (а я, например, так и говорю), то часто добавляют — мол, он теперь не MVP, а MLP.
В общем, Ирина Грачёва, CPO Транзакционных продуктов «Авито», рассказала на VC, как они сделали в Авито Доставка переход MVP → MLP и по пути увеличили
Retention в 5 раз.

Как по мне это всё про итеративную разработку речь, но интересно почитать про опыт развития Авито Доставки глазами продакта. Тем более, что я не так давно впервые ею воспользовался :)
https://vc.ru/avito/996043-mvp-mlp-kak-pereyti-na-novyy-podhod-i-uvelichit-customer-satisfaction-na-40

Впереди меня очень спокойно и неспешно едет белая гранта.
Обгоняю, а на дверях написано Тревожная группа.
Повсюду ложь!

— Нам нужны нестандартные подходы к продуктовому маркетингу!
— Ни слова больше ...

Принцип работы онлайн сервисов))

“Уродливые” консультанты привлекают больше

Непривлекательное фото консультанта может вызвать больше доверия среди онлайн-покупателей.

Авторы считают, что это потому, что для некоторых “красивый=глупый”. Т.е. такие консультанты воспринимаются менее компетентными.

При этом красивые тоже могут показать хорошие результаты в продажах. Но это характерно для фешн и бьюти-сфер.
–––––
Чтобы быть в курсе интересных маркетинговых исследований, подписывайтесь на Новая гипотеза

Ссылка на исследование: https://journals.sagepub.com/doi/10.1177/0022242920914861

В BI можете?
Если да — приходите к нам в AW BI [это продукт, за развитие которого я отвечаю] на конкурс дашбордов.
Если нет — тоже приходите: мы научим создавать интерактивный дашборд за 1-2 часа.

Регистрация уже открыта.
Завтра откроем конкурсные датасеты — там много интересных.
До 20 февраля надо сдать свой дашборд комиссии.

Победители разделят 200 000 рублей.
В одни руки может уйти до 120 000.

Каждый, кто дойдёт до финала — сертификат об освоении AW BI (в портфолио и резюме пригодится).

Подробности по ссылке: https://analyticworkspace.ru/dashboards-battle

Если вы не планируете участвовать, то перешлите это сообщение вашим аналитикам — дайте им шанс! 😉

Авито нанимает 35 продуктовых менеджеров с помощью конкурса

1. Сейчас идёт регистрация на конкурс Avito Product Bootcamp.
2. Сам конкурс стартует 26 февраля.
3. Первый этап — отбор:
▫️ с 26 февраля по 10 марта надо будет решить кейс.
▫️ с 11 марта по 17 марта оценить кейсы других участников.
4. С 1 апреля по 10 мая начнётся второй этап — из 150 лучших примерно 35 отберут на Bootcamp.
Цифры немалые — шансы высокие есть у каждого, кто постарается.
5. Потом уже Avito Product Bootcamp в течение 9 месяцев.
В это время будет рыночная з/п платиться 😉
70% остаются после 9 месяцев работать в Авито

Подробности и регистрация

Тэкс, вакансия-мечта подъехала 😉
Мне в команду нужен контент-маркетолог 💎

Мы создали, а теперь развиваем и масштабируем две лучших BI-системы в России.
С помощью наших систем ежедневно тысячи людей в России анализируют свои KPI, прогнозируют выручку, отслеживают ключевые показатели.

КЛЮЧЕВАЯ ЗАДАЧА:
Обеспечить современное и качественное контентное позиционирование наших BI-систем.

Будем работать в связке 🤝 В первом комментарии, если опережу ботов, напишу более подробные требования.

Это фултайм с официальным трудоустройством — зарплата в рынке и всё такое.
Пишите свои предложения прям мне в телегу: @GrekovM

Три вещи, на которые можно смотреть вечно:
— как горит костёр.
— как течёт река.
— чат МТС, когда робот сказал, что позвал оператора.
Многие, кто переписывался с поддержкой МТС поймут ☺️

А какие моменты в поддержке сервисов бесят лично вас?

Заходит как-то SEOшник в бар, ресторан, купить алкогольные напитки, клубы, лучшие бары в Москве, заказать банкет в ресторане…

А про продактов есть что-то подобное?

Мощно, креативно и смекалисто 👇

Признавайтесь, какой номер у вас в ТОПе отмазок?

bi-done - полезный))