Oana Coșman
Vlad Ungureanu a creat Adamant Links alături de Ana-Maria Stratulat. Recunoaște că nu au o experiență vastă în zona de machine learning sau data science, ba chiar că despre inteligență artificială a învățat la un curs în facultate acum vreo 12 ani, însă nu s-au dat bătuți și au învățat singuri citind articole și urmărind cursuri online.
Chiar și Adamant Links a fost creat în timpul liber pe care-l aveau după ce terminau lucrul la alte joburi. ”Noi am lucrat în ultimii ani la algoritmii de predicție în timp ce eram angajați full time la diferite companii”, ne spune Vlad, menționând că, în esență, expertiza lor și a Adamant Links este aplicată pe crearea de predicții demografice și de profile psihologice.
Ce face Adamant Links
Așa cum ne povestește cofondatorul startup-ului, idea de la care a pornit Adamant Links a fost aceea de a optimiza modul în sunt prezentate reclamele online către utilizatori, astfel încât fiecare utilizator să vadă o reclamă cu care poate relaționa cel mai bine, din punct de vedere al profilului psihologic.
”Spre exemplu, pentru o reclamă la un produs software, o persoana extrovertă va relaționa mai bine cu un mesaj orientat spre garanția rezultatelor și faptul ca e deja folosit de multă lume, pe când o persoană deschisă la experiențe va relaționa mai bine cu un mesaj orientat spre inovație, schimbarea de paradigmă și flexibilitatea în utilizare”, explică Vlad.
În timpul implementării au observat că un proces similar poate fi aplicat și pentru conținutul site-ului clientului, și fiind vorba în principal de magazine online, au mai văzut că persoana conștiincioasă (conscientiouss) va fi interesată mai mult de utilitatea, funcționalitatea și specificațiile unui produs, pe când o persoana agreabilă va fi mult mai interesată de recenzii și părerile altor cumpărători.
”În mod similar reclamele și conținutului site-ului pot fi ajustate după sexul biologic și grupa de vârstă pentru a prezenta produse sau beneficii specifice fiecărei categorii demografice. Spre exemplu, folosind Adamant Links, un site poate arăta doar reclame cu haine bărbătești pentru un utilizator bărbat, crescând astfel șansele unui achiziții, mai ales în comparație cu alternativa de a arăta reclame în mod aleatoriu în speranța că se vor potrivi cu profilul demografic al utilizatorului”, detaliază cofondatorul startup-ului din Iași.
Cum funcționează soluția românească
Așa cum ne povestește Vlad, Adamant Links este format din două module.
Astfel, primul modul are scopul de a capta informații despre mișcările și comportamentului unui utilizator, în mod anonim, fără elemente de identificare sau cookies. În esență, se aplică peste site-ul clientului, fără a schimba în vreun fel modul de funcționare al acestuia.
”Informațiile colectate se referă la mișcările efective ale utilizatorului, elementele din pagina cu care a interacționat și modul în care a avut loc interacțiunea. Odată înregistrate suficiente informații (undeva între 30 și 60 de secunde de utilizare normală) informațiile sunt trimise către cel de-al doilea modul care încapsulează algoritmii de predicție (pentru sex biologic, grupa de vârstă și profilul de personalitate). Algoritmii studiază comportamentul și determină, cu o probabilitate destul de mare, sexul biologic, grupa de vârstă, și cel mai important, profilul psihologic al utilizatorului, conform modelului Big Five. Odată determinate aceste aspecte, site-ul poate ajusta contextul, reclamele sau ofertele afișate pentru a se potrivi mai bine cu profilul utilizatorului”, afirmă Vlad.
Potrivit acestuia, aceste informații pot fi salvate într-o aplicație separată care servește ca tablou de control, unde clientul poate vedea o situație statistică pentru profilele clienților care au vizitat site-ul, care au părăsit site-ul fără a cumpăra ( bounce rates) și cei care au cumparat.
”Accesul la aceste informații poate influența toate procesele de vânzare, design și experiența de utilizare a site-ului, fie în direcția optimizării pentru profilele de personalitate cele mai uzuale ca și clienți sau pentru a optimiza procesul de achiziție pentru profilele de personalitate care au rata de conversie cea mai mică”, mai spune Vlad Ungureanu, explicând faptul că pentru un client Adamant Links procedeul de integrare este foarte simplu, implementarea durând cel mult o zi.
Ce e de făcut? Integrarea scriptului de colectare de date anonime, apoi oferirea de predicții. Ulterior, datele statistice astfel colectate pot fi folosite în diverse direcții și forme, potrivit strategiei clientului, așa cum precizează Vlad.
”Ceea ce este de interes pentru noi, în momentul în care începem o colaborare cu un nou client, este conținutul paginii de prezentare a produselor. Singurul aspect important este existența unui număr minim de elemente de interfață grafică, cum ar fi galerie de imagini, prețuri, descriere, recenzii și altele, de care au nevoie algoritmii Adamant Links pentru a putea face predicții corecte”, explică el procesul implementării soluției pe care o dezvoltă alături de Ana Maria Stratulat.
Domenii de aplicabilitate pentru Adamant Links și studii universitare
În ceea ce privește domeniile de aplicabilitate ale algoritmilor Adamant Links, aceștia produc rezultate relevante pentru site-uri de retail și site-uri de vânzări imobiliare, care au un conținut bogat și variat de elemente de interfață grafică. Din punct de vedere al design-ului și elementelor grafice cele două tipuri de site-uri sunt foarte asemănătoare”, declară cofondatorul startup-ului.
Momentan, fondatorii startup-ului românesc sunt în discuții cu firme de retail online atât din România, cât și din Germania, Franța sau Marea Britanie, însă nu au clienți plătitori. Ca și model de monetizare, pe viitor, Vlad spune că oferă servicii online taxate pe sesiune de utilizare.
”Spre exemplu, pentru un site de retail, oferim 3 predicții distincte (pentru siguranță și fiabilitate) pentru fiecare sesiune de utilizare (în principiu pentru un utilizator) pentru 0.65 euro”, afirmă el.
În ceea ce privește dezvoltarea pe care Vlad și Ana-Maria o văd pentru business-ul Adamant Links, una din direcțiile strategice pe care o urmăresc este colaborarea cu universități de prestigiu care au departamente specializate în studiul psihologiei și comportamentului uman, pentru realizarea de studii folosind algoritmii de predicție.
”În felul acesta vom putea crește acuratețea predicțiilor oferite de algoritmi și descoperirea de noi utilitati pentru aceștia. Noi am fost în discuții cu mai mulți profesori universitari, dar din păcate nu am putut organiza astfel de studii din cauza pandemiei (nu avem cum să aducem zeci de oameni în laborator). Evident, în timpul studiilor vom colecta date de test pentru a optimiza procesele de machine learning folosite indirect de algoritmii de predicție. Din punct de vedere business, eforturile noastre sunt orientate în continuare spre găsirea de parteneri dispuși să investească în inovație”, povestește Vlad Ungureanu despre planurile lor pentru anul viitor.
