अगली ई-कॉमर्स लड़ाई एल्गोरिदमिक भरोसे को लेकर है

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) ने पहले ही इस बात पर असर डालना शुरू कर दिया है कि कंज्यूमर रिकमेंडेशन इंजन, चैटबॉट, वर्चुअल असिस्टेंट और पर्सनलाइज़्ड शॉपिंग टूल के ज़रिए प्रोडक्ट कैसे सर्च करते हैं, उनकी तुलना करते हैं और खरीदते हैं। हालांकि, नई रिसर्च में पाया गया है कि सिर्फ़ इंसानों जैसे AI फ़ीचर ही कंज्यूमर की खरीदारी की इच्छा को बढ़ाने के लिए काफ़ी नहीं हैं, जब तक कि खरीदार एल्गोरिदम वाले सिस्टम को भी ट्रांसपेरेंट और फेयर न देखें।

यह स्टडी, जिसका टाइटल "ई-कॉमर्स में कंज्यूमर की खरीदारी की मंशा को आकार देने में एल्गोरिदम वाले एंथ्रोपोमोर्फिज़्म, ट्रांसपेरेंसी और फेयरनेस की भूमिका: तुर्किये से सबूत" है, जर्नल ऑफ़ थियोरेटिकल एंड एप्लाइड इलेक्ट्रॉनिक कॉमर्स रिसर्च में पब्लिश हुई थी। तुर्किये को एक उभरते डिजिटल मार्केट के उदाहरण के तौर पर इस्तेमाल करते हुए, स्टडी में 384 ऑनलाइन कंज्यूमर का सर्वे किया गया और पाया गया कि एंथ्रोपोमोर्फिक AI खरीदने की इच्छा बढ़ा सकता है, लेकिन इसका ज़्यादातर असर एल्गोरिदम वाली ट्रांसपेरेंसी और फेयरनेस के बारे में कंज्यूमर की सोच से होता है।

AI शॉपिंग टूल बदल रहे हैं कि कंज्यूमर ऑनलाइन प्लेटफ़ॉर्म को कैसे देखते हैं।

ऑनलाइन प्लेटफ़ॉर्म अब AI सिस्टम पर बहुत ज़्यादा निर्भर हैं जो प्रोडक्ट रिकमेंड करते हैं, सर्च रिज़ल्ट को रैंक करते हैं, चैटबॉट सपोर्ट देते हैं, प्रमोशन को पर्सनलाइज़ करते हैं और कस्टमर को खरीदने के फ़ैसलों में गाइड करते हैं। ये सिस्टम शॉपिंग को तेज़ और ज़्यादा काम का बना सकते हैं, लेकिन ये भरोसे की समस्या भी पैदा करते हैं क्योंकि कंज्यूमर को अक्सर यह नहीं पता होता कि रिकमेंडेशन कैसे जेनरेट होती हैं या कुछ खास प्रोडक्ट क्यों दिखाए जाते हैं।

स्टडी में तीन एल्गोरिदमिक डिज़ाइन फैक्टर्स की जांच की गई है जो डिजिटल कॉमर्स के लिए तेज़ी से सेंट्रल होते जा रहे हैं: एंथ्रोपोमोर्फिज्म, ट्रांसपेरेंसी और फेयरनेस। एल्गोरिदमिक एंथ्रोपोमोर्फिज्म का मतलब है कि एक AI सिस्टम किस हद तक इंसानों जैसा, नेचुरल, सोशली रिस्पॉन्सिव या असली जैसा दिखता है। शॉपिंग के मामले में, इसमें चैटबॉट शामिल हो सकते हैं जो बातचीत की भाषा का इस्तेमाल करते हैं, वर्चुअल असिस्टेंट जो एंपैथी के साथ रिस्पॉन्ड करते हैं या रिकमेंडेशन सिस्टम जो कंज्यूमर की पसंद को समझते हुए लगते हैं।

नतीजों से पता चलता है कि इंसानों जैसे AI फीचर्स खरीदने का इरादा बढ़ा सकते हैं। जब कोई एल्गोरिदमिक सिस्टम आसानी से इस्तेमाल होने वाला और इंटरैक्ट करने में आसान लगता है तो कंज्यूमर खरीदने के लिए ज़्यादा तैयार होते हैं। यह ग्लोबल ई-कॉमर्स प्लेटफॉर्म के लिए मायने रखता है क्योंकि इंसानों जैसा डिज़ाइन शॉपर और मशीन के बीच साइकोलॉजिकल दूरी को कम कर सकता है, खासकर जब कंज्यूमर डिजिटल टूल्स के बारे में पक्का नहीं होते हैं।

स्टडी यह भी दिखाती है कि एंथ्रोपोमोर्फिज्म कोई अकेला सॉल्यूशन नहीं है। इंसानों जैसे इशारे इसलिए काम करते हैं क्योंकि वे इस बात पर असर डालते हैं कि कंज्यूमर इंटरफ़ेस के पीछे के सिस्टम को कैसे जज करते हैं। जब AI ज़्यादा इंसानी लगता है, तो कस्टमर एल्गोरिदम को ट्रांसपेरेंट और फेयर समझने लगते हैं। ये सोच ही तय करती है कि वे खरीदना चाहते हैं या नहीं।

इससे ऑनलाइन रिटेलर्स के लिए मौका और रिस्क दोनों पैदा होते हैं। एक चैटबॉट जो मददगार लगता है, वह भरोसा बढ़ा सकता है, लेकिन अगर प्लेटफॉर्म असल में यह नहीं बताता कि रिकमेंडेशन कैसे की जाती हैं, तो यह खुलेपन का झूठा एहसास भी पैदा कर सकता है। इंसान जैसा AI सिस्टम को ट्रांसपेरेंट महसूस करा सकता है, लेकिन ट्रांसपेरेंसी का एहसास असली खुलासे जैसा नहीं होता।

AI को ज़्यादा बातचीत वाला बनाने से ई-कॉमर्स कंपनियों के लिए एंगेजमेंट बेहतर हो सकता है, लेकिन इसे एल्गोरिदम कैसे काम करता है, इस बारे में साफ और ईमानदार जानकारी के साथ जोड़ा जाना चाहिए। कस्टमर को यह जानना ज़रूरी है कि किसी प्रोडक्ट को क्यों रिकमेंड किया जा रहा है, कौन सा डेटा इस्तेमाल किया जा रहा है और क्या नतीजा ऑर्गेनिक, पर्सनलाइज़्ड या कमर्शियली प्रमोटेड है।

ट्रांसपेरेंसी और फेयरनेस का असली कमर्शियल वज़न होता है। सबसे मज़बूत नतीजा यह है कि खरीदने के इरादे पर इंसान जैसे AI का ज़्यादातर असर इनडायरेक्ट होता है। स्टडी में एक चेन को टेस्ट किया गया जिसमें एंथ्रोपोमोर्फिक डिज़ाइन ट्रांसपेरेंसी को बढ़ाता है, ट्रांसपेरेंसी फेयरनेस को बढ़ाती है और फेयरनेस खरीदने के इरादे को बढ़ाती है।

ट्रांसपेरेंसी का फेयरनेस और खरीदने के इरादे, दोनों पर अच्छा असर पड़ा। जिन कस्टमर्स को लगा कि वे समझते हैं कि प्लेटफॉर्म एल्गोरिदम कैसे काम करते हैं, उनके प्रोसेस को फेयर मानने और खरीदने पर विचार करने की संभावना ज़्यादा थी। यह नतीजा सीधे कॉमर्स में ब्लैक-बॉक्स AI पर बढ़ती बहस की ओर इशारा करता है। शॉपर्स पर्सनलाइज़ेशन को स्वीकार कर सकते हैं, लेकिन जब प्लेटफॉर्म इसके पीछे का लॉजिक समझाता है तो वे उस पर ज़्यादा भरोसा करते हैं।

फेयरनेस ने भी एक बड़ी भूमिका निभाई। कस्टमर्स तब खरीदने के लिए ज़्यादा तैयार थे जब उन्हें लगा कि एल्गोरिदम से जुड़ी सिफारिशें और नतीजे फेयर, बिना किसी भेदभाव के और सही थे। ई-कॉमर्स में, फेयरनेस का मतलब यह हो सकता है कि प्रोडक्ट रैंकिंग में चुपके से हेरफेर न किया जाए, स्पॉन्सर्ड प्रोडक्ट्स की साफ पहचान हो और सिफारिशें सिर्फ कस्टमर की कीमत पर प्लेटफॉर्म का प्रॉफिट बढ़ाने के लिए डिज़ाइन न की गई हों।

स्टडी में पाया गया कि खरीदने के इरादे पर एंथ्रोपोमोर्फिज्म का लगभग 69% असर ट्रांसपेरेंसी और फेयरनेस से हुआ। इसका मतलब है कि इंसानों जैसे AI की बिज़नेस वैल्यू सिर्फ़ फ्रेंडली डिज़ाइन पर कम और इस बात पर ज़्यादा निर्भर करती है कि क्या वह डिज़ाइन कंज्यूमर्स को यह यकीन दिलाता है कि सिस्टम समझने लायक और फेयर है।

यह नतीजा मैच्योर और उभरते हुए ई-कॉमर्स मार्केट, दोनों के लिए ज़रूरी है। जिन देशों में डिजिटल शॉपिंग अभी भी तेज़ी से बढ़ रही है, वहां कंज्यूमर्स AI-पावर्ड सर्विसेज़ के लिए खुले हो सकते हैं, लेकिन ओपेक सिस्टम्स को लेकर सावधान भी हो सकते हैं। तुर्किये इस बड़े पैटर्न का एक उदाहरण देता है। इसके ऑनलाइन कंज्यूमर्स ई-कॉमर्स के एक्टिव यूज़र्स हैं, लेकिन AI-ड्रिवन प्लेटफॉर्म्स पर उनका रिस्पॉन्स अभी भी इस बात पर निर्भर करता है कि सिस्टम फेयर, समझने लायक और इस्तेमाल करने में आसान लगते हैं या नहीं।

यह नतीजा उन रिटेलर्स को भी चुनौती देता है जो AI डिज़ाइन को मुख्य रूप से एक कन्वर्ज़न टूल के तौर पर देखते हैं। इंसानों जैसे चैटबॉट और रिकमेंडेशन इंजन एंगेजमेंट बढ़ा सकते हैं, लेकिन अगर कंज्यूमर्स को बाद में बायस, मैनिपुलेशन या छिपे हुए कमर्शियल असर का शक होता है, तो वही टूल भरोसे को कम कर सकते हैं। AI जितना ज़्यादा शॉपिंग जर्नी का हिस्सा बनता है, फर्मों के लिए अकाउंटेबिलिटी दिखाना उतना ही ज़रूरी हो जाता है।

प्लेटफ़ॉर्म मैनेजर के लिए, प्रैक्टिकल स्टेप सीधे हैं। रिकमेंडेशन पेज में यह शॉर्ट में बताया जा सकता है कि कोई प्रोडक्ट क्यों दिखता है। स्पॉन्सर्ड आइटम को ऑर्गेनिक रिकमेंडेशन से साफ़ तौर पर अलग किया जाना चाहिए। चैटबॉट बता सकते हैं कि वे प्रोडक्ट सजेस्ट करने के लिए ब्राउज़िंग बिहेवियर, पिछली खरीदारी या बताई गई पसंद का इस्तेमाल कब कर रहे हैं। प्लेटफ़ॉर्म यूज़र्स को पर्सनलाइज़ेशन सेटिंग्स पर ज़्यादा कंट्रोल भी दे सकते हैं।

ट्रांसपेरेंसी का मतलब कंज्यूमर्स को टेक्निकल डिटेल से परेशान करना नहीं होना चाहिए। स्टडी का बड़ा मैसेज यह है कि कंज्यूमर्स को मतलब की क्लैरिटी चाहिए, मुश्किल एक्सप्लेनेशन नहीं। सिंपल, दिखने वाली और आसान भाषा में जानकारी देना, भारी टेक्निकल डिटेल से ज़्यादा असरदार हो सकता है।

इस्तेमाल में आसानी तय करती है कि इंसानों जैसा AI कब सबसे ज़्यादा ज़रूरी है

स्टडी में टेक्नोलॉजी एक्सेप्टेंस की भी जांच की गई, जिसमें इस्तेमाल में आसानी को महसूस होने वाली यूज़फुलनेस से अलग किया गया। इससे अलग-अलग यूज़र ग्रुप के लिए AI सिस्टम डिज़ाइन करने वाली ई-कॉमर्स फर्मों के लिए एक अहम नतीजा निकला। महसूस होने वाली यूज़फुलनेस ने सीधे तौर पर खरीदने का इरादा बढ़ाया। जिन कंज्यूमर्स ने ई-कॉमर्स प्लेटफ़ॉर्म को यूज़फुल समझा, उनके खरीदने की संभावना ज़्यादा थी। लेकिन यूज़फुलनेस ने इंसानों जैसे AI और खरीदने के इरादे के बीच के रिश्ते की मज़बूती को नहीं बदला। एंथ्रोपोमॉर्फिक AI का असर उन कंज्यूमर्स पर सबसे ज़्यादा था, जिन्हें प्लेटफॉर्म इस्तेमाल करने में कम आसान लगा। इन यूज़र्स के लिए, इंसानों जैसा डिज़ाइन फ्रिक्शन कम करता है, भरोसा देता है और शॉपिंग प्रोसेस को ज़्यादा मैनेजेबल बनाता है। एक कन्वर्सेशनल असिस्टेंट उन्हें अनिश्चितता को नेविगेट करने, रिकमेन्डेशन को समझने और खरीदारी की ओर बढ़ने में मदद कर सकता है।

जिन कंज्यूमर्स को पहले से ही प्लेटफॉर्म इस्तेमाल करने में आसान लगा, उनमें इंसानों जैसे AI का असर अभी भी था, लेकिन यह कमज़ोर था। ये कंज्यूमर्स फंक्शनैलिटी, स्पीड, सर्च क्वालिटी, रिकमेन्डेशन एक्यूरेसी और प्रोडक्ट रेलिवेंस पर ज़्यादा भरोसा कर सकते हैं। उन्हें इंसानों जैसे इशारों से उतने भरोसे की ज़रूरत नहीं है क्योंकि वे पहले से ही प्लेटफॉर्म इस्तेमाल करने में कम्फर्टेबल महसूस करते हैं।

स्टडी के मुताबिक, ई-कॉमर्स कंपनियों को हर कस्टमर पर एक ही तरह से एंथ्रोपोमॉर्फिक AI अप्लाई नहीं करना चाहिए। इंसानों जैसे चैटबॉट और गाइडेड सपोर्ट उन यूज़र्स के लिए सबसे ज़्यादा फायदेमंद हो सकते हैं जिन्हें नेविगेशन में दिक्कत होती है, जिन्हें प्रोडक्ट चॉइस समझने में मदद चाहिए होती है या चेकआउट के दौरान हिचकिचाहट दिखाते हैं। एक्सपीरियंस्ड यूज़र्स तेज़ सर्च, मज़बूत फिल्टर, बेहतर प्रोडक्ट कम्पेरिजन टूल और क्लियर डिलीवरी या प्राइसिंग जानकारी पर बेहतर रिस्पॉन्ड कर सकते हैं।

पर्सनलाइज़ेशन सिर्फ़ प्रोडक्ट्स पर ही नहीं, बल्कि इंटरफ़ेस डिज़ाइन पर भी लागू होना चाहिए। प्लेटफ़ॉर्म बार-बार सर्च करने, फ़ैसले लेने में ज़्यादा समय लगने, कार्ट छोड़ने या नेविगेशन में गलती होने जैसे बिहेवियरल सिग्नल का इस्तेमाल करके उन यूज़र्स की पहचान कर सकते हैं जिन्हें ज़्यादा बातचीत वाले AI सपोर्ट की ज़रूरत हो सकती है।

फ़र्मों को अनिश्चित कंज्यूमर्स पर दबाव डालने के लिए इंसानों जैसे AI का इस्तेमाल करने से भी बचना चाहिए। अगर बिना ट्रांसपेरेंसी और फेयरनेस के खरीदारी को बढ़ावा देने के लिए एंथ्रोपोमोर्फिक डिज़ाइन का इस्तेमाल किया जाता है, तो इसमें मैनिपुलेशन का रिस्क होता है। एथिकल AI डिज़ाइन को कंज्यूमर्स को कन्फ्यूजन का फ़ायदा उठाने के बजाय सोच-समझकर फ़ैसले लेने में मदद करनी चाहिए।

यह ध्यान रखना ज़रूरी है कि स्टडी में असल में खरीदने के बिहेवियर के बजाय खरीदने के इरादे को मापा गया। इसका सैंपल ज़्यादातर युवा, पढ़े-लिखे और तुर्किये में रहने वाले थे, इसलिए दूसरे देशों और एज ग्रुप्स पर होने वाली भविष्य की स्टडीज़ सबूतों को मज़बूत करेंगी। रिसर्च ने एक समय पर कंज्यूमर्स के विचारों को भी कैप्चर किया, जिससे लंबे समय के बिहेवियर का अंदाज़ा लगाना मुश्किल हो गया।