Way past its prime: how did Amazon get so rubbish? 💬 Длинная дискуссия
Amazon превратилась из удобного сервиса в источник разочарования для многих пользователей. Основные проблемы включают переполненность платформы поддельными товарами и контрафактной продукцией, что затрудняет поиск качественных items. Алгоритмы рекомендаций часто продвигают низкокачественные продукты, а поисковая система манипулируется продавцами.
Клиентский сервис резко ухудшился: автоматизированные ответы заменяют человеческое взаимодействие, возвраты стали сложнее, а доставка менее надежной. Внутренняя культура компании, ориентированная на прибыль, а не на пользователя, привела к пренебрежению базовыми принципами удобства и доверия. Практический вывод: монополизация рынка часто ведет к снижению качества обслуживания.
Комментарии (184)
- Пользователи жалуются на проблемы с доставкой не тех товаров, подделок и сложности с возвратами и возмещениями.
- Многие отмечают ухудшение качества сервиса: медленную доставку, замусоренный поиск и навязчивую рекламу.
- Некоторые пользователи, особенно из Индии и Японии, довольны сервисом, отмечая скорость, цены и удобство возвратов.
- Распространена практика поиска товаров на Amazon для сравнения, но покупки у других продавцов или напрямую.
- Обсуждается общая тенденция «засорения» платформ из-за политики открытых маркетплейсов и третьих продавцов.
Taco Bell rethinks AI drive-through after man orders 18,000 waters
Taco Bell пересматривает использование голосового ИИ в драйв-зонах после вирусных сбоев: клиент «зависил» систему, заказав 18 000 стаканов воды, а другого раздражённо уговаривали добавить напитки. С 2023-го технология установлена в 500+ точках, но вместо ускорения вызвала курьёзы и жалобы в соцсетях. Главный цифровой директор Dane Mathews признал, что ИИ «иногда подводит», и заявил: компания научится определять, когда лучше подключать людей, особенно в час пик.
Комментарии (74)
- Пользователи смеются над видео с абсурдными заказами (18 000 стаканов воды), но чаще жалуются на банальные ошибки ИИ.
- Сотрудники признают: киоски ломают, чтобы быстрее получить живого оператора; клиенты тоже учатся «обходить» ИИ.
- Участники считают, что проблема — отсутствие элементарных «запретов» и проверки разумности заказа (if-ов или лимитов).
- Многие отказались от заведений с ИИ-окнами: процесс стал хуже, персонала меньше, атмосфера безличнее.
- Общий вывод: текущие LLM — эксперимент, который корпорации выпустили на клиентов, не прикрыв «здравым смыслом» и резервом из людей.