فيكي زابالا، رئيس قسم النمو والاستراتيجية في First Insight – سلسلة المقابلات

فيكي زابالا، رئيس قسم النمو والاستراتيجية في First Insight، يمتلك أكثر من 22 عامًا من الخبرة في القيادة عبر شركات البرمجيات كخدمة عالية النمو، والذكاء الاصطناعي، والتكنولوجيا، وتعمل عند تقاطع الاستراتيجية والمنتج والابتكار. في دورها، تقود محرك النمو الموحد في First Insight عبر الاستراتيجية، والتسويق، والمنتج، والذكاء الاصطناعي، ونجاح العملاء، والشراكات، ومصممة على رؤية منصة الذكاء القراري للبيع بالتجزئة. معروفة بترجمة عدم اليقين إلى وضوح، قادت زابالا نموًا فائقًا، وتوسعًا في الأسواق الجديدة، وتحولًا مدفوعًا بالذكاء الاصطناعي من خلال ربط رؤية العملاء، وذكاء القرار، ونماذج تشغيل قابلة للتوسع لتحقيق نتائج أعمال قابلة للقياس للشركات العالمية.

First Insight هي منصة ذكاء قرار مدفوعة بالذكاء الاصطناعي تم بناؤها للبائعين بالتجزئة والعلامات التجارية التي تسعى إلى توقع الطلب، وتنظيم الأسعار والمختارات، وتقليل المخاطر على مدار دورة حياة المنتج. من خلال الجمع بين ملاحظات العملاء في الوقت الفعلي والذكاء الاصطناعي التنبؤي والتنبئي والفعالي، تساعد المنصة المنظمات على اتخاذ قرارات أسرع وأكثر ثقة عبر التصميم، والتجارة، وال планирование، والتنفيذ في الموسم.

لقد عملت في مسارك المهني باستمرار عند تقاطع البيانات واستراتيجية التسويق والتنفيذ. ما هي اللحظات في بداية مسيرتك المهني التي شكلت أكثر كيف تفكر في تحويل الاطلاعات إلى قرارات تشغيلية حقيقية اليوم؟

لقد ركزت دائمًا على تحدي أساسي واحد: كيف تتأثر وتغير السلوك على نطاق واسع.

في بداية مسيرتي المهني، ظهر ذلك في التطبيقات المتنقلة وتكنولوجيا الإعلان، حيث تكون حلقات التغذية الراجعة فورية. تتعلم بسرعة أن البيانات لا تهم إلا إذا غيرت ما يفعله شخص ما بعد ذلك – التثبيت، والتفاعل، والتحويل. في وقت لاحق، في أجهزة إنترنت الأشياء ومنصات الخبرات، لعبت نفس الحقيقة دورها في البيئات المادية: كيف السياق والزمن والخبرة تشكل سلوك الإنسان في الوقت الفعلي.

على مدار جميع تلك الصناعات، بقيت درس واحدة ثابتة: الإطلاع ليس له قيمة إلا إذا كان قابلاً للتنفيذ في اللحظة التي يتم فيها اتخاذ القرار. إذا لم يكن ذلك يتحمل ضغط التنفيذ – التسعير، والتسويق، والجرد، والرسائل – فهو مجرد معلومات.

هذا هو المنهج الذي أتى بي إلى First Insight. البيع بالتجزئة هي واحدة من أكثر الصناعات التي يتم التحكم فيها من خلال السلوك، ومع ذلك، اعتمدت القرارات تاريخيًا على مؤشرات متأخرة وغريزة. عملتي كان عن تقليص الفجوة تلك – جلب صوت العملاء إلى الأمام في وقت مبكر đủ، و بشكل مستمر، لتصميم نتائج أفضل بدلاً من الاستجابة للفشل.

الآن، يركز عملتي على مساعدة المنظمات في اتخاذ قرارات أفضل في وقت مبكر بما يكفي للآثر – بحيث تنمو الإيرادات، وتكسب ولاء العملاء، وتتفوق باستمرار على السوق.

كما رئيس قسم النمو والاستراتيجية في First Insight، تدير المنتج وطريق الذكاء الاصطناعي والتسويق والنجاح العملاء والشراكات. كيف يغير ذلك النظر الموحد لكيفية تصميم وتنفيذ الذكاء الاصطناعي داخل منظمات البيع بالتجزئة؟

عندما ترى النظام بأكمله، تتوقف عن التفكير في الذكاء الاصطناعي كأداة وتبدأ في التفكير فيه ك نموذج تشغيل.

المنتج يظهر لك ما هو ممكن تقنيًا. التسويق يظهر لك ما سوف يُفهم ويُتبنّى حقًا. نجاح العملاء يظهر لك ما يثبت تحت القيود الفعلية – ضغط الوقت، والتوتر العابر للوظائف، وجودة البيانات، والمساءلة. عندما يتم توحيد تلك المنظورات، يُصمم الذكاء الاصطناعي حول كيفية اتخاذ القرارات في الواقع، وليس كيف يبدو التكنولوجيا في العزل.

ذلك هو السبب في أن الذكاء الاصطناعي في البيع بالتجزئة يجب أن يعمل ك نظام قرارات وأفعال، وليس نظامًا للمعلومات فقط. يجب أن يربط إشارات العملاء بالتسعير والمنتجات والتسويق والتنظيم بطريقة تتوافق الفرق وتسريع القرارات. عندما يقلل الذكاء الاصطناعي من الاحتكاك بين الفرق ويقلل المسافة بين الإطلاع والعمل، يبدأ في تقديم قيمة حقيقية.

يعتمد البائعون بالتجزئة لفترة طويلة على دورات التخطيط الموسمية والبيانات التاريخية. من ما ترى على الأرض، لماذا تصبح تلك النماذج متزايدة الخلاف مع كيفية سلوك المستهلكين اليوم؟

لأن تلك النماذج تم بناؤها ل世界 حيث كان البيع بالتجزئة في الغالب حول تحسين ما يوجد بالفعل – وليس اختراع ما هو قادم.

البيانات التاريخية والمواسم يمكن أن تساعد في تفسير الأداء في الفئات الموجودة، ولكنها ضعيفة في الأمرين اللذين يحتاج إليهما البائعون بالتجزئة اليوم أكثر من أي شيء آخر: الاستجابة لتغير سلوك العملاء بسرعة وخلق الطلب الجديد من خلال ابتكار المنتجات ووسائط جديدة.

الطلب يغير الآن في الوقت الفعلي – مدفوعًا بالحساسية تجاه السعر، واللحظات الثقافية، والتأثير الاجتماعي، وضغط الاقتصاد، وديناميكيات القناة. يمكن أن يظهر اتجاه في الليلة. يمكن أن يتغير إشارة التسعير السلوك على الفور. البيانات التاريخية تشرح ما حدث بالفعل، ولكنها لا تقول لنا كيف سيتفاعل العملاء في المرة القادمة – حتى对于 المنتجات الموجودة بالفعل على الرف – عندما يمكن أن يتغير السياق والمزاج في أي لحظة.

وفي الوقت نفسه، يقوم العديد من البائعين بالتجزئة باتخاذ قرارات مع أنظمة إدارة علاقات العملاء القديمة ومعلومات خاطئة عن من هو عميلهم بالفعل. المنافسين الجدد، والقنوات الجديدة، والأجيال الأصغر مع التوقعات والقوة الشرائية المختلفة تقوم بتحويل العملاء بعيدًا – في كثير من الأحيان دون أن يدرك البائعون ذلك حتى تظهر النتائج في توقعات متخلفة أو ولاء يتناقص. في العديد من الحالات، تقوم العلامات التجارية بتحسين المنتجات للعملاء الذين لم يعودوا موجودين – أو العملاء الذين انتقلوا بالفعل.

وعندما يتعلق الأمر بالابتكار، لا يمكن أن يثبت تاريخ المبيعات منتجًا لا يزال قائمًا – أو شريحة العملاء التي في خطر فقدانها. ذلك هو السبب في أن العديد من البائعين بالتجزئة يكررون على الماضي بدلاً من تمويل الفئة التالية، أو المجموعة التالية من الميزات، أو الجمهور التالي بثقة.

تمكن مساعد الذكاء الاصطناعي في First Insight، Ellis، من استفسارات لغة طبيعية حول التسعير والمختارات والطلب. كيف مهمة تصميم الواجهة وسهولة الوصول في دفع تبني الذكاء الاصطناعي الحقيقي مقابل القدرة الفنية فقط؟

الواجهة هي الفرق بين “الذكاء الاصطناعي موجود” و “الذكاء الاصطناعي يتم استخدامه”.

اتخاذ القرارات في البيع بالتجزئة يمتد إلى ما هو أبعد من لحظة واحدة – أبحاث المفاهيم، والتصميم، وإنشاء المجموعة، وتنظيم الأسعار، ونمذجة الهامش، وعمق الشراء، والتحديد، والتكيفات في الموسم. التحدي ليس أن البائعين بالتجزئة لا يملكون أسئلة؛ إنه أن الإجابات تكون محبوسة في التقارير، والتقديمات، والتصدير، والفرق المتخصصة – وبمجرد وصولها، يكون الوقت قد فات.

يهم Ellis لأنها تزيل الاحتكاك بين الإطلاع والعمل. بدلاً من التنقل عبر التقارير أو انتظار التحليل الجديد، يمكن للفرق أن تسأل أسئلة استراتيجية وتكتيكية بلغة بسيطة – حول المفاهيم، والتسعير، والمختارات، والشريحة، والأسواق، والمنافسين – ويتحصلون على إجابات واضحة وتنبؤية في دقائق. ذلك ليس فقط سهولة الاستخدام؛ ذلك هو سرعة القرار.

سهولة الوصول تدفع أيضًا التبني عبر المنظمة. عندما يكون نفس إشارة العملاء متاحًا على الفور للبيع بالتجزئة، والتسعير، والتسويق، والتنظيم، تقلل من المعارك الداخلية وعدم التموضع. الناس يتوقفون عن مناقشة من يملك البيانات الصحيحة ويتناقشون حول ما يجب فعله بعد ذلك – أسرع، وبثقة أكبر.

لقد عملت بشكل وثيق مع البائعين بالتجزئة الذين يتنقلون تحت ضغط الهامش، ومخاطر الجرد، والطلب المتقلب. إلى哪里 يصل الذكاء الاصطناعي إلى التأثير الأسرع والأكثر قابلية للقياس اليوم – وأين ما يزال الهياج يسبق الواقع؟

التأثير الأسرع يظهر حيث تكون القرارات متكررة، وغالية، و时间ية: التسعير، واختيار المجموعة، وتصديق الطلب، ومخاطر الجرد. عندما يساعد الذكاء الاصطناعي الفرق على تجنب الشراء الزائد، أو الحفاظ على التسعير بثقة، أو الخروج من المنتجات الخاسرة في وقت مبكر، يكون التأثير المالي على الفور ويمكن قياسه.

حيث يسبق الهياج الواقع هو في فكرة البيع بالتجزئة التلقائي بالكامل – أو استبدال الذكاء الاصطناعي لفهم العملاء الحقيقي بالاختصارات الاصطناعية. العملاء واضحون: họ يقدرون الصدق، والشفافية، وسماعهم. الذكاء الاصطناعي الذي يبعدهم عن العلامة التجارية لا يخلق كفاءة – يخلق مخاطرًا.

النموذج الفائز اليوم هو الحكم البشري المُحسّن بالإطلاع التنبؤي، وليس التutomatisation من أجل التautomatisation.

كثير من أدوات الذكاء الاصطناعي وعدت بقدرات تنبؤية. ماذا يبدو التنبؤ المهم في البيع بالتجزئة، وكيف يجب على القيادات تقييم ما إذا كانت التنبؤات قابلة للاستخدام في القرارات؟

التنبؤ المهم في البيع بالتجزئة ليس توقعًا – إنه القدرة على إغلاق الدورة من حقيقة العملاء إلى النتيجة المالية.

许多 مخرجات الذكاء الاصطناعي تبدو تنبؤية، ولكنها لا تغير الأعمال لأنها لا تصل إلى إيقاع التشغيل. الفشل الحقيقي هو أن القرارات لم تكن موازية، والactions لم تُتخذ، و سير العمل لم يتغير.

التنبؤ القابل للقرارات يفعل ثلاثة أشياء في نفس الوقت:

1. إنه يعتمد على كيف يدرك العملاء الفعلية القيمة – ليس فقط تاريخ المبيعات – بحيث يمكنه توجيه القرارات من المفاهيم إلى الموسم.
2. يربط مباشرة بالاقتصاد: مرونة الطلب، ورضا الدفع، ومتوسط سعر بيع / متوسط سعر بيع على مدار دورة حياة المنتج، وآثار الهامش من الحفاظ على التسعير مقابل التخفيض.
3. إنه تشغيلي: مدغم في عملية متكررة التي تتبعها الفرق، وليس محبوسًا عبر أدوات ولوحات تحكم منفصلة.

مؤشر متكرر نراه هو تكلفة “الذيل” من أرقام الصنف. الفائض من أرقام الصنف هو قاتل صامت: عمق زائد، وسرعة منخفضة، ومخاطر مدفونة. واحدة من أكبر أذرع الذكاء الاصطناعي التنبؤي هي القدرة على قطع الذيل – إزالة المنتجات التي تؤدي أداءً ضعيفًا في وقت مبكر وإعادة استثمار دولارات الجرد في المنتجات عالية الأداء حيث الطلب والاتجاه هو الأعلى.

عندما تطبق الفرق هذه الانضباط، نرى نتائج دراماتيكية:

• دولارات الجرد تُحرر للابتكار والفرص العالية الأداء،
• إيقاع التخفيض يثبت وينقص،
• ضغط الترويج يخف، و
• ثقة العلامة التجارية تزيد لأن العملاء لا يتم تدريبهم على期待 50-60٪ من قبل أن يشتروا.

القيادات يجب أن تقيم الذكاء الاصطناعي التنبؤي بسؤال واحد: هل يغير حيث نستثمر؟ أعلى عائد على الاستثمار ليس أكثر بيانات – إنه قرارات أفضل في كيفية تخصيص رأس المال، والوقت، والجرد ضد الطلب الفعلي للعملاء – في وقت مبكر بما يكفي للآثر.

يتم مناقشة الذكاء الاصطناعي المسؤول في كثير من الأحيان على مستوى عالٍ. في البيع بالتجزئة بشكل خاص، ماذا يبدو تبني الذكاء الاصطناعي العملي والمسؤول عندما تؤثر القرارات مباشرة على التسعير، والعملاء، وثقة العلامة التجارية؟

الذكاء الاصطناعي المسؤول في البيع بالتجزئة يبدأ من مبدأ بسيط: استخدم الذكاء الاصطناعي لتعميق علاقة العملاء، لا استغلالها.

هذا ليس حول تتبع الأفراد، أو المراقبة، أو حصاد البيانات من أجلها. الذكاء الاصطناعي المسؤول هو حول جلب صوت العملاء إلى كل قرار على نطاق واسع – بحيث تعكس المنتجات، والتسعير، والرسائل، والخبرات ما يقدره الناس فعلاً. في nhiều طرق، إنه شكل من أشكال التطوير المشترك: العملاء يوجهون ما يتم إنشاؤه، وكيف يتم وضعه، وما يبدو عادلاً.

عمليًا، الذكاء الاصطناعي المسؤول يبدو:

• تأسيس القرارات على مدخلات العملاء الفعلية – كل من الكمية والنوعية (“ما قالوا”).
• بناء الشفافية والحواجز للقرارات ذات التأثير الكبير مثل التسعير، والترويج، والتنظيم.
• ضمان العدالة عبر الشريحة والأسواق، بحيث لا يفضل الذكاء الاصطناعي مجموعة واحدة بينما يضر بآخر.
• الحفاظ على البشر في الحلقة للقضاء، والمساءلة، والتفاصيل الإبداعية التي لا يمكن للذكاء الاصطناعي توليدها بنفسه.

باستخدام الذكاء الاصطناعي بهذه الطريقة، يعزز علاقة العملاء بدلاً من تدهورها. العملاء يشعرون بالاستماع على نطاق واسع. الفرق تتخذ قرارات أفضل وأسرع. والعلامات التجارية تبني الثقة – لأنها لا ت phản anymore إلى السوق؛ هي تتفاعل معها.

لقد قادت كل من السرد التسويقي واستراتيجية المنتج. كيف يجب على البائعين بالتجزئة إعادة التفكير في السرد الداخلي حول الذكاء الاصطناعي بحيث يُعتبر شريك قرار بدلاً من تهديد أو صندوق أسود؟

يجب على البائعين بالتجزئة أن يتوقفوا عن سرد القصة التي تقول إن الذكاء الاصطناعي “تحليل أكثر ذكاء” ويبدأون في سرد القصة التي تقول إن الذكاء الاصطناعي هو مركزية العملاء على نطاق واسع.

الاحتكاك الداخلي في البيع بالتجزئة ليس فقط الحوائط – إنه الحوائط التي تتخذ قرارات عالية المخاطر بtruths مختلفة: التسويق يملك إشارات التفاعل، والبيع بالتجزئة يملك تاريخ المبيعات، والتسعير يملك ضغط الهامش، والتنظيم يملك قيود الجرد. هذا هو حيث يحدث المعارك.

يصبح الذكاء الاصطناعي شريك قرار عندما يخلق لغة مشتركة عبر الوظائف: صوت العملاء، مترجم إلى توجيه تنبؤي ي告诉 المنتج، والسعر، والمجموعة، وكيفية البيع – من النهاية إلى النهاية، من المفاهيم إلى التحويل.

من المهم أن نكون صادقين حول دور البشر. الذكاء الاصطناعي لا يخترع الفكرة الكبرى التالية – إنه يتعلم الأنماط. البشر يضيفون الإبداع، والذوق، ونيّة العلامة التجارية، والفهم الثقافي. الذكاء الاصطناعي يجعل هذا الإبداع أكثر حدة من خلال تقصير حلقات التغذية الراجعة وضغط اختبار القرارات قبل أن يفعل السوق.

كما يصبح الذكاء الاصطناعي أكثر اندماجًا في التخطيط وصنع القرار في الموسم، كيف ترى دور الحكم البشري يتطور بدلاً من الاختفاء؟

يصبح الحكم البشري أكثر أهمية – وأكثر استغلالًا – لأن الموسم هو حيث يفوز ربح البيع بالتجزئة أو يخسره.

التخفيضات هي واحدة من أكبر التكاليف في البيع بالتجزئة. البائعون بالتجزئة غالبًا ما يخصصون ميزانيات للتخفيضات لأنهم مجبورون على إزالة الجرد غير المباع. السبب في أن التخفيضات تكون così đau هو التوقيت: التخفيض المبكر يدمر الهامش؛ التخفيض المتأخر يفوت النافذة لتحويل الطلب.

مع الذكاء الاصطناعي التنبؤي والبشر في الحلقة، يمكن للفرق نمذجة منحنيات الطلب المرنة ويفهمون كيف يجب أن يتطور متوسط سعر بيع / متوسط سعر بيع على مدار عمر المنتج – بناءً على بيع، وادراك العملاء، وإشارات السوق. ذلك يسمح بالتحركات الذكية: متى الحفاظ على التسعير، متى التخفيض، وكم؟ دون التصحيف.

والتحديدات في الموسم ليست فقط التسعير. يمكن للذكاء الاصطناعي أن يخبر الترويج والتسويق في الموسم من خلال مراعاة اللحظات الثقافية، والمؤثرين، وتسريع الاتجاهات، وتغيرات شخصيات العملاء – جنبًا إلى جنب مع ادراك المنتج والحساسية تجاه السعر.

المستقبل ليس التautomatisation. إنه قرارات أسرع، وأكثر إطلاعًا على العملاء – حيث يوسع الذكاء الاصطناعي الاستماع، والبشر يقودون المعنى.

نظرًا إلى الأمام، كيف تتوقع أن يغير الذكاء الاصطناعي العامل والتنبؤي سير العمل في البيع بالتجزئة على مدار السنوات القليلة القادمة – وليس نظريًا، ولكن عمليًا؟

ننتقل من أنظمة المعلومات إلى أنظمة العمل.

عمليًا، سجعل الذكاء الاصطناعي العامل الإطلاع متاحًا عبر الأدوار والمستويات – ملخص، ومقارنة، وتفسير، والإجابة على الأسئلة في دقائق. سيتولى الذكاء الاصطناعي العامل بشكل متزايد العمل المتكرر الذي يبطئ المنظمات: إعداد السيناريوهات، وجمع تقارير التنفيذية، ومراقبة الإشارات، وتحديد المخاطر، وتنسيق الإجراءات التالية.

لكن التغيير الأكثر أهمية لن يكون أن “الذكاء الاصطناعي يدير البيع بالتجزئة”. سيكون أن البائعين بالتجزئة أخيرًا ي缩صون الحلقة بين العملاء والمنظمة. سوف تتحرك الفرق بشكل أسرع، وتقصير الاحتكاك الداخلي، وتتخذ قرارات أفضل في وقت مبكر – قبل أن تصل الاتجاهات إلى ذروتها، قبل أن تتسارع التخفيضات، وبعد أن تفوت الفرص المفقودة.

البائعون الذين يفوزون لن يكونوا أولئك الذين لديهم أكثر تجارب الذكاء الاصطناعي. سيكونون أولئك الذين يبنيون إيقاع تشغيل متكرر حيث يعمل صوت العملاء، والذكاء الاصطناعي التنبؤي، والإبداع البشري معًا – من المفاهيم إلى التحويل.

شكرًا على المقابلة المفصلة، القراء الذين يرغبون في معرفة المزيد يجب أن يزوروا First Insight.