Viki Zabala, First Insight’ta Büyüme ve Strateji Başkanı – Röportaj Serisi

Viki Zabala, First Insight’ta Büyüme ve Strateji Başkanı, yüksek büyüme gösteren SaaS, AI ve teknoloji şirketlerinde 22 yılı aşkın liderlik deneyimi getiriyor ve strateji, ürün ve inovasyonun kesişme noktasında faaliyet gösteriyor. Rolünde, First Insight’in birleşik büyüme motorunu strateji, pazara çıkış, pazarlama, ürün, AI, müşteri başarısı ve ortaklıklar açısından liderlik ediyor ve şirketin Perakende Karar Zekası platformunun arkasındaki vizyonu şekillendiriyor. Belirsizliği açıklığa kavuşturmakla tanınan Zabala, müşteri içgörüsünü, karar zekasını ve ölçeklenebilir işletme modellerini birleştirerek, küresel şirketler için ölçülebilir iş sonuçları elde ederek, hiper büyüme, yeni pazar genişletme ve AI destekli dönüşümü gerçekleştirdi.

First Insight, talebi tahmin etmek, fiyatları ve ürün yelpazelerini optimize etmek ve ürün yaşam döngüsü boyunca riski azaltmak isteyen perakendeciler ve markalar için tasarlanmış bir AI destekli karar zekası platformudur. Gerçek zamanlı müşteri geri bildirimi, öngörülü, üretken ve ajans AI ile birleştiren platform, tasarım, merchandising, planlama ve mevsim içi yürütme açısından daha hızlı ve daha kendinden emin kararlar almasına yardımcı olur. Önde gelen küresel perakendeciler ve tüketici markaları tarafından kullanılan First Insight, müşteri içgörüsünü eyleme geçirilebilir zeka ile dönüştürmeye odaklanıyor ve bu sayede marjları iyileştiriyor, pazara çıkış hızını hızlandırıyor ve uzun vadeli büyümeyi güçlendiriyor.

Kariyeriniz, verilerin, pazara çıkış stratejisinin ve yürütmenin kesişme noktasında sürekli olarak yer aldı. Kariyerinizin başlangıcında, işletme kararlarına gerçekleştirebileceğiniz etkileri en çok hangi anlar şekillendirdi?

Her zaman temel bir zorlukla ilgileniyorum: büyük ölçekte nasıl davranışı etkileyebilir ve değiştirebilirsiniz.

Kariyerimin başlangıcında, bu, mobil uygulamalar ve reklam teknolojilerinde ortaya çıktı, burada geri bildirim döngüleri anlık olur. Verilerin sadece bir sonraki adımda ne yapacağını değiştirdiği öğrenilir – yüklemeler, katılım, dönüşüm. Daha sonra, IoT ve deneyimsel platformlarda, aynı gerçek fiziksel ortamlarda ortaya çıktı: nasıl bağlam, zamanlama ve deneyim insan davranışını gerçek zamanlı olarak şekillendirir.

Tüm bu endüstriler boyunca, bir ders sürekli kaldı: içgörü, karar anında eyleme geçirilebilir olduğu sürece değerli olur. Eğer yürütme baskısına dayanamazsa – fiyatlandırma, pazara çıkış, envanter, mesajlaşma – sadece bilgi olur.

Bu zihniyet, beni First Insight‘e getirdi. Perakende, davranışın en fazla olduğu endüstrilerden biridir, ancak kararlar histórik olarak gecikmiş göstergelere ve içgüdüye dayanmaktadır. Çalışmam, bu açığı kapatmak – müşterinin sesini yeterince erken ve sürekli olarak getirerek, başarısızlığa tepki vermek yerine daha iyi sonuçlar elde etmek için mühendislik yapmaktır.

Şimdi odaklandığım şey, organizasyonların daha iyi kararlar almasına yardımcı olmak – böylece gelir artırmak, müşteri bağlılığını kazanmak ve sürekli olarak pazarı geride bırakmak.

First Insight’ta Büyüme ve Strateji Başkanı olarak, ürün, AI yol haritası, GTM ve müşteri başarısını denetliyorsunuz. Birleşik bir bakış açısına sahip olmak, AI’nin perakende organizasyonları içinde nasıl tasarlanıp dağıtılacağına ilişkin düşüncenizi nasıl değiştirir?

Tüm sistemi gördüğünüzde, AI’yi bir araç olarak düşünmeyi bırakıp bir işletme modeli olarak düşünmeye başlarsınız.

Ürün, teknik olarak mümkün olanı gösterir. Pazara çıkış, gerçekten anlaşılacak ve benimsenecek olanı gösterir. Müşteri başarısı, gerçek dünya kısıtları altında neler tuttuğunu gösterir – zaman baskısı, fonksiyonel gerilim, veri kalitesi ve hesap verebilirlik. Bu perspektifler birleştirildiğinde, AI, kararların gerçekten nasıl alındığına göre tasarlanır, teknolojinin itselfe nasıl göründüğüne göre değil.

Perakende AI’sinin bir karar ve eylem sistemi olarak, yalnızca bir zeka sistemi olarak değil, çalışması gerekir. Müşteri sinyallerini fiyatlandırma, ürün yelpazesi, pazarlama ve planlamaya bağlamak ve takımları hızlandırmak zorundadır. AI, takımlar arasındaki sürtüşmeyi azaltıp içgörü ve eylemin arasındaki mesafeyi kısalttığında, gerçekten değer teslim etmeye başlar.

Perakendeciler uzun süredir mevsimsel planlama döngülerine ve histórik verilere güveniyorlar. Müşterilerin davranışlarını nasıl değiştirdiği konusunda sahada neler görüyorsunuz ve neden bu modeller artık müşterilerin davranışlarıyla uyumlu değil?

Çünkü bu modeller, perakendenin principalmente mevcut olanı optimize etmeye yönelik bir dünya için inşa edildi – değil, neyin next olacağını icat etmeye yönelik.

Historik satışlar ve mevsimsel döngüler, performansın açıklanmasına yardımcı olabilir, ancak perakendecilerin bugün en çok ihtiyaç duyduğu iki şeyde zayıf kalıyorlar: hızlı değişen müşteri davranışlarına tepki vermek ve ürün inovasyonu ve beyaz alan genişletmesi yoluyla yeni talebi yaratmak.

Talep şimdi gerçek zamanlı olarak değişiyor – fiyat duyarlılığı, kültürel anlar, sosyal etki, ekonomik baskı ve kanal dinamikleri tarafından yönlendiriliyor. Bir trend geceyarısı ortaya çıkabilir. Bir fiyat sinyali anında davranışı değiştirebilir. Historik veri, neler olduğu açıklar, ancak müşterilerin nasıl tepki vereceğini güvenilir bir şekilde söyleyemez – hatta rafta zaten bulunan ürünler için bile – çünkü bağlam ve sentiment her an değişebilir.

Perakendeciler, aynı zamanda, genellikle eski CRM’lerle ve müşterilerinin gerçekten kim olduğu hakkında eskimiş görüşlerle kararlar alıyorlar. Yeni rakipler, yeni kanallar ve farklı beklentilere ve harcama gücüne sahip daha genç nesiller, genellikle perakendecilerin bunu fark etmeden önce sonuçlar ortaya çıktığında veya sadakat azaldığında müşterileri uzaklaştırmaya devam ediyorlar. Çoğu durumda, markalar, artık sahip olmadıkları veya zaten uzaklaşmış olan müşteriler için optimize ediyorlar.

Ve inovasyon konusunda, satış tarihi, henüz var olmayan bir ürünü doğrulayamaz – veya kaybedilmekte olan bir müşteri segmenti. Bu nedenle, birçok perakendeci, gelecekteki kategoriyi, bir sonraki özellik setini veya bir sonraki izleyici kitlesini güvenle finanse etmek yerine geçmişe göre yinelemeye devam ediyor. Kilidi açmak, müşterinin sesini yeterince erken getirmektir – böylece inovasyon, bir sistem haline gelir, bir bahis değil.

First Insight’ın AI asistanı Ellis, fiyatlandırma, ürün yelpazesi ve talep hakkında doğal dil sorgularını sağlar. Arayüz tasarımı ve erişilebilirlik, perakende organizasyonları içinde gerçek AI benimsemesini sağlamak açısından teknik yeteneklere kıyasla ne kadar önemlidir?

Arayüz, “AI var” ile “AI kullanılıyor” arasındaki farktır.

Perakende karar alma, bir anı aşar – kavram araştırması, tasarım, ürün yelpazesi oluşturma, fiyat optimizasyonu, marj modelleme, satın alma derinliği, atama, mevsim içi ayarlamalar, pazarlama ve satış. Sorun, perakendecilerin soruları olmadığı değil, cevapların raporlarda, sunumlarda, dışa aktarmalarda ve uzman ekiplerde mahsur kalması ve bu cevapların geldiğinde anın geçmiş olmasıdır.

Ellis önemlidir, çünkü içgörü ve eylem arasındaki sürtüşmeyi kaldırır. Takımlar, raporları gezmemek veya yeni analizler beklememek zorunda kalmazlar, stratejik ve taktik sorular sorabilirler – kavramlar, fiyatlandırma, ürün yelpazesi, segmentler, pazarlar, rakipler hakkında – ve net, öngörülü cevaplar alabilirler. Bu, sadece kullanılabilirlik değil, karar hızıdır.

Erişim, organizasyon genelinde benimsemeyi de sağlar. Aynı müşteri sinyali, anında ürün yelpazesi, fiyatlandırma, pazarlama ve planlama için mevcut olduğunda, iç çatışmaları ve uyumsuzluğu azaltırsınız. İnsanlar, kimin verisinin doğru olduğu konusunda tartışmayı bırakır ve ne yapacağını tartışmaya başlar – daha hızlı ve daha kendinden emin bir şekilde.

Siz, marj baskısı, envanter riski ve volatil talebe sahip perakendecilerle yakın çalıştınız. AI, bugün en hızlı ve en ölçülebilir etkiye nerede ulaşıyor – ve nerede hala gerçeklikten önce hype var?

En hızlı etki, kararların sık, pahalı ve zaman duyarlı olduğu yerlerde ortaya çıkıyor: fiyatlandırma, ürün yelpazesi seçimi, talep doğrulaması ve envanter riski. AI, takımların fazla satın almayı önlenmesine, fiyatı güvenle tutmasına veya kaybedilen ürünleri daha erken terk etmesine yardımcı olduğunda, finansal etki anlık ve ölçülebilir olur.

Hype, tamamen otonom perakende veya AI’nin gerçek müşteri anlama yerine sentetik kısaltmalarla müşteriden uzaklaşması fikrinde gerçeğin önünde kalır. Müşteriler, açıklık, şeffaflık ve duyulmayı değerlendirdiklerini çok açık bir şekilde belirtiyorlar. Müşteriden uzaklaştıran AI, verimliliği yaratmaz – risk yaratır.

Kazanç modeli, insan yargısının öngörülü içgörüyle güçlendirilmesidir, otomatikleştirme için otomatikleştirme değildir.

Çok sayıda AI aracı, öngörülü yetenekler vaat ediyor. Perakende açısından anlamlı öngörme nedir ve liderlerin AI’nin gerçekten karar almaya hazır olup olmadığını nasıl değerlendirmelidir?

Perakende açısından anlamlı öngörme, bir tahminden daha fazlasıdır – müşteri gerçeğinden finansal sonuca kadar döngüyü kapatma yeteneğidir.

Birçok AI çıktısı öngörülü gibi görünür, ancak işleri değiştirmez, çünkü işletme akışına girmez. Gerçek başarısızlık, kararların uyumlu olmadığı, eylemlerin alınmadığı ve iş akışının değişmediğidir.

Karar almaya hazır öngörme, aynı anda üç şeyi yapar:

1. Müşterilerin gerçekten nasıl değer gördüğüne dayanır – sadece satış geçmişine değil – böylece kavramdan mevsim içi süreçlere kadar kararları yönlendirebilir.
2. Talep esnekliği, ödemeye istekli fiyat, AUR/ASP’nin ürün yaşam döngüsü boyunca marj etkileri gibi ekonomiye doğrudan bağlanır.
3. Operasyoneldir – gerçekten takip edilen bir süreçte gömülüdür, değilse dozens of araçlar ve silo edilmiş paneller arasında mahsur kalır.

Bir tekrarlanan tema, “uzun kuyruk” SKU’ların maliyetidir. Aşırı ürün yelpazesi, sessiz bir katildir: fazla derinlik, düşük hız, gömülü risk. Öngörülü AI’nin kilidini açtığı en büyük kollardan biri, düşük performanslı ürünleri erken çıkarmak ve envanter dolarlarını en üst performanslı ürünlere yeniden yatırım yapmaktır – müşteri talebi ve sentiment en yüksek olan yerlerde.

Takımlar bu disiplini uyguladığında, dramatik sonuçlar görürüz:

• envanter dolarları, inovasyon ve yüksek puan fırsatlarına serbest bırakılır,
• indirime kadansı stabilize olur ve küçülür,
• promosyon baskısı azalır ve
• marka güveni artar, çünkü müşteriler %50-60 indirim beklemeye alıştırılmaz.

Liderler, öngörülü AI’yi bir soru ile değerlendirmelidir: Yatırımımızı nereye yönlendirir? En yüksek ROI, daha fazla veri değil, müşteri talebine karşı sermaye, zaman ve envanteri daha iyi ayırma kararlarıdır – erken enough matters.

Sorumlu AI genellikle yüksek düzeyde tartışılır. Perakende açısından, özellikle kararlar fiyatlandırma, tüketiciler ve marka güvenini doğrudan etkilediğinde, pratik, sorumlu AI benimsemesi nedir?

Perakende açısından sorumlu AI, müşterinin sesini derinleştirmek için AI’yi kullanmaya başlar – onu sömürmek için değil.

Bu, bireylerin aşırı takip edilmesi, gözetleme veya veri toplamak için değil, müşterinin sesini her karara büyük ölçekte getirmekle ilgilidir – böylece ürünler, fiyatlandırma, mesajlar ve deneyimler gerçekten değer verilen şeyi yansıtır. Bir anlamda, bu, müşterilerin neyin yaratıldığını, nasıl konumlandırıldığını ve nasıl hissettirdiğini yönlendirdiği bir tür ortak geliştirmedir.

Pratik olarak, sorumlu AI şöyle görünür:

• Kararlar, gerçek müşteri girdisine dayandırılır – nicel ve nitel (“ne dedi”).
• Yüksek etkili kararlar için şeffaflık ve güvenlik duvarları oluşturulur – fiyatlandırma, promosyonlar ve segmentasyon.
• Farklı segmentler ve pazarlar arasında adil davranılır, böylece AI, bir gruba diğerine göre avantaj sağlamaz.
• İnsanlar, yargı, hesap verebilirlik ve AI’nin kendisi tarafından üretilmeyen yaratıcı nüans için döngüde kalır.

AI, bu şekilde kullanıldığında, müşteri ilişkisini güçlendirir, zayıflatmaz. Müşteriler, büyük ölçekte duyulurlar. Takımlar, daha iyi kararlar alır, daha hızlı ve daha kendinden emin bir şekilde. Markalar, güven inşa eder – çünkü artık pazara tepki vermezler, onunla birlikte hareket ederler.

Siz, hem pazarlama anlatılarını hem de ürün stratejisini yönettiniz. Perakendeciler, AI’yi bir tehdit veya kara kutu olarak değil, bir karar ortağı olarak görmeleri için AI hakkında iç hikayeyi nasıl yeniden düşünmelidir?

Perakendeciler, AI’nin “daha akıllı analiz” olduğunu anlatmayı bırakmalı ve AI’nin müşteri merkezli olduğunu anlatmaya başlamalıdır.

Perakende içindeki iç çatışma, yalnızca silolardan ibaret değildir – farklı gerçeklerle yüksek riskli kararlar alan silolardır: pazarlama, katılım sinyallerine sahiptir, merchandising, satış geçmişine sahiptir, fiyatlandırma, marj baskısına sahiptir, planlama, envanter kısıtlamalarına sahiptir. İşte çatışmalar ortaya çıkar.

AI, bir karar ortağı haline gelir khi, fonksiyonlar arasında ortak bir dil oluşturur: müşteri sesi, ürün, fiyat, ürün yelpazesi ve nasıl satılacağına ilişkin öngörülü rehberlik – konceptten dönüştürme sürecine kadar.

Ve insanların rolü hakkında dürüst olmak önemlidir. AI, bir sonraki büyük fikirleri icat etmez – kalıpları öğrenir. İnsanlar, yaratıcılık, taste, marka intent ve kültürel intuition getirirler. AI, bu yaratıcılığı, geri bildirim döngülerini kısaltarak ve kararları pazarın yapmadan önce test ederek keskinleştirir.

AI, planlama ve mevsim içi karar almada daha fazla gömülü hale geldikçe, insan yargısının rolünün nasıl evrileceğini görüyorsunuz?

İnsan yargısı, daha önemli ve daha önemli hale gelir – çünkü mevsim içi, perakende karının kazanıldığı veya kaybedildiği yerdir.

İndirimler, perakendenin en büyük maliyetlerinden biridir. Perakendeciler, genellikle fazla envanteri temizlemek zorunda kaldıkları için bunları bütçelerler. İndirimlerin bu kadar ağrılı olmasının nedeni, zamanlamadır: çok erken indirim yapmak, marjı yok eder; çok geç indirim yapmak, talebi dönüştürme penceresini kaçırmak.

Öngörülü AI ve insanların döngüde olduğu takımlar, esnek talep eğrilerini modelleyebilir ve ASP/AUR’un ürün yaşam döngüsü boyunca nasıl evrimleşmesi gerektiğine ilişkin anlayışa sahip olabilir – satışa göre, müşteri algısına ve piyasa sinyallerine göre. Bu, daha akıllı hamleleri ermöglicht: ne zaman fiyatı tutmak, ne zaman indirim yapmak ve ne kadar – aşırı düzeltme olmadan.

Mevsim içi kararlar, yalnızca fiyatlandırma değildir. AI, mevsim içi promosyonları ve pazarlamayı, kültürel anlar, etkileyiciler, trend hızlanması ve müşteri kişiliklerindeki değişikliklere göre faktörleştirerek bilgilendirebilir – ürün algısı ve fiyat duyarlılığı ile birlikte.

Gelecek, otomasyon değildir. Daha hızlı, daha müşteri bilgilendirilmiş kararlar – AI, dinlemeyi ölçeklendirir ve insanlar, anlamı liderlik eder.

İleriye bakıldığında, ajans ve üretken AI’nin perakende iş akışlarını nasıl yeniden şekillendireceğini bekliyorsunuz – teorik olarak değil, operasyonel olarak?

Sistemlerden eyleme sistemlerine geçiyoruz.

Operasyonel olarak, üretken AI, içgörüleri roller ve seviyeler boyunca erişilebilir kılacaktır – özetleme, karşılaştırma, açıklama ve sorulara cevap verme. Ajans AI, organizasyonları yavaşlatan tekrarlı işleri giderek daha fazla üstlenecektir: senaryolar hazırlama, yönetim kurulu hazır raporlar hazırlama, sinyalleri izleme, riski sinyalize etme ve bir sonraki en iyi eylemi koordine etme.

Ancak en anlamlı değişiklik, AI’nin perakende işletmesini çalıştırdığı değil, perakendecilerin nihayet müşteriyle işletme arasında döngüyü sıkılaştırdığı olacaktır. Takımlar, daha hızlı hareket edecek, iç sürtüşmeyi kesecek ve daha iyi kararlar alacak – trendler zirve yapmadan, indirimler zincirleme olmadan ve kaçırılan fırsatlar çeyrek kaçırmadan önce.

Kazanç sağlayan perakendeciler, en çok AI deneyi yapanlar olmayacak. Bunlar, müşteri gerçeğinin, öngörülü zekanın ve insan yaratıcılığının bir araya geldiği tekrar eden bir işletme akışını inşa edenler olacak – konceptten dönüştürme sürecine kadar.

Detaylı röportaj için teşekkür ederiz, daha fazla bilgi edinmek isteyen okuyucular First Insight‘i ziyaret edebilir.