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 büyüme motorunu strateji, pazara çıkış, pazarlama, ürün, AI, müşteri başarısı ve ortaklıklar açısından birleştiriyor ve şirketin Perakende Karar Zekası platformunun arkasındaki vizyonu şekillendiriyor. Belirsizliği açıklığa kavuşturmakla tanınan Zabala, müşteri içgörüsünü, karar zekasını ve ölçeklenebilir işletme modellerini küresel şirketler için ölçülebilir iş sonuçları sağlamak amacıyla birleştirmek suretiyle hiper büyüme, yeni pazar genişlemesi ve AI liderliğindeki dönüşümü sağlamıştır.

First Insight , perakendecilere ve talebi预测 etmek, fiyatları ve ürün yelpazelerini optimize etmek ve ürün yaşam döngüsü boyunca riski azaltmaya çalışan markalara yönelik olarak geliştirilmiş bir AI destekli karar zekası platformudur. Gerçek zamanlı tüketici geri bildirimi ile öngörülü, üretken ve ajans AI’yi birleştiren platform, tasarım, malzeme tedariği, planlama ve mevsim içi yürütme boyunca daha hızlı ve daha güvenli kararlar almasına yardımcı olur. Önde gelen küresel perakendeciler ve tüketici markaları tarafından kullanılan First Insight, müşteri içgörüsünü kar marjlarını iyileştiren, pazara çıkış hızını hızlandıran ve uzun vadeli büyümeyi güçlendiren eyleme geçirilebilir zeka haline getirmeye odaklanmaktadır.

Kariyeriniz her zaman veri, pazara çıkış stratejisi ve yürütme arasındaki kesişme noktasında bulunmuştur. Kariyerinizin başlarında, işletme kararlarına gerçek operational dönüşüm sağlamak için en çok hangi anlar şekillendirdi?

Her zaman temel bir zorluk üzerinde odaklandım: Nasıl davranışları ölçeklenebilir şekilde etkileyebilir ve değiştirebilirim.

Kariyerimin başlarında, bu, mobil uygulamalar ve reklam teknolojilerinde görüldü, burada geri bildirim döngüleri anlık olur. Verilerin ancak bir sonraki adımda – yüklemeler, katılım, dönüşüm – değiştirdiği şeyi değiştirdiğinde önemli olduğunu nhanh chóng öğrenirsiniz. Daha sonra, IoT ve deneyimsel platformlarda, aynı gerçeklik fiziksel ortamlarda da geçerli oldu: nasıl bağlam, zamanlama ve deneyim insan davranışını gerçek zamanlı olarak şekillendirir.

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

Bu zihniyet, beni First Insight‘e getirdi. Perakende, davranışla yönlendirilen endüstrilerin en önemli olanıdır, ancak kararlar tarihi olarak gecikmiş göstergelere ve içgüdüye dayanmaktadır. Çalışmam, bu açığı kapatmak – müşterinin sesini, daha iyi sonuçlar elde etmek için değil, başarısızlığa tepki vermek için – erken ve sürekli olarak getirmek üzerinedir.

Şimdi odaklandığım şey, organizasyonların daha iyi kararlar almasını sağlamak – böylece gelir artırmak, müşteri bağlılığı kazanmak ve sürekli olarak pazarı geride bırakmak.

First Insight’ta Büyüme ve Strateji Başkanı olarak, ürün, AI yol haritası, GTM ve müşteri başarısını denetliyorsunuz. Birleştirilmiş bir görünümün AI’nin perakende organizasyonları içinde nasıl tasarlanıp dağıtılacağını değiştirmesi nasıl?

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

Ürün, teknik olarak mümkün olanı gösterir. Pazara çıkış, gerçekten anlaşılacak ve benimsenecek olanı gösterir. Müşteri başarısı, gerçek dünya kısıtlamaları altında – zaman baskısı, çapraz fonksiyonel gerilimi, veri kalitesi ve hesap verebilirlik – neler olduğunu gösterir. Bu perspektifler birleştirildiğinde, AI, kararların gerçekten nasıl happened olduğu etrafında tasarlanır, teknolojinin itself izole olarak nasıl göründüğü değil.

AI’nin perakende’de bir karar ve eylem sistemi olarak, yalnızca bir zeka sistemi olarak işlev görmesi gerekir. Müşteri sinyallerini, fiyatlandırma, ürün yelpazesi, pazarlama ve planlama ile bağlantılı bir şekilde, ekipleri hizalamak ve kararları hızlandırmak için bağlantılı bir şekilde çalışması gerekir. AI, ekipler arasında sürtüşmeyi azaltıp içgörü ile eylemi arasındaki mesafeyi kısalttığında, gerçek değer sağlamaya başlar.

Perakendeciler uzun süredir mevsimsel planlama döngülerine ve tarihi verilere dayanmaktadır. Saha experiencesınızdan, neden bu modellerin tüketicilerin bugün nasıl davrandıklarıyla giderek daha fazla uyumsuz hale geldiğini gördüğünüzü anlatın.

Çünkü bu modeller, perakendenin esas olarak mevcut olanı optimize etmek için değil, nächstenin ne olacağını icat etmek için inşa edildi.

Tarihi satışlar ve mevsimsel döngüler, kurulmuş kategorilerdeki performansı açıklamaya yardımcı olabilir, ancak perakendecilerin bugün en çok ihtiyaç duyduğu iki şeyde zayıf kalırlar: hızlı değişen müşteri davranışlarına tepki vermek ve ürün inovasyonu ve boşluk 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 aniden ortaya çıkabilir. Bir fiyat sinyali anında davranışı değiştirebilir. Tarihi veriler neler olduğu açıklar, ancak müşterilerin nächsten ne yapacağını güvenilir bir şekilde söyleyemez – zaten rafta olan ürünler için bile – bağlam ve sentiment anında değişebileceği için.

Aynı zamanda, birçok perakendeci, müşteri gerçekten kim olduğunu gösteren eski CRM’lerle ve güncellenmemiş müşteri görünümleriyle kararlar almaktadır. Yeni rakipler, yeni kanallar ve farklı beklentilere ve harcama gücüne sahip daha genç nesiller, müşterileri steadily olarak uzaklaştırmaktadır – souvent perakendeciler bunu ancak sonuçlar tahminlerde veya sadakat azalmasında göründüğünde farkeder.

Ve inovasyon konusunda, satış tarihi, henüz var olmayan bir ürünü veya kaybedilmekte olan bir müşteri segmentini doğrulayamaz. Bu nedenle, birçok perakendeci geçmişte ısrar etmektedir – sonraki kategoriyi, sonraki özellik setini veya sonraki audience’ı güvence altına almak yerine.

First Insight’ın AI asistanı Ellis, fiyatlandırma, ürün yelpazesi ve talep hakkında doğal dil sorgularını sağlar. AI benimsemesini gerçekten sürdürebilmek için arayüz tasarımı ve erişilebilirliğin önemi nedir ve sadece teknik yetenek değil midir?

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

Perakende karar alması, kavram araştırması, tasarım, ürün yelpazesi oluşturma, fiyat optimizasyonu, marj modelleme, satın alma derinliği, allocation, mevsim içi ayarlamalar, pazarlama ve satış gibi birçok anı kapsar. Sorun, perakendecilerin soru sormadığı değildir; cevaplar raporlarda, sunumlarda, dışa aktarmalarda ve uzman ekiplerde sıkışıp kalmıştır ve cevaplar geldiğinde an geçmiştir.

Ellis önemlidir çünkü içgörü ile eylem arasındaki sürtüşmeyi ortadan kaldırır. Ekibler artık raporları gezmemektedir, yeni analizler beklememektedir – stratejik ve taktiksel sorular sormaktadır, kavramlar, fiyatlandırma, ürün yelpazesi, segmentler, pazarlar, rakipler hakkında ve dakikalar içinde net, öngörülü cevaplar almaktadır. Bu, yalnızca kullanılabilirlik değil, karar hızıdır.

Erişilebilirlik ayrıca, organizasyon genelinde benimsemeyi sağlar. Müşteri sinyali, ürün yelpazesi, fiyatlandırma, pazarlama ve planlama için aynı anda mevcut olduğunda, iç çatışmaları ve uyumsuzluğu azaltır. İnsanlar, kimin verisinin doğru olduğu konusunda tartışmayı bırakır ve nächsten ne yapacağını tartışmaya başlar – daha hızlı ve daha güvenli bir şekilde.

Siz, marj baskısı, envanter riski vevolatile taleple mücadele eden perakendecilerle yakın çalıştınız. AI, bugün en hızlı ve en ölçülebilir etkiye nerede ulaşıyor ve nerede hala gerçeklikten önce geliyor?

En hızlı etki, kararların sık, pahalı ve zaman duyarlı olduğu yerlerde görünür: fiyatlandırma, ürün yelpazesi seçimi, talep doğrulaması ve envanter riski. AI, ekiplerin fazla satın almayı önmesine, fiyatı güvence altına almasına veya kaybeden ürünleri daha erken çıkarmasına yardımcı olduğunda, finansal etki anında ve ölçülebilir olur.

Hype, tam olarak bağımsız perakende veya AI’nin gerçek müşteri anlama yerine sentetik kısa yollarla değiştirilmesi fikriyle gerçeğin önünde gelir. Tüketiciler çok nettir: otantiklik, şeffaflık ve duyulmayı değerlendirmektedir. AI, markaları müşteriden uzaklaştırmaz – risk yaratır.

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

Çok sayıda AI aracı, öngörülü yetenek vaat etmektedir. Perakende’de anlamlı öngörünün neye benzediğini ve liderlerin AI’nin gerçekten karar almaya hazır olup olmadığını nasıl değerlendireceğini açıklar mısınız?

Perakende’de anlamlı öngörü, bir tahmindir – müşteri gerçeğinden finansal sonuçlara kadar döngüyü kapatmaktır.

Birçok AI çıkışı öngörülü gibi görünür, ancak iş değişmez, çünkü işletme ritmine girmez. Çeyrek kaçırılır, envanter birikir, iskonto bütçeleri harcanır ve herkes, sonuçlar göründüğünde veya tahminler kaçırıldığında, nerede yardım edebilecek verileri gösterebilir. Gerçek başarısızlık, kararların hizalanmadığı, eylemlerin alınmadığı ve iş akışının değişmediğidir.

Karar almaya hazır öngörü, aynı anda üç şeyi yapar:

1. Müşteri gerçeğine dayanır – satış geçmişinden ziyade – böylece kararlar, kavramdan mevsim içi yürütme boyunca rehberlik edebilir.
2. Ekonomik olarak doğrudan bağlantılıdır: talep esnekliği, ödemeye istekli olmak, AUR/ASP ürün yaşam döngüsü boyunca ve marj implications of holding vs. discounting.
3. İşletmeseldir – tekrarlanabilir bir süreçte gömülüdür, değilse dozens of araçlar ve silo edilmiş panellerde sıkışıp kalmıştır.

Sürekli bir tema, “uzun kuyruk” SKUs’un maliyetidir. Aşırı ürün yelpazesi, sessiz bir katildir: fazla derinlik, düşük hız, gömülü risk. AI’nin kilidini açtığı en büyük kollardan biri, kuyruğu kesme yeteneğidir – erken dönemde düşük performanslı ürünleri çıkarmak ve envanter dolarlarını yüksek performanslı ürünlere yeniden yatırarak müşteri talebi ve sentiment en yüksek olan yerlerde.

Ekibler bu disiplini uyguladığında, dramatik sonuçlar görürüz:

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

Liderler, AI’yi, “nereye yatırım yapmamızı değiştirir?” sorusuyla değerlendirmelidir. En yüksek ROI, daha fazla veri değil, müşteri talebine karşı sermaye, zaman ve envanter dağıtımı için daha iyi kararlar almaktır – erken enough to matter.

Perakende’de sorumlu AI benimsemesi, kararlar doğrudan fiyatlandırma, tüketiciler ve marka güvenini etkilediğinde, nasıl görünür?

Perakende’de sorumlu AI, bir ilkeyle başlar: AI’yi, müşteriyle ilişkiyi derinleştirmek için, sömürmek için değil.

Bu, bireyleri izleme, gözetleme veya veri toplamak için değil, müşteri sesini her karara ölçeklenebilir şekilde getirmektir. Sorumlu AI, müşterilerin gerçekten değer verdiği şeyi yansıtan ürünler, fiyatlandırma, mesajlar ve deneyimler yaratmaktır. Bir tür işbirliği geliştirmektir: müşteriler, neyin yaratılacağını, nasıl konumlandırılacağını ve adil görünacağını rehberlik eder.

Pratik olarak, sorumlu AI şöyle görünür:

• Kararları, gerçek müşteri girdisine – hem nicel hem de nitel (“ne dedi”) – dayanarak oluşturur.
• Yüksek etkili kararlar için şeffaflık ve koruma sağlar – fiyatlandırma, promosyonlar ve segmentasyon.
• Segmentler ve pazarlar arasında adil davranır, böylece AI, bir gruba avantaj sağlarken, diğerini dezavantajlı bırakmaz.
• İnsan yargısı, hesap verebilirlik ve AI’nin kendisi oluşturamadığı yaratıcı nüans için insanları döngüde tutar.

AI böyle kullanıldığında, müşteri ilişkisini güçlendirir, zayıflatmaz. Müşteriler, ölçeklenebilir şekilde duyulduğunu hisseder. Ekibler, daha iyi kararlar alır, daha hızlı ve daha güvenli bir şekilde. Markalar, güven inşa eder – çünkü artık pazarda değil, onunla birlikte hareket etmektedir.

Pazarlama anlatılarını ve ürün stratejisini yönettiniz. Perakendecilerin AI’yi, tehdit veya kara kutu olarak değil, karar ortağı olarak görmeleri için AI’yi nasıl yeniden düşünmeleri gerekir?

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

İçsel sürtüşme, perakendede sadece silolar değildir – farklı gerçeklerle yüksek riskli kararlar alan silolardır: pazarlama, katılım sinyallerine sahiptir, ürün yelpazesi, satış geçmişine sahiptir, fiyatlandırma, marj baskısına sahiptir, planlama, envanter kısıtlamalarına sahiptir. İşte savaşlar burada olur.

AI, karar ortağı olur quando, fonksiyonlar arasında paylaşılan bir dil oluşturur: müşteri sesi, ürün, fiyat, ürün yelpazesi ve satış – konceptten dönüştürme sonuna kadar.

Ve insan rolü hakkında samimi olmak önemlidir. AI, nächsten büyük fikirleri icat etmez – modelleri öğrenir. İnsanlar, yaratıcılık, taste, marka intent ve kültürel intuition getirir. AI, bu yaratıcılığı, geri bildirim döngülerini kısaltarak ve kararları, pazarın yapmadan önce test ederek keskinleştirir.

AI, planlama ve mevsim içi karar almayla daha da bütünleşiyor. İnsan yargısının rolü, karar alma sürecinde nasıl evrimleşiyor?

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

İskontolar, perakendedeki en büyük maliyetlerden biridir. Perakendeciler, bunları genellikle bütçelemektedir, çünkü fazla envanteri temizlemek zorundadırlar. İskontoların bu kadar ağrılı olmasının nedeni, zamanlamadır: erken indirim yapmak, marjı yok eder; geç indirim yapmak, talebi kaçırmak demektir.

Öngörülü AI ve insan yargısı ile birlikte, ekipler, esnek talep eğrilerini modelleyebilir ve ürün yaşam döngüsü boyunca ASP/AUR’un nasıl gelişmesi gerektiğini anlayabilir – satış, müşteri algısı ve piyasa sinyallerine dayanarak. Bu, daha akıllı hamleleri ermöglicht: fiyatı ne zaman tutmak, ne zaman indirim yapmak ve ne kadar – aşırı düzeltme olmadan.

Mevsim içi kararlar, yalnızca fiyatlandırma değildir. AI, mevsim içi pazarlama ve promosyonları, kültürel anlar, etkileyiciler, trend hızlanması ve müşteri kişiliklerindeki değişikliklere bağlı olarak bilgilendirebilir – ürün algısı ve fiyat duyarlılığıyla birlikte. İnsanlar, sonra yargı uygular: marka intent, risk toleransı ve AI’nin kendisi oluşturamadığı yaratıcı seçimler.

Gelecek, otomatikleştirme değildir. Daha hızlı, daha müşteri odaklı kararlar almaktır – AI, dinlemeyi ölçeklendirir ve insanlar, anlamı sağlar.

İleriye bakıldığında, ajans ve üretken AI’nin, perakende iş akışlarını, teorik olarak değil, operasyonel olarak nächsten iki veya üç yıl içinde nasıl yeniden şekillendireceğini bekliyorsunuz?

Sistemlerden, zeka sistemlerine doğru ilerliyoruz.

Operasyonel olarak, üretken AI, içgörüyü roller ve seviyeler boyunca erişilebilir kılacaktır – özetleyerek, karşılaştırarak, açıklayarak ve soruları anında cevaplayarak. Ajans AI, organizasyonları yavaşlatan tekrarlanan işi giderek daha fazla üstlenecektir: senaryolar hazırlamak, yönetim için hazır brifingler oluşturmak, sinyalleri izlemek, riskleri işaretlemek ve sonraki en iyi eylemleri koordine etmek.

Ancak, en anlamlı değişiklik, AI’nin perakende’yi “çalıştırdığı” değil, müşteri ile işletme arasındaki döngüyü daralttığı olacaktır. Ekipler, daha hızlı hareket edecek, iç sürtüşmeyi azaltacak ve daha iyi kararlar alacak – önce trendler zirveye ulaşmadan, önce iskonto zincirleri oluşmadan ve önce kaçırılan fırsatlar çeyrek kaçırmaya dönüşmeden.

Kazanan perakendeciler, en çok AI deneyi yapanlar olmayacak. Müşteri gerçeğini, öngörülü zekayı ve insan yaratıcılığını, konceptten dönüştürme sonuna kadar birleştirerek tekrarlanabilir bir işletme ritmi oluşturanlar olacak.

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