Вікі Забала, Головний офіцер з питань зростання та стратегії у First Insight – Серія інтерв’ю

Вікі Забала, Головний офіцер з питань зростання та стратегії у First Insight, має понад 22 роки досвіду керівництва у високорозвинених компаніях SaaS, AI та технологічних компаніях, що працюють на перетині стратегії, продукту та інновацій. На своїй посаді вона очолює єдиний рушій зростання First Insight по стратегії, виходу на ринок, маркетингу, продукту, AI, успіху клієнтів та партнерствах, формуючи бачення платформи Retail Decision Intelligence компанії. Відома тим, що перекладає невизначеність у ясність, Забала сприяла гіперзростанню, розширенню нових ринків та трансформації на основі AI, зв’язуючи інсайти клієнтів, рішення щодо інтелекту та масштабовані моделі операцій для надання вимірюваних результатів бізнесу для глобальних підприємств.

First Insight – це платформа з прийняттям рішень на основі AI, створена для рітейлерів та брендів, які шукають передбачення попиту, оптимізацію ціноутворення та асортименту та зменшення ризику на протяженні всього життєвого циклу продукту. Об’єднуючи реальний зворотній зв’язок клієнтів з передбачувальною, генеративною та агентською AI, платформа допомагає організаціям приймати швидші та більш впевнені рішення щодо дизайну, мерчандайзингу, планування та виконання в сезон. Використовується провідними глобальними рітейлерами та брендами споживчих товарів, First Insight зосереджується на перетворенні інсайтів клієнтів на дієвій інтелект, який покращує маржі, прискорює швидкість виходу на ринок та зміцнює довгостроковий зростання.

Ваша кар’єра постійно перебувала на перетині даних, стратегії виходу на ринок та виконання. Які моменти на початку вашої кар’єри найбільш сформували ваше мислення щодо перетворення інсайтів у реальні операційні рішення сьогодні?

Я завжди зосереджувався на одному фундаментальному виклику: як впливати на поведінку у масштабі.

На початку своєї кар’єри це проявлялося у мобільних додатках та адтехнологіях, де цикли зворотного зв’язку були миттєвими. Ви швидко вчитеся, що дані мають значення лише тоді, коли вони змінюють те, що хтось робить наступним – встановлює, взаємодіє, конвертує. Пізніше, в IoT та платформах досвіду, та сама істина виправдалася у фізичних середовищах: як контекст, час та досвід формують поведінку людини в режимі реального часу.

По всім цим галузям одна урок залишилася постійною: інсайт має значення лише тоді, коли він є дієвим у момент прийняття рішення. Якщо він не витримує тиску виконання – ціноутворення, виходу на ринок, запасів, повідомлень – це просто інформація.

Такий спосіб мислення привів мене до First Insight. Рітейл – одна з найбільш поведінкових галузей, проте рішення традиційно залежали від відсталих індикаторів та інтуїції. Моя робота полягала у закритті цього розриву – приведенні голосу клієнта вперед досить рано та постійно, щоб проектувати кращі результати, а не реагувати на невдачу.

Моя увага зараз зосереджена на допомозі організаціям приймати кращі рішення досить рано, щоб мати значення – щоб вони росли доходами, здобували лояльність клієнтів та постійно перевершували ринок.

Як Головний офіцер з питань зростання та стратегії у First Insight, ви керуєте продуктом, дорожньою картою AI, виходом на ринок та успіхом клієнтів. Як маєте ви бачення того, як це єдине бачення змінює те, як AI повинно бути спроектовано та розгорнуто всередині рітейл-організацій?

Коли ви бачите всю систему, ви перестаєте думати про AI як про інструмент і починаєте думати про нього як про операційний модель.

Продукт показує вам, що технічно можливе. Вихід на ринок показує вам, що буде фактично зрозуміло та прийнято. Успіх клієнтів показує вам, що витримує реальні обмеження – тиск часу, міжфункціональний напруження, якість даних та відповідальність. Коли ці перспективи є єдиними, AI проектується навколо того, як приймаються рішення насправді, а не того, як вражаюча виглядає технологія в ізоляції.

Це саме тому AI у рітейлі повинен функціонувати як система рішень та дій, а не просто система інтелекту. Він повинен зв’язувати сигнали клієнтів з ціноутворенням, асортиментом, маркетингом та плануванням таким чином, щоб команди були узгоджені та приймали рішення швидше. Коли AI зменшує тертя між командами та скорочує відстань між інсайтом та діями, він починає доставляти реальну цінність.

Рітейлери довгий час покладалися на сезонні плани та історичні дані. З того, що ви бачите на місці, чому ці моделі все більше розходяться з тим, як поведінка клієнтів змінюється сьогодні?

Бо ці моделі були створені для світу, де рітейл був переважно про оптимізацію того, що вже існувало – а не про винахід того, що наступне.

Історичні продажі та сезонні цикли можуть допомогти пояснити результати в усталених категоріях, але вони слабкі у двох речах, які рітейлерам сьогодні потрібні найбільше: реагуванні на швидку зміну поведінки клієнтів та створенні нового попиту через інновації продукту та розширення простору.

Попит зараз змінюється в режимі реального часу – під впливом цінової чутливості, культурних моментів, соціального впливу, економічного тиску та динаміки каналів. Тренд може виникнути за одну ніч. Сигнал ціноутворення може змінити поведінку миттєво. Історичні дані пояснюють, що вже відбулося, але вони не надійно кажуть вам, як клієнти будуть реагувати наступним – навіть для продуктів, які вже на полиці – коли контекст та настрій можуть змінитися в будь-який момент.

Одночасно багато рітейлерів приймають рішення з застарілими CRM та застарілими поглядами на те, хто їхній клієнт насправді є. Нові конкуренти, нові канали та молодші покоління з різними очікуваннями та купівельною силою поступово відштовхують клієнтів – часто без того, щоб рітейлери це усвідомлювали, поки результати не з’являються у вигляді пропущених прогнозів або зниження лояльності. У багатьох випадках бренди оптимізуються для клієнтів, яких вони вже не мають – або клієнтів, які вже перейшли.

І коли мова йде про інновації, історія продажів не може підтвердити продукт, який ще не існує – або сегмент клієнтів, який ви наражаєтеся на ризик втратити. Це саме тому багато рітейлерів закінчують ітерацію минулого, а не впевнено фінансують наступну категорію, наступний набір функцій або наступну аудиторію. Розблокування полягає у приведенні голосу клієнта вперед – досить рано, щоб керувати створенням концепції, ціновою силою та позиціонуванням – так, щоб інновації стають повторюваною системою, а не ризиком.

Помічник AI First Insight, Ellis, дозволяє природні мовні запити щодо ціноутворення, асортименту та попиту. Наскільки важливим є проектування інтерфейсу та доступність для забезпечення реального впровадження AI, а не просто технічної можливості?

Інтерфейс – це різниця між “AI існує” та “AI використовується”.

Приняття рішень у рітейлі охоплює набагато більше, ніж один момент – дослідження концепції, дизайну, будівництва асортименту, оптимізації ціноутворення, моделювання маржі, глибини покупки, розподілу, коригування в сезон, маркетингу та продажів. Виклик полягає не в тому, що рітейлери не мають питань; це те, що відповіді захоплені у звітах, колодах, експортах та спеціалізованих командах – і до того часу, коли вони будуть доставлені, момент минув.

Ellis має значення, оскільки він видаляє тертя між інсайтом та діями. Замість навігації звітів або очікування нової аналітики команди можуть запитувати стратегічні та тактичні питання простою мовою – про концепції, ціноутворення, асортимент, сегменти, ринки, конкурентів – і отримувати чіткі, передбачувальні відповіді за хвилини. Це не просто зручність; це швидкість прийняття рішень.

Доступність також сприяє впровадженню по всій організації. Коли той самий сигнал клієнта миттєво доступний для мерчандайзингу, ціноутворення, маркетингу та планування, ви зменшуєте внутрішні битви та розбіжності. Люди перестають сперечатися, чи дані когось правильні, і починають сперечатися про те, що робити наступним – швидше та з більшою впевненістю.

Ви працювали в тісній співпраці з рітейлерами, які перемагали тиск маржі, ризик запасів та волатильний попит. Де AI доставляє найшвидший, наймірюваніший вплив сьогодні – і де гіперболою все ще попереду реальності?

Найшвидший вплив відбувається там, де рішення часті, дорогі та часучутливі: ціноутворення, вибір асортименту, валідування попиту та ризик запасів. Коли AI допомагає командам уникнути перепокупки, тримати ціну з впевненістю або вийти з програшних продуктів раніше, фінансовий вплив миттєвий та вимірюваний.

Де гіпербола попереду реальності, це ідея про повністю автономний рітейл – або про те, що AI замінює справжнє розуміння клієнтів синтетичними скороченнями. Клієнти дуже чіткі: вони цінують автентичність, прозорість та те, що їх чують. AI, який віддаляє бренди від клієнтів, не створює ефективності – він створює ризик.

Переможна модель сьогодні – це людський суд, доповнений передбачуваним інсайтом, а не автоматизація заради автоматизації.

Багато інструментів AI обіцяють передбачувальні можливості. Що таке справжнє передбачення у рітейлі, і як лідери повинні оцінювати, чи передбачення насправді готові до прийняття рішень?

Справжнє передбачення у рітейлі не є прогнозом – це здатність закрити цикл від істини клієнта до фінансового результату.

Багато виводів AI звучать передбачувально, але вони не змінюють бізнес, оскільки вони ніколи не входять до операційного циклу. Квартал пропускається, запаси накопичуються, бюджети на знижку витрачаються – і кожен може вказати на дані десь, які могли б допомогти. Справжня невдача полягає в тому, що рішення не були узгоджені, дії не були прийняті, а робочий процес не змінився.

Готове до прийняття рішень передбачення робить три речі одночасно:

1. Воно ґрунтується на тому, як клієнти насправді сприймають цінність – не тільки історія продажів – так, щоб керувати рішеннями від концепції до виконання в сезон.
2. Воно зв’язує попит з економікою: еластичність попиту, готовність платити, AUR/ASP протягом життєвого циклу продукту та маржі, що випливають з утримання проти знижки.
3. Воно операційне – вбудоване в повторюваний процес, який команди фактично слідують, а не захоплений у десятки інструментів та ізольованих панелей.

Повторювана тема, яку ми бачимо, – це вартість “довгого хвоста” SKU. Переасортимент – це тихий вбивця: надмірна глибина, низька швидкість, захований ризик. Одним із найбільших важелів, які передбачувальне AI розблокує, є можливість відрізати хвіст – видалити продукти, які не працюють, та переінвестувати ті інвестиції в запаси в топові виконавці, де попит клієнтів і настрій найвищі.

Коли команди застосовують цю дисципліну, ми бачимо драматичні результати:

• інвестиції в запаси звільняються для інновацій та високих можливостей,
• каданс знижок стабілізується та зменшується,
• промо-тяжіння полегшується, і
• довіра бренду збільшується, оскільки клієнти не навчаються очікувати 50-60% знижки, перш ніж купувати.

Лідери повинні оцінювати передбачувальне AI з однією питання: Чи змінює воно, куди ми інвестуємо? Найвищий ROI не більше даних – це кращі рішення щодо того, як розподіляти капітал, час та запаси проти реального попиту клієнтів – досить рано, щоб мати значення.

Відповідальне AI часто обговорюється на високому рівні. У рітейлі конкретно, що таке практичне, відповідальне впровадження AI, коли рішення безпосередньо впливають на ціноутворення, клієнтів та довіру бренду?

Відповідальне AI у рітейлі починається з однієї простої принципу: використовувати AI для поглиблення відносин з клієнтом, а не експлуатації.

Це не про гіпертрекінг окремих осіб, спостереження чи збирання даних заради самого себе. Відповідальне AI – це про приведення голосу клієнта до кожного рішення у масштабі – так, щоб продукти, ціноутворення, повідомлення та досвід відображали те, що люди насправді цінують. У багатьох аспектах це форма ко-девелопменту: клієнти керують тим, що створюється, як позиціоновано, і що здається справедливим.

Практично відповідальне AI виглядає так:

• Засноване на реальному вході клієнта – як кількісному, так і якісному (“що він/вона/вони сказав”).
• Будування прозорості та охоронних бар’єрів для високоефективних рішень, таких як ціноутворення, промоції та сегментація.
• Забезпечення справедливості по всім сегментам та ринкам, так, щоб AI не випадково сприяв одному сегменту, а інший сегмент був у небезпеці.
• Тримання людей у циклі для судження, відповідальності та творчої нюансів, яких AI не може сам створити.

Таким чином AI зміцнює відносини з клієнтом, а не підкрадається до нього. Клієнти відчувають себе почутими у масштабі. Команди приймають кращі рішення швидше. І бренди будують довіру – оскільки вони вже не реагують на ринок; вони діють з ним.

Ви вели як маркетингові нарративи, так і стратегію продукту. Як рітейлерам слід переосмислити внутрішню розповідь про AI, щоб його бачили як партнера з прийняттям рішень, а не загрозу чи чорну скриньку?

Рітейлери повинні停止ити розповідь про те, що AI – це “розумний аналіз” та почати розповідь про те, що AI – це центрична клієнтська масштабність.

Внутрішнє тертя у рітейлі не тільки у сілах – це сіли, які приймають високоризиковані рішення з різними істинами: маркетинг має сигнали взаємодії, мерчандайзинг має історію продажів, ціноутворення має тиск маржі, планування має обмеження запасів. Це саме місце, де відбуваються битви.

AI стає партнером з прийняттям рішень, коли він створює спільну мову по всім функціям: голос клієнта, перекладений у передбачувальне керівництво, яке інформує продукт, ціну, асортимент та те, як продавати – від концепції до конверсії.

І важливо бути чесним щодо ролі людей. AI не винаходить наступну проривну ідею – він вчиться шаблонам. Люди привносять креативність, смак, бренд-інтент, культурну інтуїцію. AI робить цю креативність гострішою, скорочуючи цикли зворотного зв’язку та тестиючи рішення до того, як ринок це зробить.

Як AI стає все більш вбудованим у планування та прийняття рішень у сезон, як ви бачите еволюцію ролі людського судження, а не його зникнення?

Людське судження стає ще важливішим – і більш важливим – оскільки в сезон рітейл-прибуток виграється чи втрачається.

Знижки – один із найбільших витрат у рітейлі. Рітейлери часто бюджетують їх, оскільки їм змушені очистити непродані запаси. Причина, через яку знижки так болісно болять, полягає у часі: знижка занадто рано знищує маржу; знижка занадто пізно пропускає вікно конверсії.

З передбачувальним AI та людьми у циклі команди можуть моделювати еластичні криві попиту та зрозуміти, як ASP/AUR повинен еволюціонувати протягом життєвого циклу продукту – на основі продажів, сприйняття клієнтів та сигналів ринку. Це дозволяє зробити розумніші рухи: коли тримати ціну, коли знижувати та наскільки – без надмірної корекції.

І рішення в сезон не тільки про ціноутворення. AI може інформувати промоції та маркетинг в сезон, враховуючи культурні моменти, інфлюенсерів, прискорення тренду та зміни у персонах клієнтів – поряд з сприйняттям продукту та ціновою чутливістю. Люди тоді застосовують судження: бренд-інтент, толерантність до ризику та творчі вибори, яких AI не може сам створити.

Майбутнє не в автоматизації. Це швидші, більш інформовані про клієнта рішення – де AI масштабує слухання, а люди ведуть значення.

Оглядаючи вперед, як ви очікуєте, що агентне та генеративне AI перероблять рітейл-потоки протягом наступних двох-трьох років – не теоретично, а операційно?

Ми рухаємось від систем інтелекту до систем дії.

Операційно генеративне AI зробить інсайт доступним по всім ролям та рівням – підсумовуючи, порівнюючи, пояснюючи та відповідаючи на питання миттєво. Агентне AI все більше буде брати на себе повторювану роботу, яка сповільнює організації: підготовку сценаріїв, складання звітів, готових до виконавчої брифінгів, моніторинг сигналів, підняття ризику та координацію наступних дій.

Але найважливіша зміна не полягатиме в тому, що “AI керує рітейлом”. Це те, що рітейлери нарешті звузять цикл між клієнтом та підприємством. Команди рухатимуться швидше, розрізатимуть внутрішнє тертя та прийматимуть кращі рішення раніше – до того, як тренди досягнуть піку, до того, як знижки каскадно зростатимуть, і до того, як пропущені можливості стають квартальними пропусками.

Рітейлери, які виграють, не будуть тими, у кого найбільше експериментів з AI. Вони будуть тими, хто побудує повторюваний операційний цикл, де істина клієнта, передбачувальний інтелект та людська креативність працюють разом – від концепції до конверсії.

Дякую за детальне інтерв’ю, читачам, які бажають дізнатися більше, рекомендуємо відвідати First Insight.