VODIČ KROZ MREŽNI MARKETING

Kako kupovina postaje sve digitalnija, uloga fizičkih prodavnica se pomera sa pukog obavljanja transakcija na rešavanje problema kupaca koje onlajn kanali ne mogu da reše. Istraživanje o multibrand maloprodavcima pokazuje da prodavnice stvaraju najveću vrednost kada lideri definišu jasnu svrhu za svaku lokaciju, selektivno investiraju u kategorije proizvoda gde su lična iskustva najvažnija i procenjuju učinak kroz celokupno putovanje kupca, a ne prema prodaji po pojedinačnim kanalima. Prodavnice usmerene na iskustvo mogu povećati ukupan prihod čak i dok smanjuju onlajn kupovinu, pod uslovom da prodube odnose sa kupcima, podstaknu češću kupovinu i dopunjuju digitalne kanale umesto da se takmiče sa njima. Najuspešniji maloprodavci organizuju fizička ulaganja oko vrednosti za kupca na nivou celog preduzeća, a ne oko učinka pojedinačnih kanala.   Moglo bi se oprostiti nekome ko zaključi da je fizička prodavnica u nepovratnom padu. Prazni izlozi ostaju uobičajen prizor u mnogim trgovačkim ulicama, a e-trgovina nastavlja da osvaja sve veći udeo u potrošnji potrošača. Ipak, neke od najbrže rastućih kompanija u maloprodaji se ne povlače iz fizičkih prodavnica. One ih otvaraju ubrzanim tempom. Warby Parker, američki prodavac naočara nastao na internetu, završio je 2025. godinu sa 323 prodavnice i planira da otvori još 50 u 2026. Veliki etablirani maloprodavci takođe investiraju. Ulta Beauty je dodala 60 neto novih prodavnica u SAD tokom 2025. godine, proširivši svoju mrežu prodavnica za više od 4% na preko 1.500 lokacija — što je među najbržim stopama u maloprodaji. Isti kontratrend je vidljiv i u Holandiji, jednom od digitalno najzrelijih tržišta u Evropi i domu uspešnih tradicionalnih maloprodavaca kao što su Action i Rituals. Na primer, maloprodavac potrošačke elektronike primarno fokusiran na onlajn prodaju, Coolblue, porastao je sa 555 miliona evra godišnjeg prihoda i sedam prodavnica u 2015. godini na preko 2,5 milijardi evra i više od 40 lokacija danas, uključujući vodeću prodavnicu u Berlinu. Ovi primeri sugerišu da najrelevantnije pitanje više nije da li fizička maloprodaja još uvek ima budućnost, već kako lideri treba da investiraju u nju. Koju stratešku ulogu fizička lokacija treba da igra u sve digitalnijem putovanju kupca? Kada firme treba da daju prioritet pogodnosti, a kada treba da investiraju u bogatiji format usmeren na iskustvo? Koji kupci, proizvodi i usluge opravdavaju oskudan prostor, zalihe i pažnju zaposlenih? I kako treba procenjivati uspeh kada nova lokacija može preusmeriti prihode među kanalima, a da istovremeno poveća ukupnu vrednost za kupca? Taj izazov je posebno izražen kod multibrand maloprodavaca. Veliki deo dokaza o širenju prodavnica potiče od vertikalno integrisanih kompanija sa jednim brendom, kao što su Warby Parker i Bonobos, čije prodavnice prodaju ekskluzivne proizvode i mogu ojačati i brend i onlajn kanal. Većina velikih maloprodavaca suočava se sa težim problemom: oni prodaju brendove trećih strana koje kupci mogu kupiti i na drugim mestima. Prodavnica se stoga ne može osloniti na ekskluzivnost kako bi privukla posete i mora sprečiti da isključivo omogući konkurentsko razgledanje (showrooming), pri čemu kupci istražuju proizvode u prodavnici, ali na kraju kupuju na drugom mestu po nižoj ceni ili uz povoljniju dostavu. Da bismo ispitali ovo zahtevnije okruženje, analizirali smo podatke o transakcijama tokom 26 meseci kod multibrand prodavca elektronike sa fokusom na onlajn poslovanje, obuhvatajući 2.388 područja poštanskih brojeva koja okružuju otvaranje tri prodavnice — dve velike prodavnice usmerene na iskustvo i jedne manje lokacije usmerene na pogodnost. Uporedili smo promene u obližnjim oblastima sa onima u pažljivo uparenim oblastima na drugim mestima, što nam je omogućilo da razlikujemo efekte otvaranja od osnovnih trendova prodaje. Takođe smo anketirali 450 potrošača kako bismo razumeli zašto su se efekti razlikovali po kategorijama, mereći relativnu vrednost prodavnica tokom pretrage informacija, ispunjenja porudžbine i povrata, i povezujući te percepcije sa uočenim efektima na prihod na nivou kategorija. Kako izveštavamo u predstojećem članku u časopisu Production and Operations Management, uspešno fizičko investiranje zahteva povezan skup izbora: definisanje uloge lokacije, odabir pravog formata, identifikaciju kategorija koje imaju koristi od fizičke interakcije i usklađivanje prostora, zaliha, tehnologije i sposobnosti zaposlenih u skladu sa tim. Prodavnice ne bi trebalo ocenjivati izolovano — ili samo prema njihovom uticaju na onlajn prodaju — već prema ukupnoj vrednosti koju stvaraju kroz sve kanale i tokom celog putovanja kupca. Prestanite da razmišljate u okvirima kanala U našem radu sa maloprodavcima često se susrećemo sa odvojenim bilansima uspeha za prodavnice i e-trgovinu, što može podstaći svaku stranu da brani sopstveni prihod. Ovo iskrivljuje način na koji se procenjuju otvaranja prodavnica. Pad onlajn prodaje može izgledati kao signal neuspeha, dok snažna prodaja u prodavnici može delovati kao uspeh čak i kada su se kupovine samo premestile između kanala. Nasuprot tome, onlajn rast nakon otvaranja može se pogrešno protumačiti kao efekat prelivanja (halo effect), iako bi se deo toga svakako dogodio. Ono što je važno jeste promena koju je izazvala prodavnica — a ne samo ono što se desilo nakon toga. Naši nalazi pokazuju zašto. U prva četiri meseca, sva tri otvaranja prodavnica smanjila su obližnji neto onlajn prihod — onlajn kupovine minus povrati — za otprilike 8% do 11%. Ipak, dve velike prodavnice usmerene na iskustvo više su nego nadoknadile te gubitke, povećavajući ukupan neto prihod kroz kanale za 21,7% i 23,2%; u prodavnici koju smo mogli da posmatramo tokom dužeg perioda, rast je na kraju dostigao 27,5%. Manja prodavnica usmerena na pogodnost kanibalizovala je onlajn prodaju u sličnom iznosu, ali nije generisala značajno povećanje ukupnog neto prihoda. Moglo bi se posumnjati da je mala prodavnica ostvarila lošije rezultate zato što nije mogla da drži glomazne kategorije kao što su televizori i veš mašine. Ali kada smo ograničili poređenje na kategorije dostupne u oba formata, dobici velikih prodavnica su se jedva promenili, dok mala prodavnica i dalje nije proizvela nikakav značajan rast. Razlika nije bila samo u tome šta su prodavnice imale u asortimanu, već u tome šta su kupci mogli da rade unutar njih. Izdvajaju se još tri obrasca. Velike prodavnice su generisale veći rast aktiviranjem postojećih kupaca nego privlačenjem novih, iako je i akvizicija značajno doprinela. Postojeći kupci su kupovali češće, umesto da troše više po porudžbini. Kanibalizacija je bila izrazito lokalnog karaktera: onlajn prodaja je najviše pala u blizini prodavnica, upravo tamo gde su dobici ukupnog prihoda bili najjači. Prodavnice stoga mogu biti u jednakoj meri mehanizam za aktivaciju koliko i kanal za akviziciju. Šira pouka je da se fizička lokacija najbolje procenjuje prema tome da li širi poslovanje u celini, a ne prema tome gde se transakcija odvija. Lideri bi trebalo da se zapitaju da li nova lokacija uvećava bazu kupaca, produbljuje postojeće odnose ili povećava učestalost kupovine ili potrošnju u meri koja je dovoljna da nadoknadi supstituciju kanala. Target ilustruje ovu međuzavisnost: njegove prodavnice istovremeno funkcionišu kao destinacije za kupovinu i centri za ispunjavanje porudžbina koje su započete digitalnim putem. Lideri bi stoga trebalo da definišu zadatak fizičke tačke kontakta pre nego što odaberu njen format ili lokaciju. Ta svrha treba da usmerava dizajn, asortiman, zalihe, tehnologiju, raspodelu osoblja i, na kraju, evaluaciju učinka. Dajte svakoj fizičkoj tački kontakta jasan zadatak Fizičko ulaganje treba da započne sa jasnim problemom kupca: Šta je to što lokacija treba da reši, za koje proizvode, usluge i kupce? Prodavnica ne bi trebalo samo da reprodukuje ono što kupci već mogu da urade onlajn. Njena svrha treba da vodi izbor formata i lokacije, zajedno sa odlukama o asortimanu, zalihama, rasporedu, tehnologiji i sposobnostima zaposlenih. Kako je to formulisala glavna direktorka za maloprodaju kompanije Ulta Beauty, Ejmi Bajer-Tomas (Amiee Bayer-Thomas), maloprodavci se moraju „pojaviti za lokalnog gosta“ — što je termin koji Ulta koristi za kupca. Naše istraživanje se fokusira na vrednost koju prodavnice mogu stvoriti u tri faze putovanja kupca. One mogu pomoći kupcima da razumeju i odluče kroz čulnu evaluaciju, poređenje i stručne savete; omogućiti trenutno ispunjenje porudžbine kada kupcima nešto treba odmah; i pojednostaviti povrate i rešavanje problema nakon kupovine. Kupac televizora može posetiti prodavnicu da uporedi kvalitet slike i zvuka, dok nekome kome se pokvario laptop možda manje brine razgledanje, a više to da izađe sa zamenom istog dana. Nemojte ravnomerno raspoređivati iskustvo Lideri ne moraju da nagađaju koje pogodnosti u prodavnici su najvažnije. Za svaku kategoriju, naši ispitanici u anketi su procenili koliko vrednuju čulnu procenu, stručne savete, trenutni pristup i lakši povrat, kao i koliko bolje prodavnice pružaju te pogodnosti u poređenju sa onlajn kanalom. Za destinacijske kategorije, kao što su televizori, laptopovi i mobilni telefoni, percepcija vrednosti u prodavnici tokom pretrage informacija i trenutnog ispunjenja blisko je odgovarala rastu prihoda; lakši povrati su bili znatno manje važni. Za dodatnu opremu, te pogodnosti nisu objasnile učinak, što sugeriše da su dobici uglavnom nastali kroz unakrsnu prodaju sa destinacijskim proizvodima. Sposobnosti prodavnice bi stoga trebalo uskladiti sa potrebama kupaca kategoriju po kategoriju, a ne uniformno kroz ceo asortiman. Davanje jasnog zadatka prodavnici ne znači pružanje istog iskustva za svaki proizvod ili potrebu kupca. Prostor, zalihe, tehnologija i stručnost zaposlenih su skupi, tako da lideri moraju da ih koncentrišu tamo gde stvaraju najveću vrednost. Zbirni rezultati mogu prikriti značajne varijacije. Čak i unutar uspešne prodavnice, više od četiri od deset kategorija nije ostvarilo merljiv rast. Neke kategorije su se više nego udvostručile, dok su druge ostvarile rast uprkos tome što nisu nudile praktično iskustvo isprobavanja. Princip alokacije je jednostavan: Uskladite fizičko ulaganje sa problemom kupca. Kategorije koje zahtevaju mnogo informacija iziskuju funkcionalne izložbene modele, mogućnosti poređenja i stručno osoblje. Proizvodi vođeni trenutnim ispunjenjem zahtevaju pouzdane lokalne zalihe i preuzimanje bez trenja. Dodatna oprema često ima više koristi od kontekstualnog postavljanja i pakovanja u pakete nego od samostalnih iskustava. Coolblue primenjuje ovu logiku izlažući dodatnu opremu pored primarnih proizvoda ili je uklapajući u postavke konkretnih scenarija upotrebe, kao što su kompletne konfiguracije za kućnu kancelariju. U našoj studiji, maloprodavac koji je učestvovao na sličan način je pripisao rastući učinak nekoliko vrsta dodatne opreme uglavnom poboljšanoj unakrsnoj prodaji i učenju o tome kako da ih efikasno izloži. Precizna alokacija će varirati u zavisnosti od maloprodavca, kategorije i tržišta. Ali princip se primenjuje i van maloprodaje — od koncentrisanja stručnosti u filijalama banaka na složene finansijske odluke do rezervisanja B2B demonstracionih centara za rešenja koja je teško proceniti na daljinu. Cilj ne bi trebalo da bude maksimiziranje bogatstva svake fizičke interakcije. Trebalo bi da bude koncentrisanje ulaganja tamo gde fizičko prisustvo materijalno poboljšava odluku kupca, rešava hitnu potrebu ili jača šire rešenje. Organizujte se oko vrednosti za kupca Pretvaranje koncepta prodavnice u produktivnu investiciju zahteva koordinisane izbore. Lideri moraju uskladiti format, lokaciju, asortiman, zalihe, tehnologiju i osoblje oko problema kupca koji lokacija treba da reši. U suprotnom, funkcije mogu težiti suprotstavljenim ciljevima: sektor za nekretnine može preferirati manju površinu, operacije mogu minimizirati zalihe, a HR može ograničiti specijalizovano osoblje, čak i kada koncept zavisi od stručnih saveta i trenutne dostupnosti. Viši rukovodilac ili međufunkcionalni tim bi stoga trebalo da upravlja celokupnom ponudom kroz putovanje kupca. Podaci o kupcima, vidljivost zaliha, budžeti i prava odlučivanja ne bi trebalo da ostanu podeljeni po kanalima. Učinak bi takođe trebalo procenjivati kroz sve kanale, koristeći mere kao što su ukupan neto prihod, akvizicija kupaca, učestalost kupovine, zadržavanje i povrati — a ne prodaja u prodavnici, onlajn rast ili poseta sami po sebi. Podsticaji bi trebalo da nagrađuju stvaranje vrednosti na nivou celog preduzeća, a ne zaštitu pojedinačnih kanala ili funkcionalnih budžeta. . . . Prodavnice koje stvaraju trajnu vrednost izgrađene su oko problema kupaca koje digitalni kanali ne mogu jednako dobro da reše. Ulaganje u fizička iskustva može izgledati kao odluka o kanalu, ali su njene posledice strateške. Cilj nije samo otvaranje više prodavnica. Cilj je pružiti kupcima uverljiv razlog za posetu — a organizaciji koherentan način da tu posetu učini vrednom truda.

Istraživači su analizirali podatke iz više od 1.000 projekata transformacije usmerenih na klijente u poslednjih 25 godina. Otkrili su da samo 15% izvršnih direktora i prodajnih timova ima strategiju usmerenu na kupca. Većina vodi svoje kompanije ili odnose sa kupcima na osnovu razmišljanja fokusiranog na proizvod, što stavlja teret na pronalaženje tržišta na kojem će prodati svoje proizvode, a ne na organizovanje rasta zajedno sa kupcima. Umesto toga, kompanije treba da postave tri ključna pitanja kako bi osigurale usredsređenost na kupca: Da li su naši strateški ciljevi i napori za transformaciju usklađeni sa prioritetima naših kupaca? Da li su naši napori u pogledu dizajna i primene rešenja konfigurisani na osnovu unosa koji su potvrdili korisnici? I, da li su naše organizacione postavke i investicije dodeljene obavezama kupaca za zajednički uspeh?   Ako biste pitali generalnog direktora koliko je njihova strategija usmerena na kupca, verovatno će vam reći da je to posao u toku. Retko će vam izvršni direktori reći da njihova strategija funkcioniše besprekorno ili da je u ozbiljnoj nevolji. Za našu nadolazeću knjigu, Triple Fit Strategy: Kako izgraditi trajne odnose sa klijentima i podstaći rast (Harvard Business Review Press 2024), analizirali smo podatke iz više od 1.000 projekata transformacije usmerenih na klijente u poslednjih 25 godina. Otkrili smo da samo 15% izvršnih direktora i prodajnih timova ima strategiju usmerenu na kupca. Većina vodi svoje kompanije ili odnose sa kupcima na osnovu razmišljanja fokusiranog na proizvod, što stavlja teret na pronalaženje tržišta na kojem će prodati svoje proizvode, a ne na organizovanje rasta zajedno sa kupcima. U ovom članku ističemo tri zamke sa kojima se poslovni lideri suočavaju kada pokušavaju da razviju organizaciju orijentisanu na korisnika i predstavljamo tri pitanja koja im pomažu da izbegnu skupe greške. Usredsređenost na korisnika, definisano Mi definišemo usredsređenost na kupca na sledeći način: orkestriranje svih aktivnosti kompanije za uspeh ciljanih kupaca — uz profit. Stoga, usredsređenost na klijente zahteva da kompanije ostanu u stalnom razgovoru sa svojim klijentima, identifikuju strateške uvide koji proizilaze iz dijaloga, deluju na njih kako bi upravljali promenama i transformisali način na koji posluju. Usredsređenost na kupca zahteva od prodavaca i kupaca da rade zajedno, isporučujući zajednički razvijena rešenja koja stvaraju obostrano korisne rezultate i za dobavljača i za kupca. Strategija zahteva da gledate na svog kupca, a ne samo na svoje konkurente i tržište, da biste postavili svoj strateški pravac. 3 zamke Kada organizacija nije usklađena sa onim što njeni klijenti žele, nijedna interna inicijativa ili izvršenje opšte strategije ne može da ode daleko ili da traje dugo. Ako tokovi prihoda presahnu ili ne završe u ciklusu rasta, svi napori usredsređeni na proizvode gube vreme i resurse. Da biste izbegli ovaj scenario, morate osigurati da vaša kompanija ne upadne u bilo koju od sledeće tri zamke: zamku ambicija, zamku izvršenja i zamku zauzetosti. Zamka ambicija U zamci ambicija, poslovno planiranje i izvršenje kompanije odgovaraju očekivanjima kupaca, ali alokacija resursa ne. Shodno tome, kompanije se zaglave iako imaju mnogo dobrih ideja, ali se ne dodeljuju adekvatni resursi i ne dodaje se osoblje da bi se napravio proboj. Provajder internet usluga kojeg ćemo nazvati ITS da bismo zaštitili anonimnost kompanije, postigao je dobar napredak u usklađivanju svojih ambicija sa klijentima na lokalnom i međunarodnom nivou. Ali kada je došlo vreme za izvršenje i prebacivanje resursa na projekat, inicijativa je počela da ponestaje. Članovi ITS tima nisu bili adekvatno obučeni ili oslobođeni drugih zadataka u postojećim lokalnim strukturama zemlje. Razvoj i deljenje znanja nije bilo moguće zbog suprotstavljenih, važnijih prioriteta. Shodno tome, ITS je počeo da propušta nekoliko važnih poslovnih trendova i prilika — rezultat koji je mogao da izbegne. Nakon što je shvatio grešku, ITS je instalirao savetodavne odbore za korisnike koji su pomogli da se alociraju resursi za prodorne projekte kako bi se oslobodili zamke ambicija, i to je kompaniju vratilo na stazu rasta. Zamka izvršenja U zamci izvršenja, čini se da poslovno planiranje kompanije i pristup raspodeli resursa ispunjava očekivanja kupaca. Ali ne uspevaju da izvrše operacije. Kao rezultat toga, kompanije se zaglave u onome što mi nazivamo „zamkom izvršenja“ — puno sjajnih ideja i čvrstih obaveza sa obe strane, ali nema mogućnosti da ispune obećanja koja su dale, i nema sredstava da sprovedu ideje koje su kreirali u koordinacija sa klijentima. Ovaj neuspeh se dešava uprkos raspoloživim sredstvima i daljoj podršci resursima. Razmotrimo, na primer, slučaj kompanije za zdravstveno osiguranje koju ćemo nazvati Subsidiumom. Priznajući svoje istorijski teške odnose sa bolnicama, menadžment Subsidium-a je sa odabranim bolnicama pokrenuo projekat usmeren na klijente. Rezultati su ukazali na prednosti na nivou planiranja i resursa. Ali pokušaji izvršenja su zaglavili u zamci isporuke, i tokom 18 meseci došlo je do pregovaranja između operativnih timova obe organizacije optužujući jedni druge za sabotažu. Tek kada je generalni direktor Subsidium-a, zajedno sa ključnim osobljem iz bolnica, lično intervenisao i organizovao okrugle stolove za zainteresovane strane sa obe strane, kompanija je našla izlaz iz zamke. Dva ključna ishoda diskusije za okruglim stolom bila su pojašnjenje uloga i odgovornosti na obe strane, i analiza pune cene vruće razmene e-poruka umesto mnogo jeftinije i brže verbalne komunikacije između timova za upravljanje predmetima na nedeljnoj bazi. Ovo je preokrenulo nedostatke u izvršenju i vratilo kompaniju na njen put usmerenosti na klijenta. Zamka zauzetosti U zamci zauzetosti, situacija generalno izgleda dobro za napore izvršenja i alokaciju resursa. Ali kompanija nije dovoljno usklađena i povezana sa svojim klijentima. Rezultirajuća zamka je „zauzetost“, i umesto da se fokusira na strateška poslovna pitanja koja su identifikovana i potvrđena zajedno sa svojim klijentima, kompanija čini više od istog. Primer za to je iskustvo prvorazrednog dobavljača u automobilskoj industriji kojeg ćemo nazvati CarTec. Kada je CarTec bio suočen sa odeljenjima nabavke svojih najvećih klijenata sa uštedama iznad redovnih zahteva za popust, udvostručio je svoje napore da pronađe efikasnost u svojim naporima izvršenja i raspodeli resursa, sa razočaravajućim rezultatima. Drugim rečima, CarTec je ubrzao svoje interne napore bez odgovarajućeg usklađivanja sa strategijama klijenata i postao je sve zauzetiji internim problemima, što je konačno dovelo do gubitka ključnih ugovora sa nekoliko od svojih 15 ključnih partnera. Očigledno je kompanija bila zaglavljena u zamci zauzetosti. Analiza prioriteta kupaca i njihovo podudaranje sa snagama CarTec-a otkrila je nekoliko problema koje je CarTec morao interno da reši, ali i nekoliko problema koje je trebalo rešiti na strani korisnika. CarTec je mogao da izbegne ovaj gubitak da je od početka vodio strateški dijalog sa svojim klijentima. Vratio se na pravi put tako što je izvršio benčmarking svojih odnosa sa najvišim klijentima, a zatim učio iz onih slučajeva u kojima su prioriteti kupaca već bili bolje usklađeni od ostalih. Pored toga, CarTec je bio u mogućnosti da ukaže na dodatne izvore stalnih ušteda na strani kupaca. Zahvaljujući ovim naporima, obe kompanije bi mogle značajno da poboljšaju svoje troškove i brzinu proizvodnje tačno na vreme, a CarTec bi se mogao osloboditi zamke zauzetosti. Maerskova transformacija usredsređena na korisnika Kada je Vincent Clerc promovisan u izvršnog direktora kompanije A. P. Moller-Maersk početkom 2023, znao je da ga čeka izazovna misija. Sa znacima usporavanja ekonomije nakon tri godine rekordno visokih profita, kompanija je morala u potpunosti da preispita svoju logiku rasta i krene u najradikalniju transformaciju u svojoj više od 100 godina istorije. Kao bivši izvršni direktor divizije za okeanske kontejnere, Clerc je preuzeo zadatak tranzicije kompanije Maersk sa jednostavnog premeštanja okeanskih kontejnera na obezbeđivanje sveobuhvatnih rešenja, uključujući unutrašnju logistiku, usluge luka i terminala i stručnost u lancu snabdevanja u različitim industrijama i geografskim područjima. Izazov je bio dvostruk: prvo, morao je da zadrži trenutni nivo poslovanja prekookeanskog tereta što je više moguće; drugo, trebalo je da poveća udeo novododatih integrisanih transportnih i logističkih usluga. Međutim, prodajnim naporima kompanije Maersk bila je potrebna nova perspektiva na svim nivoima da bi se postigla ova transformacija. Ipak, prečesto, prodajni razgovori su bili usredsređeni na kapacitet i cene okeanskih kontejnera umesto da se razmatraju druge oblasti vrednosti koje treba stvoriti za - ili čak zajedno sa - kupcem. Nije iznenađujuće što su kupci bili u iskušenju da zatraže bolju cenu umesto da cene Maerskove jedinstvene nove mogućnosti. Clerc je znao da je Maersku potreban pristup usredsređen na kupca više nego ikad. Bilo je ključno zadovoljiti specifične potrebe kupaca, osiguravajući da oni imaju apetit za širi spektar vrednosnih ponuda koje je Maersk nudio. Da bi to uradio, Maersk je morao da pređe sa toga da se i dalje smatra kompanijom za okeanske kontejnere i transformiše se jednom zauvek u kompaniju koja je zaista orijentisana na kupca. Sa ambicijom da izgradi logističku firmu koja je najviše usredsređena na klijente u industriji, Clerc je zadužio Sanjaya Vasudevana, Maerskovog globalnog šefa za upravljanje ključnim klijentima i održivost, da podstakne rast sa svojim najvrednijim kupcima iznad stopa rasta tržišta i kompanije. Da bi stekao sveobuhvatnu sliku i da bi korporativna strategija funkcionisala, Vasudevan je prvo počeo da gleda na individualne odnose sa kupcima, a zatim na portfelje kupaca širom regiona i industrija. Objedinjavajući povratne informacije od kupaca, Maersk je razvio uvid u strateške prioritete kupaca iznad svojih brojnih industrijskih vertikala. Duboka istraživanja su otkrila da mnogi kupci prate zdrav put rasta, dok je drugima potrebno više pažnje i mera za zaštitu ili optimizaciju. Konsolidovani uvidi velikog broja klijenata pokazali su da će Maersk upasti u zamku isporuke. Vasudevan je pokrenuo plan u više koraka za uspostavljanje kulture usredsređene na kupca. Da bi se identifikovale ideje koje menjaju igru i koje bi pomogle Maersku da savlada zamišljenu tranziciju od proizvoda usredsređenog na kupca, bilo je ključno da se izbegne upadanje u jednu od prethodno opisanih zamki. Tri pitanja su služila kao stalna referentna tačka: 1. Nivo planiranja: Da li su naši strateški ciljevi i napori za transformaciju usklađeni sa prioritetima naših kupaca?2. Nivo izvršenja: Da li su naši napori za dizajn i implementaciju naših rešenja konfigurisani na osnovu inputa koje je potvrdio korisnik?3. Nivo resursa: Da li su naša organizaciona postavka i investicije dodeljene obavezama kupaca za zajednički uspeh? Postavljanje ovih pitanja pomoglo je menadžmentu kompanije Maersk da održi svoju strategiju transformacije na pravom putu. Pored toga, takođe je omogućio prodajnim i poslovnim liderima da unapred otkriju probleme zasnovane na prioritetima kupaca koji bi inače mogli da naprave ogromnu štetu (ili bar da kompaniju dovedu u značajan nepovoljniji položaj u odnosu na konkurenciju). Primer za to je nemilosrdna investicija kompanije Maersk u izgradnju flote plovila sa pogonom na zeleno gorivo i postizanje neto nule do 2040. godine, bez obzira na uslove u industriji i efekte na profitabilnost. Redovnim postavljanjem ova tri pitanja možete izgraditi jednostavan, ali efikasan sistem ranog upozorenja za svoju kompaniju. Ako koristite odgovore iz tri pitanja da biste proverili svoje strateške planove najmanje jednom godišnje, brzo ćete utvrditi da li je vaša strategija usmerena na kupca. Važno je da vaš odbor, vaši investitori, finansijski analitičari i druge zainteresovane strane odobre vašu strategiju. Ali, što je najvažnije, vaši klijenti takođe moraju da budu uključeni u vašu novu strategiju.

AI asistenti transformišu prodaju delujući kao digitalni treneri, analitičari i savetnici prodavcima. Oni analiziraju prodajne predloge i daju personalizovane povratne informacije, pomažući prodavcima da usavrše svoju komunikaciju i strategije angažovanja. Koristeći analitičke i verbalno-vizuelne mogućnosti veštačke inteligencije, kompanije mogu da podstaknu angažovanje kupaca, povećaju stope konverzije i poboljšaju ukupne performanse prodaje. Oni mogu da pojednostave zadatke kao što su kreiranje sadržaja i analiza interakcije sa klijentima, omogućavajući prodajnim timovima da se usredsrede na aktivnosti veće vrednosti. Izazovi usvajanja uključuju troškove unapred, integraciju podataka i upravljanje promenama, ali fazna implementacija može da ublaži rizike.   Prodavac se priprema za važan sastanak sa klijentima. Oni uvežbavaju nastup pomoću digitalnog alata za treniranje sa AI koji je prilagođen ciljevima kompanije i filozofiji prodaje. Sistem analizira ton, reči i tempo prodavca. Ukazuje na oblasti za poboljšanje, na primer, predlažući upotrebu fraza koje naglašavaju saradnju („hajde da ovo istražimo zajedno...“) i podsećajući prodavca da zakaže sledeći sastanak sa potencijalnim klijentom. Dalje, prodavac dobija uvid na osnovu podataka o potrebama i preferencijama kupaca, uključujući preporuke o prodajnim akcijama i mogućnostima unakrsne prodaje. Uloga AI kao trenera prodaje je moćna sposobnost u nastajanju. Takođe ubrzano raste uloga AI kao analitičara, koji uranja u ogromne količine podataka o prodaji da bi otkrio uvide, na primer, o tome zašto određene geografske regije ne uspevaju ili koji se tržišni trendovi razvijaju. AI trenutno obavlja zadatke za koje su analitičarima prodaje nekada bili potrebni dani ili nedelje. Pomoćnici AI koji deluju kao treneri i analitičari za prodavce, dopunjuju više korišćene taktičke savetnike sa AI pogonom. Takvi alati daju sugestije, pomažući prodavcima da identifikuju obećavajuće potencijalne klijente, kreiraju ponude po meri i dizajniraju prilagođene ponude. Ovo podstiče poboljšano angažovanje klijenata, veće stope konverzije, veću prodaju i veće zadržavanje kupaca. Dobijanje vrednosti od AI prodajnih asistenata zahteva rešavanje nekoliko komplikacija — značajnih troškova unapred, integracije podataka i izazova kvaliteta, modela obuke o sadržaju kompanije i podsticanja usvajanja sa prodajnim timovima. Ovi faktori mogu otežati postizanje i merenje ROI. Ovaj članak će ispitati mogućnosti AI prodajnih asistenata koji su sada dostupni i razmotriti puteve usvajanja i upotrebe ovih alata. Mogućnosti AI pomoćnika Da bi AI asistenti mogli da treniraju, analiziraju ili savetuju, potrebne su im analitičke i verbalno-vizuelne sposobnosti. Analitičke sposobnosti Ove funkcije koriste profile klijenata, tragove interakcije, angažovanje kupaca i podatke o učinku iz prethodnog perioda za kreiranje uvida i predloga za prodajne timove. Koristeći podatke o svim prodavcima i kupcima, AI inteligentno sugeriše koje akcije rade za svakog kupca i prodajnu situaciju. Pfizer, Schneider Electric i Microsoft su među mnogim kompanijama koje koriste takve mogućnosti da bi prodavcima dale pravovremene taktičke savete o specifičnim, unapred definisanim problemima, na primer, koju sledeću najbolju radnju da preduzmu i kako da spreče odliv kupaca. Rezultat je poboljšana reakcija na klijente i povećana produktivnost prodaje. Na primer, kada je Microsoft počeo da koristi „Daily Recommender“, sistem zasnovan na veštačkoj inteligenciji koji prodavcima daje uvid u potrebe kupaca i predložene prodajne akcije, produktivnost prodaje (merena vremenom pred kupcima i potencijalnim klijentima pretvorenim u prilike) porasla je za 40%. Nedavna dostignuća omogućavaju AI modelima da odgovore na otvorena pitanja. U biofarmaceutskoj kompaniji, prodavac pita sistem zasnovan na veštačkoj inteligenciji: „Koje su najnovije bolesti i trendovi prepisivanja za dijabetes na mojoj teritoriji?“ Sistem prevodi ovaj upit prirodnog jezika u kompjuterski kod, koji se zatim izvršava radi analize najnovijih podataka. Dobijeni uvidi se dele sa prodavcem: „Prevalencija dijabetesa je porasla za 2%, ali je stopa lečenja opala za 8%. Najbolje propisani lekovi na vašoj teritoriji su tri utvrđene terapije, ali među zdravstvenim radnicima raste interesovanje za učenje o inovativnim pristupima. Prodavac se dalje pita: „Šta mogu da uradim da poboljšam stope lečenja?“ na koje sistem odgovara sa predlozima uključujući koje zdravstvene radnike da posetite lično, a koje da kontaktirate putem e-pošte, koje nalaze istraživanja da podelite o kardiovaskularnim prednostima, prednostima gubitka težine i pogodnom doziranju, kao i najefikasnijim strategijama za distribuciju uzoraka proizvoda. Prodavac kombinuje ove uvide sa sopstvenim iskustvom, a zatim je spremniji da ima relevantne, pronicljive i produktivne interakcije sa kupcima. Verbalno-vizuelne sposobnosti Ove funkcije sintetizuju uglavnom nenumeričke podatke (tekst, slike, video) koristeći gen AI za poboljšanje sadržaja i komunikacije. Rudimentarne aplikacije za prodavce uključujući transkripciju i rekapitulaciju snimljenih razgovora sa klijentima i bez napora kreiranje kolaterala za prodaju specifičnog za kupca. Bez veštačke inteligencije, kreiranje i prilagođavanje sadržaja oduzimaju otprilike četvrtinu vremena prodavaca. Prodajni timovi u IBM-u, Cintas-u i Morgan Stanley-u su među onima koji koriste verbalno-vizuelne mogućnosti veštačke inteligencije da pojednostave ove vrste zadataka. U Morgan Stanley-u, alatka pod nazivom AI @ Morgan Stanley Assistant daje finansijskim savetnicima pristup oko 100.000 sopstvenih istraživačkih izveštaja i dokumenata kompanije. Savetnici ispituju bazu podataka i odmah dobijaju sažete informacije za davanje preporuka za ulaganja i izvršavanje transakcija. „Pull“ pristup alata zasnovanog na genetičkoj inteligenciji dopunjuje „push“ pristup sistema „sledeće najbolje akcije“ koji koristi analitičke mogućnosti za deljenje personalizovanih investicionih ideja za klijente. Sve veća upotreba gen AI je za obuku u prodaji. Platforme zasnovane na veštačkoj inteligenciji analiziraju snimljene ili žive prodajne pozive. Pored davanja povratnih informacija o stilu komunikacije i sadržaju prodavca, ovi alati otkrivaju raspoloženje kupaca i daju trenutne predloge za poboljšanje. Smernice postaju još personalizovanije i kontekstualne kada AI modeli integrišu istoriju angažovanja kupaca i podatke o učinku prodavača. Upotreba avatara kupaca sa AI za obuku prodaje takođe postaje sve popularnija. Moduli za obuku prodaje zasnovani na AI i VR stvaraju realistične simulacije, sa AI-botovima koji igraju ulogu kupca i simuliraju pitanja i primedbe koje bi kupac mogao postaviti, omogućavajući prodavcima da vežbaju svoje veštine u bezbednom okruženju. Zaposleni koji su novi u prodaji brže napreduju, dok iskusni prodavci ubrzavaju razvoj kompetencija. Kada je tehnološka kompanija Zoom morala da ubrza svoj prodajni tim na novim porukama za prodaju svoje platforme za kompletno rešenje, prodajni predstavnici širom sveta usavršavali su svoje veštine vežbajući sa partnerom za veštačku inteligenciju po imenu Dženi. Ovo je dovelo do značajnog poboljšanja veština i savladavanja poruka kod svih prodajnih predstavnika. Integrisanje mogućnosti Moć AI asistenata je pojačana kada analitičke i verbalno-vizuelne sposobnosti rade zajedno. Na primer, verbalno-vizuelni alati procenjuju interesovanje potencijalnog klijenta analizirajući e-poštu, transkripte ćaskanja i komunikaciju na društvenim mrežama. Ovaj uvid hrani analitičke alate, koji koriste podatke o potencijalnim klijentima i sličnim klijentima da identifikuju prilike za povećanje prodaje. Zatim, verbalno-vizuelne sposobnosti se uklapaju u sadržaj i savete za obuku kako bi pomogli prodavcu da saopšti priliku. Nekoliko prodajnih alata sa AI-om spaja ove mogućnosti. Stoga se izgradnja digitalnih asistenata uglavnom odnosi na prilagođavanje i integraciju postojećih tehnologija, a ne na izmišljanje novih. CRM rešenja koja nude analitičke i verbalno-vizuelne alate uključuju Microsoft Dinamics 365 i Salesforceov Sales Cloud sa Ajnštajnom. Kompanije kao što su SAP, Oracle, Adobe, HubSpot i Zoho su ugradile slične mogućnosti. Stotine kompanija nude alate generisane veštačke inteligencije koji se mogu integrisati sa CRM sistemima. Zoom Revenue Accelerator je jedno od mnogih rešenja koja koriste gen AI za analizu prodajnih sastanaka i pružanje uvida. Iako mnoštvo opcija komplikuje izbor, ono je demokratizovalo mogućnosti, čineći ih dostupnim kompanijama svih veličina. Putevi za AI-sazrele i AI-rani-stage organizacije Prodajni timovi su na različitim tačkama na putu implementacije AI asistenata. Kompanije zrele za veštačku inteligenciju idu drugačijim putem od onih koje tek kreću. Organizacije zrele za veštačku inteligenciju su dobro uspostavljeni korisnici analitičkih sposobnosti AI za savetovanje prodavaca (na primer, prihvata se 70% ili više preporuka za sledeću najbolju akciju.) Sledeća granica za ove rane korisnike je da iskoriste rastuću moć gen AI (ako već nisu), počevši od funkcija niskog rizika, kao što je izrada prilagođenih e-poruka i omogućavanje prodavcima bržeg pristupa informacijama u bazi znanja kompanije. Kako iskustvo sa razvojem i korišćenjem ovih sposobnosti raste, ove organizacije koje su zrele za veštačku inteligenciju istražuju složeniju i nestrukturiranu analitiku i hiperpersonalizovano treniranje i obuku. Organizacije koje još nisu krenule putem veštačke inteligencije koriste drugačiji pristup. Za ove novopridošlice, počevši od niskorizičnih AI aplikacija je brži put do vrednosti. Istovremeno, organizacije u ranoj fazi veštačke inteligencije počinju da postavljaju temelje za korišćenje analitičkih sposobnosti AI. Ovo zahteva razumno robustan sistem za upravljanje podacima o klijentima i interakcijama. Iako savršeni podaci nisu potrebni, mnoge takve organizacije otkrivaju da moraju da nadograde svoj CRM sistem. Sa solidnom platformom za upravljanje podacima, moguće je iskoristiti analitiku zasnovanu na veštačkoj inteligenciji da biste prodavcima dali taktičke savete. A kako organizaciono i tehnološko iskustvo raste, AI kao trener i analitičar se može istražiti. Olakšavanje usvajanja i upotrebe Da bi se pozabavili troškovima, obukom za modele i usvajanjem. U pogledu implementacije AI prodajnih asistenata, obratite pažnju ne samo na tehnologiju, već i na ljudske elemente i upravljanje promenama. Koristite fazni pristup implementaciji. Započnite pilot program sa malim timom. Ovo minimizira početne troškove i rizike i omogućava iterativna poboljšanja pre potpunog uvođenja. Obučite AI modele u kontekstu kompanije. Čak i AI rešenja koja su napravljena posebno za prodaju ne mogu sama da stvore dovoljnu vrednost; moć dolazi od njihove obuke na podacima specifičnim za situaciju. Započnite sa obukom o podacima kompanije (npr. istorija transakcija i interakcija za analitičke modele; prošli mejlovi, predlozi i marketinški sadržaj za gene AI modele). Dopunite ovo sintetičkim podacima koje generišu algoritmi da bi oponašali podatke iz stvarnog sveta. Nakon što su modeli lansirani, povratne informacije korisnika o preporukama veštačke inteligencije su kritične za kontinuirano poboljšanje. Izmerite ROI. Koristite okvir koji uzima u obzir i kratkoročne i dugoročne koristi, uključujući metrike kao što su vreme ušteđeno na administrativnim zadacima, poboljšanje kvalifikacije potencijalnih klijenata, povećanje stopa konverzije prodaje i poboljšani rezultati zadovoljstva kupaca. Upravljajte promenom. Usvajanje i upotreba su veće kada funkcije besprekorno funkcionišu sa poznatim alatima kao što su CRM i sistemi e-pošte dok se uklapaju u svakodnevni radni tok prodavaca. Iskoristite sisteme podrške i forume na kojima prodavci mogu da podele svoja iskustva (na primer, na sastancima prodajnog tima ili u prostorima za saradnju na mreži). Obrnuto mentorstvo, gde mlađi tehnički pametni članovi tima pomažu starijim članovima, takođe je efikasan. Koristeći pomoćnike veštačke inteligencije kao trenere, analitičare i savetnike, prodavci mogu da podstaknu rast i istovremeno isporučuju izuzetnu vrednost kupcima. . . . Tehnologija je decenijama transformisala prodaju, a najnoviji talas AI inovacija obećava da će biti možda najveća sila do sada. Digitalni asistenti će promeniti posao prodaje na mnogo načina. Prodavci će prestati da obavljaju neke zadatke, kao što je snimanje beleški u CRM, koji će postati automatizovan. Oni će efikasnije obavljati druge zadatke, kao što je brže reagovanje personalizovanom komunikacijom za klijente. Prodavci će takođe drugačije i efikasnije postupati sa određenim odgovornostima, na primer, planiranjem i izvođenjem relevantnijih i moćnijih razgovora sa kupcima. Pored toga, oni će preuzeti nove odgovornosti, kao što je orkestriranje akcija na različitim kanalima kako bi bolje služili klijentima. Kako se ove promene budu odvijale u narednih nekoliko godina, uspešne prodajne organizacije će nastaviti da se razvijaju i prihvataju nove mogućnosti za prodavce i digitalne proizvode da rade zajedno na povećanju vrednosti za kupce i poslovanje.

U 2022. godini, američki potrošači su vratili 16,5% kupovina, što je prodavce koštalo procenjenih 816 milijardi dolara izgubljenog prihoda. Istraživanja sugerišu da je unakrsna prodaja proizvoda tokom procesa povrata efikasna strategija za smanjenje ovog gubitka prihoda. Tokom brojnih eksperimenata, istraživači su otkrili da potrošači tretiraju povraćaj novca kao novac koji je već izgubljen, tako da je manje bolno potrošiti ta sredstva na drugu kupovinu, sve dok se unakrsna prodaja dogodi pre nego što se novac ponovo izda na prvobitni način plaćanja kupaca i potrošača. Istraživači su takođe otkrili da se ovaj „efekat povrata“ primenjuje na sve kategorije. Kreiranje politika i praksi povrata zasnovanih na efektu refundiranja može smanjiti gubitak prihoda od povraćaja proizvoda na način koji koristi i potrošačima i trgovcima na malo.   Povraćaj proizvoda predstavlja veliki izazov za trgovce na malo. U 2022. godini, američki potrošači su vratili 16,5% kupljene robe, što je prodavce koštalo procenjenih 816 milijardi dolara izgubljenog prihoda. Tipične strategije za smanjenje prihoda izgubljenog zbog povraćaja proizvoda uključuju smanjenje verovatnoće povraćaja pružanjem više informacija o proizvodima (npr. recenzije i česta pitanja) i povećanje finansijskih i transakcionih troškova za potrošače koji vraćaju proizvode (npr. troškovi isporuke i ograničeni rokovi povrata ). Ali prva strategija je skupa za trgovce na malo, a druga za potrošače. Naše nedavno istraživanje identifikuje efikasnu strategiju za smanjenje ovog gubitka prihoda koji koristi svima: unakrsna prodaja proizvoda tokom procesa vraćanja proizvoda. U šest eksperimenata otkrili smo da potrošači tretiraju povraćaj novca kao već izgubljeni novac, pa je trošenje ovih sredstava na drugu kupovinu manje bolno. Učesnici istraživanja su imali veću verovatnoću da potroše novac od povraćaja proizvoda nego od bonusa, i čak je verovatnije da će potrošiti refundirani novac nego neočekivani prihod, kao što su dobici na lutriji i povraćaji poreza. Ovo nazivamo „efekat refundiranja“. U jednom laboratorijskom eksperimentu, na primer, dali smo svim učesnicima 4 dolara. Neki od učesnika su zamoljeni da iskoriste novac za kupovinu lopte za stres za koju su kasnije saznali da mogu da vrate, što je većina i uradila. Drugi u kontrolnoj grupi nisu izvršili početnu kupovinu. Zatim smo svima ponudili priliku da zadrže svoja 4 dolara ili ih iskoriste za kupovinu Starbucks poklon kartice od 5 dolara uz popust. Samo 48% kontrolne grupe koristilo je svojih 4 dolara za kupovinu poklon kartice, dok je 78% učesnika koji su dobili povraćaj kupilo poklon karticu. Replicirali smo ovu studiju sa onlajn uzorkom gde je vraćeni proizvod bila poklon kartica od velikog prodavca (tj. Best Buy ili Kohls). U ovom eksperimentu, samo 10% kontrolne grupe je odlučilo da kupi Starbucks poklon karticu, dok je 25% učesnika sa refundiranim novcem koristilo to za kupovinu Starbucks poklon kartice. Prodavci koji razumeju dinamiku efekta refundiranja – kada, zašto i kako funkcioniše – mogu da ublaže jednu od višegodišnjih glavobolja ove industrije. Evo tri nalaza koje trgovci na malo treba da imaju na umu da bi maksimalno iskoristili efekat povraćaja: Mogućnosti za unakrsnu prodaju se javljaju tokom procesa vraćanja – pre nego što se novac ponovo izda na prvobitni način plaćanja kupaca Mnogo je manje verovatno da će efekat refundiranja povećati prodaju nakon što je novac vraćen na kreditnu karticu ili tekući račun. Zašto? Efekat povraćaja novca zavisi od stvaranja i održavanja „namenske oznake“ koja podseća potrošače da je novac izgubljen. Naše istraživanje je pokazalo da ako se refundirani novac objedini sa novcem iz drugih izvora, namenska se sredstva uklanjaju i potrošači ih troše ništa drugačije od novca iz drugih izvora. Na primer, veća je verovatnoća da će učesnici istraživanja koristiti povraćaj novca za par patika za kupovinu košulje ako tek treba da dobiju svoj novac nazad. Ako je novac već bio deponovan na njihov tekući račun, nije bila veća verovatnoća da će kupiti majicu od učesnika koji su jednostavno videli majicu na mreži. Neki trgovci na malo već efikasno koriste ovu strategiju unakrsne prodaje. Podrazumevano, Amazon pita kupce da li žele da iskoriste svoj povratak za kupovinu poklon kartice. Kupci koji odbiju ovu unakrsnu prodaju onda dobijaju povraćaj novca. Clothier Todd Snider omogućava kupcima da iskoriste povraćaj novca da odmah kupe druge proizvode pre nego što pošalju povraćaj. Ostatak njihovog povraćaja se izdaje kada se povraćaj primi. Ove strategije unakrsne prodaje će verovatno funkcionisati, jer kupci kupuju od povraćaja novca pre nego što dobiju novac od povrata. Efekat refundiranja funkcioniše samo kada potrošači očekuju da će izgubiti novac Naše istraživanje je pokazalo da potrošači u početku moraju da očekuju da zadrže robu i usluge koje kupuju kako bi stvorili namensku marku koja će omogućiti efekat povraćaja novca. Strategije „Probajte pre nego što kupite“, gde potrošači ne očekuju da će platiti za vraćenu robu, verovatno neće stvoriti efekat povraćaja ako se ta roba vrati.Na primer, učesnici istraživanja koji su zamislili da kupe dva para cipela da isprobaju sa očekivanjem da će vratiti jedan par, nije veća verovatnoća da će potrošiti refundiranje na jaknu. Nasuprot tome, učesnici koji nisu očekivali da vrate par cipela kada su ih kupili, verovatnije su iskoristili povrat novca za kupovinu jakne Efekat refundiranja se primenjuje na sve kategorije Pošto se refundirani novac čini kao da je već izgubljen, efekat refundiranja se primenjuje i na proizvode koji se više prodaju u istoj kategoriji i na proizvode u drugim kategorijama. Na primer, učesnici istraživanja u petom eksperimentu su imali veću verovatnoću da potroše povraćaj novca od vraćene boce vina bilo na poklon karticu od prodavnice ili od brenda za sportsku zabavu nego da kupe bilo koju vrstu poklon kartice novcem iz svog džepa. Ovo je dobra vest za trgovce koji nude niz kategorija proizvoda. Strategije prodaje kao što su dodatna prodaja i razmene tokom procesa vraćanja proizvoda trebale bi na sličan način da imaju koristi od efekta refundiranja i mogu biti bolje za upravljanje odnosima sa kupcima nego povećanje troškova povraćaja proizvoda. Nove kompanije su zakoračile na ovo tržište. Na primer, Loop Returns pomaže 1.500 Shopify trgovaca, kao što su Allbirds i Brooklinen, da unakrsnu prodaju, prodaju i razmenjuju proizvode tokom procesa vraćanja proizvoda, štedeći 28% prihoda koji bi inače bili izgubljeni. Lekcija za trgovce na malo? Umesto pribegavanja praksama čiji strogi transakcioni troškovi mogu da otuđuju kupce, ponekad trajno, kreiranje politika vraćanja i praksi zasnovanih na efektu refundiranja može biti efikasan način da se smanji gubitak prihoda nastao vraćanjem proizvoda na način koji koristi i potrošačima i trgovcima na malo.

Generativna veštačka inteligencija (AI), posebno veliki jezički modeli (LLMs), nudi obećavajući novi alat za istraživanje tržišta u ranoj fazi simuliranjem reakcija kupaca na koncepte proizvoda. Ovo može omogućiti kompanijama da donose zaključke slične onima koje bi dobile anketiranjem kupaca ili sprovođenjem fokus grupa, ali uz mnogo manje vremena i troškova. Iako LLMs mogu pružiti isplative i brze uvide, i dalje zahtevaju fino podešavanje (fine-tuning) sa vlasničkim podacima kako bi se dobile precizne procene preferencija. I uprkos njihovom potencijalu, LLMs bi trebalo da dopune, a ne da zamene ljudsko istraživanje, jer imaju poteškoća sa nijansiranom segmentacijom kupaca i dinamičnim tržišnim uslovima.   U ranim fazama inovacija, kompanije se suočavaju sa poznatom dilemom: Koje ideje zaslužuju dalje ulaganje? Tradicionalno rešenje, istraživanje tržišta usmereno na ljude, može pružiti vredne uvide — ali često može biti sporo, skupo i ograničenog obima. Sada, generativna AI nudi intrigantan novi alat: sintetičke kupce. Veliki jezički modeli (LLMs), kao što su Chat GPT i Gemini, privukli su pažnju svojom sposobnošću da generišu sadržaj i ideje. Ali manje istražena granica je njihov potencijal da simuliraju reakcije kupaca na koncepte proizvoda i njegovih karakteristika. Naše istraživanje pokazuje da LLMs, ako se pažljivo koriste, mogu funkcionisati kao sintetičke fokus grupe, pružajući rane uvide o preferencijama kupaca za delić vremena i troškova u poređenju sa studijama koje uključuju ljude. LLMs ne pomažu samo u stvaranju ideja za proizvode; oni ih takođe mogu testirati. Predstavljanjem konfiguracija proizvoda ovim modelima na strukturiran način, možemo proceniti „sintetičku“ spremnost za plaćanje (willingness-to-pay - WTP), uporediti alternative, pa čak i označiti ideje koje će verovatno propasti, sve pre angažovanja ijednog ljudskog ispitanika. Kroz nekoliko studija u stilu „conjoint“ analize u kategorijama kao što su pasta za zube, laptopovi i tableti, otkrili smo da LLMs, posebno kada su fino podešeni sa vlasničkim podacima, često daju procene preferencija izuzetno bliske onima kod stvarnih potrošača. Primenjen u praksi, ovaj pristup nudi više od pukog povećanja efikasnosti u pogledu troškova ili vremena (iako su i ona značajna). Takođe može proširiti vrh levka inovacija, omogućavajući rigoroznije i skalabilno istraživanje ranih ideja. Od generatora teksta do tržišnog simulatora LLMs su obučeni na ogromnim skupovima podataka koji uključuju recenzije proizvoda, diskusije i obrasce ponašanja izražene prirodnim jezikom. To ih čini iznenađujuće veštim u odgovaranju na strukturirana pitanja o proizvodima zasnovana na izboru. U našim studijama, koristili smo program da direktno postavljamo upite LLM modelima sa poređenjima proizvoda koja oponašaju ankete u istraživanju ljudskog tržišta. Na primer: „Da li biste kupili Colgate pastu za zube sa fluoridom za $2.99 ili verziju bez fluorida za $1.99?“ Ponavljanjem ovih upita kroz stotine nasumičnih konfiguracija proizvoda, generisali smo distribucije simuliranih odgovora kupaca. (Napomena: Koristili smo program koji je direktno slao upite LLM-u, a ne interfejs za chat.) Koristeći standardne metode „conjoint“ analize, zatim smo procenili WTP za različite karakteristike proizvoda. Da bismo procenili odgovore LLM-a, takođe smo sproveli ove „conjoint“ studije sa ljudskim uzorcima. Rezultati? LLMs su proizveli realistične i usmereno tačne preferencije za mnoge poznate atribute. Na primer, sintetički kupci su vrednovali fluorid u pasti za zube i dodatnu RAM memoriju u laptopovima na načine koji su odražavali ljudske uzorke. Štaviše, distribucija simuliranih odgovora je obuhvatila važne kompromise između cene i karakteristika. Važno je napomenuti da ovo nije bilo samo nekoliko pažljivo odabranih primera. U više kategorija proizvoda, LLMs su dosledno generisali rangiranje preferencija koje se poklapalo sa rezultatima dobijenim od ljudi. Kao alat za preliminarno testiranje, potencijal je jasan: LLMs mogu rano označiti slabe ideje i dati prioritet obećavajućim pravcima pre početka formalnog istraživanja. Ali postoje ograničenja — i ona su važna Uprkos ovim obećavajućim rezultatima, LLMs „sa police“ (off-the-shelf) nisu savršeni simulatori. Zapravo, oni imaju tendenciju da precenjuju interesovanje za nove ili neobične karakteristike. Kada smo testirali nove ukuse paste za zube kao što su „palačinka“ ili „krastavac“, sintetički potrošači LLM-a pokazali su daleko više entuzijazma nego stvarni ljudi. Bez utemeljenja u stvarnim potrošačima, generativna AI je zamišljala kupce koji naginju uzbuđenju i znatiželji, osobinama koje se ne pretvaraju uvek u prodaju. Štaviše, LLMs imaju poteškoća sa segmentacijom kupaca. Kada im se postave upiti sa demografskim modifikatorima (npr. „vi ste kupac sa niskim primanjima“ ili „vi ste republikanac“), odgovori su se menjali, ali često na nedosledan ili preuveličan način. Čak i nakon finog podešavanja, LLM nije mogao pouzdano da reprodukuje nijansirane razlike u preferencijama između demografskih grupa koje su otkrila istraživanja sa ljudima. Na primer, prilikom procene WTP za MacBook u poređenju sa Surface laptopom, LLM je preuveličao razlike u preferencijama između platnih razreda u odnosu na stvarne ljude. Tačno je pokazao da bi sintetički pojedinci koji su republikanci bili spremni da plate manje za brend Apple od onih koji su demokrate; međutim, pokazao je razliku od $625, dok je razlika u ljudskim uzorcima bila samo $72. Međutim, kada je fino podešen sa podacima kompanije, LLM je imao tendenciju da „usrednji“ svoja predviđanja, zamagljujući važnu heterogenost (npr. tvrdeći da su i demokrate i republikanci bili spremni da plate isti iznos za brend Apple). Pored toga, LLMs su unapred obučeni, i bez dodatnih podataka za obuku koje pruža istraživač ili pristupa internetu, oni mogu otkriti statične preferencije i ne prilagođavati se dinamički trenutnim tržišnim uslovima, čime pružaju nebitne informacije. Konačno, brzi razvojni ciklusi i često uvođenje novih LLM modela zahtevaju procenu osnovnih odgovora svake verzije LLM-a, što otežava njihovu upotrebu u procesu razvoja proizvoda. Ukratko: Korišćenjem naših metodologija, LLMs trenutno mogu aproksimirati prosečne tržišne signale, ali ne i uvide specifične za segment. Za bilo šta izvan detekcije trendova na visokom nivou u ranoj fazi, istraživanje sa ljudima ostaje suštinski važno. Moć vlasničkih podataka Jedno od najubedljivijih otkrića u našem istraživanju je koliko bolje LLMs rade kada su fino podešeni sa sopstvenim istorijskim podacima o klijentima kompanije. Konkretno, koristili smo prethodne ankete kupaca za fino podešavanje LLM-a. Fino podešavanje (Fine-tuning) podrazumeva prilagođavanje parametara modela na osnovu odgovora iz tih prošlih anketa. Ovaj proces poboljšava sposobnost LLM-a da simulira preferencije slične ljudskim, čak i za karakteristike koje ranije nije video. Na primer, fino smo podesili LLM koristeći odgovore iz studije o pasti za zube sa standardnim ukusima (nana, cimet, jagoda). Zatim smo od njega tražili da proceni preferencije za nove ukuse (palačinka, krastavac). Fino podešen model je preokrenuo svoj raniji entuzijazam i dao WTP procene koje su bile u skladu sa odgovorima ljudi — uključujući i prepoznavanje da većina ljudi smatra „pastu za zube sa ukusom palačinke“ neprivlačnom. Ovaj obrazac se ponovio u kategoriji tehnologije. Nakon finog podešavanja na osnovu prošlih anketa sa karakteristikama laptopova kao što su veličina ekrana i RAM, LLM je dao daleko preciznije WTP procene za potpuno novu karakteristiku, ugrađene projektore, nego što je to činio u svom osnovnom obliku. Ali metoda finog podešavanja je funkcionisala samo u istoj kategoriji interesovanja. Kada smo modelu koji je bio fino podešen koristeći ankete o laptopovima postavili upit o tabletima, bliskoj ali različitoj kategoriji, on je radio lošije od modela „sa police“ (off-the-shelf). Ključni zaključak: firme koje grade i fino podešavaju sopstvene interne „simulatore kupaca“ koristeći LLMs i istorijske podatke iz anketa mogu otključati oštrije uvide u ranoj fazi. Ovo stvara oblik konkurentske prednosti zasnovane na podacima: dve firme koje koriste isti osnovni LLM dobiće različite rezultate ako je jedna od njih obučila model na preferencijama sopstvenih kupaca. Troškovi, brzina i prošireni levak inovacija Tradicionalne „conjoint“ studije mogu koštati desetine hiljada dolara i zahtevati nedelje za dizajniranje, sprovođenje i analizu. Naše studije zasnovane na LLM modelima trajale su samo nekoliko sati, uz delić troškova. Bili smo u mogućnosti da generišemo hiljade simuliranih odgovora i brzo ponavljamo proces. Ova brzina omogućava drugačiju vrstu inovacionog procesa. Umesto da razvijaju samo nekoliko ideja za testiranje, timovi sada mogu da istraže desetine, pa čak i stotine, ranih koncepata, koristeći sintetičke potrošače kao filter. Ovo proširuje vrh levka inovacija, dok sužava dno uz pomoć preciznijih podataka. Na primer, kompanija za robu široke potrošnje mogla bi sintetički testirati 40 novih varijacija proizvoda, a zatim sprovesti ankete sa ljudima na 5 najperspektivnijih. Ovo smanjuje rasipanje i osigurava da je ljudska pažnja usmerena tamo gde je najvažnije. Dopuna, a ne zamena Primamljivo je zamisliti budućnost u kojoj sintetički kupci u potpunosti zamenjuju istraživanje sa ljudima. Ta budućnost još nije stigla, a možda nikada i neće. Iako LLMs mogu generisati kredibilne uvide u prvoj fazi, i dalje im nedostaju nijanse, emocionalna inteligencija i varijabilnost stvarnih ljudi. Što je još važnije, oni odražavaju postojeće podatke i ponašanje i stoga nasleđuju sve njihove pristrasnosti i slepe tačke. Ako se koriste odgovorno, LLMs bi trebalo da dopune, a ne da zamene, istraživanje tržišta. Naše studije pokazuju da se mogu primeniti rano u životnom ciklusu razvoja proizvoda, kada je cilj istraživanje i određivanje prioriteta, a ne validacija ili segmentacija. Štaviše, marketinški stručnjaci moraju ulagati u interno prikupljanje podataka i upravljanje njima kako bi maksimizirali vrednost ovih alata. Fino podešen model izgrađen na godinama pažljivo strukturiranih podataka iz anketa daleko je korisniji od onog koji se oslanja samo na obuku sa interneta. Budućnost istraživanja tržišta? Generativna AI preoblikuje način na koji preduzeća dizajniraju, testiraju i lansiraju nove proizvode. Sintetički kupci nisu zamena za stvarne, ali bi mogli biti moćno novo sočivo za rane uvide. Kombinovanjem LLM modela sa rigoroznim istraživačkim metodama, kompanije mogu brže da inoviraju, efikasnije filtriraju ideje i smanje rizik od skupih grešaka. Ne radi se o borbi čoveka protiv mašine, već o korišćenju mašina za efikasnije slušanje, kako bi ljudi mogli da donose bolje odluke. Kako se ova oblast razvija, jedna stvar je jasna: firme koje nauče da kombinuju sintetičke i ljudske uvide predvodiće sledeći talas inovacija usmerenih na kupca.

Početak četvrte sezone HBO serije Naslednici (Succession) prikazuje takmičenje između medijskog tajkuna Logana Roja i njegove dece za sticanje još jedne medijske imperije. Epizoda prikazuje klasične greške koje pregovarači često prave u situacijama velikih uloga. Pet lekcija: izbegavajte ponude koje ne možete da opravdate, uokvirite svoj predlog, sidra su čvrsta, emocije mogu poremetiti pregovore i pregovarački proces, a ne samo suštinu.   Mnogi televizijski gledaoci bruje o povratku hit HBO serije Naslednici. Prestižna drama se udvostručuje i kao objektiv koji se iscrpljuje u složenim odnosima, dinamici moći i žargonu koji se često nalazi u korporativnoj Americi. Prva epizoda četvrte sezone, koja je emitovana 26. marta, nudi trenutak za razmišljanje o zamkama kojima poslovni lideri često podležu u pregovorima o visokim ulozima. A pregovori u stvarnom životu stalno idu naopako. Emisija prati porodicu Roj, bogati i moćni klan koji stoji iza izmišljenog međunarodnog medijskog i zabavnog giganta Waystar Royco. Glava porodice, Logan Roj, je nemilosrdan biznismen koji se mnogo plaši i suočava se sa zdravstvenim problemima. Njegovo četvoro odrasle dece — Connor, Kendall, Roman i Siobhan (Shiv) — imaju svoje ambicije i ideje za budućnost kompanije. Oni takođe imaju finansijski udeo u Waystar Royco. Kako serija napreduje, unutrašnje i spoljne krize ugrožavaju stabilnost i budućnost medijske imperije. U prvoj epizodi četvrte sezone, Logan gladan moći je u pregovorima da digitalna medijska kompanija Gojo kupi njegovu kompaniju. On je oteo kontrolu nad Vejstarom od svoje troje mlađe dece i usredsredio se na kupovinu Pierce Global Media (PGM), levičarskog medijskog konglomerata koji je posmatrao od druge sezone. Procena kompanije je značajno smanjena, ali Nan Pirs je nestrpljiva da proda. Loganova najveća prepreka u pregovorima nije cena, već njegova sopstvena porodica. Kendal, Roman i Šiv se udružuju da bi se nadmetali protiv svog oca za PGM likvidacijom svojih udela u Waystar-u nakon što je kompanija prodata GoJo-u. Njihova odluka postavlja teren za žestoku bitku volje i novčanika. Jednom kada odluče da se bore protiv Logana za PGM, braća i sestre ne gube vreme na sastanke sa Pirsovima, koji koriste međusobnu animozitet porodice Roj da podignu prodajnu cenu. Nakon nekoliko ponuda, Nan pristaje da proda braći i sestrama za 10 milijardi dolara, a da ne daje Loganu priliku da se suprotstavi. Loganu je teško da izgubi licitacijski rat protiv sopstvene dece. Posebno, PGN dogovor zavisi od toga da braća i sestre likvidiraju svoju imovinu Waystar-a, tako da to još nije gotova stvar. Uprkos tome, takmičenje naglašava klasične greške koje poslovni lideri često prave u (stvarnim) situacijama sa visokim ulozima. Izbegavajte ponude koje ne možete opravdati Kada Logan Roj sazna za prisustvo rivalskih ponuđača (njegove sopstvene dece), njegovi savetnici mu kažu da je on „solidna opcija“. To ga dovodi do toga da se oseća sigurnim u svoju ponudu. Dakle, kada Nan Pirs nazove tražeći jak broj, on zamenjuje „mekih“ 7 milijardi dolara koje je ranije dao ponudom od 6 milijardi dolara. U ovom slučaju, Loganovo drsko samopouzdanje stalo je na put. Preterano samopouzdanje dovodi do toga da pregovarači potcenjuju svoje kolege, što ih zauzvrat navodi da postavljaju nerealne zahteve ili nerazumno niske ponude. Ako se druga strana uvredi, izvestan je ćorsokak. Previše samouvereni pregovarači se takođe nedovoljno pripremaju za razgovore i zanemaruju potencijalne rizike i slabosti u sopstvenoj poziciji. Kao rezultat toga, oni postaju previše agresivni ili odbacuju brige druge strane, što može oštetiti odnose i otežati postizanje obostrano korisnog sporazuma. Postoji drugi problem sa Loganovom ponudom od 6 milijardi dolara: to je agresivno nizak broj, onaj koji se nije potrudio da objasni ili opravda Nan. Pregovarači koji daju objašnjenja za svoje predloge češće će postići dogovor od onih koji ne nude nikakvo opravdanje, pokazuju istraživanja. Ubedljiva, dobro obrazložena objašnjenja pokazuju drugoj strani da ste dobro razmislili o svojoj ponudi i da je ona dobro opravdana. Uokvirite svoj predlog Kada se Kendal, Roman i Šiv lično sastanu sa Nan Pirs da joj kažu da su zainteresovani za ponudu, ona im brzo kaže da već ima solidnu ponudu i da su putovali uzalud. Čini se da je Nan dobro svesna moći uokvirivanja u pregovorima – činjenice da način na koji je ponuda predstavljena može uticati na njenu percipiranu vrednost i, na kraju, na ishod pregovora. U Naninom slučaju, ona šalje jasan signal braći i sestrama da će morati da pobede solidnu ponudu (Loganovu) ako su zaista zainteresovani da privuku njenu pažnju.Pregovarači mogu povećati verovatnoću da će njihova ponuda biti prihvaćena tako što će svoj predlog uokviriti na način koji naglašava njegove prednosti i minimizira njegove nedostatke. Sami Roman, Kendal i Šiv su uokviriili ponudu u svoju korist tako što su istakli pozitivne aspekte svog predloga dok su umanjili važnost negativnih. Uopšteno govoreći, i kupci i prodavci mogu snažno uticati na dinamiku pregovora tako što će promišljeno uokviriti svoje argumente. Sidra su jaka Kada braća i sestre Roy kažu Nan da verovatno mogu dati bolju ponudu od ponude koju je već dobila, ona komentariše: „Osećam se kao da sam u ratu nadmetanja. Osam, devet, šta je sledeće?" Unesite sidra koja će verovatno povući buduće ponude u svom pravcu. Moćno sredstvo u pregovorima, sidrenje uključuje uvođenje određene referentne tačke, ili sidra, čiji je cilj da utiče na percepciju druge strane o vrednosti narednih ponuda. Sidra se uglavnom koriste kao prve ponude u pregovorima. To znači da prva ponuda predstavljena u pregovorima može imati značajan uticaj na konačan ishod, čak i ako ne bude prihvaćena. Na primer, prodavac koji postavlja visoku traženu cenu za automobil može da učvrsti percepciju kupca o vrednosti automobila, čineći naknadne pregovore povoljnijim za prodavca. Nasuprot tome, ako kupac postavi sidro sa niskom ponudom, on ili ona može promeniti percepciju prodavca o vrednosti automobila u svoju korist. Nan Pirs je odbacila 8 milijardi dolara i 9 milijardi dolara da bi nagovestila vrstu ponude koju će verovatno prihvatiti. Nakon što braća i sestre Roj odvoje nekoliko minuta da razmisle o tome, Šiv se vraća sa ponudom od 8 milijardi dolaraPonuda je klimava, Šiv i njena braća su se ponovo okupili. Oni spekulišu da njihov otac možda licitira u rasponu od 9 milijardi dolara i odlučuju da se vrate sa konačnom ponudom od 10 milijardi dolara kako bi ga odlučno pobedili. Inicijalna sidra imaju snažan uticaj na konačne ponude u pregovorima, pokazuju istraživanja. Međutim, efikasnost naših sidra zavisi od toga da li imamo dovoljno informacija da postavimo odgovarajuće sidro. Nan Pirs jeste. Ali ako znamo malo o vrednosti predmetne stvari, onda možemo postaviti neprikladno sidro. Sidra postaju jaki brojevi koji podstiču ponude koje slede, poput izuzetno visoke ponude od 10 milijardi dolara braće i sestara Roy. Emocije mogu poremetiti pregovore Tokom čitavog rata nadmetanja između Logana i njegove dece emocije su velike. Braća i sestre su toliko željni da pobede svog oca da daju ponude neopravdane promišljenom analizom. Moj kolega sa Harvardske poslovne škole Deepak Malhotra i njegove kolege pisali su o opasnostima konkurentskog uzbuđenja, psihološkom fenomenu koji se javlja kada pregovarači dožive jake emocije tokom pregovora ili aukcije. Pregovarači koji doživljavaju konkurentsko uzbuđenje imaju tendenciju da postavljaju agresivne zahteve i ekstremne ponude, i da postanu preterano odbrambeni ili argumentovani. Ovo može dovesti do eskalacije sukoba i otežati postizanje obostrano korisnih sporazuma. To takođe može navesti pregovarače da daju iracionalne ponude, kao što je verovatno bio slučaj sa braćom i sestrama Roy. Želja za pobedom postaje važnija od donošenja ispravnih odluka. Dakle, dobro poznati uvid o M&A takmičenjima: Kupci često preteruju i preplaćuju. U širem smislu, emocije mogu poremetiti pregovore na različite načine. Negativne emocije kao što su bes, frustracija i razočaranje mogu navesti pregovarače da donose iracionalne odluke i da se upuste u neprijateljsko ponašanje. U međuvremenu, pozitivne emocije, kao što su uzbuđenje i entuzijazam, mogu dovesti do toga da pregovarači previde potencijalne rizike i daju previše optimistične ponude. I negativne i pozitivne emocije mogu umanjiti sposobnost pregovarača da precizno procene situacije i donesu racionalne odluke — i da izazovu postizanje uspešnog ishoda pregovora. Proces pregovora, ne samo suština Vrsta licitacionog rata u koji su braća i sestre Roy i njihov otac ušli je opasna teritorija, jer može dovesti do preteranog licitiranja i preplaćivanja. Da bi izbegli ovu zamku, braća i sestre Roy su mogli da pokušaju da pregovaraju o procesu pre nego što daju ponudu. Na primer, mogli su da zatraže Nan da pristane na aukciju u jednom krugu bez „smešnih“ ponuda (kao što je licitacija za dolar više od onoga što je ponudio drugi ponuđač). Pregovaranje o procesu pregovora može uključivati postavljanje osnovnih pravila, dogovaranje vremenskog okvira i utvrđivanje uloga i odgovornosti svake strane. U poslovnim pregovorima, strane se mogu dogovoriti o određenom formatu sastanka, uključujući i koliko dugo će svaka osoba morati da govori i kada će se praviti pauze. Takva pravila uspostavljaju jasnu strukturu za pregovore i mogu pomoći da se obe strane osećaju saslušano i shvaćeno. Kada se o procesu pregovara u dobroj veri i kada se saglase obe strane, to može pomoći da se uspostavi osećaj pravičnosti i transparentnosti. Ovo može uspostaviti pregovarački proces više saradnje i povećati verovatnoću postizanja obostrano korisnog sporazuma. Iako ideja o bacanju oko milijardi dolara na ponude kao što to čine likovi u ovoj emisiji može izgledati daleko od stvarnosti, neke od osnova onoga što je potrebno za navigaciju u pregovorima i dalje su istinite. Možda biste želeli da se proverite u odnosu na ova načela sledeći put kada je vaš posao u pitanju.

U prošlosti su bile potrebni sati istraživačkog rada i priprema kako bi se stvorile relevantne i rezonantne prodajne interakcije. S obzirom na to da vreme prodavca vredi kao zlato, ovakav intenzivan pripremni rad obično ispadne izvan fokusa prosečnih prodavaca. Međutim, napredak u oblasti veštačke inteligencije brzo uklanja izgovor da je ovakva vrsta pripreme previše vremenski zahtevna. Savremene prodajne platforme imaju potencijal da prosečnom prodavcu omoguće pripremu na nivou stručnjaka, ali u delu vremena, čime se povećava njihova relevantnost i kredibilitet kod kupaca.   Progresivni lideri prodaje koriste veštačku inteligenciju i mašinsko učenje kako bi povećali efikasnost svojih organizacija. Timovi za operacije prihoda i omogućavanje su usavršili napredne modele kreirane za strukturirane podatke smeštene u alatima poput CRM sistema. Mnogi prodavci nude moćne načine identifikacije obrazaca i predlažu nove metode prodaje, poboljšanja u prognozama ili čak modifikacije podsticaja za prodaju. Međutim, nedavna inovacija u generativnoj veštačkoj inteligenciji obećava da će direktno pružiti vrednost prodavcu transformišući ključni deo njihovog posla koji većina pogrešno obavlja: probijanje kroz buku i angažovanje kupaca na relevantan način. Nedavno sprovedeno istraživanje pokazalo je da se samo 13% kupaca složilo sa tvrdnjom: "Poruka prodavca se bavi relevantnim izazovom sa kojim se suočava moja organizacija." Isti anketni podaci su pokazali da se samo 25% kupaca složilo sa tvrdnjom: "Prodavac razume moju ulogu u mojoj organizaciji." Očigledno je da previše prodavaca narušava svoju efikasnost ne pokazujući razumevanje uloge, poslovanja i tržišta njihovih kupaca. Ne samo da dokazi sugerišu da se kupci odbijaju od nerelevantnih pokušaja angažovanja - studije procenjuju da je stopa odgovora na ovu vrstu angažovanja ne viša od 1% - već, čak i ako prodavac uspe da osvoji vreme kod kupca, prodajni pristupi koji nedostaju relevantnosti i rezonancije ugrožavaju šanse za uspešno zatvaranje prodaje. Lideri prodaje koje smo nedavno intervjuisali izveštavaju o konverzijama koje se uporno kreću između 20% i 25%, uprkos godinama ulaganja u obuku, poruke i druge oblike podrške prodaji. Otkrivanje istine Da bismo bolje razumeli kako prodavci mogu pojačati relevantnost i rezonancu svojih napora u prodajnim angažmanima, naš tim je testirao različite pristupe angažmanu sa panelom nekoliko stotina izvršnih direktora na nivou C. Kada prodavci pokažu nedostatak razumevanja poslovanja klijenta, gotovo je nemoguće pokrenuti akciju kod kupaca. U našem istraživanju, kupci su brzo kritikovali komunikacije putem e-pošte koje su delovale neosetno ili polovično, kao što je ovaj primer poslat od strane prodavca sa prosečnom performansom: Naslov: Povećajte stope uspeha Katalonije za 12,5% Drake, Da li vaš tim ima problema sa niskim stopama angažovanja kupaca zbog nemogućnosti pružanja visoko personalizovanih iskustava? Da li biste bili zainteresovani da saznate kako organizacije poput ServiceNow, Salesforce i Intel povećavaju stope uspeha za 12,5% pružanjem visoko personalizovanih iskustava kupcima? Koristeći naše AI rešenje, možemo pomoći vašem timu da pruži visoko personalizovana iskustva kupcima putem svih kanala, što dovodi do povećanja od 2,6 puta u pipeline-u i 12,5% većih stopa pobeda. Vredelo bi istražiti kako možemo postići ove rezultate za vaš tim? Srdačan pozdrav,Ray ClarkTechSync Solutions Više od dve trećine kupaca u našem istraživanju smatralo je da komunikacije poput ove deluju robotski i neosetno. U ovom primeru, prodavac ne pokazuje nikakvo poznavanje situacije ili uloge potencijalnog klijenta. Takođe, poruka ne prenosi nikakve relevantne detalje o tome kako njihovo rešenje ostvaruje rezultate ili kako se može razlikovati od drugih pružalaca. Jedan izvršni direktor koga smo intervjuisali opominjao je prodavce: "Budite sigurni da znate nešto o poslu kojem prodajete. Obavite svoj domaći zadatak i nemojte učiniti da izgleda kao da sam 15. poziv koji ste napravili sa istih 15 reči kako biste pokušali da dobijete demonstraciju koja će mi oduzeti samo 15 minuta vremena." Drugi je žalio: "Personalizacija ne znači pominjanje mog alma matera ili ponavljanje nečega što sam objavio." Takođe smo testirali uticaj visoko prilagođenih i kontekstualizovanih nastojanja na angažovanje kupaca. Kada prodavci mogu preneti duboko razumevanje poslovanja kupca, njihovi napori mnogo su verovatniji da će probiti barijere i izazvati interes kod kupca. Na primer, kada im je predstavljen niz primera komunikacije, panel kupaca u našem istraživanju - širom svih funkcija izvršnog tima - izvestio je o snažnoj preferenciji za e-poštu poput ove: Predmet: Povećajte uspeh Katalonije Janice, Na vašem kvartalnom izveštaju o prihodima za Q1, Kelly Smith je istakla važnost ekstremnog fokusa na sticanje novih kupaca i kako će to pomoći u postizanju ciljeva rasta prihoda od 19% u sledećoj fiskalnoj godini. Međutim, tokom poslednjih 12 meseci, stopa rasta vašeg prihoda iznosila je samo 7%, što je druga najniža stopa u vašoj grupi vršnjaka. Nedavni izveštaj Forrester Research-a ukazuje da mnoga preduzeća imaju problema sa pružanjem personalizovanih iskustava na različitim tačkama kontakta, što ugrožava stvaranje pipeline-a i slabi Net Promoter Scores. Korišćenjem AI rešenja za angažovanje, TechSync Solutions omogućava kompanijama poput ServiceNow, IBM i Salesforce da pruže personalizovana iskustva i besprekorno angažuju kupce putem različitih kanala, što dovodi do povećanja pipeline-a za 3.2 puta i rasta prihoda za 21%. Identifikovali smo priliku za ostvarivanje dodatnih prihoda od 34 miliona dolara, što će vam pomoći da dostignete vaš cilj rasta. Kada bi bio dobar trenutak da razgovaramo o ovome? Srdačan pozdrav,Ray ClarkTechSync Solutions Ovaj prodavac je očigledno dobro obavio istraživanje ključnih članova odbora za donošenje odluka. E-pošta se odnosi na ciljeve koji su specifični za ovu kompaniju. Poruka uključuje kontekst o tome kako se porede sa drugim sličnim kompanijama i kako njihovo rešenje adresira višekanalne potrebe kupca. Kako je jedan kupac reagovao: "Svidelo mi se što povezuju uticaj sa finansijskim performansama i KPI-jima moje kompanije dok se bave mojim prioritetima. Obično sam skeptičan prema generičkim obećanjima povećanja ROI-ja, ali ovde su dodali društvene dokaze i studije slučaja da podrže svoje tvrdnje podacima." Ovo nije samo o hladnom kontaktiranju, naravno, ili o pisanju boljih e-pošti. Radi se o tome da se postigne bolji rezultat tokom celog prodajnog ciklusa uz odlične sastanke duž celog puta. Međutim, neefikasni kontakti često dovode do začaranog kruga za prosečne izvođače. Većina prodajnih organizacija već ima premalo predstavnika koji postižu godišnje prodajne kvote. Kako prodavci ne uspevaju da se povežu sa kupcima tokom puta, još više zaostaju za ciljem i posežu za više "raspršenih" taktika u nadi da će dostići svoj broj. Drugačiji pristup Većina prodavaca shvata da je prilagođena i personalizovana poruka bolja od neosetne i irelevantne. Međutim, istorijski, postizanje visokog standarda u svim oblicima komunikacije za prodavca zahteva dve stvari: puno vremena za istraživanje i svest o tome šta tražiti. Najuspešniji postižu uspeh prekomernim vremenom i pažnjom posvećenim domaćim zadacima rano u prodajnom ciklusu, pronalaženjem različitih vrsta informacija i zatim upotrebom tog znanja kako bi preneli bogato razumevanje poslovanja kupca.Kao deo našeg istraživanja, intervjuisali smo prodavce visoke i prosečne performanse o njihovim navikama korišćenja podataka i, kada se kombinuje sa posmatranjima kupaca o informacijama koje cene, najbolji prodavci fokusiraju se na tri vrste podataka u svojim naporima u angažovanju kupaca: Međusobno uklapanje Ovo se pre svega odnosi na dokazivanje stvarnog podudaranja između poslovanja kupca i rešenja prodavca. Ovde, predstavnik traži verifikovane i proverljive informacije - idealno, gde je to moguće, koristeći podatke same kupca - kako bi kvalifikovao prilike i dokazao da postoji podudaranje. Prodavac koristi te podatke kako bi pokazao da je njegovo rešenje posebno pogodno za pomoć kompanijama poput kupčevih. Podaci koji otkrivaju strateške prioritete kupca mogu pomoći predstavnicima da procene oblasti usklađenosti. Informacije izvučene iz finansijskih izveštaja ili nedavnih vesti mogu ukazivati na nameru vršnog rukovodstva - kuda idu i iz kojih razloga - i mogu biti moćan način za mapiranje ciljeva partnerstva u srednjem i kratkom roku. Javne kompanije često komuniciraju na formalnim mestima na konferencijama investitora ili na kvartalnim pozivima akcionara. Današnji softver napajan generativnom veštačkom inteligencijom pruža sažete informacije koje pomažu prodavcima da povežu tačkice do potencijalnih prilika. Kako je to rekao jedan prodavac visokih performansi: Lična vrednost Ovo se pre svega odnosi na personalizaciju motiva. Prodavac ovde traži potpunu sliku organizacije i pojedinaca uključenih kako bi povezao svoje rešenje sa individualnim prioritetima svojih kupaca. Da bi to postigao, prodavac mora da razume kako ključni zainteresovani strane vide uspeh i neuspeh, kako na ličnom, tako i na profesionalnom nivou. AI omogućene platforme poput LinkedIn Sales Navigator-a kombinuju podatke prve strane i uvide u firmografske informacije kako bi pružile organizacione poglede, uključujući i povezanost odbora za donošenje odluka. Profili generisani od strane korisnika, na primer, pomažu u održavanju tačnosti podataka i omogućavaju vremenske, nivoa naloga vezane uvide, poput ključnih promena uloga ključnih zainteresovanih strana. Alati za izgradnju poslovnog slučaja koji se filtriraju sve do upravnih odbora ili odražavaju investitorsko raspoloženje mogu pomoći u prenošenju poruka koje rezonuju sa izvršnim direktorima na najvišem nivou. Drugi AI alati poput Databook-a pružaju preporuke za razmatranje drugih potencijalnih zainteresovanih strana i omogućavaju pregled prioriteta zainteresovanih strana jedan pored drugog radi lakšeg poređenja. Opravdanje vremenskih troškova Ovi podaci se pre svega odnose na potvrdu vremenskih okvira. Prodavac ovde traži informacije koje potvrđuju razlog "zašto sada" za promenu. Dokazno opterećenje je veće iz dva razloga. Prvo, kupci su svesni da su većina prodavaca motivisanih da skrate vremenski okvir donošenja odluka. Drugo, decenije psiholoških studija pokazuju da ljudi imaju sklonost da češće izaberu "ne radim ništa" put nego ne. Vreme prodavca ovde najbolje prolazi tražeći potvrdu da je vreme od suštinskog značaja i da istraživanje kupovine predstavlja opravdanu, dobru upotrebu vremena izvršnog direktora. Najociglednije mesto za početak uključuje analitičare treće strane koji mogu detaljno opisati potencijalne vrednosti vredne razmatranja. Neki timovi koriste uvide oko završetka fiskalnog planiranja godine kako bi napravili finansijske slučajeve za promene koji ističu pretpostavke ili pretpostavljene kontingencije koje su vremenski osetljive. Najbolji izvođači takođe prepoznaju da je vreme pokretna meta koja se može promeniti kako novi prioriteti postaju poznati. Jedan prodavac je podelio sa nama da pažljivo prati signale menadžmenta o promeni kursa, posebno u situacijama gde je jasno da je promena došla kao rezultat držanja koraka sa konkurencijom. Ti signali mogu biti poslati na konferencijama investitora, intervjuima izvršnih direktora ili javnim prezentacijama koje daju visoki lideri. Softverske platforme mogu olakšati proces praćenja takvih široko rasprostranjenih informacija na stalnoj osnovi. Databook, na primer, korisnicima omogućava praćenje referentnih vrednosti vršnjaka na "pomerajuće igle" poslovnim metrikama. Velike razlike u odnosu na referentne vrednosti mogu ukazivati na to da je vreme zrelo, kao i nove učesnike u skupu vršnjaka zbog inovacija na tržištu ili lansiranja proizvoda. Veštačka inteligencija u pregledima Dokazi jasno ukazuju da najbolji prodavci učestvuju u čestim i različitim aktivnostima u vezi sa pripremom. U prošlosti, bilo je potrebno sati i sati napornog rada i istraživanja kako bi se stvorile relevantne i resonantne prodajne interakcije. S obzirom na to da je vreme prodavca vrlo ograničeno, ovakav intenzivan pripremni rad obično izmiče iz vida prosečnim prodavcima. Međutim, napreci u veštačkoj inteligenciji brzo uklanjaju izgovor da je ovakva vrsta pripreme previše vremenski zahtevna. Moderne platforme za prodaju imaju potencijal da pomognu prosečnom prodavcu da dostigne stručnu pripremljenost, u deliću vremena, povećavajući njegovu relevantnost i kredibilitet kod kupaca. Zapravo, najbolji alati već obavljaju veliki deo pravilne pripreme iza kulisa umesto prodavca. Ovaj primer, isporučen u aplikaciji za poruke, demonstrira snagu AI engine-a sposobnog za proaktivne sugestije za vreme izlazaka: Na sastanku o prihodima za Q2 6. septembra, Džejn Smit (CEO) naglasila je značaj njihovih inicijativa za skaliranje efikasnosti u njihovim mogućnostima za izlazak na tržište. Ovo je prilika da se pokaže kako kompanija Acme može pomoći u postizanju efikasnosti timova za izlazak na tržište povećanjem broja i kvaliteta razgovora sa izvršnim direktorima. Pošaljite ovaj kontakt ključnim zainteresovanim stranama unutar grupe za kupovinu prodaje kako biste uskladili kompaniju Acme kao alat koji može pomoći kompaniji da sprovede svoje strateške prioritete. Oskar Majer, SVP Enterprise Sales Mišel Skot, VP Strategic Accounts Džejson Li, RVP Sales Northeast Ovaj automatski podsticaj pruža prilagođenu pozadinu relevantnu za ovu određenu kompaniju. Prodavci lako mogu izmeniti skriptovan kontakt da odrazi njihov sopstveni ton. I navedena publika otklanja nagađanje o tome gde će ovo rezonovati. Najbolji izvođači takođe znaju da je kvalitetna priprema višestruka aktivnost koja se završava samo jednom po poslu i potom se stavlja sa strane do kasnije. Relevantni podaci su dinamični, a ne statični, i menjaju se kako nove informacije postaju poznate. Tesno povezivanje i podudaranje koje je bilo dokazano ranije može početi da se raspada kako odluka napreduje. I vremenski okviri se mogu brzo promeniti, zahtevajući da prodavci ostanu u toku sa promenama u organizaciji kupca i na tržištu. Poboljšavanje efikasnosti komunikacije prodajnog tima ne samo da povećava stope uspeha. Na kraju krajeva, komunikacija na relevantne načine pomaže izgradnji odnosa sa kupcem koji počinju na čvrstim osnovama i dugoročno daju dividende. Pomaže izbegavanju disfunkcije posle posla. Izbegavaju se kupci koji povlače svoje odluke, pozivajući se na klauzule o otkazu ili tražeći izlaz iz svojih ugovora. Stoga bi fokusiranje na aktivnosti pripreme vođene veštačkom inteligencijom trebalo biti visoko na radaru prodajnih lidera koji žele izgraditi dugoročne, značajne odnose sa kupcima koji rastu i jačaju se tokom vremena.

Nekada se smatralo da će globalizacija izravnati kulturne razlike među zemljama i regionima sveta, čineći kompanijama lakši nego ikad prelazak na strana tržišta. Međutim, prema novoj studiji autora i njegovog kolege, kulturološke razlike su danas veće nego pre 40 godina, što objašnjava zašto neke velike korporacije nisu uspele u svojim nedavnim naporima da uspostave uporište u novim zemljama. Kompanije treba da se prilagode, tvrdi autor, i u tom cilju u ovom članku predstavlja opšti model globalnog liderstva u suočavanju sa kulturnim divergencijama.   Činilo se da Walmart 1990-ih postaje globalni gigant. Nakon brzog rasta na domaćem tržištu SAD tokom 1980-ih, kompanija je otvorila svoju prvu međunarodnu prodavnicu u Meksiko Sitiju 1991. godine, a zatim u Kanadi 1994. godine. Do 1998. proširila se na Nemačku i Južnu Koreju, kladeći se da je njena „uvek niska cena ” pristup poslovanju bio dovoljan da nadmaši strane dobavljače. Ali manje od decenije kasnije, do 2006. godine, bila je prinuđena da smanji svoje međunarodne ambicije. Za samo tri meseca te godine kompanija se povukla iz Nemačke i Južne Koreje, izgubivši više od 2 milijarde dolara u tim poduhvatima. Šta je pošlo naopako? I šta možemo naučiti iz ovih neuspeha? Odgovor na ova pitanja zahteva povratak u osamdesete godine prošlog veka, kada su mnogi korporativni lideri, novinari i društveni naučnici kupovali zavodljivu priču: da bi rastuća globalizacija značila kraj regionalnih sukoba u kulturi i vrednostima. Politikolog Frensis Fukujama je 1992. godine slavno proglasio da je svet stigao do „kraja istorije“, u kojoj su sve zemlje usvojile liberalne demokratije i kapitalizam slobodnog tržišta. Kolumnista Njujork tajmsa Tomas Fridman sugerisao je da kada zemlja dobije dovoljno Mekdonaldsovih restorana, sledi mir i demokratske vrednosti. To su bili opojni dani međunarodne ekspanzije za mnoge korporacije. Između 1990. i 2016. ukupna imovina multinacionalnih korporacija porasla je 25 puta, na 112 biliona dolara, a broj ljudi zaposlenih u stranim filijalama učetvorostručen, na 82 miliona. Ali ispostavilo se da ekonomska globalizacija nije homogenizovala kulturna tržišta. Tradicionalne preferencije potrošača, sistemi verovanja i moralne vrednosti ostali su podeljeni u različitim kulturama. Tokom proteklih 50 godina, kulturni psiholozi su radili na dokumentovanju ovih podela. Moje sopstveno istraživanje je dokumentovalo kulturne podele u, između ostalog, preferencijama ljudi prema tradiciji naspram inovacija i hijerarhiji naspram egalitarizma. Moje kolege i ja smo takođe ispitali kako ove kulturne razlike mogu dovesti do globalnih varijacija u preferencijama potrošača, kao što smo to uradili u radu objavljenom prošle godine u kojem smo raspakovali kulturne korene zašto 63% potrošača iz Sjedinjenih Država, ali samo 23% japanskih potrošača su nervozni zbog AI proizvoda i usluga. U našoj najnovijoj analizi, moj kolega Danilo Medvedev i ja proučavali smo kako su se kulturne razlike promenile tokom poslednjih 40 godina, perioda koji je bio svedok brze ekonomske globalizacije. Analizirali smo odgovore na ankete od skoro pola miliona ljudi iz 76 zemalja. U ovim podacima smo, iznenađujuće, otkrili da se, iako se svet globalizovao, kulture više ne slažu u svojim moralnim vrednostima, roditeljskim praksama i sistemima verovanja nego pre 40 godina. Ovi podaci mogu pomoći da se objasni šta je pošlo po zlu sa Walmartom u Južnoj Koreji i Nemačkoj: kompanija nije prilagodila svoj brend tržištima na kojima su potrošači imali veoma različite preferencije i vrednosti. U Nemačkoj, na primer, Walmartova politika koja zahteva da se zaposleni smeju kupcima i započinju dan sa oduševljenim Walmartovim navijanjem nije prošla dobro. „Ljudima su ove stvari bile čudne“, rekao je Hans-Martin Pošman, sekretar Verdijevog sindikata, koji je predstavljao zaposlene u Walmartu. „Nemci se jednostavno ne ponašaju tako. Slične priče su se pojavile i iz Južne Koreje. „Walmart je tipičan primer globalnog giganta koji nije uspeo da lokalizuje svoje operacije u Južnoj Koreji“, rekla je Na Hong Seok, analitičarka Good Morning Shinhan. Njujork tajms je sažeo Walmartove međunarodne neuspehe kao proistekle iz oholosti i opisao kompaniju kao „jedinstveno moćno američko preduzeće koje pokušava da nametne svoje vrednosti širom sveta“. Walmart nije jedina američka kompanija koja pati od kulturne oholosti. Kada se Best Buy preselio u Kinu 2006. godine, kladio se da će njegove niske cene i obrazovani predstavnici za korisničku podršku dovesti do profita. Umesto toga, kompanija je uspela da osvoji samo 1,8% tržišnog udela u zemlji, delom zato što su garancije Best Buy-a u prodavnicama i veliki izložbeni saloni bili strani kineskim kupcima, koji su bili navikli da kupuju elektroniku iz malih prodavnica i lokalnih tržišta. Tadašnji predsednik Best Buy Asia, Dejvid Deno, nazvao je originalnu strategiju kompanije „glupom i arogantnom.” Njegov naslednik, Kal Patel, pristupio je misiji kompanije u Kini sa više poniznosti, napominjući: „Morate da radite tempom kineskog potrošača. Koje strategije treba da usvoje poslovni lideri kada iznesu svoj brend u inostranstvo? U ovom članku, oslanjajući se na svoje istraživanje i rad drugih, predstaviću opšti model globalnog liderstva u suočavanju sa kulturnim razlikama. Model, koji je dizajniran za organizacionu adaptaciju, ali je delimično izgrađen na tome kako se pojedinci akulturiraju, ima četiri osnovne strategije: 1. Odnosi sa lokalnim partnerima2. Prilagođavanje brenda lokalnoj kulturi3. Posvećenost različitosti i inkluziji4. Usklađivanje sa lokalnom upravom Zajedno, ove strategije čine ono što ja nazivam REACH modelom upravljanja na globalnim tržištima. Ovaj model ima za cilj da pomogne poslovnim liderima koji trenutno posluju na globalnim tržištima — ili razmišljaju o ulasku na njih — da svoj brend učine pouzdanijim u inostranstvu, privlačnijim stranim potrošačima i na kraju održivijim. REACH model Organizacije koje će napredovati kada se šire preko granica u narednim godinama biće one koje će zadržati svoj osnovni identitet dok integrišu partnere, osoblje, vrednosti i regulatorne smernice iz kulture domaćina. Prvi korak u ovom procesu je kamen temeljac REACH modela: uspostavljanje odnosa sa lokalnim partnerima. Ovi odnosi stvaraju liniju komunikacije između globalnih lidera organizacije i zainteresovanih strana koji razumeju preferencije i navike lokalnih potrošača. Ali što je još važnije, ovi odnosi grade poverenje čineći da strani brendovi izgledaju više lokalno. Kulture se veoma razlikuju po tome koliko veruju stranim partnerima. U Sjedinjenim Državama ovo poverenje je relativno visoko. U nedavnom globalnom istraživanju koje je pitalo ljude koliko veruju ljudima iz stranih zemalja, 75% Amerikanaca je navelo ili „donekle” ili „potpuno”, dok je to učinilo samo 17% Kineza. Kao što mapa ispod pokazuje, poverenje u strane nacije obično je mnogo veće u razvijenim zapadnim zemljama nego u drugim svetskim regionima. U zemljama u kojima je poverenje u strane nacije nisko, uključivanje lokalnih partnera je ključno za uspostavljanje uporišta.     Uspostavljanje odnosa sa lokalnim partnerima ide ruku pod ruku sa drugom i trećom preporukom REACH modela: prilagođavanje lokalnoj kulturi i posvećenost raznolikosti i inkluziji. Neuspesi Walmarta i Best Buy-a pokazuju šta se dešava kada organizacije ne inkorporiraju ove tri lekcije. Ali dve uspešne priče modernih multinacionalnih kompanija pokazuju kako se ove tri strategije mogu uspešno kombinovati. Jedna od ovih uspešnih priča uključuje Starbucks u Kini. Od svog početnog ulaska na kinesko tržište, 1999. godine, Starbucks je otvorio više od 6.500 prodavnica u više od 250 gradova u kontinentalnoj Kini, uspešno uvodeći kulturu kafe u zemlju koja tradicionalno pije čaj. Starbucks je započeo ovo putovanje identifikovanjem tri regionalna partnera: na severu, pekinška kompanija za kafu Mei Da; na istoku, tajvanska Uni-President Enterprises Corporation; a na jugu hongkonški Makim's Caterers Limited. Svaki partner je doneo jedinstven pogled na ukuse i kulturu kineskih potrošača. Kroz istraživanje sa ovim partnerima, Starbucks je razvio nova pića koja zadovoljavaju lokalne interese, uključujući Biluochun, zeleni čaj popularan u Kini, i specijalne stavke menija kao što je zongzi, popularna knedla koja se jede tokom Festivala čamaca zmajeva u zemlji. Kompanija je takođe prilagodila svoju korisničku podršku kao odgovor na averziju kineskih potrošača prema e-pošti, uspostavivši telefonsku liniju i prisustvo na društvenim medijima u kineskim aplikacijama. Starbucks je čak poboljšao svoj izgled mešanjem unutrašnjeg nameštaja u kineskom stilu i spoljašnje dekoracije sa tradicionalnim Starbucks logom i tamnozelenim bojama. Neto rezultat je bio očuvanje osnovnog brenda Starbucks, prilagođenog kineskom kontekstu. Druga priča o uspehu uključuje TikTok i njegovu matičnu kompaniju, BiteDance. Kako je TikTok počeo da se probija širom sveta 2017. godine, BiteDance je najavio sveobuhvatnu organizacionu reformu koja bi uključivala promovisanje regionalnih partnera na ključne liderske pozicije u kompaniji. Izjava koja prati ovaj potez glasila je: „Pošto kreatori i korisnici platforme dolaze iz celog sveta, timovi i talenti koji grade ove platforme takođe bi trebalo da odražavaju ovu raznolikost. Raznovrsna radna snaga BiteDance-a takođe mu je omogućila da se bolje prilagodi lokalnim kulturama uz zadržavanje identiteta brenda. U osnovi aplikacije TikTok je standardna tehnička infrastruktura i sistem za preporuku algoritama, ali aplikacija takođe ima kulturno prilagođen feed „Za vas“ sa video snimcima koji su popularni u istoj geografskoj oblasti. Aplikacija je takođe razvila nekoliko filtera lica specifičnih za zemlju. Uprkos svojim uspesima, Starbucks i BiteDance su se suočili sa značajnim izazovima u svom radu da se održe međukulturna tržišta, a ovi izazovi ilustruju važnost poštovanja konačne strategije u REACH modelu: vrednost harmonije sa lokalnom upravom. Vrednosti nisu samo apstraktni principi i preferencije koje žive u glavama potrošača. Oni se takođe manifestuju u zakonima i propisima koji se razlikuju u različitim kulturama, a ponekad mogu ugroziti čak i najpažljivije napore u vođenju globalnog poslovanja. BiteDance se sada suočava sa regulatornim preprekama dok se bori protiv zabrinutosti za privatnost u Sjedinjenim Državama i Evropi. Zapadne kulture snažno podržavaju prava i slobode pojedinaca, a ove vrednosti su jedan od razloga zašto su Evropa i severnoameričke zemlje usvojile neke od najstrožih propisa o privatnosti u svetu. Nedavna analiza zakona o privatnosti širom sveta pokazuje da su skoro sve zemlje klasifikovane kao da imaju „teške“ zakone o privatnosti bile evropske, okeanske i severnoameričke. BiteDance se sada suočava sa istragama koje vode Federalna trgovinska komisija Sjedinjenih Država i Evropska unija zbog zabrinutosti za podatke i bezbednost, a predsednik Bajden je nedavno potpisao zakon koji bi potencijalno okončao operacije u Sjedinjenim Državama. Starbucks se suočio sa sopstvenim regulatornim neuspehom 2007. godine, koji je započeo uvodnikom visokog profila koji je napisao voditelj vesti Čengang Rui. Povike su bile zbog lokacije Starbucksa u Zabranjenom gradu. Za mnoge Kineze, Zabranjeni grad predstavlja dugogodišnji naglasak na tradiciji i kulturnoj autonomiji, a Starbucks je kršio ovaj simbol. Kao što je Rui napisao, „Zabranjeni grad je simbol kineske kulturne baštine. Starbucks je simbol kulture niže srednje klase na Zapadu. Vrlo brzo, ovo zgražanje zasnovano na vrednosti pretvorilo se u nove propise poslovanja u Zabranjenom gradu, i ovi propisi su na kraju primorali Starbucks da trajno zatvori svoju lokaciju u Zabranjenom gradu. . . . Kada su multinacionalne kompanije poslednjih godina uspostavile uporište na lokalnim tržištima, skoro uvek su koristile neke od REACH strategija da premoste kulturne podele. Nasuprot tome, kada nisu uspeli da uspostave uporište, njihovi lideri obično ignorišu barem jednu od strategija. Angažovanje ovih strategija je često razlika između privlačenja potrošača i sticanja njihovog poverenja i izazivanja apatije, nepoverenja, pa čak i sudskih sporova. Po definiciji, modeli treba da budu jednostavni i široko primenljivi, a REACH model očigledno ne obuhvata u potpunosti složen svet globalnog poslovanja. Ono što nudi, međutim, jeste način da kompanije razmišljaju strateški i sistematski o prelasku na strana tržišta. Kao što je statističar Džordž E. Boks jednom rekao: „Svi modeli su pogrešni, ali neki su korisni.