Korišćenje strukturiranog pristupa u komunikaciji može pomoći da odredite prioritet onoga što treba da prenesete. U ovom članku, autor uvodi svoj okvir „Šta, pa šta, sada šta“. Slično kao i švajcarski nož, poznat po svojoj svestranosti i pouzdanosti, ova struktura je fleksibilna i može se koristiti u mnogim različitim komunikacijskim situacijama. Struktura se sastoji od tri jednostavna pitanja: 1) Šta: opišite i definišite činjenice, situaciju, proizvod, poziciju, itd. 2) Pa šta: Razgovarajte o implikacijama ili važnosti za publiku. Drugim rečima, relevantnost za njih. 3) Šta sada: Navedite poziv na akciju ili sledeće korake kao što je postavljanje pitanja ili zakazivanje sledećeg sastanka.

Efikasna komunikacija nikada nije bila kritičnija u našem svetu koji se brzo razvija, gde svaki razgovor, pregovaranje, sastanak ili prezentacija može uticati na naš lični i profesionalni uspeh. Mnogo je veća verovatnoća da ćemo postići svoje komunikacijske ciljeve ako svoje poruke upakujemo na jasan, koncizan, logičan način.

U ovom članku ću predstaviti strukturu od tri pitanja za koju verujem da služi kao nezamenljiv alat za različite scenarije, od improvizovanih interakcija do ključnih poslovnih prezentacija, ali prvo počnimo od toga zašto je strukturirani pristup toliko koristan.

Vrednost strukture u komunikaciji

Struktura pruža mapu puta, logičku vezu ideja koja vodi i komunikatora i slušaoca. Zamislite to kao pažljivo osmišljenu priču ili dobro osmišljen recept. A prednosti korišćenja jedne su mnoge:

• Jasnoća: struktura eliminiše dvosmislenost, osiguravajući da je poruka jasna i laka za razumevanje i praćenje.
• Zadržavanje: Ideje predstavljene na struktuiran način imaju veće šanse da budu zapamćene, čineći komunikaciju još uticajnijom. Naš mozak je zapravo dizajniran da kodira i pamti strukturirane informacije.
• Ubeđivanje: Logička struktura gradi slučaj tačku po tačku, olakšavajući ubeđivanje vodeći drugu stranu kroz argumentovanje.
• Efikasnost: Struktura štedi vreme i mentalnu energiju, pojednostavljujući složene ideje u svahtljive tačke koje se mogu primeniti.
• Smanjena anksioznost: Posedovanje unapred definisane strukture može značajno da smanji anksioznost u komunikaciji, jer već znate kako da prenesete ono što treba da kažete i manje je verovatno da ćete zaboraviti svoj sadržaj.

Okvir „Šta, pa šta, šta sada“

Slično kao i švajcarski nož, poznat po svojoj svestranosti i pouzdanosti, ova struktura je fleksibilna i može se koristiti u mnogim različitim komunikacijskim situacijama. Struktura se sastoji od tri jednostavna pitanja:

• Šta: Opišite i definišite činjenice, situaciju, proizvod, poziciju itd.
• Pa šta: Razgovarajte o implikacijama ili važnosti za publiku. Drugim rečima, relevantnost za njih.
• Šta sada: Navedite poziv na akciju ili sledeće korake, kao što je postavljanje pitanja ili zakazivanje sledećeg sastanka.

Ova struktura ne samo da pomaže u organizovanju misli, već služi i kao putokaz za drugu stranu, čineći informacije lakšim za praćenje i delovanje.

Okvir na delu

Kako ova struktura izgleda u praksi? Evo tri primera:

1. Uvodi

Uvodi često mogu da se zbune. Korišćenje ove strukture može pomoći da budete jasni i da postavite očekivanja za ono što dolazi.

Kada predstavljate nekoga:

• Šta: Čast mi je da predstavim dr Klark, koja je ovde da razgovara o njenim uvidima u teoriju povezanosti.
• Pa šta: Njen rad je promenio način na koji mnogi ljudi donose svakodnevne odluke. Siguran sam da ćete razmišljati drugačije kada odete sa radionice.
• Šta sada: Bez daljeg odlaganja, pridružite mi se u dobrodošlici dr. Klark.

Kada nešto predstavljate:

• Šta: Uzbuđen sam što mogu da predstavim najnoviju verziju našeg proizvoda. U ovom izdanju dodali smo mnoga poboljšanja upotrebljivosti i poboljšali našu brzinu.
• Pa šta: Sada naši klijenti mogu lakše da završe svoje zadatke i uštede vreme i novac.
• Šta sada: kada napustite ovu konferencijsku sesiju, instalirajte je danas.

2. Odgovaranje na pitanje

Pitanja su odlična prilika za korišćenje ove strukture. Na primer, zamislite intervju za posao gde pitaju: „Zašto ste kvalifikovani za ovaj posao?“

• Šta: Imam preko 12 godina iskustva u radu sa klijentima, baveći se izazovima kao što su migracija na nove sisteme i implementacija novih procesa.
• Pa šta: Ova prethodna iskustva će mi pomoći da vašim klijentima pružim visokokvalitetne rezultate, a istovremeno će vam pomoći da pojednostavite svoj proces primene.
• Šta sada: Drago mi je što razgovarate o mojim kvalifikacijama sa nekim od mojih bivših klijenata.

3. Davanje povratnih informacija

Često podučavam klijente koji moraju da pruže konstruktivne povratne informacije da koriste ovu strukturu. Na primer, imate kolegu koji nije uspeo da završi svoj izveštaj na vreme.

• Šta: Primetio sam da izveštaj nije dostavljen u dogovorenom roku.
• Pa šta: ovo nas stavlja u nepovoljan položaj i može da ugrozi sastanak sa našim klijentima.
• Šta sada: potrebno mi je da završite ovaj izveštaj do sutra ujutru. Recite mi šta mogu da uradim da pomognem.

U zaključku, ovladavanje strukturiranom komunikacijom pomaže da kreirate svoje poruke i odredite prioritete onoga što nameravate da komunicirate, dok pomažete sagovorniku da svari informacije i zapamti ih. Korišćenjem „Šta, pa šta, sada šta“, možete se kretati kroz različite situacije u komunikaciji, osiguravajući da se poruka ne samo čuje, već se internalizuje i da se po njoj reaguje.

Mnoge B2B kompanije pate od „jaza u vrednosti“: klijenti imaju koristi od njihovih proizvoda, ali ne mogu jasno da izmere, artikulišu ili odbrane tu vrednost pred stejkholderima unutar sopstvenih kompanija. Kao rezultat toga, odluke o obnovi ugovora se odlažu, pritisak na cene raste, a prilike za rast se gube. Ovaj jaz može opstati čak i tokom perioda brzog rasta, a rukovodstvo često prekasno prepozna problem. Rešavanje jaza u vrednosti zahteva napor predvođen izvršnim rukovodstvom kako bi se organizacija uskladila oko poslovnih ishoda za klijenta, kao što su rast prihoda, smanjenje troškova i ublažavanje rizika. Kompanije to mogu postići sistematskim identifikovanjem načina na koje klijenti stvaraju vrednost, ugrađivanjem kvantifikacije vrednosti u prodajni proces i širenjem načina razmišljanja usmerenog na vrednost za klijenta kroz marketing, uspeh klijenata, razvoj proizvoda i određivanje cena. Organizacije koje vrednost za klijenta čine vidljivom i merljivom u boljoj su poziciji da održe rast i ojačaju konkurentsku prednost.

Većina B2B kompanija već dugo ima skupu slepu mrlju: jaz između vrednosti koju stvaraju za klijente i vrednosti koju ti klijenti mogu da vide, izmere i odbrane. Za mnoge, snažan rani rast maskira problem sve dok se prodaja ne uspori ili konkurentske alternative ne obore profitne marže. Premošćavanje tog jaza je izvršna odluka — i to ona koju većina rukovodećih timova nikada nije eksplicitno donela.

Tokom više od 20 godina pomaganja B2B kompanijama u sektorima zdravstva, finansija, proizvodnje i tehnologije da razviju strategiju izlaska na tržište, otkrili smo da jedan faktor pre svega određuje da li će kompanija dostići svoj puni potencijal: da li je njen izvršni tim izgradio zajedničko razumevanje sa klijentima o poslovnoj vrednosti koja se isporučuje — ono što nazivamo „poslovnom vrednošću za klijenta“. Kada to razumevanje izostane — kada klijenti osećaju korist, ali ne mogu da je izmere ili odbrane pred sopstvenim finansijskim direktorom, tehničkim direktorom ili drugim ključnim stejkholderima — to nazivamo jazom u vrednosti. Posledice prate poznati obrazac. Obnove ugovora zastaju. Pritisak na cene se pojačava. Strateški poslovi se ne zaključuju. A pošto je ova erozija postepena, obično je već u poodmakloj fazi pre nego što je iko identifikuje.

Godine 2013, kompanija Splunk je imala jaz u vrednosti koji je njena stopa rasta skrivala. Videli smo to izbliza: jedna od nas (Vendi) savetovala je izvršni tim o strategiji određivanja cena, dok je drugi (Dag) radio u kompaniji, pomažući prodajnoj organizaciji da pređe sa tehničke prodaje na prodaju fokusiranu na vrednost.

Splunk je ostvarivao skoro 200 miliona dolara prihoda i rastao više od 50% godišnje, vođen IT timovima koji su prihvatili njegov besplatan proizvod za rešavanje problema u IT operacijama koji su oduzimali ogromnu količinu vremena i ponekad bili nemogući za rešavanje. Videli smo kako su timovi za IT operacije bili oduševljeni sposobnošću Splunk-a da im pomogne da brzo reše složene probleme. Kako su se slučajevi upotrebe umnožavali, tako je rasla i potrošnja — a samim tim i troškovi za IT odeljenja. Spolja gledano, delovalo je kao izuzetna tehnološka priča o uspehu. Korisnici su voleli proizvod, a rast nije pokazivao znake usporavanja.

Iznutra, međutim, izvršni tim Splunk-a posmatrao je signale koji su ih brinuli. Glavni informacioni direktori — kako lideri u industriji, tako i oni unutar kompanija koje su bile Splunk-ovi klijenti — govorili su analitičarima sa Volstrita da proizvod košta previše. Volstrit, slušajući istovremeno i entuzijazam i šok zbog visine cene u istim razgovorima sa klijentima, brinuo je da će cene zasnovane na potrošnji usporiti šire usvajanje. Kupci nisu mogli da predvide troškove, pa su oklevali da se obavežu na većem nivou.

Tog januara, izvršni tim je angažovao oboje nas kako bismo ispitali problem iz naših različitih uglova. Kada smo razgovarali sa korisnicima Splunk-a, oni su voleli proizvod i nastavili su da pronalaze nove slučajeve upotrebe u IT operacijama i bezbednosti, kao i u marketingu i uspehu klijenata. Ali takođe smo uvideli nemogućnost da se ta vrednost šire artikuliše kompaniji, kao i problem vidljivosti. Korisnici su svakodnevno osećali korist, ali rukovodioci koji su kontrolisali budžet nisu. Niko u organizaciji kupca nije mogao da kvantifikuje šta je Splunk već isporučivao, što je onemogućavalo procenu — a kamoli opravdanje ili odbranu — troškova njegovog usvajanja u punom obimu.

Ovaj obrazac nije specifičan samo za Splunk. Kada postoji nedostatak razumevanja vrednosti za klijenta između dobavljača i njegovih klijenata, često pre svega postoji i nedostatak internog usklađivanja unutar samog dobavljača o ključnoj važnosti poslovne vrednosti za klijenta. Tada je disfunkcija predvidiva. Bez ovog zajedničkog razumevanja i fokusa, prodajni timovi grade demonstracije i vežbe dokazivanja vrednosti oko funkcija i tehničkih mogućnosti, dok timovi za uspeh klijenata implementiraju interno usmerenu efikasnost i optimizaciju, a sve to ostavljajući eksterno usmerenu poslovnu vrednost za klijenta — kao što su zadovoljstvo klijenata, smanjenje rizika, rast i profitabilnost — nezabeleženom ili neiskomuniciranom. Proizvodni timovi se fokusiraju na funkcionalnosti koje planiraju da isporuče, dok se marketinške poruke fokusiraju na druge funkcionalnosti i operativne prednosti. Bez tog fokusa i usklađenosti sa klijentom i širom organizacije, prodaja postaje manje predvidiva, pritisak na cene se pojačava, a klijenti ne šire saradnju — ili još gore, odlaze i biraju alternativno rešenje.

Ovaj fokus i usklađenost se ne dešavaju slučajno. To je izvršna odluka. Splunk je zatvorio svoj jaz u vrednosti kroz višegodišnju transformaciju koja je započela u izvršnom rukovodstvu, a zatim se proširila kroz svaku funkciju koja ima kontakt sa klijentima — prodaju, marketing, uspeh klijenata i razvoj proizvoda. Izvršni tim u Splunk-u izgradio je kulturu usmerenu na razumevanje i isporuku poslovne vrednosti za klijenta. Iz naše perspektive (uglavnom Dagove) tokom njegovog rada u kompaniji, videli smo rast stope uspešnosti prodaje, skraćivanje prodajnih ciklusa i ubrzanje širenja saradnje sa klijentima. Tokom šest godina nakon 2013, prihodi kompanije porasli su više od deset puta, na 2,3 milijarde dolara. Godine 2024, Cisco je kupio kompaniju za 28 milijardi dolara.

Jaz u vrednosti je uvek nosio svoju cenu. Ono što se promenilo jeste brzina kojom ta cena počinje da uzima svoj danak. Prednosti u funkcionalnostima koje su nekada trajale godinama sada nestaju za nekoliko meseci. Kupci ispituju ulaganja u tehnologiju — posebno ona koja se odnose na veštačku inteligenciju — sa sve većom strogošću, a odluke o obnovi ugovora sve su više vezane za dokaziv poslovni uticaj. Najizloženije su one organizacije čiji klijenti ne mogu da predstave poslovno opravdanje izvršnim direktorima koji kontrolišu njihov budžet. Vremenski okvir za izgradnju te sposobnosti uži je nego što je bio pre samo dve godine.

Kako lideri mogu da izgrade održivu prednost uz pomoć vrednosti za klijente

Na osnovu našeg iskustva, verujemo da kompanije treba da razviju i ugrade viziju vrednosti za klijenta u celu organizaciju. Organizacije koje ulože trud u razumevanje, kvantifikovanje i operacionalizaciju poslovne vrednosti za svoje klijente imaju veće šanse da stvore trajnu konkurentsku prednost koju je teško replicirati. Izgradnja kulture radoznalosti i učenja o tome šta klijenti cene i kako vaša kompanija može kontinuirano pružati više vrednosti tokom vremena stvara ciklus rasta za kompaniju, njene klijente i zaposlene. Prema našem iskustvu, taj rad prati promišljen redosled: razumeti, dokazati, operacionalizovati, a zatim skalirati.

Razvijte duboko razumevanje poslovne vrednosti za klijenta.

Fokus na vrednost za klijenta možete početi da gradite gotovo bilo gde u organizaciji. Ključni zahtev je da počnete sa malim, posvećenim timom koji je u potpunosti fokusiran na razumevanje načina na koji se vaše rešenje koristi ili će se koristiti od strane klijenata za smanjenje rizika, rast prihoda ili smanjenje troškova. Ovo može otkriti slučajeve upotrebe koje ranije niste razumeli, pokazati velike razlike među segmentima klijenata ili rasvetliti kako se vrednost isporučuje u različitim delovima poslovanja.

Ovaj posao se ne može obaviti anketama i ne može se postići postavljanjem pitanja klijentima: „Šta vi vrednujete?“ Morate mu pristupiti kroz prizmu sociologa, ekonomiste i analitičara korišćenja proizvoda. Počnite sa inputima i uvidima od lidera u prodaji, uspehu klijenata i razvoju proizvoda koji su najbliži klijentima. Razumite pobede, gubitke, bolne tačke i raznolikost slučajeva upotrebe.

Zatim identifikujte podskup klijenata koji predstavljaju ove različite kontekste — i vodite duboke razgovore „jedan na jedan“ kako biste razumeli kako vaše rešenje utiče na njihove troškove, prihode i rizike, i kako se usklađuje sa njihovim strateškim prioritetima. Dokumentujte najčešće koristi i počnite da gradite model za osnaživanje prodaje.

Operacionalizujte to — počevši od prodaje.

Naše iskustvo dosledno ukazuje na prodaju kao mesto odakle treba početi, jer je uticaj tu najbrži i najvidljiviji (određivanje cena je na bliskom drugom mestu). Primenite pristup vrednosti za klijenta direktno na aktivne prodajne prilike. Počnite sa malim timom strateških prodavaca i radite sa njima na izgradnji argumenata o poslovnoj vrednosti zajedno sa njihovim internim zagovornicima kod klijenta.

To podrazumeva više od obučavanja prodajnih timova da artikulišu vrednost. To znači ugrađivanje otkrivanja i kvantifikovanja vrednosti u sam prodajni proces — propisane korake koje svaki prodavac prati kako bi maksimizovao verovatnoću pobede. Poruke o vrednosti moraju biti utkani u prezentacije, događaje validacije i sav prodajni sadržaj koji se redovno koristi. Pružite timovima obuku i modele poslovnih opravdanja koji im omogućavaju da izmere trenutno stanje klijenta i projektuju buduću vrednost koju vaše rešenje može pružiti — utemeljeno na stvarnim podacima klijenata i benčmark standardima. Jedan korak je suštinski važan: interni zagovornik kod klijenta mora biti uključen u izgradnju poslovnog opravdanja koje će na kraju stići pred više rukovodstvo. Bez tog zajedničkog stvaranja, tom predlogu će nedostajati interni kredibilitet koji mu je potreban.

Prenesite to na čitavu organizaciju.

Kada se postave osnovni modeli, proširite način razmišljanja o vrednosti za klijenta izvan prodaje kako biste postigli holistički pristup — ugrađen u uspeh klijenata, proizvod, određivanje cena i najviše rukovodstvo — potreban za postizanje viših marži i održive konkurentske prednosti.

Marketing: Pobrinite se da poruke prenose uticaj na klijenta za primarne slučajeve upotrebe i da se generisanje potražnje fokusira na ishode, a ne samo na mogućnosti proizvoda.

Nakon prodaje: Vodite značajan deo svojih klijenata ka produbljivanju korišćenja onih mogućnosti i proizvoda iz vaše ponude koji su najviše diferencirani — i osigurajte da budu svesni i sposobni da artikulišu poslovnu vrednost koju ostvaruju.

Proizvod: Vremenom ugradite razmišljanje o poslovnoj vrednosti za klijenta u planiranje proizvoda, koristeći ga za usmeravanje prioriteta inovacija i redosleda uvođenja novih funkcionalnosti.

Određivanje cena i pakovanje: Procenite svoje cene i pakete u odnosu na slučajeve upotrebe i poslovnu vrednost koju isporučuju. Pobrinite se da podstičete ispravno ponašanje klijenata, kao što su usvajanje i zadržavanje srodnih proizvoda, dok istovremeno ostvarujete odgovarajući prihod.

Imperativ liderstva

Jaz u vrednosti je problem višeg rukovodstva jer nijedna pojedinačna funkcija — ni prodaja, ni marketing, ni razvoj proizvoda — nema autoritet niti vidljivost da uskladi celu organizaciju oko zajedničkog razumevanja vrednosti za klijenta. To usklađivanje zahteva donošenje izvršnih odluka: određivanje prioriteta za ulaganja, nalaganje međufunkcionalne koordinacije i pozivanje organizacije na odgovornost za ishode za koje nijedan pojedinačni tim nema isključivo vlasništvo.

U našem radu sa B2B kompanijama, svedočili smo tome kako jazovi u vrednosti nagrizaju organizacije koje su po svakom konvencionalnom parametru delovale zdravo. Kompanije koje zatvore ovaj jaz — počevši od izvršne odluke da usklade čitavu organizaciju oko zajedničkog razumevanja vrednosti za klijenta — biće one koje će rasti, zadržavati klijente i širiti poslovanje u godinama koje dolaze. One koje to ne učine otkriće koliko brzo tržište ide dalje.

Starbucks se bori. Udaljio se od svoje uspešne strategije pružanja klijentima izuzetnih iskustava i, u tom procesu, postao je komoditet. Ovaj članak analizira gde je pošlo po zlu i nudi ideje kako kompanija može da preokrene trenutno stanje.

Starbucks je ponovo u nevolji. U svom poslednjem kvartalnom izveštaju o zaradi, objavio je razočaravajuće rezultate, uključujući pad prodaje od 4% (11% u Kini, njenom drugom najvećem tržištu). Nakon te objave, njegove akcije su pale. (Još uvek je znatno ispod svog 12-mesečnog maksimuma.) A njen osnivač i trostruki izvršni direktor Hauard Šulc još jednom je poslao poruku na LinkedIn moleći sadašnje lidere Starbucksa da ponovo otkriju i prihvate osnovnu svrhu kompanije, njen razlog postojanja.

Šulcovo otvoreno pismo, koje je usledilo nakon drugog koje je objavio u februaru, u velikoj meri odražava rastuća osećanja mnogih dugogodišnjih kupaca: Odlazak u Starbucks nije ono što je bio, a sam brend nije ono što je nekada značio. Fundamentalni problem: Starbucks je sam sebe komoditizovao.

U ovom članku tvrdimo da kompanija treba da pomeri svoj fokus nazad na lično. Njeni problemi ilustruju kako kompanije koje su uspele nudeći klijentima izuzetna iskustva mogu podleći iskušenju da slede ciljeve kao što su efikasnost i obim i, u tom procesu, da se komodiziraju. Naše preporuke su sve o tome kako oni koji su zalutali mogu da se vrate na put.

Komoditizacija

Termin „treće mesto“ (koje je skovao sociolog Rej Oldenburg), koji Šulc već dugo primenjuje na Starbucks, znači „mesto izvan kuće i posla gde bi ljudi mogli da se okupe, opuste i razgovaraju“. Ali tokom protekle decenije, udobne stolice su uglavnom nestale, zamenjene čvrstim drvenim. Kompanija je takođe pretvorila pronalaženje električnih utičnica za uključivanje računara ili telefona u nešto kao potragu za blagom.

Štampane porudžbine su zamenile rukopis na šoljama - nekada davno, uključujući komplimente ili pohvale - uklanjajući ljudski dodir sa čuvenih ručno rađenih napitaka. Nestala je bogata aroma pečenja i mlevenja zrna kafe; umesto toga, sada postoje zapečaćena pakovanja spremna za upotrebu.

Starbucksov hvaljeni program lojalnosti je takođe komoditizujući. Uprkos sveukupnom povećanju prodaje, njegovo praćenje kupovina fokusira kupce na cenu onoga što kupuju - posebno kada je kompanija prebacila sa praćenja artikala na ukupne potrošene dolare - umesto na vrednost onoga što piju, jedu i doživljavaju. Eksplicitna pogodba „kupite više, a mi ćemo vam dati nešto besplatno“ dolazi sa implicitnom porukom da „preplaćujete svaku šoljicu, tako da možemo sebi da priuštimo da s vremena na vreme ubacimo nešto gratis“.

Kompanija je odavno dodala mobilno poručivanje na mnogim lokacijama, što je takođe povećalo prodaju uz smanjenje lokalnog iskustva. To je podelilo pažnju barista, povećalo dužinu služenja i zauzelo prostor koji bi se mogao koristiti za poboljšanje ličnog iskustva.

Mobilno naručivanje stavlja vas i vašu internu porudžbinu u nevidljivi red neodređene i ponekad naizgled beskonačne dužine. Na kraju se laktate sa kupcima koji dolaze i odlaze, slušajući i gledajući ih kako ulaze i izlaze sve vreme dok pokušavate da uživate u vremenu koje želite da provedete van kuće i posla. A sada su neki Starbucksovi prostori uklonili sve stolice — udobne i čvrste — kako bi se fokusirali na porudžbine na mobilnim uređajima.

Starbucks to može nazvati „iskustvenom pogodnošću“, ali mi to smatramo oksimoronom; pogodnost se odnosi na dobro ušteđeno vreme, a iskustvo je na dobro utrošenom vremenu. To je zapravo samo iskustveni ekvivalent „smanjivanja“.

Istovremeno, kompanija je bila svedok rastućih tenzija unutar svoje radne snage i nastojanja da se udruži. Dok se Starbucks konstantno rangirao kao jedno od najboljih mesta za rad, potpuno je nestao sa top lista od 2016. Umesto toga, zaposleni su sve više verbalno govorili o svojim radnim uslovima, ukazujući na nepovezanost između pokazatelja učinka koji su usmereni na obim prodaje i onih koji su fokusirani na kvalitet veze sa kupcima.

Naravno, kompanija je stekla prihod i efikasnost u kratkom roku, ali po kojoj ceni na duži rok ako se komodizira, izgubi svoju autentičnost i umanji iskustvo „trećeg mesta“ — ako na kraju izgubi ono što je Šulc opisao u njegovom februarskom otvorenom pismu kao „duša“ u procesu? Mi to vidimo kao faustovsku pogodbu koja bi danas mogla zadovoljiti Volstrit, ali će na kraju nagrizati kompaniju, ostavljajući je kao ogromnu ljušturu.

Put nazad

Sigurno nije kasno da Starbucks ispravi brod, vrati se na njegov iskustveni kurs i izbije njegove samokomoditizacije. U mnogim aspektima, slažemo se sa Šulcovom ocenom da put napred počinje ponovnim razmatranjem onoga što je kompaniju učinilo tako uspešnom.

Povratak autentičnosti brenda znači ukidanje osećaja montažne trake današnjeg Starbucks-a, omogućavajući zaposlenima da ponovo budu ključni akteri u iskustvu. Živost koju donose baristi koji uzvikuju narudžbine i ljudske veze koje ostvaruju upravo su ono što je ovim mestima dalo osećaj u komšijskim kafićima - čak i ako je to značilo povremeno pogrešno napisano ime na vašoj šoljici ili neopravdanu dodatnu količinu sirupa. Takve „greške“ učinile su da Starbucks doživljava autentično ljudsko iskustvo. Ponovno obogaćivanje poslova koji su postali rutinski i osnaživanje zaposlenih da priređuju značajna iskustva takođe mogu uveliko poboljšati njihovo osećanje prema kompaniji.

Kompanija bi takođe trebalo da redizajnira svoj program lojalnosti kako bi prestala da daje besplatno piće i hranu koju bi gosti ionako kupili. Umesto toga, pretvorite program u platformu za iskustvo koja gostima nudi iskustva koja inače ne bi imali. To je ono što je većina kompanija za kreditne kartice, avio-kompanija i ugostiteljska kompanija već učinila. Deltin program SkiMiles Exeriences, na primer, govori o tome kako „možete svoje kilometre pretvoriti u uspomene“. Mastercard platforma nudi „neprocenjivo“ iskustvo. A Hilton Honors program lojalnosti poručuje članovima da stave svoje poene „tamo gde je vaša strast, sa iskustvima širom sveta i u vašem rodnom gradu koji se ne mogu kupiti novcem“.

Starbucks takođe mora da pronađe načine da se pobrine za one ljude koji Starbucks tretiraju kao puku uslugu bez narušavanja iskustva onih koji to smatraju nečim više. To znači odvajanje mobilnih i direktnih porudžbina od lokalnih kako bi se minimizirale interakcije između različitih grupa. To takođe znači reinvestiranje u udobnost i pogodnosti za ljude koji žele da sednu. U stvari, s obzirom na to da rad na daljinu ne vodi nikuda i da se domovi mnogih ljudi od nedavne pandemije pokazuju kao okruženja koja nisu idealna, nikada nije bilo boljeg vremena za Starbucks da se pozicionira kao dostojno mesto za rad.

Jedan od načina da se napravi jasna razlika između internih kupaca i kupaca koji kupuju za poneti je da se prepozna da dok usluge naplaćuju aktivnosti koje zaposleni obavljaju, iskustva naplaćuju vreme koje kupci provode u mestu. To može značiti naplatu ulaznice ili članarine ili veću cenu pića i hrane. Pret A Manger u Velikoj Britaniji već koristi takav dvostepeni model cena za one koji ostaju u odnosu na one koji odlaze.

Postoje mnoga mesta širom sveta, koja se često nazivaju „antikafeima“, koja naplaćuju vreme provedeno tamo u druženju, igranju igrica, obavljanju posla i tako dalje — i često besplatno ubacuju kafu. Ali ne morate da naplaćujete celo mesto; možete naplatiti mesta-unutar-mesta i iskustva koja se tamo dešavaju. Zaista, Starbucks već naplaćuje ulaz za degustaciona iskustva i časove na svojim...

Nema sumnje da prihvatanje ovih ideja zahteva ne samo ispravnu strategiju već i snažno vođstvo. Može li to bilo ko osim Hauarda Šulca? Njegovo poslednje otvoreno pismo može biti molba da bude pozvan nazad, kao što je to često činio ranije. S obzirom da više nije ni u odboru, to je malo verovatno. Ali ako ne Šulc, onda je Starbaksu potreban vođa sa sličnom strašću i uvažavanjem vrednosti iskustava.

Novo istraživanje otkriva iznenađujuću moć „zaraze preporuke“, gde upućeni kupci ne samo da kupuju više, već i upućuju 30-57% više novih kupaca od drugih. Ovaj fenomen, posmatran u različitim industrijama, vođen je društvenim faktorima kao što su percepcija da se referisanje kao prikladno i sklonost da se sprijateljite sa sličnim ljudima. Jednostavan eksperiment, podsećajući upućene klijente na njihovo poreklo preporuke, povećao je uspešne preporuke za 21%, naglašavajući potencijal za korišćenje psihologije preporuke za povećanje efikasnosti programa. Ovi nalazi zahtevaju od preduzeća da ponovo procene svoja ulaganja u programe preporuka, s obzirom na povećan potencijal upućenih kupaca. Iako postoje neki rizici, kao što je širenje negativnih percepcija, oni se mogu ublažiti uravnoteženim marketinškim pristupom.

Odavno je poznato da su preporuke efikasne zbog poverenja koje kupci imaju u preporuke prijatelja i porodice. Međutim, naše novo istraživanje sugeriše da su preporuke kupaca još vrednije nego što su trgovci i istraživači nekada verovali.

Koristeći podatke od preko 41 miliona korisnika aplikacije za povraćaj novca, otkrili smo da klijenti koji su se pridružili putem preporuke vrše više kupovine od kupaca koji su se pridružili drugim metodama. Međutim, pored većeg broja kupovina, pokazujemo da upućeni kupci takođe donose oko 30%-57% više novih kupaca putem preporuka nego drugi kupci, čak i kada kontrolišu svoje druge aktivnosti.

Ovaj novi fenomen nazivamo „zaraza preporuke“ — tendencija da preporučeni klijenti dovedu više preporuka. Koristeći podatke My Yoga Teacher platforme koja povezuje učenike joge sa ličnim instruktorima, ponovili smo ovaj nalaz i pokazali da je veći broj uspešnih preporuka koje primećujemo zbog toga što su upućeni klijenti slali više poziva za preporuke. Koristeći dodatne podatke sa provajdera softvera za marketing preporuka Impact.com/advocate, otkrili smo da se „zaraza preporuka“ javlja u različitim industrijama, od robe za domaćinstvo do osiguranja i šire.

Šta preporuke čini „zaraznim“? Naši podaci ukazuju na nekoliko objašnjenja koja verovatno pokreću ovaj efekat. Na primer, homofilija, koncept da imamo tendenciju da gradimo društvene mreže sa drugima koji su nam slični, verovatno igra centralnu ulogu. Odnosno, kada kupac voli vaš brend, možda ima slične prijatelje koji su takođe skloni da uživaju u vašim ponudama, što ih dovodi do veće verovatnoće da će se obratiti.

Osim homofilije, pomoću kontrolisanih eksperimenata otkrivamo još jedan snažan pokretač „zaraze preporuka“: Referentni kupci doživljavaju čin upućivanja kao društveno prikladniji. Prethodni rad je otkrio da su mnogi kupci suzdržani da upute svoje prijatelje, jer su zabrinuti da bi njihov prijatelj mogao imati negativno iskustvo. Štaviše, kada postoji podsticaj za preporuku (što često postoji), kupci možda neće želeti da izgledaju kao da imaju alternativne motive i rizikuju svoju reputaciju kod svojih prijatelja. Ali kupci koji su se prvobitno pridružili putem preporuke manje su zabrinuti zbog ovih društvenih troškova. Činjenica da su se oni sami pridružili putem preporuke postavlja normu koja je odgovarajuća u ovom kontekstu. Ovo uverenje igra ključnu ulogu u njihovoj većoj sklonosti da upućuju druge.

Takođe smo identifikovali jednostavnu intervenciju za povećanje broja preporuka, na osnovu našeg uvida u psihologiju upućivanja. U eksperimentu sa preko 10 miliona klijenata, poslali smo polovini preporučenih klijenata standardno push obaveštenje u kojem smo tražili od njih da preporuče svoje prijatelje, a drugoj polovini poslali isto push obaveštenje, ali smo dodali podsetnik da su se prvobitno pridružili putem preporuke. Dodavanje ovog jednostavnog podsetnika dovelo je do toga da preporučeni klijenti naprave 21% uspešnije preporuke. Ovo utiče na psihologiju upućivanja tako što čini normu upućivanja istaknutijom i povećava njihov nivo udobnosti u upućivanju drugih.

Ovi nalazi nude važne uvide vlasnicima preduzeća i marketing menadžerima. Naglašava potrebu da se preispita ulaganje u programe preporuka, uzimajući u obzir ne samo direktnu vrednost preporučenih kupaca, već i njihov povećan potencijal kroz „zarazu preporuka“.

Iako su referalni programi veoma efikasni, nisu bez potencijalnih rizika. Jedna potencijalna zabrinutost zbog oslanjanja na preporuke za privlačenje kupaca je da bi se negativne percepcije mogle širiti istim kanalima koji podstiču „pozitivnu zarazu“. Odnosno, ako kupac odluči da napusti brend, njegovo nezadovoljstvo bi potencijalno moglo da prođe kroz njegovu društvenu mrežu, navodeći i one koje su pominjali.

Na sreću, naša analiza preko 41 miliona kupaca iz aplikacije za povrat novca pruža neke umirujuće uvide. Iako pojedinačni klijenti povremeno prestanu da koriste aplikaciju, nismo pronašli dokaze da takve odluke značajno utiču na angažovanje klijenata koje su uputili. Ovo sugeriše iako se negativna osećanja mogu širiti kroz mreže, sticanje kupaca putem preporuka izgleda da ne pogoršava ove efekte u našim podacima. Ipak, balansiranje ovih izuzetno vrednih programa preporuka sa drugim marketinškim naporima obezbediće da brend ne postane preterano zavisan od jednog metoda i zaštitiće od fluktuacija u percepciji kupaca.

U idealnom svetu, nadređeni bi instinktivno i bez pogovora podržavali vaše napore. Međutim, istina je da je vaš šef zauzet balansiranjem više prioriteta i vaš projekat možda mu je pao u zaborav. Mnogi lideri jednostavno ne prepoznaju kada je njihova podrška potrebna, koliko ona može biti uticajna, ili sa kojim se preprekama suočavate. Kako onda da „upravljate prema gore“ i zatražite pomoć koja vam je potrebna? Postoji pet strategija koje možete pokušati: 1) Istaknite šta je u tome za njih, 2) Ponudite konkretne ideje, 3) Pripremite govor za svog šefa, 4) Uvedite rutinu „nedeljnih uspeha“, 5) Iskoristite reciprocitet.

Emily, menadžerka proizvoda u kompaniji za video igre, nedavno je dobila zadatak da vodi novu radnu grupu za veštačku inteligenciju (AI). Uključivanje mašinskog učenja u razvoj igara bio je važan strateški pravac za firmu i osećala se počastvovanom što vodi tako ključnu inicijativu. Međutim, kolege iz drugih odeljenja sporo su odgovarale na njene mejlove, često propuštajući sastanke ili stavljajući AI zadatke na niži prioritet. Rekla mi je: „Šef mi stalno govori da damo tome vremena. Da novi projekti zahtevaju vreme da zažive.“ Kada bi Emily uspela da okupi sve zainteresovane strane, osećala je nedostatak hitnosti i podrške. „Oni vide ovu radnu grupu kao samo još jedan teret“, rekla je Emily. „Znam da bismo brže napredovali da postoji vidljivija podrška mog šefa i ostatka rukovodećeg tima.“

Možda ste i vi bili u Emilynoj situaciji, želeći da vaš menadžer zagovara vas, bilo kroz javnu podršku ideje, uvod u ključne zainteresovane strane, objavljivanje timskih dostignuća ili pozicioniranje vas kao stručnjaka za određenu oblast. Podrška vašeg lidera može pružiti kredibilitet, otvoriti vrata i okupiti resurse na način koji je teško postići samostalno — ali često je na vama da to zatražite.

U idealnom svetu, nadređeni bi instinktivno i bez pitanja podržavali vaše napore. Međutim, istina je da je vaš šef zauzet balansiranjem više prioriteta i vaš projekat možda mu je pao u zaborav. Ako su novi na svojoj poziciji, možda se ustručavaju da se snažno zauzmu za nešto. U nekim slučajevima, vaš šef može namerno da čeka da bi video kako ćete sami dobiti podršku. Uglavnom, lideri jednostavno ne prepoznaju kada je njihova podrška potrebna, koliko može biti uticajna ili sa kakvim se preprekama suočavate.

Bez obzira na razlog, čekanje da se podrška magično materijalizuje siguran je put da se razočarate i potencijalno ugrozite svoj projekat. Kako onda „upravljate prema gore“ i tražite pomoć koja vam je potrebna? Evo kako da ubedite one iznad vas da podrže vaš cilj.

Istaknite šta je u tome za njih

Vaš šef, kao i svi drugi, podešen je na svoju ličnu „radio stanicu“: ŠIJM (šta imam ja od toga?). Da biste dobili njihovu podršku, morate se emitovati na njihovoj frekvenciji. Drugim rečima, povežite svoj zahtev sa načinom na koji on ne samo da zadovoljava vaše potrebe, već se takođe uklapa u njihove prioritete.

Emily je znala iz prethodnih sastanaka jedan na jedan da je njen menadžer bio zabrinut za efikasnost i sopstveno opterećenje. Stoga je istakla kako bi povećana vidljivost radne grupe za AI mogla ubrzati rokove projekta smanjenjem potrebe za razmenom informacija i smanjenjem broja sastanaka na kojima bi on trebalo da prisustvuje.

Ponudite konkretne ideje

Nemojte prepuštati svom lideru da sam shvati kako da vas podrži. Umesto toga, pripremite konkretne predloge. Identifikujte određene zainteresovane strane, sastanke, prezentacije ili komunikacije unutar kompanije gde bi vaš šef mogao da zagovara vaš rad. Verovatnije je da će reći „da“ jer ste vi već uradili razmišljanje za njih — a to takođe pokazuje vaše razumevanje organizacione politike.

Kada se Emily obratila svom menadžeru, iznela je predlog: „Šta mislite da nam date pohvalu na sledećem sastanku za sve zaposlene ili u biltenu kompanije? Verujem da bi vaše pominjanje zaista istaklo važnost našeg rada — pogotovo jer je AI sada ključna oblast fokusa — i učvrstilo bi moju ulogu kao liderke grupe.“

Pripremite govor za svog šefa

Omogućavajući svom šefu gotov jezik koji može koristiti, uklanjate prepreke za akciju i kontrolišete narativ, osiguravajući da se vaš trud predstavi na način koji želite. Na primer, možete svom menadžeru obezbediti:

•  Sažete ključne tačke o vašem projektu koje može lako uključiti u razgovore ili prezentacije
•  Kratku, uglađenu skriptu koju može koristiti za predstavljanje vas na događajima ili sastancima unutar kompanije
• Prilagodljive predloške mejlova za povezivanje sa različitim zainteresovanim stranama ili promociju vašeg rada
•  Set često postavljanih pitanja sa jasnim, sažetim odgovorima koji će im pomoći da se suoče sa primedbama ili brane vaše ideje pred višim rukovodstvom
•  Unapred napisane objave za društvene mreže koje mogu podeliti na profesionalnim mrežama kako bi istakli napredak ili uticaj vašeg rada

Uvedite rutinu „nedeljnih uspeha“

Jednom nedeljno ili dvaput mesečno, pošaljite kratki, mejl svom šefu u kojem ističete dostignuća vašeg tima, prevaziđene izazove i predstojeće prekretnice. Time im pružate uredno spakovan „brzi vodič“ informacija koje mogu koristiti da impresioniraju svog šefa i kolege. To je win-win situacija: vaš menadžer deluje kao da je u toku sa svime — a vaš trud dobija pažnju koju zaslužuje.

Ova jednostavna rutina vas takođe navikava da artikulišete i dokumentujete svoja dostignuća, što je moćan način da pojačate samopouzdanje. Plus, kada dođe vreme za vašu evaluaciju učinka, imaćete konkretne primere pri ruci i nećete morati da panično tražite podatke kako biste opravdali potrebu za resursima ili napredovanjem.

Iskoristite reciprocitet

Psihološki princip reciprociteta kaže da kada neko učini nešto za nas, prirodno osećamo potrebu da uzvratimo uslugu. Dakle, tražite prilike da istaknete liderstvo, prioritete, snage i uspehe svog šefa. Pokazujući da vrednujete i promovišete njihov rad, povećavate šanse da oni isto urade za vas. Ovo nije zamišljeno kao quid pro quo, već kao način „upravljanja prema gore“ koji gradi poverenje i dobru volju.

Iskrenost je ključna. Nemojte forsirati pohvalu tamo gde ne odgovara prirodno. Samo budite na oprezu za male trenutke u kojima možete priznati ideje i doprinose vašeg šefa. To može biti jednostavno kao da pošaljete brzinski mejl da im se zahvalite na smernicama o tome kako da pružite povratne informacije zaposlenom ili da aktivno učestvujete kada oni vode radionicu.

Zapamtite, vaš uspeh na poslu ne zavisi samo od dobrog obavljanja posla. Zavisi i od toga da se vaš rad vidi, razume i ceni. Preuzimanjem inicijative da tražite i omogućite podršku svog šefa, preuzimate kontrolu nad svojom profesionalnom pričom.

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.

Zatvaranje prodaje je rezultat ranijih radnji kao što su otkrivanje kupaca, kvalifikacija potencijalnog klijenta i upravljanje učinkom. Framework IT je poboljšao svoj prodajni proces tako što je bolje kvalifikovao potencijalne klijente, razumeo ključne zainteresovane strane i promovisao svoje diferencijatore, što je dovelo do povećanja obima posla i zadovoljstva kupaca. Na ovaj način, proaktivna selekcija kupaca i kvalifikacija vodećih su ključni za pokretanje profitabilnog rasta i održavanje konkurentske prednosti.

Prodaja je umetnost u kojoj su rezultati bitni, tako da se većina saveta o dobrom učinku u ovoj ulozi fokusira na željeni ishod: zatvaranje prodaje. Ali zatvaranje je rezultat radnji i izbora koji se dešavaju ranije u procesu dok menadžeri prodaje i predstavnici odlučuju gde da raspodele vreme, novac i trud.

Konkretno, prodajni timovi treba da odluče koliko truda da potroše na otkrivanje kupaca (razumevanje šta i kome prodajete), kvalifikaciju vodećeg potencijalnog klijenta (obezbeđujući da su potencijalni klijenti ozbiljni i sposobni da obave kupovinu) i upravljanje učinkom (vreme potrošeno na obuku). , recenzije i druge aktivnosti koje stvaraju kulturu kontinuiranog poboljšanja).

Svaki od ova tri elementa je važniji kada više kamatne stope i duži ciklusi prodaje čine imperativ da prodajni timovi rade efikasnije i ulažu vreme u aktivnosti koje donose prihod. Ovaj članak govori o tome šta je jedna kompanija uradila da poboljša način na koji raspoređuje napore ka ovim oblastima — i kako bi ova praksa mogla da podstakne profitabilan rast za mnoga druga preduzeća.

Postati pametniji u otkrivanju klijenata i kvalifikaciji potencijalnog klijenta

Prodati proizvod ili uslugu obično znači postavljanje pitanja i odgovaranje na njih. Koji problem rešava naš proizvod? Da li potencijalni klijenti vide te probleme kao važne i hitne? Ko su naši najbolji izgledi (npr. kompanije koje veličine, u kojim industrijama)? Ko u kompaniji ima taj problem? Kako kupuju? Studije istraživanja tržišta, fokus grupe i drugi alati pomažu u rešavanju ovih problema. Ali na B2B tržištima, otkrivanje kupaca se uglavnom dešava u prodajnim razgovorima sa potencijalnim klijentima.

Ključna uloga menadžmenta prodaje je da pomaže svojim ljudima da na najbolji način iskoriste ograničeno vreme koje imaju u ovim aktivnostima. Bez praktičnih smernica koje prodavci koriste u traženju potencijalnih klijenata, stvaranje potencijalnih klijenata i kvalifikacija su često ono što neki nazivaju „prskaj i moli“. Na primer, evo dva stvarna traga (prikrivena imena). Prvi je od predstavnika interne prodaje do inženjera prodaje u kompaniji koja prodaje hardver i softver pozivnim centrima:

Imam trag za tebe! Došlo je preko preporuke. Ovaj potencijalni klijent otvara pozivni centar. U ovom trenutku nema ugrađenog hardvera. Počeće sa 30 agenata, koji će porasti na 60. Klijent želi skriptovanje, izveštavanje, zakazane povratne pozive, mogućnost modifikacije kampanja i potpuni nadzor. Ponuda je važeća do 11. 6. i očekuju da će konačan izbor izvršiti do 18. 6. Oni žele da budu u funkciji do kraja jula i žele da razgovaraju sa nekim što pre.

Drugi trag je poslat e-poštom kompaniji za medicinske uređaje iz odeljenja opreme velike bolnice:

Molimo navedite količinu 100 špric pumpi sličnih Nev Era Model 1000 kapaciteta 0,73 – 2011 ml/sat. Ponuda mora biti primljena do 15. novembra da bi bila uzeta u obzir.

Moglo bi se pretpostaviti da je prvi trag više obećavajući: sugeriše finansirani projekat sa vremenskom hitnošću, dok drugi izgleda kao šablonski zahtev za ponudu gde će odluka biti vođena cenom.

Ali pogledajte ta dva traga pažljivije. Prvi trag označava nedelju dana između ponude i odluke o kupovini. Da li je to realno i, ako jeste, da li sugeriše da ova perspektiva već zna koga bira i želi druge predloge kao polugu za pregovore sa svojim preferiranim dobavljačem? S druge strane, drugi trag se čini toliko fokusiranim na cenu da može biti poziv na aukciju cena... ali može biti šansa da dobijete klijenta sa velikim računom.

Sve su to spekulacije i, nažalost, to je ono na šta se kompanije oslanjaju u nedostatku merljivih kriterijuma. Prodajni kapacitet se tada obično dodeljuje jurenju oba potencijalna klijenta, što rezultira većim troškovima prodaje i negativnim uticajima drugog reda na druge resurse. Nasuprot tome, poboljšanje kriterijuma za otkrivanje i kvalifikaciju potencijalnog klijenta takođe poboljšava prakse u rasponu od zapošljavanja i obuke do zaključnih cena, usluga nakon prodaje i toka novca. Za prodajni tim, pitanje je: kako odlučiti kada je potencijalni klijent vredan vremena i truda da se utvrdi koliko su proizvodi, usluga, mogući zahtevi za prilagođavanje i cena relevantni?

Kako je jedna kompanija unapredila svoju igru

Framework IT je provajder upravljanih usluga sa premium cenama (MSP) koji pruža usluge u oblaku, sajber bezbednost, podršku i upravljanje IT projektima. Framework ne prodaje ni jednu tehnologiju ili set softvera. To u suštini postaje IT odeljenje klijenta (ili proširenje postojeće IT organizacije). Kompanija posluje na tržištu koje karakteriše brza promena tehnologije i mnoštvo konkurenata sa širokim spektrom kvaliteta i cena.

Okvir nije adekvatno kvalifikovao potencijalne klijente, što je dovelo do mnogo neproduktivnog vremena za izradu više predloga i pitanja predviđanja, jer su talasi i padovi prodaje komplikovali zapošljavanje, uključivanje i isporuku usluga nakon prodaje. Štaviše, da bi zaključio poslove, Framework se sve više oslanjao na svoje najiskusnije i najskuplje prodavce, ograničavajući vreme za traženje i izazivanje frustracija i obrta među novim i iskusnim predstavnicima.

Evo šta je kompanija uradila da reši ove probleme:

Sastavite i analizirajte podatke o klijentima

Svaki kupac nije dobar kupac, a kompanije često zanemaruju šta im njihova trenutna baza kupaca može reći. Framework je ispitao koji tipovi klijenata su najviše i najmanje profitabilni, manje ili više verovatno da će obnoviti ugovore, demografske i druge faktore koji su ukazivali na verovatnoću zatvaranja, i crvene zastavice koje su ukazivale na tehnološka okruženja Framework ne može da upravlja najefikasnije ili profitabilnije.

Saznajte ko kupuje i zašto

Kompanije ne kupuju; samo ljudi to rade. U većini kompanija kupovina predstavlja različite funkcionalne ciljeve, interese i rizike — profesionalno i lično. Okvir je identifikovao ključne zainteresovane strane uključene u odluke o kupovini kod željenih kupaca. Na primer, otkrio je da je imao najveću stopu pobeda i najuspešnija partnerstva nakon prodaje kada je nekoliko zainteresovanih strana na nivou C bilo uključeno na početku procesa prodaje. Framework je zatim razvio detaljne ličnosti za relevantne zainteresovane strane, od generalnog direktora i finansijskog direktora do operativnog menadžera i IT lidera. Ličnost je specificirala bolne tačke specifične za ulogu, lekove za ublažavanje bolova, relevantne metrike i implikacije za diskusiju o različitim aspektima predloga vrednosti okvira sa svakom zainteresovanom stranom. Između ostalog, ovo je pomerilo razgovore o prodaji sa fokusa na konkurentne ponude za cene na poruke zasnovane na vrednosti zasnovane na dogovorenim kriterijumima povraćaja ulaganja.

Pojasnite i promovišete diferencijatore

Prethodne analize pomažu da se identifikuje idealan profil kupaca firme. Ali zašto bi ti kupci kupovali od vas? Framework-ovi diferencijatori su uključivali nekoliko faktora, ali posebno ponudu vrednosti zajedničke podsticaje i model određivanja cena. Tokom godina, na primer, Framework je identifikovao dokazane najbolje prakse koje su izbegle zastoje i poboljšale IT operacije kod klijenata dok su snizile troškove usluge Framework-a. Na primer, podaci kompanije Framework su pokazali da su klijenti sa skladištem u oblaku i aplikacijama prijavili 30% manje problema sa podrškom nego klijenti sa sistemima baziranim na premisi, a problemi koje su prijavili mogli bi da se reše 25% brže. Takođe, određene osnovne prakse sajber bezbednosti su učinile 50% manjom verovatnoćom da je klijent ranjiv na događaj sajber pretnje. Ove prakse su povećale IT efikasnost klijenata i produktivnost osoblja, dok su smanjile ukupne troškove upravljanih usluga.

Da bi bolje saopštio te prednosti, Framework je razvio tehnološku procenu kao deo svog prodajnog procesa i koristio je taj alat da u svoje predloge uključi prilagođenu mapu puta koja ukazuje na nedostatke najbolje prakse u toj kompaniji i redosled preporuka o tome kako da se poprave praznine. Zatim je Framework ponudio snižene mesečne cene onim kupcima koji su usvojili ovu praksu. U stvari, ovo je podstaklo klijente da se kvalifikuju i generisalo više partnerskih odnosa na osnovu dogovora o ključnim procesima.

Saopštite idealan profil klijenta i implikacije

Efikasna prodaja na kraju zavisi od ponašanja. Framework je ugradio svoju analitiku otkrića u prodajni priručnik za obuku i uključivanje novih radnika, smernice za kvalifikacioni sastanak, kadencu za kontakt i razmenu poruka za traženje potencijalnih klijenata — sve u SharePoint sajtu sa šablonima, čestim pitanjima o uslugama, podacima o poslovima, studijama slučaja i drugim resurse za širenje najboljih praksi i minimiziranje nekvalifikovanih potencijalnih klijenata.

Saopštavanje prodajnom timu zašto su ove promene imale smisla bilo je ključno. Za predstavnike koji pokušavaju da ispune prodajnu kvotu, kratkoročni uticaj se činio kontraintuitivnim: više od 50% potencijalnih klijenata je diskvalifikovano, bilo od strane potencijalnog klijenta ili Framework-a, nakon početnih razgovora o otkrivanju. Ovo je ostavilo prodajni tim sa manje perspektiva za prodaju, što bi na prvi pogled otežalo postizanje njihovih kvota.

Dobijeni podaci pokazali su drugačije. Tokom sledeće godine, Framework je zabeležio povećanje veličine posla za 30% i povećanje prihoda od novih godišnjih ugovora za 50%, što znači da je kompanija zatvarala poslove sa većim i boljim kupcima. Prodaja i zadovoljstvo klijenata su poboljšani: tim je zabeležio povećanje od 50% u stopi pobeda za poslove koji su dospeli u fazu ponude, a neto rezultati promotera su takođe porasli za 50%. Promena je takođe dovela do boljeg rezultata: EBITDA se povećala za 40% od implementacije promena.

Bilo je dodatnih pogodnosti u poslu. Za ljudske resurse, uključivanje i vreme za novo prodajno angažovanje poboljšano sa mogućnošću fokusiranja na inicijative za obuku. Predstavnici najviše uče gledajući kako najbolje njihove kolege obavljaju ključne zadatke – ono što istraživači nazivaju „modeliranjem ponašanja“. Oni pokupe važne naznake o tome kako otkriti bol zainteresovanih strana, kako se predstaviti, kako odgovoriti na primedbe ili konkurentska poređenja i druge aspekte prodaje na datom tržištu. Novootkriveni fokus i disciplina Framework-a značili su da iskusni predstavnici sada imaju više vremena sa zainteresovanim stranama u većim i boljim izgledima i više interne sposobnosti da podučavaju druge i ubrzaju njihovo učenje i razvoj.

Za Framework-ov servisni tim, bolje kvalifikovani potencijalni klijenti koji su usvojili najbolje prakse poboljšali su tekuću isporuku MSP-a i istovremeno smanjili cenu usluge. Takođe, viši tim Framework-a je sada imao skalabilni model prodaje i proces prilagođavanja tog modela suočenom sa neizbežnim promenama na tržištu, jer ugrađuje kriterijume za odabir kupaca u svoj razvoj proizvoda i aktivnosti strateškog planiranja.

. . .

Lekcije ovde prevazilaze iskustvo Framework-a. Većina rukovodilaca na glasu govori o istini da na konkurentnom tržištu „ne možete biti sve za sve ljude“. Ipak, većina kompanija ne uspeva da otkriće kupaca i kriterijume za kvalifikaciju potencijalnih klijenata učini eksplicitnim i upravljanim delom svojih napora za razvoj poslovanja. Prodavci zatim prodaju svima kojima mogu, često po sniženim cenama da bi postigli ciljni obim. A firma tada pruža bolju ili lošiju uslugu različitim tipovima kupaca, što dovodi do gubitka pozicioniranja brenda i karakterističnih kompetencija. Bolje je biti proaktivan, jer mnogo toga drugog u poslovanju proizilazi iz odabira kupaca, uključujući cikluse cene do usluživanja i konverzije gotovine, kao i ključne odluke o proizvodima i rastu.

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.