U skladu sa novom evropskom regulativom, ilearn.rs je nadogradio politiku privatnosti i korićenja kolačića. Kolačiće upotrebljavamo kako bismo vam omogućili korišćenje naše online usluge, što bolje korisničko iskustvo i funkcionalnost naših web stranica, prikaz reklamnih sadržaja i ostale funkcionalnosti koje inače ne bismo mogli pružati. Daljim korišćenjem naše web stranice, saglasni ste sa korišćenjem kolačića. Više informacija

Autori: William Lidwell, Kristina Holden, Jill Butler
ISBN: 978-953-246-213-5
Izdavač: Mate d.o.o.
Godina: 2014.
Opšte informacije: Meki povez, 216 str., 21,5 cm x 25,5 cm
Jezik: Hrvatski jezik
Dostupnost: Ne
JEDINSTVENI PRIRUČNIK ZA DIZAJNERE U SVIM DISCIPLINAMA!
REVIDIRANO I DOPUNJENO IZDANJE SA 25 NOVIH NAČELA!
Ovaj jedinstveni priručnik pruža 125 načina na koje možete povećati efikasnosti, uticati na percepciju, povećati privlačnost, doneti bolje dizajnerske odluke i predavati dizajn. Bez obzira da li se radi o marketinškoj kampanji ili muzejskoj izložbi, dizajn je zapravo skup mnogih koncepata, vizija i postupaka i zato je ovaj priručnik obvezna literatura za sve dizajnere, inženjere, arhitekte, studente koji žele da prošire i poboljšaju svoju stručnost u dizajniranju!
Univerzalna načela dizajna je prvi interdisciplinarni priručnik dizajna. Uz bogate ilustracije i jednostavnost navigacije, ova knjiga spaja jasna objašnjenja dizajnerskih koncepata sa vizuelnim primerima tih koncepata primenjenih u praksi. Od „Pravila 80/20” do „Grupisanja”, od „Predrasude o dečijem izgledu” do „Occamove
oštrice”, kao i od „Sličnosti samom sebi” do „Pripovedanja”, čitaoci će proširiti svoje znanje o 100 opštih koncepata dizajna. Ovaj jedinstveni priručnik postaće standardna literatura za dizajnere, inžinjere, arhitekte i studente koji žele da prošire i poboljšaju svoju stručnost u dizajniranju.
Kratak sadržaj
Kako mogu utjecati na percepciju određenog dizajna?
Kako mogu drugima pomoći da nešto nauče iz dizajna?
Kako mogu povećati korisnost dizajna?
Kako mogu povećati privlačnost dizajna?
Kako mogu donositi bolje dizajne odluke?
W. Lidwell je partner i šef odseka za istraživanje i razvoj pri ustanovi Applied Management Sciences Institute.
K. Holden je specijalista za ljudske faktore pri ustanovi Lockheed Martin – Space Operations.
J. Butler je osnivač i predsednica firme Stuff Creators Design Studio.
Autori žive u Hjustonu, savezna država Teksas.
za narudžbine veće od 5.000,00 RSD
Mogućnost plaćanja kuriru prilikom preuzimanja
ukoliko dobijete oštećeni proizvod, vratite ga, a mi ćemo vam poslati novi
24h, 7 dana u nedelji, 365 dana u godini
Agentski AI (engl. agentic AI) briše tradicionalne granice između marketinga i prodaje, čak i dok većina kompanija nastavlja da primenjuje ovu tehnologiju odvojeno unutar svake funkcije. Takav pristup propušta priliku da se stvori integrisanije korisničko putovanje, u kojem deljeni podaci i AI agenti omogućavaju marketinškim i prodajnim aktivnostima da funkcionišu kao neprekidna petlja. Kompanije koje žele da iskoriste pune prednosti moraće da preispitaju ne samo svoju tehnologiju, već i svoje radne tokove, metriku, podsticaje i organizacione odgovornosti.
Godinama unazad, usklađivanje marketinga i prodaje bilo je jedan od najpostojanijih prioriteta komercijalnog rukovodstva — i jedan od najtežih za postizanje. Agentski AI to menja.
Većina organizacija, međutim, i dalje pristupa AI transformaciji funkciju po funkciju, ugrađujući je zasebno unutar marketinga i unutar prodaje, umesto kroz sistem koji ih povezuje.
Polazna tačka je jednostavna, ali često zanemarena istina: kupci ne prave razliku između to dvoje. Svaka tačka kontakta, bez obzira na to koja je funkcija interno poseduje, doživljava se kao deo jednog jedinstvenog odnosa. Organizacije koje dizajniraju oko te realnosti, a ne oko sopstvenih organizacionih šema, grade model izlaska na tržište zatvorene petlje u kojem ove dve funkcije efektivno deluju kao jedna. To je naš savet kompanijama, zasnovan na više od 100 godina našeg zajedničkog iskustva u modernizaciji prodajnih i marketinških organizacija svih veličina.
Kupovna putovanja više ne prate linearnu putanju. Kupci istražuju, procenjuju i donose odluke kroz sve širi skup tačaka kontakta, često se vraćajući unazad ili pauzirajući pre nego što krenu napred. Istraživanje kompanije McKinsey pokazuje da više od 80% potrošača koristi više kanala za istraživanje ili kupovinu proizvoda, a B2B kupci sada tokom tipičnog putovanja ostvaruju kontakt preko deset kanala interakcije — što je dvostruko više nego pre manje od jedne decenije.
Ove promene podižu lestvicu za egzekuciju. Relevantnost sada zavisi od razumevanja namere kroz sve kanale, održavanja konteksta kroz interakcije i reagovanja dovoljno brzo da bi to imalo značaja. Kada marketing i prodaja funkcionišu na odvojenim skupovima podataka i nepovezanim sistemima, putovanje kupca je prekinuto, a iskustvo trpi. Iza personalizovane marketinške kampanje može uslediti prodajno obraćanje podržano veštačkom inteligencijom, vođeno drugačijim podacima, drugačijim pretpostavkama i drugačijim tajmingom. Svaka funkcija može imati dobre rezultate u odnosu na sopstvene metrike, dok zajednički pružaju fragmentisano iskustvo.
Cena te fragmentacije je merljiva: McKinsey-jeva anketa „B2B Pulse“ za 2026. godinu otkriva da kupci navode nedosledne informacije među različitim timovima kao glavni razlog za promenu dobavljača.
Omnikanalna egzekucija postala je minimum neophodan za takmičenje na tržištu. Faktor diferencijacije sada je integracija. Isto istraživanje pokazuje da tržišni lideri imaju četiri puta veću verovatnoću da primene pravu personalizaciju „jedan na jedan“ i da su znatno dalje odmakli u ugrađivanju veštačke inteligencije u integrisane komercijalne radne tokove.
Agentski AI ubrzava konvergenciju koja je već u toku, pri čemu realizacija sve više obuhvata aktivnosti koje su nekada bile jasno razdvojene na marketing i prodaju. Prema McKinsey-jevom izveštaju „The State of AI“, najdosledniji rast prihoda od veštačke inteligencije koncentrisan je u marketingu i prodaji. Među organizacijama koje koriste AI u ovim funkcijama, 7% prijavljuje povećanje prihoda veće od 10%.
Ova konvergencija je najvidljivija tamo gde se usklađuju segmentacija kupaca i prodajno osnaživanje (engl. sales enablement), gde se pristup prilagođava kako se namera pojavljuje, a prodavci rade rame uz rame sa AI agentima koji održavaju kontekst naloga. Aktivnosti koje su se nekada sekvencijalno prenosile s tima na tim sve više funkcionišu u kontinuiranim petljama, sa signalima koji se tumače u realnom vremenu, akcijama usklađenim na svim kanalima i ishodima koji se direktno vraćaju nazad u sistem.
Kako realizacija postaje kontinuirana, menja se i odgovornost. Marketing i prodaja sve više dele odgovornost za kvalitet prodajnog levka (engl. pipeline quality), konverziju i vrednost za kupca. Prednost se umnožava samo kada obe funkcije doprinose istom sistemu podataka i crpe podatke iz njega.
Efekti na učinak su već vidljivi, kako u našim istraživanjima, tako i u našem radu sa kompanijama. Trajanje ciklusa se skraćuje jer se kreiranje kampanja i razvoj prodajnog nastupa smanjuju sa nedelja na minute. Stope konverzije se poboljšavaju kako interakcije postaju relevantnije za namere kupaca. Kvalitet prodajnog levka raste jer angažovanje postaje ciljanije i bolje informisano. Što je najvažnije, korisnička iskustva postaju doslednija jer se kontekst prenosi kroz interakcije umesto da se resetuje na svakoj fazi.
Razmotrimo primer jedne tehnološke kompanije sa liste Fortune 500 sa kojom smo radili, a koja je želela da se proširi na uglavnom netaknuti segment od više desetina hiljada komercijalnih korisnika, raspolažući malim prodajnim timom ograničenog kapaciteta. Dijagnostika je otkrila da su prodavci trošili previše vremena radeći na kontaktima sa malom verovatnoćom realizacije. Celovito (engl. end-to-end) AI rešenje obogatilo je potencijalne kontakte (engl. leads) različitim signalima (na primer, aktivnostima spajanja i preuzimanja), prioritizovalo kontakte sa najvećom verovatnoćom konverzije, pružilo relevantne obaveštajne podatke o nalozima i omogućilo kontaktiranje putem agentskog AI-ja. U roku od osam nedelja, rezultati u prodajnom levku bili su očigledni. Prodavci osnaženi veštačkom inteligencijom slali su pet puta više poruka potencijalnim kupcima, zadržavajući stope otvaranja, stope odgovora i stope zakazivanja sastanaka iz perioda pre uvođenja AI-ja. Pored toga, vreme pripreme prodavca za inicijalne pozive smanjeno je sa 1–2 sata na svega 10–15 minuta.
Vodeća globalna platforma za traženje posla sa kojom smo sarađivali nudi još jedan primer na strani prodaje. Kompanija očekuje da njen model prodaje podržan veštačkom inteligencijom generiše 30–60 miliona dolara dodatnog godišnjeg prihoda, doprinoseći ukupnom povećanju od 400–700 miliona dolara iz slučajeva upotrebe zasnovanih na AI agentima. Sistem koristi AI predstavnika za razvoj prodaje (SDR) koji identifikuje potencijalne klijente, generiše personalizovane poruke, vodi rane razgovore i predaje kvalifikovane kontakte prodavcima uz kompletan kontekst i naredne korake. Ono što čini ovaj model uspešnim nije sam agent, već zajednički podaci i koordinisana primopredaja u pozadini.
Ovi rezultati preoblikuju način na koji se timovi strukturiraju. Pojavljuje se nova uloga: inženjer za izlazak na tržište (engl. go-to-market engineer), koji je sve više odgovoran za osmišljavanje i upravljanje agentskim radnim tokovima koji premošćuju funkcije, usklađuju ponašanje agenata sa kupovnim putovanjem i osiguravaju kontinuitet u svim interakcijama. Ove sposobnosti jedva da su postojale pre nekoliko godina, a brzo postaju izvori konkurentske prednosti.
Ulozi su najveći kada AI agenti direktno komuniciraju sa kupcima. Kada različite funkcije samostalno grade i primenjuju agente usmerene ka korisnicima, ta koherentnost može da se naruši. Marketinški agenti, prodajni agenti i radni tokovi korisničke podrške mogu optimizovati svoje lokalne ciljeve, dok istovremeno nenamerno fragmentišu širi narativ kupca. Bez zajedničkih standarda i jasnog vlasništva, AI može jednako lako skalirati nedoslednost kao što skalira efikasnost.
Primer AI SDR-a na platformi za traženje posla ilustruje ovaj izazov. Agent kontinuirano tumači nameru, prilagođava komunikaciju i vodi razgovore napred sve dok ljudsko angažovanje ne pruži najveću vrednost. Tradicionalno, pozicija SDR-a se nalazi unutar prodaje. U agentskom modelu, međutim, ova uloga obuhvata i marketing i prodaju, kombinujući generisanje potražnje, personalizaciju i angažovanje u ranoj fazi u jedinstven, neprekidan radni tok. Standardi brenda i kontekst o kupcu prate agenta kroz svaki korak.
Na osnovu onoga što primećujemo u našim istraživanjima i radu sa kompanijama, organizacije koje preuzimaju vođstvo redizajniraju marketing i prodaju kao jedinstven sistem. Umesto da samo nadograde AI na postojeće procese, one iznova promišljaju sam rad, prepoznajući gde se pojavljuju signali, gde se donose odluke i gde koordinacija popušta.
Uspeh zahteva dva ključna zaokreta. Prvi je tehnološki: zajednička osnova podataka o kupcima i koordinisani sistemi koji omogućavaju marketarima, prodavcima i AI agentima da deluju iz istog konteksta. Drugi je organizacioni: zajednički podsticaji i metrike koje mere ishode kroz celokupno putovanje kupca. Tradicionalne razlike između kontakata kvalifikovanih od strane marketinga i onih kvalifikovanih od strane prodaje ustupaju mesto merilima kvaliteta prodajnog levka, stopi konverzije i celokupnoj životnoj vrednosti kupca.
Kada se ovi elementi spoje, korisničko iskustvo se iz korena menja. Interakcije postaju kontinuirane umesto fragmentisane. Kontekst se prenosi dalje umesto da se resetuje u svakoj fazi. Ljudi i AI agenti sarađuju u zatvorenoj petlji gde se segmentacija razvija u realnom vremenu, nastup se usklađuje kroz kanale, ljudsko rasuđivanje oblikuje trenutke koji su najvažniji, a svaki uvid vodi ka sledećem koraku umesto da se poništava sa svakom novom kampanjom ili prodajnim ugovorom.
Za komercijalne lidere pitanje više nije da li ovaj model dolazi. Pitanje je da li njihova organizacija gradi ka njemu ili čeka dok fragmentacija ne postane konkurentski nedostatak. Za lidere spremne da testiraju sopstvenu organizaciju, prava pitanja obuhvataju tri oblasti:
Da li je vaša AI transformacija za marketing i prodaju zajednička ili se radi o dva paralelna napora koja igrom slučaja koegzistiraju? Da li se marketing i prodaja mere u odnosu na zajedničku definiciju rasta — onu koja obuhvata kvalitet prodajnog levka, konverziju i životnu vrednost kupca?
Da li vaš marketing i prodaja funkcionišu na osnovu zajedničkog uvida u kupca u realnom vremenu, ili na osnovu paralelnih skupova podataka koji više odražavaju interne granice nego realnost kupca? Kada agenti ili prodavci stupe u kontakt sa potencijalnim klijentom, imaju li potpun kontekst svake prethodne interakcije? Da li obe funkcije dele mapu puta za integrisani tehnološki sistem i infrastrukturu podataka?
Da li razvijate veštine i nove komercijalne profile koje koordinisani agentski model zahteva? Da li vaši marketari uče da usmeravaju AI sisteme koji zadiru u domen prodaje, a vaši prodavci uče da ostvaruju interakciju sa kupcima čiji su stavovi i očekivanja već oblikovani interakcijama vođenim veštačkom inteligencijom?
. . .
Tehnologija za izgradnju sistema za izlazak na tržište sa zatvorenom petljom više ne predstavlja prepreku. Prednost će pripasti organizacijama čiji lideri imaju mandat i disciplinu da dizajniraju procese oko kupca, a ne oko organizacione šeme.
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.
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.
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.
Kako ova struktura izgleda u praksi? Evo tri primera:
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.
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.
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.
Kako „Kupi sada, plati kasnije“ (Buy Now, Pay Later – BNPL) brzo dobija na popularnosti, mnogi trgovci se pitaju kakav uticaj to ima na njihove poslovne rezultate. Novo istraživanje analiziralo je ponašanje 275.000 potrošača kako bi razumelo uticaj BNPL-a na potrošnju. Istraživači su otkrili da BNPL povećava verovatnoću kupovine i prosečnu veličinu potrošačke korpe za 10%. Ovi efekti su posebno izraženi kod potrošača koji su istorijski pravili manje kupovine. Studija takođe ističe jedinstvenu privlačnost BNPL-a: razbijanjem plaćanja na rate, BNPL daje potrošačima veći osećaj kontrole nad svojim budžetom. Kao rezultat, BNPL kupovine deluju manje finansijski opterećujuće. Ovo istraživanje pruža uvid u posledice za trgovce i osvrće se na nove izazove BNPL-a.
Danas široka dostupnost BNPL usluga, poput Afterpay-a i Klarne, u online maloprodaji menja način na koji potrošači plaćaju kupovine. Umesto da se oslanjaju na debitne ili kreditne kartice, potrošači sve više koriste BNPL usluge kako bi podelili plaćanja na rate bez kamate. Međutim, BNPL predstavlja trošak za trgovce, a kreatori politika su počeli da regulišu BNPL zbog njegove široke upotrebe i potencijalnog uticaja na potrošače.
Sve u svemu, razumevanje kako i zašto BNPL utiče na ponašanje potrošača postaje ključno. Da li je BNPL vredan investicije za trgovce? Šta ga čini toliko privlačnim potrošačima — i ko menja svoje potrošačke navike i zašto?
Novo istraživanje, koje će biti objavljeno u časopisu Journal of Marketing, pokazuje da BNPL povećava potrošnju potrošača. Korišćenjem podataka o transakcijama jednog velikog trgovca u SAD-u, pre i nakon uvođenja BNPL-a, uporedili smo obrasce potrošnje kod 75.000 potrošača koji su usvojili BNPL i 200.000 potrošača koji ga nisu koristili.
Otkrili smo da je uvođenje BNPL-a dovelo do trenutnog i značajnog povećanja potrošnje. Potrošači koji su usvojili BNPL češće su kupovali, pri čemu je verovatnoća kupovine porasla sa 17% na 26%. Pored toga, kada su potrošači koji su usvojili BNPL obavili kupovinu, prosečne veličine njihovih potrošačkih korpi bile su u proseku 10% veće nego pre uvođenja BNPL-a. Zapanjujuće, ovo povećanje potrošnje nije bilo kratkoročno: trajalo je skoro šest meseci, pokazujući da BNPL donosi trajne dobitke, a ne samo kratkoročne skokove u potrošnji.
Naša analiza sugeriše da je uticaj BNPL-a veći kod „finansijski ograničenih kupaca.“ Ovi potrošači, koji se oslanjaju na kreditne kartice, češće su kupovali nakon uvođenja BNPL-a u poređenju sa manje kreditno zavisnim potrošačima, na primer onima koji koriste debitne kartice. Slično tome, „finansijski ograničeni“ potrošači, koji su ranije ograničavali kupovine na manje korpe, povećali su svoju potrošnju više nakon uvođenja BNPL-a. Kod ovih kupaca BNPL je povećao veličinu korpe za 14%, u poređenju sa 3% povećanja kod potrošača koji su već pravili veće kupovine.
Da bismo otkrili kako BNPL povećava potrošnju potrošača, sproveli smo niz eksperimenata u kojima su učesnici bili zamoljeni da izvrše hipotetične uplate ili u jednoj sumi ili u ratama. Svi detalji kupovine, uključujući iznos, bili su identični kako bismo sprečili učesnike da biraju BNPL rate za veće kupovine.
U ovim eksperimentima, učesnici koji su plaćali BNPL ratama izvestili su da osećaju manju finansijsku opterećenost u poređenju s onima koji su plaćali u jednoj sumi. Ovaj efekat je bio prisutan kod različitih proizvoda i različitog broja rata, čak i kada je BNPL zahtevao prvu uplatu odmah, dok je jednokratno plaćanje omogućavalo odlaganje plaćanja.
Dalje studije otkrile su dva ključna faktora koja utiču na ovaj efekat. Prvo, sposobnost BNPL-a da podeli trošak kupovine na manje rate daje potrošačima veći osećaj kontrole nad svojim budžetom. Plaćanje u ratama deluje lakše za upravljanje od većih uplata, čak i kada su te veće uplate odložene. Drugo, manji iznosi rata čine da potrošači doživljavaju troškove kao manje značajne. Ova dva faktora zajedno dovode do toga da potrošači osećaju manju finansijsku opterećenost, podstičući ih da dodaju više artikala u svoje korpe.
Naša istraživanja sugerišu da trgovci imaju snažne podsticaje da ponude BNPL šeme. Ne samo da BNPL podstiče potrošače da obave kupovine koje inače ne bi, već ih takođe navodi da kupe više. Dakle, uvođenje BNPL-a kao metode plaćanja povećava prihode.
Razbijanjem troškova na manje rate, BNPL može potrošačima pružiti veću kontrolu nad njihovim budžetom. Na taj način, BNPL čini da se kupovine doživljavaju kao manje finansijski opterećujuće. Pored toga, naša istraživanja su pokazala da su kupci koji su koristili BNPL uglavnom nastavili da ga koriste i šest meseci kasnije, što ukazuje na to da nisu bili u zaostatku s plaćanjima niti postali nepodobni za ovu uslugu.
Na prvi pogled, BNPL izgleda kao dobitna situacija i za trgovce i za potrošače. BNPL povećava potrošnju kod trgovaca, dok za potrošače deluje manje finansijski opterećujuće. Međutim, treba biti oprezan. Naša istraživanja sugerišu da trgovci najverovatnije mogu očekivati povećanu potrošnju od potrošača koji su finansijski ograničeni i oslanjaju se na kreditne kartice za kupovine. S obzirom na to da druga istraživanja pokazuju kako BNPL može olakšati prekomerno zaduživanje, što vodi do finansijskih poteškoća, važno je pažljivo razmotriti kome se BNPL nudi i u kojoj meri treba omogućiti korišćenje ove usluge.
Pored toga, kreatori politika sve više regulišu BNPL usluge kako bi zaštitili potrošače od prekomernog duga i finansijskih problema. Kompanije koje razmatraju uvođenje BNPL-a moraju uzeti u obzir ova dva faktora — prekomerno zaduživanje potrošača i promenjiv regulatorni okvir — pored potencijalnog povećanja prihoda prilikom odlučivanja o uvođenju BNPL-a.
. . .
Jedno ograničenje koje treba napomenuti je da, iako smo analizirali stotine hiljada transakcija, naši podaci potiču od jednog trgovca. Moguće je da trgovci fokusirani na različita tržišta mogu doživeti nešto veći ili manji uticaj. Međutim, s obzirom na njihovu masovnu upotrebu i privlačnost, BNPL plaćanja u ratama verovatno će ostati ključna karakteristika u online maloprodaji, a naše istraživanje pruža važne dokaze o njegovom uticaju na ponašanje potrošača. Razumevanje uticaja BNPL-a na potrošače i prihode omogućava trgovcima da iskoriste vrednosti koje BNPL može ponuditi, uz bolji uvid u to kako mogu bolje zadovoljiti potrebe svojih kupaca.
Lideri često pretpostavljaju da će odlaganje loših finansijskih vesti do zvanične objave zarade ublažiti reakciju tržišta. Rano obelodanjivanje neće u potpunosti eliminisati štetu, ali način na koji se upozorenje saopštava može uticati na to da li će akcije nastaviti da padaju, da li investitori veruju sledećoj prognozi i koliko vremena daju za ispravljanje situacije. Kada razočaravajući rezultati postanu neizbežni, organizacije bi trebalo rano da komuniciraju, procene razmeru podbačaja, objasne uzrok, izlože verodostojan odgovor i izbegavaju promotivne poruke koje narušavaju poverenje.
Arvind Krišna (Arvind Krishna) je 14. jula uradio nešto što generalni direktori provedu ceo svoj mandat nadajući se da će izbeći. Osam dana pre nego što je IBM trebalo da objavi zaradu za drugi kvartal, objavio je otvoreno pismo investitorima upozoravajući da će rezultati znatno podbaciti u odnosu na očekivanja. Do zvonca za zatvaranje berze, akcije IBM-a su pale za približno 25% — što je bio najgori pojedinačni dan u 115-godišnjoj istoriji kompanije. U roku od nekoliko dana, Volstrit je raspravljao o tome da li bi investitori aktivisti mogli da pokušaju da razbiju „Big Blue“.
Bilo bi lako ovo arhivirati kao poučnu priču o iskrenosti: generalni direktor koji je dobrovoljno izneo loše vesti i za svoj trud dobio istorijsku rasprodaju akcija. To je potpuno pogrešna pouka. Nakon što sam proveo više od dve decenije prateći kompanije u krizi kao novinar i skoro još dve savetujući izvršne direktore kako da komuniciraju kroz njih, mogu vam reći da je instinkt u mnogim upravnim odborima u ovakvom trenutku da čekaju — zatvore kvartal, usavrše scenario i saopšte loše vesti na sopstvenoj sceni, okruženi svojim finansijskim direktorom i recitujući uvežbana pitanja i odgovore.
Istraživanja o korporativnom obelodanjivanju pokazuju da je taj instinkt čekanja skup. Krišna je bio u pravu što je izašao ranije, i nijedno pismo, ma kako sročeno, ne bi poštedelo IBM od pada cene akcija. Ali način na koji je upozorenje napisano oblikuje sve što sledi: da li akcije nastavljaju da klize, da li investitori veruju budućim rezultatima koje im rukovodstvo daje i koliko vremena dozvoljavaju da popravka profunkcioniše.
IBM-ovo upozorenje ostavilo je praznine — a tržišta praznine popunjavaju strahom. Pismo nikada nije procenilo veličinu podbačaja, pa su je investitori sami procenili — i oštro zaokružili naviše. Pominjalo je velike poslove koji nisu sklopljeni, ali nikada nije odgovorilo na pitanje oko kojeg se rasprodaja vrtela: Da li su ti poslovi samo odloženi ili je potražnja presušila? I potrošilo je četvrtinu svojih reči promovišući nove proizvode, pa se upozorenje o profitu završilo poput prodajne brošure.
Tokom narednih osam dana, akcije su izgubile još 5% dok je tržište pisalo sopstvenu verziju priče. Kada su odgovori stigli tokom zakazanog IBM-ovog poziva, bili su manji od straha: skromno smanjenje smernica za celu godinu, novčani tok netaknut, trećina odloženih poslova već zaključena. Ta razdaljina — između onoga što je tržište zamislilo i onoga što je IBM na kraju rekao — jeste cena manjkavog upozorenja. Ono što je Krišna uradio kako treba i ono što je pogrešio podjednako su poučni. (IBM nije odgovorio na više zahteva za komentar na ovaj članak.)
Krišna nije bio prvi izvršni direktor koji se suočio sa ovim izborom i doneo takvu odluku. Tim Kuk (Tim Cook) je 2. januara 2019. objavio otvoreno pismo investitorima kompanije Apple najavljujući prvo upozorenje o prihodima te kompanije od 2002. godine. Apple je smanjio svoje kvartalne smernice o prihodima sa raspona od 89 do 93 milijarde dolara na približno 84 milijarde dolara, pripisujući veći deo podbačaja slabijoj prodaji iPhone uređaja u Velikoj Kini i usporavanju kineske ekonomije. Akcije Apple-a pale su za oko 10% sledećeg dana.
Kuk je, poput Krišne, odlučio da sam saopšti vest umesto da dozvoli tržištu da to učini umesto njega, i obojica su doneli istu ispravnu odluku da reaguju ranije. Tamo gde su se njihova pisma razišla bila je izvedba, i ta razlika je ono što odvaja loš dan od još goreg dana koji je kompanija sama sebi stvorila.
Uporedite te slučajeve sa kompanijom koja čuva iznenađenje za dan objavljivanja zarade. Netflix je u januaru 2022. rekao investitorima da očekuju 2,5 miliona novih pretplatnika u tom kvartalu. Međutim, sredinom aprila, striming gigant je umesto toga prijavio gubitak od oko 200.000 pretplatnika, što je bio njegov prvi pad u više od jedne decenije. Netflixove akcije su pale za otprilike 35% u jednom danu, ne zato što je kompanija bilo šta sakrila. Akcije su pale zato što se optimistična prognoza sudarila sa poslovanjem koje je krenulo nizbrdo, a investitori su to čuli tek prilikom izveštaja o zaradi — ne pre toga.
Loše vesti ne stare dobro unutar kompanije. Istraživanja o krahovima pojedinačnih kompanija pokazuju da su oni retko uzrokovani samo lošim rezultatima; uzrokovani su kada se loši rezultati zadržavaju, u celosti ili delimično. Rukovodioci sede na negativnim informacijama sve dok one ne premaše ono što se može sakriti. Kada se objave odjednom, cena se urušava. Firme čija komunikacija prikriva probleme umesto da ih otkriva nose merljivo veći rizik od kraha u narednoj godini. Izbor pred kojim se našao IBM nikada nije bio između lošeg i dobrog dana. Bio je to izbor između kontrolisane detonacije sada i nekontrolisane detonacije kasnije.
Tržišta su takođe oštrija prema ćutanju nego što većina izvršnih direktora veruje. Studija na 545 kompanija koje su propustile zakazane datume za objavu zarade otkrila je da je prosečna najava odlaganja koštala 6,3% u jednom danu. Ali odlaganja bez ikakvog objašnjenja koštala su 10,4%, više od bilo kog navedenog razloga, uključujući računovodstvene probleme. Te kompanije su propustile datume izveštavanja — što je drugačiji problem od IBM-ovog — ali je mehanizam sličan. Kada ne dobiju ništa, investitori sami pišu narativ, i pišu ga u mračnijim tonovima od istine.
Ranije objavljivanje takođe eliminiše tiši rizik: što duže materijalno loše vesti stoje neobelodanjene, to duže insajderi imaju informativnu prednost u odnosu na akcionare kojima služe, sa svom pravnom i reputacionom izloženošću koju to podrazumeva.
Upravni odbor IBM-a vodio je ovu debatu pre nego što je pismo poslato: upozoriti ranije ili sačekati zakazani poziv, kako je kasnije izvestio The Wall Street Journal. Svaki generalni pravni savetnik može izneti argumente za čekanje: poslovne knjige nisu zatvorene; preliminarna brojka koja se kasnije promeni predstavlja povod za tužbu u vezi sa hartijama od vrednosti; delimično obelodanjivanje može stvoriti obavezu stalnog ažuriranja. Upravni odbor je upozorio ranije, i to s pravom. Kada poslušaju savete svojih advokata, kompanije ne odlučuju o tome da li će izaći ranije, već kako: navesti pravac i okvirnu veličinu štete sada, jasno označenu kao preliminarnu, a preciznost sačuvati za poziv nakon zatvaranja knjiga. Izađite dovoljno rano da ispravite zapisnik, ali ne ranije nego što činjenice mogu da potkrepe.
Prva mana pisma skrivala se na vidnom mestu, u samim brojevima. IBM je prijavio odabrane preliminarne cifre koje su se, osam dana kasnije, pokazale tačnim: prihod veći za 1%, operativna zarada po akciji veća za 5%, marže i novčani tok — sve je bilo izloženo. Posmatrani hladno, ti brojevi izgledaju gotovo rutinski — i u tome je bio problem.
Ništa u pismu nije govorilo šta taj podbačaj znači za smernice celogodišnjeg prihoda koje je IBM izdao u januaru i ponovo potvrdio u aprilu, u dolarima ili procentualnim poenima. Pismo je prikazalo rezultate, a čitaocu je prepustilo da sam proceni razočaranje. Pad od 25% naspram pisma čija sopstvena računica deluje bezazleno sugeriše da je tržište uračunavalo više od navedene matematike, uključujući i ono što je ostalo neizrečeno.
Drugo, rešenje problema svelo se na jednu rečenicu: „preduzimamo nove inicijative i ubrzavamo druge“. To je pružanje utehe, a ne plan. Istraživanja o jeziku upozorenja o profitu pokazuju da ih kompanije u problemu često pišu tako da zvuče što rutinskije, priznajući problem, ali govoreći vrlo malo o tome šta će uprava preduzeti povodom toga.
Iskusni investitori imaju pravilo upravo za ovaj trenutak: Prodajte na prvo upozorenje o profitu, jer obično sledi i drugo. Način na koji kompanija razbija to očekivanje jeste specifičnost — imenovane akcije, odgovorna lica, datumi. Studije o korporativnom obelodanjivanju pokazuju da tržište nagrađuje izjave usmerene ka budućnosti koje može da verifikuje, a odbacuje one koje ne može. U IBM-u je potpuniji plan stigao 22. jula. Međutim, investitori te nedelje nisu procenjivali mapu puta kompanije. Oni su procenjivali da li rukovodstvo ima kontrolu nad problemom, a za taj odgovor je trebalo osam dana.
Treće — i to je ono što verujem da je IBM najviše koštalo — pismo nikada nije odgovorilo na pitanje koje je tržište zapravo ponovo vrednovalo: Da li je ovo problem sa tajmingom ili problem sa potražnjom? Krišna je napisao da veliki poslovi „nisu uspeli da se zaključe u vremenskim okvirima koje smo očekivali“. Očigledno potitanje glasi: Da li su zaključeni u međuvremenu? Koliki deo odložene vrednosti ostaje ugovoren?
Ako je odgovor bio povoljan, njegovo izostavljanje bilo je izuzetno skupo, jer je omogućilo da se priča o odlaganju poslova protumači kao priča o tome kako veštačka inteligencija strukturalno potiskuje poslovanje IBM-a. Jedan bivši izvršni direktor IBM-a, u objavi na LinkedIn-u koju je citirao The Wall Street Journal, rekao je da se rasprodaja nije odnosila na jedan kvartal. Bilo je to, napisao je on, „tržišno preispitivanje pitanja: može li 115-godišnja korporacija voditi agentsku eru ili samo preživeti u njoj?“
Do poziva o zaradi 22. jula, oko trećina tih poslova bila je zaključena — „što je pokazatelj, još ne i puni dokaz, ali dobar pokazatelj“, rekao je Krišna na pozivu, „da je reč o odlaganju, a ne o uništavanju posla“. Da li je taj dokaz postojao 14. jula, zvanični zapisi ne govore. Pismo jeste reklo investitorima kada će saznati više (na pozivu 22. jula). Ono što im pismo nije dalo bilo je merilo za osam dana između — koliko je poslova odloženo, koji udeo se uobičajeno zaključi i koliko brzo. Krišna je imao te brojeve, koje je izrecitovao na pozivu.
Konačno, četvrtina upozorenja pre objave bila je posvećena promociji: proizvod najavljen sedam nedelja ranije, navođenje istih 11 ranih korisnika; laboratorija za kvantno računarstvo, investicioni plan od 10 milijardi dolara. Taj impuls je razumljiv; nijedan lider ne želi da se ovako bolan dokument završi bez nade. Ali kada se nada prihefta na upozorenje o profitu, tržište to prozre.
Istraživanja su u ovom pogledu neumoljiva. Tržišta uračunavaju neprirodan ton — optimizam iznad onoga što prijavljeni brojevi podržavaju — pa se promotivna poruka unutar upozorenja o profitu čita kao спиновање, a ne kao vest. Investitori kažnjavaju komunikaciju čiji je emocionalni ton u suprotnosti sa vestima koje prenosi. Takođe, duža saopštenja teže da razblaže reakciju tržišta na suštinsku poruku. U istraživanjima, sama složenost predstavlja znak upozorenja jer je pretrpano obelodanjivanje u korelaciji sa lošim vestima. Materijalu o novim proizvodima bilo je mesto 22. jula. A kada se tamo našao, dao je rezultate. Isti spisak klijenata i plan, predstavljeni na zakazanom pozivu, privukli su angažovanje, a ne prigovore. Poslednje pitanje analitičara odnosilo se na novi proizvod, a ne na podbačaj.
Za generalne direktore, finansijske direktore i direktore odnosa sa investitorima, epizoda sa IBM-om nudi pet lekcija:
Prvo upozorenje mora biti i potpuno. Kompanije koje loše vesti puštaju „na kašičicu“ u nastavcima uče tržište da očekuje da padne i druga cipela, i ono u skladu s tim formira cene. Nvidia je pravi model: 8. avgusta 2022, više od dve nedelje pre zakazanog izveštaja, unapred je objavila da će kvartalni prihod iznositi približno 6,7 milijardi dolara u poređenju sa 8,1 milijardom koliko je ranije procenjivala. Kompanija je identifikovala gejming kao glavni uzrok i primila udarac odjednom, tako da je poziv o zaradi nedeljama kasnije mogao biti posvećen oporavku, a ne šoku.
Intel pokazuje koliko košta postepeno curenje informacija. Blagi izgledi za prvi kvartal stigli su u januaru 2024; teži udarac je usledio u avgustu sa suspenzijom dividendi, sniženom prognozom i smanjenjem radne snage za 15%. Ova dva obelodanjivanja pokrivala su različite kvartale i restrukturiranje u razvoju — ali tržište vrednuje obrazac, a ne nameru. Do druge objave tržište je naučilo da se pripremi za najgore, a akcije su pale za oko četvrtinu u samo jednom danu.
Navedite manjak u odnosu na sopstvene prethodne smernice, u brojkama, u prvih stotinu reči. Koju god cifru da prećutite, tržište će je zameniti gorom.
FedEx je otvoreno prekršio ovo pravilo. Dana 15. septembra 2022, potpuno je povukao prognozu celogodišnje zarade umesto da je prilagodi — verovatno zato što više nije mogao pouzdano da prognozira. Generalni direktor FedEx-a je samo rekao investitorima da su „globalni obimi opali jer su se makroekonomski trendovi značajno pogoršali krajem kvartala“. Povlačenje broja umesto njegovog ponovnog navođenja, ma koji bio razlog, ostavilo je tržištu provaliju tamo gde je trebalo da bude dno, a akcije su pale za 21%, što je bio njihov najgori dan u više od četiri decenije.
Postavite gornju granicu celogodišnjeg uticaja, makar okvirno, i ne dozvolite da pisano upozorenje bude jedini glas uprave. Investitori nedovoljno procesuiraju jednosmernu komunikaciju, stoga odgovorite na očigledna pitanja unutar samog dokumenta i brzo postavite višeg rukovodioca pred investitore. Kuk je dao televizijski intervju na dan objavljivanja svog pisma. Potpredsednik IBM-a Gari Kon (Gary Cohn) pojavio se na televiziji CNBC sledećeg jutra, prenoseći Krišnino mišljenje da je povlačenje bilo „relativno privremeno“ — što je bila karakterizacija, a ne dokaz. Prvi konkretni brojevi iza toga nisu stigli još osam dana.
Kada je Best Buy upozorio u oktobru 2012. da će njegovi kvartalni rezultati razočarati, u istom saopštenju najavljen je dan za investitore na kojem će novi generalni direktor predstaviti plan preokreta („Renew Blue“) i odgovarati na pitanja. Zvanično saopštenje o zaradi usledilo je nedelju dana kasnije, a akcije su pale za oko 13% na vesti o zaradi. Kako je preokret uzimao maha, Best Buy je sledeće godine postao jedna od akcija sa najboljim učinkom u indeksu S&P 500.
IBM je prvu polovinu uradio kako treba: okrivio je spoljne faktore samo tamo gde su bili proverljivi i na nivou cele industrije — što su uslovi za koje istraživanja pokazuju da odvajaju verodostojna spoljna objašnjenja od onih koja služe sopstvenim interesima — i upario ih sa priznanjem („ovog kvartala smo posustali“). Ono što IBM nije pružio bio je lek.
Ford pokazuje kako izgleda kompletno sprovođenje ovog pristupa. Usred sve većih gubitaka koji su 2006. godine dostigli 12,7 milijardi dolara, objavio je imenovani plan preokreta pod nazivom „Way Forward“, koji se ubrzao kada je Alan Mulali (Alan Mulally) stigao osam meseci kasnije. Ford je preduzeo korake da prikupi oko 18 milijardi dolara, a vremenom i skoro 23,5 milijardi dolara, stavljanjem svoje imovine pod hipoteku pre nego što su se kreditna tržišta zamrzla. Under Armour je pogodio samo prvu polovinu: u januaru 2017. preuzeo je odgovornost za uzrok („izazovi i poremećaji u maloprodaji u Severnoj Americi“), ali je ponudio malo merljivih detalja o tome kako će preokrenuti stopu rasta koja je upravo pala sa preko 20% na predviđenih 11 do 12%, a odlazak finansijskog direktora u istom saopštenju produbio je sumnju. Akcije su pale za oko 23%.
Zadržite dokaze koji se odnose na oporavak, ali izbacite sve što zvuči kao saopštenje za javnost. Tržišta vrednuju neprirodan ton, a promotivni talas unutar upozorenja ocenjuje se kao manipulacija. Rolls-Royce je suprotan primer: u februaru 2016. izneo je slabe izglede i prepolovio dividendu koju je isplaćivao čitavu jednu generaciju. Rukovodstvo je to jednostavno predstavilo kao raščišćavanje terena umesto da ga ulepšava, a akcije su porasle za oko 10% tokom naredne nedelje. Upozorenje mora da zvuči kao upozorenje.
. . .
Za IBM semafor već radi. Konačni rezultati su se tačno poklopili sa preliminarnim brojkama iz pisma, a celogodišnje prilagođavanje bilo je skromno. Akcije su porasle za 4% u narednim danima, ali da su investitori u potpunosti poverovali u „odlaganje, a ne uništavanje“, akcije bi trebalo da nadoknade veći deo pada od 25%. Nisu to učinile, a izostanak oporavka nakon umirujućih odgovora jeste upravo ono kako izgleda diskont na kredibilitet. Tržišta ocenjuju priču uprave sa nulom sve dok je dalji rezultati ne potvrde.
Kredibilitet je stavka u bilansu stanja koja se akumulira uplatama, a uništava povlačenjem sredstava. Krišnino rano upozorenje se možda još može pokazati kao uplata, ali propusti u pismu potrošili su deo glavnice. Dublja lekcija za svaki liderski tim glasi: Tržište će vam oprostiti loš kvartal. Mnogo sporije će vam oprostiti otkriće da ste znali, a rekli malo ili nimalo. To je eksperiment koji IBM, na svoju sreću, nije izabrao da sprovede.
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.
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?
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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 Clark
TechSync 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 Clark
TechSync 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.
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:
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:
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.
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.
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.
Autentičnost je među najvažnijim vrednostima generacije Z. Osećaju se ovlašćenim da postavljaju i odgovaraju na sopstvena pitanja na raznim društvenim forumima o bilo kojoj temi — od lepote preko zdravlja do poboljšanja doma preko tehnologije do nauke. A njihov pogled na autoritet se proširio od tradicionalnih izvora, poput akademskih institucija ili uglednih urednički glasnika, do uočenog uticaja. Autor nudi pet lekcija za brendove koji žele da uđu u ovu eru uticajnih ljudi i uspostave autentične veze sa generacijom Z.
Ako niste čuli za Alik Earle, možda je jednostavno pitanje vremena kada ćete. Ova mlada influenserka – koja je upravo diplomirala na Univerzitetu u Majamiju – ima više od 5 miliona pratilaca na TikTok-u, a nedavno je potpisala za United Talent Agenci (UTA), jednu od tri najbolje kompanije koje predstavljaju talente širom sveta u medijima i ekosistemu zabave. Ona je iskoristila svoj lični brend za partnerstvo sa kozmetičkim kompanijama kao što su Tarte i Rare Beauty.
Gledanje bezbroj video snimaka Alik Earle na mreži čini njenu formulu sasvim jasnom. Ima lepotu poput modela. Ona je usavršila format „pripremi se sa mnom“ (GRWM – get ready with me) (između ostalog), kratki video u kojem ide od prirodne lepote do besprekornog savršenstva, prikazujući profesionalne, ali ponovljive tehnike šminkanja i upotrebu proizvoda. Dok primenjuje svoj izgled tokom „selfi” videa, ona nudi mešavinu pripovedanja, humora, ranjivosti, težnje, povezanosti i pominjanja proizvoda u brzom monologu bez napora. Pratioci je osećaju dovoljno pristupačnom i doživljavaju kao „samo još jedan student“.
Ta pristupačnost je razlog zašto Erl toliko rezonuje sa generacijom Z. Autentičnost je među najvažnijim vrednostima ove generacije. Kao što nedavno istraživanje EI ističe: „Posle ere lažnih vesti i filtriranih fotografija koje projektuju ’savršen život‘, generacija Z je završila sa tim. Osećaju se ovlašćenim da postavljaju i odgovaraju na sopstvena pitanja na raznim društvenim forumima o bilo kojoj temi — od lepote preko zdravlja do poboljšanja doma preko tehnologije do nauke. A njihov pogled na autoritet proširio se sa tradicionalnih izvora, poput akademskih institucija ili uglednih uredničkih glasova, do uočenog uticaja - što pokazuje Erlin meteorski uspon.
Proučavanje uspeha Aliks Erl nudi prodavcima brendova pet moćnih lekcija o tome kako da uđu u ovu eru uticajnih ljudi – i uspostave autentične veze sa generacijom Z.
Jednostavno nasilno rangiranje lista najboljih influensera nije odgovor. Brendovi žele da pronađu osobu ili ljude koji dosežu njihovu ciljnu publiku.
Kada brendovi definišu kategoriju u kojoj se takmiče, trgovci mogu tražiti uticajne ljude koji imaju najviše angažovanja i koji imaju glas i stil koji rezonuju sa brendom. AI i drugi alati za analizu podataka mogu pomoći da to shvatite — na primer, analiza podataka može otkriti pratioce, kreativne pristupe i zajednice koje su zajedničke između influensera i brendova. Postoje i kompanije, od Gallery Media, na primer, do vodećih agencija za talente, koje kuriraju influensere i upravljaju složenijim odnosima i izvršenjem za brendove.
Gen Z ispunjava svoje slobodne trenutke skrolujući kroz njihove algoritamski vođene, personalizovane „za vas“ fidove na svojim telefonima, ispunjene fotografijama, video zapisima i memovima. U idealnom slučaju, brendovi bi trebalo da osnaže uticajne ljude sa kojima rade da kreiraju sadržaj koji je kratak, upečatljiv i napravljen za mobilne uređaje.
Prihvatanje ranjivosti i otvorenosti, kao što Erl čini u kratkim pričama od jednog do tri minuta, omogućava brendovima da se povežu sa mlađim generacijama na način koji je lično relevantan i autentičan. Međutim, brendovi moraju da shvate da ovo nije televizijski spot koji traje 30 sekundi, a influenseri će odvesti priču u pravcu koji sami izaberu. Ovo je dopuna pričanju priča o drugim brendovima - a ne zamena.
Za razliku od prethodnih generacija, Gen Z ne „emituje“ svoje postove na društvenim mrežama naveliko. Oni češće dele sa mnogo manje ljudi putem „privatnih priča“. Angažovanost je mnogo veća zbog učestalosti i intimnosti ovih objava, a sa ovom smenom, takođe vidimo da se Gen Z udaljava od ranijih generacijskih ponašanja širokog emitovanja svojih srećnih trenutaka na svojim nalozima na društvenim mrežama ka deljenju sirovih trenutaka poput lične krize...
Mlada osoba koja vidi kozmetički proizvod u GRWM video snimku od Aliks na TikTok-u koji potom podržava taj proizvod sa svojom grupom prijatelja u njihovoj privatnoj priči na Snap-u je primer kako put brenda ide od uticaja društvenih medija visokog profila do duboko ličnog uticaj. Brend mora da stekne pravo na pristup ovom svetom prostoru - i mora da razume neprozirnost i nove rizike ovih lično intimnijih mesta.
Trebaće novi izvori inspiracije cija i kreativnost kako bi se istakli kao generativna i konverzaciona AI koja se primenjuju u kreativnim kontekstima u velikom obimu. Pošto svi influenseri sada imaju pristup istoj tehnologiji za pokretanje istraživanja, unapređenje ideja i ubrzanje proizvodnje, brendovi koji razmišljaju unapred će nastojati da se razlikuju kroz ljudsku originalnost ili pravu slavnu ličnost. Lestvica stvarne kreativnosti će se samo povećavati, zahtevajući kreativne pozicije brendova ili nove pozive potrošačima da zajedno stvaraju. Naša trenutna definicija uticaja može se brzo promeniti, jer AI manipuliše i ciljanjem i kreativnim pokretanjem algoritama.
Kao marketinški stručnjaci, možemo da cenimo priliku da podstaknemo potrošnju po svaku cenu tako što ćemo osmisliti trendove koji će imati brzinu preko influensera. Ali ako previše uspemo, da li stvaramo komore za odjek trendova koje su u suprotnosti sa našim opredeljenjima za raznolikost i inkluziju, ili kloniramo ponavljana ponašanja unutar određenih društvenih arhetipova? A ako se uticaj oslanja barem na izgled originalnosti, da li će to biti teže, jer svi koriste slične uvide vođene veštačkom inteligencijom? Brendovi precizno pokreću svoje komercijalne ambicije koristeći kombinaciju kreativnosti i podataka (ili umetnosti i nauke), ali sve više mogu tražiti da prošire strategije kako bi pronašli novu publiku, glasove i inspiraciju za diverzifikaciju svoje baze potrošača i ideja.
Ekonomija kreatora napreduje, kreativna je i vredna, posebno zato što ekonomski modeli zasnovani na tehnologiji motivišu jake talente da od toga naprave pravi profesionalni poduhvat. Brendovi koji koriste svoju novu dinamiku za stvaranje vrednosti će se razlikovati i pokretati eksponencijalni rast. Ključ uspeha je oslanjanje na najnovije izvore uticaja uz svu najnoviju dinamiku rizika i nagrade.
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:
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.
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
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.
Prijavite se na naš newsletter i povremeno ćete na email dobijati informacije o akcijskim popustima
iLearn AI savetnik
iLearn AI savetnik












