U skladu sa novom evropskom regulativom, BP 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
Kako kupovina postaje sve digitalnija, uloga fizičkih prodavnica se pomera sa pukog obavljanja transakcija na rešavanje problema kupaca koje onlajn kanali ne mogu da reše. Istraživanje o multibrand maloprodavcima pokazuje da prodavnice stvaraju najveću vrednost kada lideri definišu jasnu svrhu za svaku lokaciju, selektivno investiraju u kategorije proizvoda gde su lična iskustva najvažnija i procenjuju učinak kroz celokupno putovanje kupca, a ne prema prodaji po pojedinačnim kanalima. Prodavnice usmerene na iskustvo mogu povećati ukupan prihod čak i dok smanjuju onlajn kupovinu, pod uslovom da prodube odnose sa kupcima, podstaknu češću kupovinu i dopunjuju digitalne kanale umesto da se takmiče sa njima. Najuspešniji maloprodavci organizuju fizička ulaganja oko vrednosti za kupca na nivou celog preduzeća, a ne oko učinka pojedinačnih kanala.
Generativna veštačka inteligencija može ubrzati inovacije, ali članak tvrdi da njena podrazumevana upotreba često pojačava ljudska uska grla koja bi trebalo da reši. U fazi osmišljavanja ideja (ideaciji), modeli usmeravaju timove ka poznatim idejama i čine da se ljudi više fiksiraju na njih. U selekciji, doterane prezentacije koje je generisala veštačka inteligencija mogu se pogrešno protumačiti kao bolje ideje, dok preporuke veštačke inteligencije mogu kodirati postojeću pristrasnost. U istraživanju potrošača, simulirani kupci mogu ubrzati testiranje, ali propuštaju iracionalna ponašanja koja oblikuju stvarno prihvatanje proizvoda. Nakon lansiranja, veštačka inteligencija može rezimirati ogromne količine povratnih informacija, a ipak pomoći timovima da opravdaju prethodna uverenja. Centralni savet autora je dijagnostički: pre primene veštačke inteligencije, lideri bi trebalo da se zapitaju da li je usko grlo informaciono, zasnovano na rasuđivanju ili vođeno podsticajima, i da sačuvaju direktan kontakt sa kupcima tamo gde je to najvažnije za utemeljenje u stvarnosti.
Kada troškovi rastu, kompanije često traže alternative podizanju cena kako bi zaštitile marže. Međutim, smanjenje kvaliteta proizvoda, ili „skimpflacija“ (engl. skimpflation), može nositi najveći dugoročni rizik. Kroz 25 eksperimenata koji su obuhvatili više od 30.000 potrošača, istraživanje je pokazalo da ljudi ocenjuju smanjenje kvaliteta kao manje pravično u poređenju sa povećanjem cena ili smanjenjem pakovanja, te da su manje spremni da nastave sa kupovinom proizvoda kada jednom otkriju promenu. Smanjenje kvaliteta deluje posebno štetno jer može promeniti iskustvo koje su kupci očekivali od brenda od poverenja. Menadžeri bi trebalo da budu oprezni kada menjaju atribute koji definišu proizvod, kao što su ukus, performanse ili pouzdanost. Kada su kompromisi neizbežni, jasna komunikacija i mogućnost izbora za potrošače mogu umanjiti osećaj obmane i pomoći u očuvanju poverenja.
Kompanije danas često koriste veštačku inteligenciju da bi jurile prilike niske vrednosti: dodavanje nove funkcionalnosti koja klijentu zapravo nije važna ili davanje zaposlenima alata koji im štede vreme, ali ne ostvaruju merljive uštede za organizaciju. Kada veštačka inteligencija zaista donese merljivu vrednost, to je zato što se kompanije fokusiraju na probleme koji su ključni za njihovu strategiju i njihovu profitabilnost. Četiri akcije mogu osigurati da vaše investicije u veštačku inteligenciju budu strateški usklađene: 1) Definišite pokretače vrednosti; 2) Fokusirajte se na svoju poziciju u industrijskom lancu vrednosti; 3) Pronađite prilike u svom bilansu uspeha; i 4) Definišite svoja merila finansijskog povraćaja. Ove akcije će pomoći vašoj kompaniji da pređe sa kratkoročnih pobeda na održivu prednost.
Kreativnost je vitalna za inovacije, ali mnogi organizacioni lideri ne znaju kako da je iskoriste među svojim zaposlenima. Umesto toga, zasipaju ih sastancima i sesijama bele table koje nikuda ne vode. Umesto toga, autori preporučuju pronalaženje novih načina da svojim zaposlenima date vreme i prostor koji su im potrebni za generisanje novih ideja. Njihovih pet strategija uključuje generisanje mnogo ideja (uključujući i loše), stvaranje prostora za neuspeh, blokiranje neplaniranog vremena u kalendaru, fokusiranje na pronalaženje problema i odlaganje odluka.
Kako da kažete potencijalnom poslodavcu da ste prava osoba za posao za koji vas intervjuišu? Ako se fokusirate samo na sebe, možete izgledati previše egocentrično ili hvalisavo. Ako se u potpunosti usmerite na kompaniju, nećete im pružiti priliku da saznaju zašto ste vi prava osoba za posao. U ovom članku autor navodi jasne korake kako da objasnite poslodavcu zašto ste najbolji kandidat za poziciju i zašto bi trebalo da vas zaposle, uz primere jezika koji možete koristiti kao vodič.
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.
