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
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.
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.
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.
Istraživači su analizirali podatke iz više od 1.000 projekata transformacije usmerenih na klijente u poslednjih 25 godina. Otkrili su da samo 15% izvršnih direktora i prodajnih timova ima strategiju usmerenu na kupca. Većina vodi svoje kompanije ili odnose sa kupcima na osnovu razmišljanja fokusiranog na proizvod, što stavlja teret na pronalaženje tržišta na kojem će prodati svoje proizvode, a ne na organizovanje rasta zajedno sa kupcima. Umesto toga, kompanije treba da postave tri ključna pitanja kako bi osigurale usredsređenost na kupca: Da li su naši strateški ciljevi i napori za transformaciju usklađeni sa prioritetima naših kupaca? Da li su naši napori u pogledu dizajna i primene rešenja konfigurisani na osnovu unosa koji su potvrdili korisnici? I, da li su naše organizacione postavke i investicije dodeljene obavezama kupaca za zajednički uspeh?
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.