O upotrebi AI (Artificle Intelligence) u realnom vremenu

Posmatrajući internet u Srbiji, kao i društvene mreže, očigledno je da su se razni AI alati odomaćili. Nema žene koja nije probala AI alat koji bi joj pokazao koliko realno ima godina:) ili kako bi izgledala sa drugačijom bojom kose. IV industrijska revolucija je ušla i u Srbiju na mala vrata. Ipak, da bismo dali teorijski okvir posebno u situaciji kontinuirane krize izazvane globalnom pandemijom, obratili smo se izvorima izvan Republike, te smo u tom smislu zavirili u razmatranja autora sa Harward Business Review i Science Direct.

Dok se prvi orijentišu na objašnjavanje koji se AI alati koriste u marketingu danas, drugi ulaze iza zastora globalne pandemije i upotrebe AI u maloprodaji.

Kako tvrde autori “How to Design an AI Marketing Strategy”, veštačka inteligencija koja je u upotrebi u marketingu može se kategorizovati prema dve dimenzije: nivou inteligencije i da li je samostalna ili deo šire platforme. Automatizacija zadataka. Jednostavniji chatbotovi, poput onih dostupnih putem Facebook Messengera i drugih provajdera društvenih mediji spadaju u ovu kategoriju. Machine learning. Ovi algoritmi se obučavaju korišćenjem velikih količina podataka za donošenje relativno složenih predviđanja i odluka. Takvi modeli mogu prepoznati slike, dešifrovati tekst, segmentirati korisnike i predvideti kako će kupci reagovati na različite inicijative, poput promocija. Mašinsko učenje već pokreće programsku kupovinu u mrežnom oglašavanju, mehanizme preporuka za e-trgovinu i modele sklonosti prodaji u sistemima za upravljanje odnosima s kupcima (CRM). Samostalne aplikacije. Za samostalne aplikacije se kaže da kupci ili zaposleni moraju da naprave izvan tih kanala da bi koristili AI. Koristeći IBM Vatson-ovu obradu prirodnog jezika i mogućnosti analizatora tonova (koji detektuju emocije u tekstu), aplikacija isporučuje nekoliko personalizovanih preporuka u boji Behr boje koje se zasnivaju na raspoloženju koje potrošači žele za svojim prostorom. Integrisane aplikacije. Na primer, mašinsko učenje koje donosi delić sekunde odluke o tome koje digitalne oglase ponuditi korisnicima ugrađeno je u platforme koje upravljaju čitavim procesom kupovine i postavljanja oglasa. Integrisano mašinsko učenje kompanije Netflik nudi korisnicima video preporuke više od jedne decenije; njegovi izbori se jednostavno pojavljuju u meniju ponuda koje gledaoci vide kada posete veb lokaciju. Da su mehanizmi za preporuke samostalni, morali bi da odu u namensku aplikaciju i zatraže predloge.

Dhruv Grewal , Dinesh K. Gauri, Anne L. Roggeveen, Raj Sethuraman u tekstu: “Strategizing Retailing in the New Technology Era”  tvrde da se čak pre globalne pandemije, maloprodaja dramatično promenila novim tehnologijama, a da je globalna pandemija samo ubrzala obim korišćenja, kao i da će se ustanovljeni obrasci korišćenja verovatno zadržati i nakon završetka krize izazvane globalnom pandemijom. Takođe ističu zabrinutost vezano za bezbednost i privatnost među kupcima u interakciji sa maloprodajnim tehnologijama AI. Oni se dalje pitaju kako funkcioniše svako od različitih tehnoloških rešenja u prodavnici (npr. pametna ogledala, roboti) na ponašanje potrošača prilikom kupovine.  Tekst u nastavku donosi više o smart-ogledalima, može biti zanimljivo: https://www.forbes.com/sites/bernardmarr/2019/10/04/the-magic-of-smart-mirrors-artificial-intelligence-augmented-reality-and-the-internet-of-things/?sh=3ca1e9ea615b

Takođe u nastavku na linku možete videti upotrebu Lulule mon Mirror ogledala za fitness:  https://www.youtube.com/watch?v=IQzsyMmDnB4 Šta je još donela globalna pandemija? Donela je preplitanje starih i novih industrija, selidbu sa jednih na druge kanale prodaje i vice versa. Tako su se, kao što autori tvrde, prodavci opeke i maltera preselili na net kanale, dok su se sa druge strane gig igrači preselili u prostore opeke i maltera. Dalje se govori o pozicioniranju privatnih robnih marki (private label) u odnosu na nacionalne brendove i uvođenju “pametne privatne marke”. Kao i uvek što širi asortiman, koji uvodimo da bismo zainteresovali i održali nivo zainteresovanosti kupaca, nosi sa sobom više troškove održavanja zaliha, ali sa druge strane i veću posetu i veličinu korpe. Autori preporučuju da  trgovci  moraju biti marljivi u uklanjanju neuzbudljivih i manje relevantnih SKU -ova. Napredak u podacima i analitici igra važnu ulogu u upravljanju ovom finom ravnotežom između stvaranja uzbuđenja sa sve više SKU-ova i držanja troškova pod kontrolom. 

Primarna globalna pandemija (početak pandemije 2020. godine) je podstakla potrošače da se više fokusiraju na osnovne stvari i odustanu od luksuznih proizvoda. Pored toga, navikli smo na kupovinu iz fotelje. Ono što se autori pitaju jeste od krucijalne važnosti: da li nedostatak društvenih interakcija i komunikacija sa tehnologijom i robotima utiče na preferencije kada su brendovi u pitanju? Tekst je objavljen na portal u martu 2021. godine. Danas, kada funkcionišemo pod slabijim merama otuđenja, pitanje se može dopuniti: da li su potrošači zadržali preferencije usvojene brzim prelaskom na internet  okruženje (usled globalne pandemije) ili usvajaju i druge modele donošenja kupovnih odluka pod uticajem brand ambasadora kao i influensera? Ova pitanja će se postavljati dok svi ne nađu svoje mesto na internetu. Jasno je da postoji sinergija tradicionalnih maloprodajnih ponašanja i kupovnih ponašanja na internetu i obostrano usvajanja modela ponašanja, ono što nije jasno do koje mere će se tradicionalni maloprodajni objekti promeniti usled uticaja e-kulture kupovine. Ono što je očigledno, a i sami autori naglašavaju, da  trgovci u maloprodaji se sve više okreću privremenim radnicima (sa skraćenim radnim vremenom), posebno kada dodaju nove usluge (npr. preuzimanje na ulici, isporuku na kućnu adresu), ili prepuštaju uslugu spoljnim kompanijama (npr. DoorDash, Instacart) kako bi ograničili njihovo oslanjanje na puno radno vreme zaposlenih i povezane troškove. 

Vezano za cenovnu politiku, autori naglašavaju značaj virtualnih modela, gde trgovac može strateški da se odluči za to kako prikazati cene tom kupcu (npr. pojedinačno ili u paketu). Možete pogledati web-aplikaciju (framevr.io) za koju nije potreban download i šta sve donosi. Besplatna je do 15 korisnika i vrlo zanimljiva: https://learn.framevr.io/virtual-showroom?gclid=EAIaIQobChMIrY-y5sa68wIVkOR3Ch1efADOEAAYASAAEgKdMvD_BwE 

Dalje se autori pitaju kako će u uslovima novog poslovanja, oslanjanje na utilitaristička i/ili hedonistička  filozofska stanovišta uticati na efikasnost promotivnih i komunikacionih strategija? Da li će marketing eksperti razmišljati isključivo o zadovoljstvu, čak i ako ne doprinosi bilo kakvoj drugoj koristi ili će razmišljati i o ispravnosti postupaka na osnovu njihovih posledica? Promene uslovljene upotrebom novih tehnologija moraju da se dovedu u etički sklad sa profitabilnošću promotivnih strategija. Verujemo da će u narednom periodu biti više reči o ovoj temi, kao i da će biti predmet detaljnog regulisanja. 

Autori zaključuju uradak navođenjem četiri glavne taktike koje koriste trgovci u maloprodaji, te ih i mi navodimo ovde: (1) kreiranje tema (npr. Nordstrom je prikazao a stena, koju potrošači smatraju umetničkom i šarenom), (2) odražava priču o brendu (npr. Chanel integriše osvetljenje, muziku i dekor kako bi pomogli potrošačima da vizualizuju priču o brendu), (3) zabavljanje kupaca igračkim elementima (npr. Ahlens izlog dečije prodavnice uključuje gumene patke za penjanje), i (4) isticanje ekskluzivnosti brenda (npr. Nordstrom -ov minimalistički manekeni koji prikazuju robu).

  • Strategizing Retailing in the New Technology Era, Dhruv Grewal , Dinesh K. Gauri b, Anne L. Roggeveen a, Raj Sethuraman https://edisciplinas.usp.br/pluginfile.php/5942710/mod_folder/content/0/Strategizing%20Retailing%20in%20the%20New%20Technology%20Era.pdf?forcedownload=1
  • How to Design an AI Marketing Strategy – Thomas H. Davenport, Abhijit Guha, Dhruv Grewal:How to Design an AI Marketing Strategy

Leave a Comment

Your email address will not be published. Required fields are marked *