\nNic\u0103ieri nu este acest lucru mai vizibil dec\u00e2t \u00een lumea marilor companii de retail, unde se vorbe\u015fte enorm despre viitor, \u00eens\u0103 to\u0163i par s\u0103 se concentreze pe trecut. Companiile investesc miliarde \u00een platforme care le spun cu precizie matematic\u0103 ce au cump\u0103rat clien\u0163ii luna trecut\u0103, ce tendin\u0163e au observat \u00een ultimele trimestre \u015fi c\u00e2nd s-au confruntat cu probleme de stoc. De\u015fi astfel de tipare sunt f\u0103r\u0103 \u00eendoial\u0103 valoroase, ele nu \u0163in cont de factori externi sau schimb\u0103rile de pia\u0163\u0103 \u015fi pierd din vedere oportunit\u0103\u0163i de cre\u015ftere.<\/p>\n
\nA\u015fadar, de ce nu avem mai multe companii preocupate de viitorul business-ului? \u201cProblema nu este lipsa datelor, a\u015fa cum sus\u0163in unele surse. De fapt, peste 97% dintre companii investesc deja \u00een Big Data, \u00eens\u0103 doar 24% dintre aceste companii sus\u0163in c\u0103 folosesc efectiv datele colectate pentru a analiza \u015fi a lua decizii informate. Mai mult, 78% au investit puternic \u00een aplica\u0163ii AI anul trecut, conform Stanford University, \u00eens\u0103 80% din aceste aplica\u0163ii e\u015fueaz\u0103, iar companiile de trade au \u00een continuare un deficit de 1.7 trilioane de dolari datorat managementului deficitar al inventarului\u201d, spune Cristi Movil\u0103, CEO \u015fi Fondator OptiComm.AI.<\/p>\n
\nAdev\u0103rata problem\u0103 este decalajul a dintre accesul la date \u015fi transformarea lor \u00een aplica\u0163ii practice. Cu alte cuvinte, decalajul dintre a \u015fti \u015fi a ac\u0163iona.<\/p>\n
\nSolu\u0163ia? Concentrarea aten\u0163iei pe client \u015fi pe nevoile lui viitoare, nu pe stocuri. Majoritatea clien\u0163ilor, fie ei B2C sau B2B, nu cump\u0103r\u0103 doar ceea ce au comandat \u00eenainte, ci cump\u0103r\u0103 ceea ce au nevoie la momentul respectiv. Nu mai este suficient s\u0103 prezici c\u0103 un client va comanda ceva, ci s\u0103-i \u00een\u0163elegi inten\u0163ia de cump\u0103rare \u015fi s\u0103 transformi acea inten\u0163ie \u00een ac\u0163iune, \u00eenaintea comenzii propriu-zise.<\/p>\n
\n\u201cO astfel de abordare nu-\u0163i permite doar s\u0103 vezi mai clar tranzac\u0163iile viitoare, dar \u015fi s\u0103 le influen\u0163ezi printr-o abordare proactiv\u0103, prin recomandarea de produse complementare sau de produse mai bune. \u00cen\u0163elegerea profilelor de clien\u0163i pe baza nevoilor fiec\u0103ruia schimb\u0103 complet modul \u00een care te adresezi pie\u0163ei.<\/p>\n
\nDin fericire, inteligen\u0163a artificial\u0103 ne-a oferit ceea ce platformele de demand forecast nu f\u0103ceau: contextualizarea. Cu ajutorul ei, companiile pot s\u0103 \u00een\u0163eleag\u0103 nu doar ce s-a \u00eent\u00e2mplat, ci \u015fi DE CE se \u00eent\u00e2mpl\u0103. Mai mult, ele pot vedea ce se va \u00eent\u00e2mpla \u00een viitor, dar \u015fi ce ar \u201cputea s\u0103 se \u00eent\u00e2mple\u201d, prin simularea mai multor scenarii comerciale\u201d, adaug\u0103 Cristi Movil\u0103.<\/p>\n
\nAlimentat cu datele potrivite, AI-ul modern poate s\u0103 analizeze contextul extern (de la vreme \u015fi trafic la factori economici), s\u0103 identifice tendin\u0163e emergente \u00eenainte ca acestea s\u0103 se reflecte \u00een v\u00e2nz\u0103ri \u015fi s\u0103 simuleze diferite scenarii de pia\u0163\u0103. Astfel, \u00een loc s\u0103 reac\u0163ionezi la schimb\u0103ri, po\u0163i s\u0103 le anticipezi \u015fi s\u0103 te preg\u0103te\u015fti pentru ele. Este o trecere de la un model de business reactiv la unul proactiv.<\/p>\n
\nCompaniile care vor domina urm\u0103torul deceniu nu vor fi cele cu cea mai bun\u0103 analiz\u0103 istoric\u0103 \u015fi nici cele cu cele mai precise predic\u0163ii. Vor fi cele care pot s\u0103 se uite la pia\u0163a \u015fi clien\u0163ii lor \u015fi s\u0103 spun\u0103: \u201eAcesta este viitorul pe care vrem s\u0103-l cre\u0103m \u015fi iat\u0103 ce vom face pentru ca el s\u0103 devin\u0103 o realitate.”<\/p>\n