CRM Archive

0

Zakupy ze smartfonem w ręku

Zakupy ze smartfonem w ręku – jedna trzecia klientów e-commerce używa narzędzi cyfrowych podczas tradycyjnych zakupów. Badanie Deloitte: ponad połowa konsumentów nie potrzebuje pomocy sprzedawcy

Raport „Koniec ery dwóch światów. Wpływ narzędzi cyfrowych na zakupy Polaków 2019” będzie jedną z inspiracji dyskusji panelowej nt. Handlu 4.0 w dniu 14 maja o godz. 15.30 podczas Europejskiego Kongresu Gospodarczego w Katowicach. Moderator: Michał Pieprzny, partner, Deloitte

Coraz częściej mówi się o wpływie technologii cyfrowych na preferencje zakupowe Polaków, zarówno w trakcie zakupów w sklepach stacjonarnych, jak i tych internetowych. Obecnie trudno postawić wyraźną granicę oddzielającą te dwa światy. Raport firmy doradczej Deloitte „Koniec ery dwóch światów. Wpływ narzędzi cyfrowych na zakupy Polaków 2019” udowadnia, że podczas blisko dwóch na trzy wizyty w sklepie klienci wykorzystują urządzenia elektroniczne. Jest to tzw. Wskaźnik Wpływu Cyfrowego, który w Polsce kształtuje się na poziomie 60 proc. Dla przedstawicieli pokolenia Z i milenialsów jest on średnio 1,8 razy wyższy niż dla osób starszych. Najczęściej po smartfon czy laptopa sięgamy, kupując elektronikę, najrzadziej wybierając się po zakupy spożywcze.

Technologie cyfrowe wywierają silny wpływ na preferencje zakupowe Polaków, w tym także na obecność klientów w sklepach stacjonarnych. Eksperci Deloitte zdefiniowali go jako Wskaźnik Wpływu Cyfrowego (ang. Digital Influence Factor). Pokazuje on nie tylko, w jaki sposób klienci kupują i podejmują decyzje będąc na zakupach, ale pozwala także na poznanie ich preferencji w zakresie poszukiwania informacji na temat produktów, źródeł inspiracji czy też oczekiwanego wsparcia ze strony sprzedawców. Sieciom detalicznym informacje te mogą pomóc w zdefiniowaniu odpowiedniego podejścia i podjęciu niezbędnych działań w celu zaspokojenia potrzeb klientów na wszystkich etapach ścieżki zakupowej.

Wykorzystywanie urządzeń elektronicznych służy klientom do znajdowania inspiracji, a w trakcie zakupów przekłada się na liczbę osób, które dokonują zakupu. Jest ona wyższa o 7 proc. w przypadku osób korzystających z technologii w porównaniu do osób niekorzystających z narzędzi cyfrowych ani przed, ani w trakcie zakupów – mówi Michał Pieprzny, Lider zespołu ds. sektora dóbr konsumenckich, Partner w dziale konsultingu Deloitte.

Wskaźnik Wpływu Cyfrowego pozwala określić odsetek wizyt klientów w sklepach stacjonarnych, pod wpływem użycia jakiegokolwiek urządzenia elektronicznego, tj. komputera stacjonarnego, laptopa, tabletu, smartfonu, wearables (tzw. urządzenia ubieralne), urządzenia do płatności elektronicznych w sklepie oraz sklepowego interaktywnego systemu informacji (np. tablice czy kioski informacyjne). Według analizy Deloitte wynosi on w Polsce 60 proc. Najwięcej klientów korzysta z technologii cyfrowych przed zakupami – prawie 3 na 4 klientów (74 proc.), blisko połowa (42 proc.) w trakcie, a po zaledwie co piąty klient (18 proc.). Co trzeci klient korzysta z urządzeń zarówno przed, jak i po zakupach (33 proc.).

Kobiety i mężczyźni na zakupach

Co ważne pomiędzy kobietami i mężczyznami nie ma znaczących różnic w tym zakresie. Poziom „zdigitalizowania” zakupów dla obydwu grup jest prawie równy i wynosi około 60 proc., przy czym jednak to mężczyźni nieznacznie częściej sięgają po urządzenia elektroniczne. – Nie jest zaskoczeniem, że Wskaźnik Wpływu Cyfrowego maleje wraz z wiekiem klientów, przy czym najwyższy wynik odnotowaliśmy w grupie wiekowej 18-24 lata. Jest to aż 71 proc. Dla wszystkich badanych osób do 44 roku życia wynosi on 60 proc. lub więcej – mówi Radosław Pidzik, Starszy menedżer w dziale konsultingu Deloitte. Dla porównania w grupie osób w wieku 45-54 lata spada on do 53 proc., a wśród 65-70-latków jest to już jedynie 38 proc.

Wraz z wielkością miejscowości rośnie odsetek wizyt klientów, na które wpłynęły technologie cyfrowe; wyjątek stanowią tu obszary wiejskie, gdzie wskaźnik ten jest nieznacznie wyższy niż dla mieszkańców miast poniżej 20 tys. mieszkańców. Co ciekawe klienci o najniższych dochodach osiągają wyższe wartości cyfryzacji zakupów niż osoby z dochodem od 2000 do 4000 zł.

W sieci szukamy informacji i porównujemy ceny

Odwiedzając jakie rodzaje sklepów, najczęściej sięgamy po urządzenia cyfrowe? Pod tym względem zdecydowanie wyróżnia się elektronika ze Wskaźnikiem Wpływu Cyfrowego na poziomie 68 proc. Tuż za nią plasują się zdrowie, meble, rozrywka i motoryzacja z wynikami około 62 proc. Na drugim biegunie znajdują się odzież i żywność (tu wskaźnik wyniósł zaledwie 50 proc.).

Na początku ścieżki zakupowej, czyli na etapie poszukiwania informacji i inspiracji, klienci, niezależnie od kategorii produktowej, cenią w urządzeniach elektronicznych możliwość szybkiego wyszukania informacji o produktach oraz porównanie ich cen (odpowiednio 25 i 26 proc. odpowiedzi). Źródłem informacji są dla nich najczęściej strony internetowe (48 proc. klientów). Jedna piąta badanych korzysta z wyszukiwarek internetowych. Poszukiwanie inspiracji odbywa się także za pośrednictwem mediów społecznościowych (8 proc. proc. klientów), z czego największą popularnością cieszą się Facebook i YouTube. W tym obszarze największą aktywność wykazują osoby młode (18-25 lat), wśród których przynajmniej jeden na czterech klientów skorzystał z mediów społecznościowych jeszcze przed zakupami.

Ze smartfonem w ręku wydajemy więcej

Co się dzieje w ich trakcie? Zdecydowana większość klientów (61 proc.) przyznaje, że wydaje więcej niż planowała, co – w zależności od kategorii zakupowej – wynika z zakupu dodatkowych produktów i akcesoriów (elektronika), skorzystania z promocji i rabatów, a tym samym włożenia dodatkowych produktów do koszyka (żywność) czy też z dbałości o jakość produktów (zdrowie oraz artykuły dla dzieci i niemowląt). Klienci korzystający z mediów społecznościowych wydają się bardziej świadomie podejmować decyzje oraz skuteczniej porównywać produkty i ceny, dzięki czemu w zdecydowanej większości kategorii produktów wydają mniej lub tyle samo, ile planowali. – Zdecydowana większość ankietowanych twierdzi, że dokonała zakupu świadomie, tj. wiedziała o produkcie, chciała go kupić i wiedziała, gdzie ma to zrobić. Mniej jest respondentów, którzy o produkcie usłyszeli pierwszy raz i skusili się na jego kupno dzięki reklamie. Co naturalne w szczególności bardzo mało podatni na impulsowe zakupy pod wpływem reklamy są klienci kupujący produkty z kategorii elektronika i motoryzacja – mówi Anna Bystrek, Menedżer w dziale konsultingu Deloitte.

Co ważne widoczne są tu dość wyraźne różnice w podejmowaniu decyzji przez kobiety i mężczyzn. Kobiety bardziej impulsywnie dokonują zakupów w kategorii odzież i meble, natomiast mężczyźni dokonują nieplanowanych zakupów kupując żywność czy produkty lub usługi związane z rozrywką.

Internet zastępuje sprzedawcę

Większość klientów (51 proc.) twierdzi, że w trakcie zakupów nie potrzebowała pomocy asystenta lub sprzedawcy. Jeśli pojawiało się takie zapotrzebowanie to głównie w trakcie zakupów z kategorii elektronika, meble czy motoryzacja, gdzie sprzedawcy są często traktowani jako eksperci w danej dziedzinie.

Na zakończenie ścieżki zakupowej warto przyjrzeć się temu jak klienci oceniają wsparcie urządzeń cyfrowych w całym procesie zakupowym. Blisko połowa respondentów (49 proc.) odpowiedziała, że dzięki użyciu urządzenia elektronicznego podczas zakupów łatwiej było im go dokonać, niewiele mniej osób odpowiedziało, że nie zauważyło różnicy, a prawie nikt nie odpowiedział, że było mu trudniej dokonać zakupu. – Nasze badanie ma unikalny charakter, ponieważ pokazuje, że dziś już nie mamy dwóch światów: zakupów cyfrowych i tradycyjnych. W mniejszym lub w większym stopniu się one przenikają, co jest niezwykle ważną informacją dla sprzedawców, którzy konkurują o konsumentów, dla których wykorzystywanie urządzeń cyfrowych na co dzień stało się chlebem powszednim. Jesteśmy również przekonani, że Wskaźnik Wpływu Cyfrowego w kolejnych latach będzie wzrastał – mówi Radosław Pidzik.

0

10 Hot Consumer Trends 2019

 

Technology is promising more advantages than ever before. People want things to be cheaper, faster, more convenient and delivered to their doors at no extra cost.

Supermarkets without checkouts; clothes shops that take your measurements in seconds and carry out custom tailoring in minutes; schools with increasing robotization of teachers and hospitals with non-human doctors; autonomous cars; restaurants with mechanized menus; galleries showing art made by artificial intelligence (AI); and live music performances by algorithmic composers are just a few examples of future possibilities. Many of these examples may seem like science fiction – but they are nevertheless already being realized in society.

Automation refers to processes that are performed without human intervention or assistance. With digital technology, the speed and reach of automation is now increasing rapidly. It may already be common in workplaces, but what will happen when all of society is automated? Will a life made up of more automated processes still feel human? And what will our place as individuals be when everything is smarter, more exact and logical?

Automation lends itself to creating an orderly society, but when conflicting yet autonomous processes happen simultaneously, could it also become more chaotic?

The Ericsson 10 Hot Consumer Trends 2019 reveal that people are experiencing mixed emotions. Almost half of the respondents in the survey think that, for better or worse, the internet has replaced many of the simple pleasures of daily life.

As digital technology spreads throughout society, all these hopes and fears simultaneously filter through consumers’ minds. The perspectives are staggering – and consumer views on a near-future automated society are very much the theme of this report.

Trend 1: Awareables
Trend 2: Smart quarrels
Trend 3: Spying apps
Trend 4: Enforced agreement
Trend 5: Internet of skills
Trend 6: Zero-touch consumption
Trend 7: Mental obesity
Trend 8: Eco me
Trend 9: My digital twin
Trend 10: 5G automates society

More: www.ericsson.com

0

Why data culture matters

Organizational culture can accelerate the application of analytics, amplify its power, and steer companies away from risky outcomes. Here are seven principles that underpin a healthy data culture.

Revolutions, it’s been remarked, never go backward. Nor do they advance at a constant rate. Consider the immense transformation unleashed by data analytics. By now, it’s clear the data revolution is changing businesses and industries in profound and unalterable ways.

But the changes are neither uniform nor linear, and companies’ data-analytics efforts are all over the map. McKinsey research suggests that the gap between leaders and laggards in adopting analytics, within and among industry sectors, is growing. We’re seeing the same thing on the ground. Some companies are doing amazing things; some are still struggling with the basics; and some are feeling downright overwhelmed, with executives and members of the rank and file questioning the return on data initiatives.

For leading and lagging companies alike, the emergence of data analytics as an omnipresent reality of modern organizational life means that a healthy data culture is becoming increasingly important. With that in mind, we’ve spent the past few months talking with analytics leaders at companies from a wide range of industries and geographies, drilling down on the organizing principles, motivations, and approaches that undergird their data efforts. We’re struck by themes that recur over and again, including the benefits of data, and the risks; the skepticism from employees before they buy in, and the excitement once they do; the need for flexibility, and the insistence on common frameworks and tools. And, especially: the competitive advantage unleashed by a culture that brings data talent, tools, and decision making together.
The experience of these leaders, and our own, suggests that you can’t import data culture and you can’t impose it. Most of all, you can’t segregate it. You develop a data culture by moving beyond specialists and skunkworks, with the goal of achieving deep business engagement, creating employee pull, and cultivating a sense of purpose, so that data can support your operations instead of the other way around.

In this article, we present seven of the most prominent takeaways from conversations we’ve had with these and other executives who are at the data-culture fore. None of these leaders thinks they’ve got data culture “solved,” nor do they think that there’s a finish line. But they do convey a palpable sense of momentum. When you make progress on data culture, they tell us, you’ll strengthen the nuts and bolts of your analytics enterprise.

That will not only advance your data revolution even further but can also help you avoid the pitfalls that often trip up analytics efforts. We’ve described these at length in another article and have included, with three of the seven takeaways here, short sidebars on related “red flags” whose presence suggests you may be in trouble—along with rapid responses that can mitigate these issues. Taken together, we hope the ideas presented here will inspire you to build a culture that clarifies the purpose, enhances the effectiveness, and increases the speed of your analytics efforts.

Rob Casper, chief data officer, JPMorgan Chase

Ibrahim Gokcen, chief digital officer, A.P. Moller – Maersk

Cameron Davies, head of corporate decision sciences, NBCUniversal (NBCU)

Jeff Luhnow, general manager, Houston Astros

Takehiko (“Tak”) Nagumo, managing executive officer, Mitsubishi UFJ Research and Consulting (MURC); formerly executive officer and general manager, corporate data management, Mitsubishi UFJ Financial Group (MUFG)

Ted Colbert, CIO, Boeing

Jeff Luhnow, Houston Astros

More: www.mckinsey.com/business-functions/

By Alejandro Díaz, Kayvaun Rowshankish, and Tamim Saleh

 

0

Competing on the Rate of Learning

New technologies, particularly artificial intelligence, have the potential to propel the rate of learning in business to new heights—the volume and velocity of data have exploded, and algorithms can unlock complex patterns and insights with unprecedented speed. In an era of shrinking product life cycles and rapidly changing business models, the companies that are the first to decode new trends or emerging needs have the best chance to take advantage of them.

But learning at the speed of algorithms requires more than algorithms themselves. New technology can accelerate learning in individual process steps, but to create aggregate organizational learning and competitive advantage it must be complemented by organizational innovation. Moreover, slow-moving contextual shifts, driven by social, political, and economic forces, are becoming just as important to business as fast-moving technologies. To compete on the ability to learn, therefore, leaders must reinvent their organizations to leverage both human and machine capabilities synergistically in order to expand learning to both faster and slower timescales.

A Brief History of Learning Organizations

In first-generation learning organizations, businesses learned how to execute existing processes more efficiently—best exemplified by the “experience curve.” As Bruce Henderson observed half a century ago, firms tend to reduce their costs at a constant and predictable rate as their cumulative experience increases. For example, in the early 20th century costs of the Model T consistently fell by about 25% every time the cumulative product volume doubled.

In this model, learning was a game of continuous improvement aimed at reducing marginal costs. Competing on learning was essentially about building volume, and therefore experience, faster than competitors. This permitted a strategy of pricing for the anticipated value of learning and pursuing cost reductions systematically, using mechanisms such as statistical process control, kaizen, Six Sigma, and quality circles.

In recent years, a second-generation concept of learning came to the forefront: learning how to envision and create new products. In other words, companies must learn not only to descend experience curves but also to “jump” from one curve to another.

This second dimension of learning has always existed in business, but its importance has grown. Technological innovation has compressed product life cycles, so new learning curves appear before old ones have fully played out—and firms must balance both dimensions of learning at the same time. For example, Netflix jumped from a DVD rental business to a streaming service to in-house content creation, while expanding to 190 countries, in less than a decade.

Today, a third phase of the learning game is beginning to unfold. Modern technologies, such as sensors, digital platforms, and AI, promise to massively accelerate the rate at which information is generated, gathered, and processed. This potentially enables companies to operate at superhuman speed, learning about the market and reacting in seconds or even milliseconds.

At the same time, however, companies must also expand their learning abilities to consider longer timescales, as social, political, and economic shifts gradually reshape the business context. Most businesses have woken up to the reality of time compression, but this is only half the picture. The range of timescales that need to be considered is being stretched in both directions. A third-generation learning organization is one that can embrace this new reality—adopting algorithmic principles over shorter timescales while adapting to nonbusiness forces that operate over longer ones.

To make this leap, businesses cannot rely on technological sophistication alone. Repeating a well-established historical pattern, evolution of the organizational model is needed to unlock the potential of new technologies. The original experience curve could be exploited only when new industrial technologies were complemented by organizational innovations like new factory layouts, redefined roles for workers (such as the assembly line), and new managerial approaches like quality circles and kanban. In the same way, to build the third generation of learning organizations, leaders must reinvent the enterprise not only to unlock the potential of new technologies but also to synergistically combine the unique learning capabilities and timescale advantages of both humans and technology—in other words, to build effective “human + machine” machines.

***

The third generation of learning organizations presents an enormous opportunity. Companies can unleash both the power of technology for rapid learning and human ingenuity on longer timescales. But this will require leaders first to reimagine the organization and how it is managed.

More: BCG By Martin Reeves and Kevin Whitaker

0

Blockchain beyond the hype: What is the strategic business value?

Companies can determine whether they should invest in blockchain by focusing on specific use cases and their market position.

Speculation on the value of blockchain is rife, with Bitcoin—the first and most infamous application of blockchain—grabbing headlines for its rocketing price and volatility. That the focus of blockchain is wrapped up with Bitcoin is not surprising given that its market value surged from less than $20 billion to more than $200 billion over the course of 2017.1 Yet Bitcoin is only the first application of blockchain technology that has captured the attention of government and industry.