Reklama
OFERTA SPECJALNA na NAJWYŻSZY pakiet subskrypcji! Wersję Platinum - OFERTA LIMITOWANA
Analityka i Business Intelligence
Polska flaga

Zalando: Personalizacja doświadczeń zakupowych

12 sierpnia 2020 16 min czytania
Zdjęcie Joanna Koprowska - Redaktorka „ICAN Management Review” oraz „MIT Sloan Management Review Polska”
Joanna Koprowska
Zdjęcie Dawid Pożoga - Regional Lead na Polskę i Czechy w Zalando
Dawid Pożoga
Zalando: Personalizacja doświadczeń zakupowych

Streszczenie: Zalando, niegdyś znane z szerokiego asortymentu, obecnie skupia się na personalizacji doświadczeń zakupowych, by uprościć klientom proces dotarcia do potrzebnych produktów. Kluczową rolę odgrywają technologie, a celem firmy jest przewidywanie preferencji użytkowników już od pierwszego kliknięcia. Od momentu uruchomienia w Polsce w 2012 roku, Zalando zdobyło popularność, przyciągając rosnącą liczbę użytkowników, zwłaszcza podczas pandemii. Firma obsługuje ponad 32 miliony klientów w 17 krajach, oferując szeroki wachlarz marek i produktów. Personalizacja stała się niezbędnym elementem w kontekście rosnącej konkurencji na rynku e-commerce.

Pokaż więcej

Platforma zakupowa Zalando niegdyś przytłaczała użytkowników obfitym asortymentem, bo firmie zależało, by zademonstrować swoje zasoby. Dziś skupia się na zaawansowanej personalizacji, aby maksymalnie ułatwić klientom dotarcie do tych produktów, których naprawdę potrzebują. Technologie grają w tym kluczową rolę. O tym, jak zapewnić klientom spersonalizowane doświadczenia w świecie online, opowiada Dawid Pożoga, Regional Lead na Polskę i Czechy w Zalando.

Polscy konsumenci uczyli się zakupów online na Zalando, pierwszej platformie zakupowej i lifestyle’owej uruchomionej u nas w 2012 roku, cztery lata po jej powstaniu w Berlinie. Obecnie ponad 32 miliony klientów z 17 krajów zaopatrują się za jej pośrednictwem w odzież, obuwie, akcesoria. Od niedawna w 10 krajach, w tym w Polsce, Zalando oferuje ponadto produkty kosmetyczne. Asortyment platformy obejmuje szerokie spektrum marek: międzynarodowych, lokalnych, popularnych i premium. Tak aby każdy, niezależnie od zasobności portfela, mógł znaleźć coś dla siebie.

PRZECZYTAJ CAŁY ARTYKUŁ W WERSJI PDF

Polska jest jednym z najszybciej rozwijających się rynków e‑commerce w Europie. Liczba graczy walczących o uwagę polskich klientów rośnie niemalże z dnia na dzień. Powodzeniem cieszą się duże multibrandowe platformy zakupowe, które oferują w jednym miejscu produkty różnych marek. Oprócz Zalando (zobacz ramkę Zalando w liczbach) na polskim rynku funkcjonują m.in. About You, Answear.com czy E‑obuwie. Przybywa też klientów w sieci, zwłaszcza w dobie pandemii coraz więcej osób odkrywa zalety zakupów online. Według Raportu E‑commerce w Polsce 2020 opracowany przez Gemius, już 71% osób kupuje przez internet. W drugim kwartale, w związku z pandemią koronawirusa i lockdownem, Zalando zanotowało 3 miliony nowych użytkowników. Wzrosła także liczba transakcji dokonywanych w serwisie.

Obsesyjna dbałość o doświadczenia klienta

Od samego początku działalności Zalando ma obsesję na punkcie jakości obsługi klienta. Do dziś nasi pracownicy powtarzają anegdotę, gdy Robert Gentz, współzałożyciel firmy, pojechał w Boże Narodzenie do jednego z klientów, by osobiście dostarczyć mu zamówioną parę butów. Tak naprawdę jeszcze osiem lat temu Zalando przecierało szlaki w sprzedaży online w Polsce. Wtedy głównym wyróżnikiem oferty była darmowa dostawa i 100‑dniowe prawo zwrotu. Dzięki takiej unikalnej propozycji sprzedaży (USP) łatwiej było przekonać klientów do eksperymentowania z nową formułą zakupową i zadbać o wiarygodność. W miarę jak klienci przeistaczali się w cyfrowych tubylców, a marka Zalando utrwalała się w ich świadomości, zmieniały się wymagania i preferencje internautów. Tym samym musiało zmieniać się także nasze podejście do eksponowania oferty i jej wyróżników.

PRZECZYTAJ TAKŻE: inny materiał z serii JAK TO ZROBIŁEM? »

Redukcja kosztów dzięki wspieraniu podwykonawcy 

Filip Szumowski PL, Janusz Konopka PL, Jakub Leszczyński PL, Paweł Czajka PL

Jeden z największych banków komercyjnych w Polsce podjął trudną decyzję o zmianie dostawcy usług pocztowych. Dział zakupów zdecydował się na symbiotyczną relację z mniejszym dostawcą.

Dzisiaj darmowa wysyłka przestaje być czymś unikalnym, bo konkurencja także ją oferuje. Na rynku polskim nadal stanowi ona nasze USP, ale o wiele ważniejsze okazują się personalizowane doświadczenia. Codziennie pracuje nad nimi zespół dwóch tysięcy specjalistów od nowych technologii, sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego. Naszym celem jest przewidywanie preferencji klienta już od jego pierwszego kliknięcia.

Skąd taka skala przedsięwzięcia? Chcemy urzeczywistnić nasz najważniejszy cel strategiczny, czyli stać się pierwszym miejscem, do którego trafiają konsumenci, gdy myślą o modzie (tzw. Starting Point for Fashion). Aby tak było, dbamy o szeroki asortyment produktów, poszerzając go przy tym o nowe kategorie, np. beauty. Chcemy zagwarantować klientom możliwość kompleksowego zrobienia zakupów z zakresu mody. Jednocześnie musimy przy tym dbać o ich wygodę, by liczba marek, kategorii, segmentów produktowych nie była dla nich przytłaczająca. Bez odpowiednich narzędzi personalizacyjnych bogactwo oferty mogłoby się stać dużą przeszkodą w dokonywaniu wyborów.

Zadeklarowaliśmy, że do 2023 roku chcemy mieć tyle milionów „Zalandos” (stron Zalando – przyp. red.), ile milionów klientów będziemy mieć. Obecnie to 32 miliony, ale spodziewamy się dalszego wzrostu tej liczby. Niemal 50% zamówień składa się z produktów więcej niż jednej marki, a przeciętna klientka w skali roku korzysta z asortymentu 13 różnych marek. Aby zostać platformą pierwszego wyboru dla osób poszukujących inspiracji, innowacji i interaktywnego doświadczenia zakupowego, musimy stale doskonalić narzędzia do personalizacji i wyróżniać się na tle innych graczy.

Nasza personalizacja to indywidualizacja

W Zalando ścieżka zakupowa konsumenta rozpoczyna się na etapie inspiracji, a personalizacja polega na dostarczeniu unikalnego doświadczenia cyfrowego dla każdego klienta przy użyciu wszystkich dostępnych danych ze źródeł zewnętrznych. Aby móc podejmować działania w czasie rzeczywistym i wywiązywać się z tej deklaracji niezależnie od kanału sprzedaży, musimy szybko agregować i analizować dane, wdrażać nowe rozwiązania w wielu kanałach oraz optymalizować uczenie maszynowe.

Jednym z naszych autorskich narzędzi jest Algorytmiczny Asystent Mody (Algorithmic Fashion Companion, AFC). AFC poznaje gust użytkowników na podstawie ich dotychczasowych wyborów i dostarcza inspiracji w postaci spersonalizowanych stylizacji. Nasi deweloperzy nauczyli AFC identyfikacji elementów odzieży, a następnie łączenia ich w zestawy ubrań. Teraz sam uczy się tego, co składa się na dobry zestaw. Został do tego przygotowany, ponieważ wcześniej dostarczyliśmy mu danych treningowych, czyli zdjęcia ponad 200 tysięcy zestawów dobranych przez stylistów.

Aby przekonać się, czy stylizacje proponowane przez AFC dorównują tym przygotowywanym przez profesjonalistów, przeprowadziliśmy ankiety. Przedstawiliśmy klientom propozycje stylistów oraz AFC i zapytaliśmy, w jakim stopniu im one odpowiadają. Wyniki okazały się zaskakujące, ponieważ 50% stylizacji, zarówno tych dobranych przez ludzi, jak i wybranych przez algorytm, uznano za „dobre”. W ten sposób przekonaliśmy się, że algorytmy są naprawdę skuteczne w powielaniu wzorców. Ludzcy styliści mogą wyznaczać trendy, dodając nowe pomysły w postaci danych treningowych, a algorytmy będą za nimi podążać.

AFC dobiera stylizacje korzystając z tzw. kotwic. Są nimi m.in. artykuły ostatnio zakupione lub dodane do listy życzeń przez klientów. Do „kotwic” algorytm dobiera dodatkowe elementy, z których komponuje cały zestaw. Takie rekomendacje działają. Z naszych danych wynika, że klienci, którzy zainteresują się stylizacjami AFC, mają wyższy współczynnik konwersji i większą wartość koszyka.

Personalizacja dla każdego

Cały czas pracujemy nad tym, by docelowo każdemu klientowi wyświetlała się zindywidualizowana odsłona naszej platformy, czyli spersonalizowany strumień wiadomości (ang. feed). Użytkownik widzi rekomendacje produktowe, stworzone na podstawie jego zainteresowań, poprzednich zakupów, ulubionych produktów, ale też zachowań. Punktem wyjścia do ultrapersonalizacji jest siedem person (ang. personas), które stworzyliśmy na podstawie badań klientów i ich zwyczajów zakupowych (zobacz ramki zTypes oraz Korzyści z zTypes). Każdą z tych grup traktujemy inaczej.

PRZECZYTAJ TAKŻE: inny materiał z serii JAK TO ZROBIŁEM? »

Od dostawcy łączności do zaawansowanych usług IT 

Bożena Leśniewska PL

Jeszcze kilka lat temu Orange kojarzony był przede wszystkim z typową działalnością telekomunikacyjną. Dziś dla wielu firm to już nie tylko operator telekomunikacyjny i dostawca infrastruktury, ale również dostawca usług IT i partner biznesowy. 

Persony zTypes zostały porównane z danymi zebranymi od 31 milionów aktywnych użytkowników Facebooka, aby pomóc nam zrozumieć upodobania, zainteresowania i działania społeczne ludzi – wszystko w formie anonimowej i zgodnie z przepisami o ochronie danych. Ta metodologia dała nam szczegółowy wgląd w psychikę naszych klientów i pozwoliła znaleźć odpowiedzi na pytania takie, jak:

• Szukają stylu funkcjonalnego czy ekstrawaganckiego?

• Są łowcami okazji czy raczej lubią wydawać duże kwoty?

• Z jakich mediów korzystają? Netflix, „Vice”, „The Wall Street Journal” czy „Men’s Health”?

• Jakie są ich osobiste zainteresowania? Makijaż czy zdrowe odżywianie?

• Które marki wolą? Porsche, Samsung czy Spotify?

Na wiedzy o tych personach bazuje nasz algorytm do personalizacji, który najpierw przypisuje klienta do jednej z kategorii, po czym „poznaje” go lepiej na podstawie danych z dodatkowych źródeł, by finalnie dobrać rekomendacje. Jeśli ktoś lubi eksperymentować z modą, algorytm zadecyduje, by pokazać mu np. różnorodne, wzorzyste, oryginalne modele. Z kolei jeśli ktoś jest pragmatykiem, a algorytm już o tym wie, w jego feedzie wyświetlają się ubrania o klasycznym kroju i w stonowanych kolorach.

Rewolucja rozmiarowa

Rozmiary to ogromna część personalizacji, dlatego mamy własny zespół ds. rozmiarów, który dba o przejrzyste i precyzyjne informacje na ich temat. Wśród kilkudziesięciu osób znajdują się: analitycy danych, badacze, twórcy produktów, analitycy biznesowi, nabywcy kategorii i nie tylko. Wszystkich łączy świadomość tego, że precyzyjne określenie wielkości produktów to punkt wyjścia do prostego rozstrzygnięcia: pasuje czy nie pasuje. A następnie rozwiązania dylematów dotyczących tego, czy ubranie będzie dobrze leżeć na konkretnej osobie.

Aby zminimalizować ryzyko związane z wyborem złego rozmiaru, staramy się dostarczać pełne informacje o rozmiarówkach danych marek. W Berlinie pracuje nawet zespół modeli zajmujących się przymierzaniem ubrań i obuwia. Na podstawie tych przymiarek określamy, czy dane rozmiary są zawyżone lub zaniżone, o czym informujemy przy opisie. Przykładowy komentarz brzmi: „Rozmiarówka jest zawyżona – zalecamy wybór mniejszego rozmiaru”. Ponadto informujemy o wzroście modela oraz rozmiarze ubrania, który na sobie prezentuje.

Stworzyliśmy też taki system opinii, by klienci nie tylko mogli wystawiać zakupionym rzeczom oceny w postaci liczby gwiazdek, ale również pozostawić komentarze. W ten sposób kupujący mogą podzielić się subiektywnymi spostrzeżeniami dotyczącymi rozmiarów. Te informacje bywają wskazówką przy wyborze odpowiedniego rozmiaru.

Cały czas pracujemy też nad algorytmami do ultrapersonalizacji komunikacji dotyczącej właśnie rozmiarów. Jeśli użytkownik przegląda oferty rożnych butów, a już wiemy, jaki nosi rozmiar, to gdy znajdzie się na stronie produktu o niestandardowej rozmiarówce, informujemy go o tym, sugerując konkretną wielkość. Aby to działało, nasze algorytmy zbierają informacje z różnych źródeł. Do klienta trafia wskazówka, która jest wypadkową poprzednich zamówień i zwrotów, danych uzyskanych od innych klientów, a także rozmiarówek własnych poszczególnych marek. Wymaga to od nas stałego zbierania i przetwarzania danych o wyborach zakupowych klientów. Do systemu powiadomień i oznaczeń rozmiarów odbiegających od normy wykorzystujemy uczenie maszynowe.

Wymiarowanie 3D

Klienci często zwracają źle dobrane spodnie, ponieważ trudno im wybrać online takie, które będą pasować jak ulał. Aby temu zapobiec, skanujemy różne modele spodni jeansowych i na podstawie tych skanów tworzymy wersje 3D spodni, które mogą być nakładane na awatara klienta. Ta usługa jest dostępna w naszej aplikacji. Wizualizujemy więc, jak dany model będzie wyglądał na kliencie: czy jest za duży, czy za mały, gdzie może być obcisły, a gdzie zbyt luźny. Dzięki „wirtualnym przymiarkom” wiemy np., że w przypadku danego klienta spodnie marki X zawsze okazują się za duże, nawet jeśli rozmiar wskazuje inaczej, i na tej podstawie rekomendujemy wybór mniejszego rozmiaru.

Aby umożliwić klientom tworzenie awatarów w aplikacji, musieliśmy opracować narzędzie do pomiaru ciała klienta. W tym celu przetestowaliśmy różne rozwiązania: rozpoznawanie twarzy w obrazie 2D, dwuwymiarowe przetwarzanie obrazu, system wizji komputerowej do przetwarzania obrazów całego ciała i wreszcie dużą maszynę skanującą. Test rozpoznawania twarzy był interesujący. Mimo że nie skanowaliśmy całego ciała, dokładność pomiarów nas zaskoczyła. Wyniosła około 84% w porównaniu z pomiarami, których dokonałby profesjonalny krawiec. W wypadku dwuwymiarowych obrazów całego ciała dokładność wyniosła 97%.

KORZYŚCI Z ZTYPES

Misja osób pracujących nad zTypes polega na gromadzeniu istotnych danych o tym, co naprawdę sprawia, że konsumenci klikają, robią zakupy i udostępniają oferty online. Stopień trafności danych, jaki uzyskaliśmy, jest przełomowy w dziedzinie marketingu. Jakie są główne zalety zTypes?

1. Niezawodność

Segmenty zTypes są oparte na rzeczywistych danych behawioralnych, społecznych i sprzedażowych, a nie na przestarzałych ankietach.

2. Rola

Są narzędziem w rękach klientów, którzy mogą je wykorzystywać, definiując własny zType na stronie Zalando, co pozwala ukierunkowywać zakupy online.

3. Trafność

Nie są pustymi obserwacjami. Docieramy do motywacji klientów, ich typów osobowości i preferencji dotyczących nie tylko marek, ale też muzyki, spędzania wolnego czasu czy konsumpcji mediów.

Cały czas testujemy te rozwiązania i doskonalimy je, rozszerzając system zaleceń dotyczący rozmiarów o klientów, którzy nigdy wcześniej nie kupowali. Rozmowę zaczynamy w ten sposób: „Hej, widzimy, że kupujesz buty do biegania, a nigdy wcześniej tego u nas nie robiłeś. Jaka jest Twoja ulubiona marka butów do biegania i jaki rozmiar nosisz?”. Uzyskanie informacji jest punktem wyjścia do dalszych działań personalizujących i przedstawiania zaleceń dotyczących rozmiarów. To początek prawdziwego budowania relacji z klientami. W ten sposób demonstrujemy użytkownikom, że interakcja z nami podczas przeglądania sklepu jest powiązana z informacjami, które nam przekażą podczas zakupów.

Wygoda przede wszystkim

Konieczność przeglądania kilkudziesięciu podstron w celu znalezienia odpowiedniej bluzki czy butów zmęczyłaby każdego (co sezon oferujemy aż 400 tys. artykułów), dlatego wdrażamy rozwiązania oparte na AI, ułatwiające dotarcie do takich rzeczy, które spełnią wszystkie kryteria zakupowe klienta. Maksymalne ułatwienie mu zakupów jest stymulatorem silniejszym niż atrakcyjna cena. W ramach funkcji „Filtruj” internauci mogą skorzystać z bardzo popularnych kryteriów typu: rozmiar, marka, kolor, wzór czy okazja, ale mają też do wyboru mniej oczywiste filtry, takie jak przyjazność środowisku czy rabat, gdzie można wybrać wysokość oczekiwanej zniżki. Klienci mogą więc wybierać z 15 zaawansowanych filtrów. Cały czas rozwijamy ten system, aby klient mógł precyzyjnie określić, czego potrzebuje, i po kilku kliknięciach znaleźć właśnie to, czego szukał.

Przy projektowaniu doświadczeń klientów nie zapominamy o lokalnej specyfice, dlatego zapewniamy dostosowane do konkretnych rynków metody płatności. Na przykład w Polsce, mimo popularyzacji obrotu bezgotówkowego, konsumenci wciąż w dużej mierze są przywiązani do płacenia gotówką przy odbiorze. Z kolei w Niemczech wielu klientów prosi o fakturę. Kierujemy się zasadą, by zapewnić taką możliwość płatności i odbioru, jaka dla klienta jest najwygodniejsza. Zgodnie z tym podejściem uruchomiliśmy np. usługę Pick Up Point, dzięki której nasi klienci mogą odebrać paczkę w dogodnym miejscu i czasie w wybranych sklepach sieci Żabka.

Długoterminowe myślenie

W naszym DNA zakorzenione jest dążenie do stymulowania rynku i wprowadzania nowych standardów obsługi online.

Jedną z innowacji jest uruchomienie kategorii beauty na platformie, a także przejście ze świata online do świata offline. W 2018 roku otworzyliśmy w Niemczech showroom z artykułami z kategorii beauty, żeby zrozumieć potrzeby klientów zaopatrujących się w kosmetyki przez internet. Założyliśmy bowiem, że oczekiwania mogą być zupełnie inne niż w przypadku ubrań. Odzież czy obuwie można przymierzyć i ewentualnie odesłać, kosmetyków – nie. Stąd pomysł na utworzenie showroomu, który jednocześnie stanowi nasze centrum badawcze, w którym testujemy sprzedaż online całkiem nowej kategorii produktów, uzupełniających nasz „tradycyjny” asortyment. Dzięki temu umożliwiamy klientom uzupełnienie koszyka zakupowego o nasze rekomendacje kosmetyczne i odwrotnie. Obecnie już 3 z 5 koszyków zakupowych z sekcji beauty, zawiera również artykuły modowe.

Podstawą modelu biznesowego Zalando zawsze była chęć stworzenie platformy oferującej wiele różnych brandów i marek. Jednym z fundamentów naszego funkcjonowania jest centralizacja działań. Zalando opiera się na tym, że większość rozwiązań powstaje wewnętrznie, dlatego firma przyciąga pracowników o potrzebnych kompetencjach. W tym tkwi nasza siła technologiczna (zobacz ramkę Technologie w Zalando).

Berlińska siedziba główna z kampusem technologicznym jest centrum zarządzania platformą zakupową, tworzenia nowych rozwiązań i pozyskiwania nowych marek. To tutaj działają główne zespoły, od IT po marketing. Dodatkowo nawiązujemy współpracę z lokalnymi agencjami, rozwijamy lokalne huby technologiczne, ale większość inicjatyw wywodzi się właśnie z centrali. Nie znaczy to jednak, że nie czerpiemy z różnorodności. W związku z tym, że każdy rynek rządzi się swoimi prawami, zazwyczaj pozyskujemy specjalistów z krajów naszej docelowej działalności. Na co dzień większość z nich pracuje w Berlinie, ale regularnie odwiedza ojczyznę, by nawiązywać bezpośrednie relacje i aktualizować swoją wiedzę o zmieniających się oczekiwaniach klientów.

Jesteśmy miłośnikami rozwiązań, które mają znaczenie. Zanim wprowadzimy udoskonalenia, kluczowe jest dla nas zdefiniowanie potrzeb oraz usprawnianie procesów, by osiągnąć realną wartość, a nie jedynie efekt WOW. Aktualizacje, które wprowadzamy teraz, mają pomagać chociażby w lepszym rekomendowaniu produktów, zachęcaniu do eksperymentowania z modą, a także zwiększeniu wygody korzystania z platformy. Pamiętajmy, że gdy w 2016 roku wchodziliśmy na ścieżkę personalizacji, zakupy na Zalando przypominały przedzieranie się przez dżunglę. Trzysta tysięcy produktów było trudne do okiełznania. Wchodzenie do stacjonarnego sklepu z tak dużym asortymentem nie miałoby sensu, chyba że chcielibyśmy spędzić dzień lub dwa na zakupach. Kiedyś taki model zdawał egzamin, ponieważ nasze priorytety były inne. Na początku chodziło nam o to, by pokazać klientowi bogactwo asortymentu, udowodnić, że u nas można znaleźć wszystko. Tak udało nam się zbudować rozpoznawalną markę partnera modowych wyborów Polaków. Teraz jednak czasy się zmieniły, a wraz z nimi nasi klienci i konkurencja, dlatego skupiamy się na personalizacji, która ułatwia internautom błyskawiczne znalezienie właśnie tego, czego szukają, a nam pozwala zachować bogactwo asortymentu, będące jednym z najważniejszych wyróżników oferty Zalando.

O autorach
Tematy

Może Cię zainteresować

Multimedia
Jak chińske platformy e-commerce zmieniają handel na świecie

Czujesz, że Twoje kampanie na Google i Meta tracą skuteczność? Koszty pozyskania klienta rosną, a klienci uciekają do Temu?  To nie jest chwilowy kryzys. To koniec e-commerce opartego na wyszukiwaniu. Nadchodzi social commerce, model, w którym przewodzą Chiny. Poznaj strategie, które napędzają chińskich gigantów i dołącz do liderów.

 

 

 

odpowiedzialna sztuczna inteligencja Trzy przeszkody spowalniające rozwój odpowiedzialnej sztucznej inteligencji

Coraz więcej organizacji deklaruje chęć tworzenia odpowiedzialnej sztucznej inteligencji, jednak w praktyce zasady etyki rzadko przekładają się na konkretne działania. Artykuł pokazuje, dlaczego tak się dzieje – wskazuje trzy kluczowe luki: brak odpowiedzialności, spójności strategicznej i odpowiednich zasobów. Na tej podstawie autorzy proponują model SHARP, który pomaga instytucjom realnie włączyć etykę w procesy decyzyjne, kulturę pracy i codzienne działania.

praca hybrydowa Praca hybrydowa nie jest problemem. Jest nim słabe przywództwo

Praca hybrydowa nie jest problemem — prawdziwym wyzwaniem jest sposób, w jaki liderzy potrafią (lub nie potrafią) nią zarządzać. Coraz więcej badań pokazuje, że nakazy powrotu do biur (RTO) nie poprawiają produktywności ani innowacyjności. Sukces elastycznych modeli pracy nie zależy od lokalizacji pracowników, lecz od czterech kluczowych zdolności organizacyjnych: strategicznej jasności, zaufania opartego na wynikach, kompetencji liderów i inwestycji w rozwój. Firmy, które dziś budują te umiejętności, jutro zyskają przewagę — niezależnie od tego, jak zmieni się świat pracy.

Multimedia
Jak AI naprawdę zmienia relacje z klientem – i dlaczego GenAI to za mało.
Od ponad trzech dekad biznes ściga obietnicę marketingu „jeden do jednego”. Mimo to, codzienne doświadczenia klientów wciąż pełne są irytujących pomyłek. Czy wszechobecna Generative AI jest wreszcie rewolucją, na którą czekaliśmy? Profesor Tom Davenport, światowy autorytet w dziedzinie analityki, twierdzi, że pogoń za samym GenAI to ślepa uliczka. Prawdziwa transformacja wymaga zrozumienia, że GenAI jest […]
Walka vs ucieczka: Kiedy lęki lidera zamieniają się w gniew

Kiedy myślimy o strachu w pracy, wyobrażamy sobie ciche wycofanie. Co jednak, jeśli prawdziwą oznaką lęku u twojego szefa nie jest ucieczka, lecz… atak? Ten artykuł ujawnia, dlaczego gniew, pogarda, obwinianie i agresja to często mechanizmy obronne liderów, którzy panicznie boją się utraty kontroli, porażki lub postrzeganej niekompetencji. Dowiedz się, jak rozpoznać, kiedy gniew przełożonego jest w rzeczywistości wołaniem o pomoc, oraz jak radzić sobie w sytuacji, gdy stajesz się celem „lękliwego wojownika”.

Multimedia
Agent AI w 2 minuty? Dowiedz się jak to działa i sam stwórz swojego asystenta AI!

Twój klient niedługo przestanie wchodzić na stronę Twojego sklepu. Wyśle tam bota, by zrobił zakupy za niego. To nie science fiction: już dziś 15-20% całego ruchu na stronach internetowych to agenci AI , a internet błyskawicznie zmienia się z „pasywnego” w „aktywny”. Co byś powiedział na to, że zbudowanie takiego agenta, który rozumie polecenia, zarządza zadaniami i łączy się z zewnętrznymi bazami danych, zajmuje… 117 sekund?

Programy motywacyjne jako podstawa trwałego zaangażowania pracowników

Wyniki badania „MIT Sloan Management Review Polska” i ARC Rynek i Opinia pokazują, że uznanie, rozwój i przejrzyste zasady wynagradzania są kluczowe dla zaangażowania pracowników. Coraz większą rolę w budowaniu motywacji odgrywają programy motywacyjne, które – przy odpowiednim zaprojektowaniu – wzmacniają lojalność, efektywność i poczucie współodpowiedzialności za sukces firmy.

Rewolucja w AI? Kiedy warto, a kiedy nie warto promptować po polsku

Świat AI  myśli niemal wyłącznie po angielsku. Dlatego informacja, że w prestiżowym teście porównawczym język polski zdeklasował globalnego faworyta, brzmi jak rewolucja. Czy to powód do dumy? Zdecydowanie. Czy to sygnał do natychmiastowej zmiany strategii promptowania w biznesie? Tu odpowiedź jest znacznie bardziej złożona i dotyka samego jądra tego, jak naprawdę działają wielkie modele językowe.

Metaekspertyza: nowa przewaga konkurencyjna dzięki AI

Gdy narzędzia AI dostarczają wiele odpowiedzi, jaka jest wartość drogich ekspertów? To ich umiejętność zadawania trafniejszych pytań i dostrzegania szarych obszarów, co przesuwa ich wartość z treści na kontekst. Liderzy powinni rozwijać u ludzi metaekspertyzę — zdolność do koordynowania narzędzi AI, syntetyzowania informacji z różnych dziedzin i tworzenia kreatywnych powiązań, których algorytmy nie potrafią wykonać — oraz tworzyć przestrzeń do podejmowania przez nich odpowiedzialności, kreatywności i uznawania decyzji jako „wyłącznie ludzkich”.

Multimedia
Pokolenie Z w miejscu pracy: między mitami a rzeczywistością

Czy można być liderem nowej generacji bez głębokiego zrozumienia oczekiwań i wartości młodych pracowników? Pokolenie Z, już dziś stanowiące coraz większą część rynku pracy, wymyka się prostym stereotypom, za to wymusza poważną rewolucję w kulturze organizacyjnej, stylu zarządzania i walce o najlepsze talenty. Dynamiczne, wymagające, autentyczne – „zetki” nie tylko zmieniają reguły gry, ale także stawiają przed liderami i firmami wyzwanie budowania prawdziwej, inkluzywnej przewagi konkurencyjnej na kurczącym się rynku pracy.

Materiał dostępny tylko dla subskrybentów

Jeszcze nie masz subskrypcji? Dołącz do grona subskrybentów i korzystaj bez ograniczeń!

Subskrybuj

Newsletter

Otrzymuj najważniejsze artykuły biznesowe — zapisz się do newslettera!