Zapraszamy do nowej odsłony questus marketing insights. W tym miesiącu przedstawiamy Wam teksty autorstwa: Stanford University, INSEAD, Peter Fisk. Przyjemnej lektury!
Behavioral Insights — Rather Than More Data — Can Improve AI-Driven Recommendations
Katie Gilbert
Stanford University
Spersonalizowane systemy rekomendacyjne na platformach zakupowych bądź streamingowych odpowiadają za ponad połowę produktów sprzedawanych na Amazon i ponad 70% czasu oglądanych treści na YouTube i Netflix. Nie dziwi więc fakt, że kolejne firmy angażują ogromne środki na udoskonalanie swoich algorytmów rekomendacyjnych.
Badacze Stanford University wykazali, że skuteczność systemów rekomendacyjnych może być zwiększona, co nieco dziwi, nie przez analizę coraz większej ilości danych, ale przez lepsze zrozumienie intencji i zachowań użytkowników.
Na przykład wprowadzenie nowego etapu, nowej struktury analitycznej, tzw. Intent-Structured Recommender System, do modeli predykcyjnych, która zaczyna od przewidywania, czy użytkownik szuka nowości czy czegoś co zna wyraźnie zwiększa liczbę aktywnych użytkowników na YT.
Zastosowanie predykcji intencji użytkowników zwiększyło nie tylko zaangażowanie, ale i satysfakcję widzów. Przykładowo, system potrafił rozróżnić, że użytkownik w sobotni wieczór częściej poszukuje nowości – co przełożyło się na trafniejsze rekomendacje.
Badanie pokazuje, że kluczem do efektywnej personalizacji jest połączenie danych z insightami marketingowymi – zrozumieniem motywacji i kontekstu decyzji konsumenckich. Wyniki podkreślają znaczenie integracji wiedzy psychologicznej i behawioralnej z AI i czyni modele, systemy rekomendacyjne, bardziej skuteczne, klientocentryczne i możliwe do zastosowania w różnych kontekstach.
Small Change, Big Rewards
Wolfgang Ulaga, Michael Mansard
INSEAD
https://knowledge.insead.edu/marketing/small-change-big-rewards
Badania INSEAD podważyły jedno z kluczowych dotychczasowych założeń strategii cenowych stosowanych w takich branżach jak streaming, bilety lotnicze czy SaaS. Okazuje się bowiem, że gdy tradycyjny model „Good-Better-Best” (GBB) zostaje odwrócony do formuły „Best-Better-Good” (BBG) może zwiększyć przychody nawet o 10,8 proc., bez żadnych dodatkowych kosztów.
Model GBB (Good–Better–Best) to strategia cenowa, w której klientowi prezentuje się trzy poziomy oferty — od najtańszej (Good), przez średnią (Better), po najdroższą i najbardziej rozbudowaną (Best). W efekcie klienci zwykle wybierają tzw. „złoty środka” – postrzeganą jako kompromis między ceną a wartością.
Model BBG (Best–Better–Good) odwraca tę kolejność – oferta zaczyna się od wariantu premium, a kończy na najtańszym. To przesunięcie punktu odniesienia sprawia, że konsumenci postrzegają produkty z niższych poziomów jako „rezygnację z czegoś”, co uruchamia emocje związane z awersją do straty. W efekcie częściej wybierają droższy pakiet.
Przykłady z rynku potwierdzają tę tendencję. Apple zaczyna prezentację oferty od modeli iPhone 16 Pro, a Disney+ promuje najpierw plan Premium. Dla marketerów oznacza to, że wzrost przychodów można osiągnąć nie poprzez nowe funkcje czy podwyżki cen, lecz dzięki zmianie kolejności komunikacji ofert.
The Nexus Effect … Amazon to Apple, L’Oreal and Jio, Nespresso to Nike, Spotify and Starbucks … how brands can multiply their impact, and accelerate growth, through the power of connections
Peter Fisk
peterfisk.com
W świecie, w którym marki coraz częściej konkurują nie produktami, lecz doświadczeniami, Peter Fisk w artykule The Nexus Effect pokazuje, że prawdziwa siła współczesnego marketingu tkwi w umiejętności łączenia zasobów i tworzenia odpowiednich z nich kompozycji. Firmy, które odniosły największy sukces w ostatnich dekadach budują całe ekosystemy wartości, w których klient staje się uczestnikiem, a nie odbiorcą. Fisk opisuje to zjawisko jako „efekt Nexusa” – sieć powiązań, która multiplikuje wartość i napędza wzrost.
Przykłady z globalnych marek pokazują, jak działa ta strategia w praktyce:
- Amazon zbudował wokół programu Prime system wzajemnie wzmacniających się usług – od logistyki po rozrywkę – co sprawia, że użytkownicy wydają dwukrotnie więcej niż osoby spoza programu
- Nespresso przekształciło zwykłe picie kawy w ekskluzywny rytuał, tworząc wspólnotę miłośników kawy
- L’Oréal łączy technologię AR i AI, by personalizować doświadczenia klientów,
- Disney spina świat filmów, parków, subskrypcji i gadżetów w jedno uniwersum rozrywki i emocjonalnych relacji
Liderzy marketingu muszą myśleć systemowo, a nie produktowo – tworzyć zestaw wartości i ekosystemy, które rosną dzięki każdemu nowemu uczestnikowi. Rekomenduje przejście od transakcji do relacji, od jednorazowego zakupu do członkostwa, od danych do insightów, od marki jako nadawcy do marki jako łącznika.
Posłuchaj questus podcast
Wpadnij na nasz kanał Youtube
Newsletter
