Deep Dive: Fridman’s Law

On Generative AI and where retail goes next. On most days, I sit in a home office and read, write, think and hope to assimilate all of what I see, experience, and feel into unique human perspectives on complex topics. Unfortunately for me, generative artificial intelligence does much of that to the nth degree. Will we still value human-made creativity? The answer to that question is complicated. In April 2021, computer scientist, podcaster, and artificial intelligence researcher Lex Fridman tweeted the following:

Humans have been gradually merging with AI for 20+ years. At some point in this century, as a collective intelligence system, we will become more AI than human and we won’t notice.

Let’s call this “Fridman’s Law” (not to be confused with Friedman’s Law). We are nearing the point of 50%+ AI as our collective intelligence system. There are few better experts than him. Fridman – an emerging celebrity for his sheer thoughtfulness and openness to debate – is as prescient as ever. Generative AI, or artificial intelligence that can create new content by following prompts, is already making waves in various industries. From writing Drake hits to creating mind-blowing art, AI has already exceed genius levels of creativity. But, what about our shopping habits? How will generative AI shake things up in the world of retail? According to a recent Axios report:

Retail and packaged consumer goods companies would be in line for $660 billion a year in productivity gains, if “use cases were fully implemented” — which would mean a 44% boost to profits.

Picture this: You’re walking down a bustling street, and suddenly, you spot a store that seems to have been designed just for you. The colors, the layout, even the products on display – it’s like someone reached into your brain and pulled out your ideal brand fit. Imagine if this wasn’t a one-time thing, but rather the norm. Generative AI will revolutionize the way brands develop their retail spaces, making them more personalized and tailored to individual consumers by using data. It will analyze droves of information about consumers, from their shopping habits to their social media activity, and use this data to create customized store layouts and product offerings. This means that each store will be unique, catering to the specific needs and desires of its customers.

The rise of generative AI promises to revolutionize the retail and CPG landscape.

In the ongoing narrative of AI’s impact on various industries, retail and consumer packaged goods (CPG) hold a position of considerable interest. The sector stands on the brink of unprecedented transformation as generative AI – systems capable of creating new content – makes its mark. As we stand in 2023, we witness the blossoming of myriad start-ups leveraging this technology, and predict a near-future where more than 50% of consumerism and brand development will be influenced by generative AI.

Let’s dig in to the impact that analysts are anticipating.

Generative AI’s Impact on Brand Development

The traditional model of brand development has been largely human-driven, with marketers and product developers relying on customer surveys, focus groups, and trend analysis to create products and campaigns that resonate with the target audience. The ensuing process involves brainstorming, designing, testing, and iterating – a cycle that can be time-consuming and susceptible to error.

Generative AI promises to revamp this process, accelerating and enriching each step with data-driven insights and automation. For instance, AI’s ability to quickly aggregate and analyze market data allows for rapid testing of concepts, ideas, and models. Businesses are already leveraging these capabilities, using AI to generate style suggestions based on customer preferences, thereby improving their overall customer experience.

Generative AI will also help brands stay ahead of the curve when it comes to trends. The technology will be able to predict what the next big thing is before it even hits the market, allowing brands to develop and stock their stores with the hottest products.

Further, AI’s generative powers extend to creative tasks such as copywriting and visual design, areas previously considered solely human domains. By digitally generating numerous variations of copy and design, AI enables faster, more diverse ideation, allowing brands to quickly adapt to changing market trends and consumer preferences.

With smarter algorithms and predictive analytics, brands will be able to anticipate consumer demand and adjust their inventory accordingly. This means fewer out-of-stock items, less overstock, and an overall smoother shopping experience for everyone involved.

Generative AI and Consumerism

Generative AI also offers a dramatic shift in the consumerism landscape. In an era where personalization is paramount, AI’s ability to tailor experiences to individual preferences revolutionizes how consumers interact with brands. This extends from choosing products to ordering ingredients for a meal or interacting with chatbots for product recommendations.

You’ll walk into a store and find exactly what you’re looking for – or perhaps something even better that you didn’t know existed. With the personalized shopping experiences I mentioned earlier, it’s likely that we’ll see a shift towards quality over quantity. Instead of buying a ton of cheap, disposable items, consumers will be more inclined to invest in products that are tailored to their specific needs and preferences. This could lead to a decrease in fast fashion.

This advancement heralds a new era of “hyper-targeting”, where retailers use generative AI to sift through massive amounts of data, identifying precise segments of consumers that are a perfect fit for their products. The information derived from such analyses allows for highly targeted advertising, ensuring that consumers are exposed to products and services they are likely to be interested in.

The Transition and Challenges

The transition to a world where AI significantly influences brand development and consumerism is not without challenges. The deployment of AI systems raises important questions around the accuracy and veracity of generated content. Brands need to ensure the quality and reliability of AI-produced material, and instigate safeguards against potential adversarial attacks.

Moreover, AI’s ability to analyze and utilize personal data opens a Pandora’s box of privacy concerns. As retailers move towards a new form of hyper-targeting that we believed we’d left behind with the eschewing of third-party data usage, they need to balance personalization with respect for consumer privacy, a task that requires stringent data governance and ethical AI practices.

Resumo

By 2030, the retail and CPG landscape is set to undergo a paradigm shift, driven by the capabilities of generative AI. It will change the very fabric of brand development, accelerating ideation, and enriching creativity. It will also redefine consumerism, paving the way for hyper-personalized, data-driven consumer experiences.

Yet, as we navigate this shift, the need for a human touch remains paramount but expect that shift to happen faster than any of us will appreciate. AI should augment human creativity, not replace it. Ethical considerations, especially regarding data privacy, must be central to AI deployment.

The journey towards this AI-dominated future will be fraught with challenges and opportunities. But, if navigated thoughtfully, the impact of generative AI on brand development and consumerism could usher in a new era of retail – one marked by enhanced creativity, efficiency, personalization, and above all, value for both businesses and consumers.

As we approach 2030, the retail industry stands poised to become a testament to the potential of generative AI. Yet, as we journey forward, we must remember that this technology should serve as a tool to amplify human potential, not replace it. Retailers and CPG companies that can strike this balance will thrive in the new era, crafting brands that resonate on a personal level and fostering a customer-centric model of business. The veracity and quality of AI-generated content must be held to high standards. As AI begins to create everything from product designs to ad campaigns, businesses must ensure that this content is not just compelling but also truthful and reliable.

Additionally, while generative AI offers many opportunities for streamlining operations and improving customer interactions, it also brings potential risks. As these AI models become more integral to business operations, they also become attractive targets for adversarial attacks. Thus, robust security measures will be paramount to protect both businesses and consumers.

The rise of generative AI promises to revolutionize the retail and CPG landscape. By 2030, it is likely that over half of all brand development and consumerism will be influenced by this technology. Yet, as we navigate this transition, we must ensure that the human element remains central to all developments. Only by balancing the potential of AI with a respect for human creativity and ethical considerations can we truly unlock the transformative power of AI in the retail sector. And if we don’t see it this way, there may not be a place left for us at all. The technology is already that good, years earlier than anticipated. Sooner than expected, organic, human-made content like this will be in the minority of collective intelligence – Fridman’s Law.

Por Web Smith | Editado por Hilary Milnes com arte de Christina Williams e Alex Remy

Resumo do membro: b8ta Testado

O encerramento das operações da b8ta foi uma perda para a comunidade de varejo, encerrando um esforço valente para mudar um setor de varejo que está evoluindo mais rápido do que nunca. De certa forma, a b8ta tentou recriar a sensação do Soho ou da área de South Congress de Austin em uma única loja. No Neighborhood of Goods de 2018, eu expliquei:

Mas quando você sai dos caminhos de tijolos das ruas do Soho, é improvável que encontre outro lugar igual. Não na recente colaboração da Macy's no Facebook, ou nas lojas b8ta, Four Post ou até mesmo na Neighborhood Goods. Há deficiências dignas de nota em cada uma delas: na maioria dos produtos encontrados na b8ta e na Neighborhood Goods, os consumidores não podem sair da loja com o produto que você comprou.

A b8ta é a mais recente vítima de um setor de varejo que está lidando com as consequências de uma pandemia. O CEO Vibhu Norby disse que a decisão de fechar sua empresa se deveu, em última análise, a negociações fracassadas com os proprietários. Mas não foi apenas a pandemia que forçou a b8ta a fechar suas portas nos EUA em 18 de fevereiro, o que foi anunciado hoje em seu site. Para as marcas digitalmente nativas, o setor de varejo físico evoluiu para além da competência principal do varejista. 

O varejista foi projetado para ser um destino para os consumidores que procuram experimentar marcas da nova era e digitalmente nativas que desejam exposição sem abrir experiências de compras próprias.

A b8ta foi lançada em 2015 como uma loja que servia principalmente para testar produtos de tecnologia de consumo, como alto-falantes e bicicletas ergométricas. Mas a visão da empresa era repensar a relação entre atacado e marca, agindo não apenas como uma loja, mas como um provedor de "varejo como serviço". Nesse sentido, ela fez uma promessa maior para as marcas que vendiam em suas lojas. As marcas pagavam uma taxa à b8ta para aparecer em suas prateleiras e também para ter acesso ao seu software, que fornecia insights sobre a análise do comportamento do cliente, como tráfego de pedestres e tempo gasto em demonstrações. Durante o auge do varejo experimental, que coincidiu com a mudança das marcas diretas ao consumidor para as lojas físicas, a b8ta se mostrou uma parceira promissora. Seu modelo era amigável para novas marcas sem grandes pegadas de loja que queriam testar a recepção do cliente pessoalmente. Ele também atendia aos clientes que gostavam de experimentar antes de comprar e queriam uma seleção selecionada de novos produtos em um só lugar.

Desde 2015, houve uma série de esforços semelhantes por parte de grupos proprietários de shopping centers: A Unibail-Rodamco-Westfield lançou pop-ups em vários shoppings da Westfield; a Macerich tinha projetos para operações semelhantes; a Brookfield também tinha o seu. A b8ta também foi um trunfo para shoppings e lojas de departamentos que buscavam maneiras de gerar novo tráfego de pessoas. A Macy's liderou um investimento na b8ta e usou sua tecnologia em seu conceito Market @ Macy's. À medida que muitas marcas começaram a investir em experiências omnicanal, o varejo experimental passou a ser terceirizado. Elas queriam sua própria presença nos shoppings, queriam ter estoque disponível e um local para processar devoluções.

No entanto, o software da empresa é exatamente o que muitos shoppings precisam para criar estratégias orientadas por dados. O tipo de software que a b8ta estava vendendo está de acordo com o que a Placer.ai diz que os shoppings precisam para se adaptar a uma nova geração. Em seu relatório "Mall Deep Dive" de 2021, a Placer.ai resumiu a necessidade do shopping de se adaptar à era digital da seguinte forma:

Os grandes shoppings não acomodam dezenas, mas centenas de locatários, portanto, conectar os bancos de dados de inventário de todos os diferentes varejistas exige recursos tecnológicos avançados. Medir o sucesso dessa plataforma é ainda mais desafiador e requer ferramentas que possam sincronizar dados on-line e off-line. Como resultado, embora já existam algumas exceções, a maioria dos shoppings atualmente ainda não possui esse tipo de aplicativo on-line ou canal de comércio eletrônico abrangente.

A própria queda da b8ta foi, em parte, devido à falta de vendas de comércio eletrônico. Quando a pandemia sufocou o tráfego de pedestres - um efeito sentido mesmo depois que as lojas reabriram após os lockdowns - algumas lojas tiveram uma queda de até 98% no tráfego de pedestres após a reabertura das lojas. Esse relatório da Retail Touchpoints mostra um quadro sombrio:

As lojas nunca mais foram as mesmas, mesmo depois de reabertas, de acordo com relatos da mídia; a unidade da b8ta em Houston tinha uma média de 1.000 compradores em um fim de semana típico antes da pandemia, mas caiu para 40 clientes durante o primeiro fim de semana de maio de 2020, de acordo com o Protocolo. A loja de Austin registrou uma queda semelhante de 98% no tráfego de pedestres.

Na maioria dos varejistas, suas lojas físicas podem impulsionar indiretamente as vendas de comércio eletrônico. Já na b8ta, as lojas são diretamente responsáveis pelas vendas de varejo on-line. Não havia nenhuma oportunidade de comércio eletrônico em primeiro lugar com a qual a b8ta pudesse contar, pois as lojas estavam fechadas durante os primeiros meses da pandemia. Além disso, o varejista provavelmente enfrentou inúmeros problemas na cadeia de suprimentos que afetaram a seleção e a disponibilidade de seus produtos. Em suma, as forças do mercado, as mudanças de comportamento do consumidor e as preferências da cadeia de suprimentos contribuíram para o fim operacional da empresa.

Mas como uma última tentativa de evitar o anúncio recente, a b8ta teve que tentar uma reviravolta: transformar as lojas em estúdios de vídeo para transmissão ao vivo. Há outra lição nisso. As tecnologias da era pandêmica que se materializaram no mainstream podem ser um ativo, mas não um bote salva-vidas. As vendas por streaming ao vivo não conseguiram preencher a lacuna enfrentada pela b8ta, que acabou se resumindo à decisão de um proprietário de não negociar seu contrato de aluguel, disse Norby à Modern Retail:

"Fomos bastante criativos em toda a Covid", disse Norby. Mas ele concluiu: "provavelmente o prego no caixão foi o tratamento dado pelos proprietários em geral, e se eles sentiam ou não que sua empresa era importante. Esgotamos todas as opções, e isso era o que tinha que acontecer".

O fechamento da b8ta não é uma simples falha de conceito, mas sim um resultado das forças do mercado que consumiram um futuro do varejo que ainda está se delineando. As futuras iterações devem ser sábias e observar: não coloque todas as ações em um único canal, mesmo aquele que você está reinventando. A empresa passou sete anos em fase beta e, nesse meio tempo, o setor passou por grandes mudanças.

Por Web Smith | Editado por Hilary Milnes com arte de Alex Remy e Christina Williams