A amplitude de produto foi durante muito tempo uma contagem simples: quantas variantes, opções e aplicações consegue oferecer. Um catálogo amplo era um investimento em stock, contratos de compra e pessoas que geriam o sortimento. Quem conseguia entregar mais, ganhava a comparação, e isso demorava anos a construir. Alcançar um concorrente em amplitude significava anos de expansão.
Essa premissa já não se aplica em todo o lado. O trabalho por detrás da amplitude de produto consiste, em grande parte, em combinar componentes existentes numa oferta adequada: fazer corresponder especificações, configurar variantes, compor propostas com base no que um cliente necessita. É exatamente esse tipo de trabalho que a IA pode assumir em parte, com uma pessoa a aprovar ou rejeitar o resultado. Onde isso acontece, muda o que um cliente percebe como "oferta ampla".
Por detrás de cada afirmação sobre amplitude de produto há um processo: alguém que descobre qual a combinação de componentes que responde a um pedido específico, qual a variante tecnicamente possível e qual a adaptação que cabe dentro das margens. Esse processo determina quanta amplitude um cliente efetivamente percebe, independentemente do que consta no catálogo.
Numa parte deste trabalho, a IA pode fazer a primeira ronda: pesquisar especificações, propor combinações, elaborar uma proposta preliminar. Uma pessoa avalia depois se a proposta está correta e ajusta onde necessário. Noutra parte, o trabalho continua a ser humano, porque o pedido é demasiado específico ou falta o contexto para preencher automaticamente. Qual dessas partes prevalece varia por empresa e por categoria de produto, e essa diferença determina quem ganha a comparação em amplitude.
Um cliente não compara o catálogo de dois fornecedores lado a lado. Um cliente pede algo específico e nota a rapidez e a precisão com que surge uma resposta adequada a esse pedido. Numa empresa onde o trabalho de combinação é sobretudo manual, isso demora mais tempo e a resposta é, com mais frequência, uma variante padrão. Numa empresa onde a IA assume em parte a combinação, surge mais rapidamente uma proposta mais próxima do pedido específico, porque foi possível calcular mais combinações no mesmo período de tempo.
O efeito não é que o catálogo se torne maior. O efeito é que a amplitude efetiva -- o que um cliente realmente recebe como oferta dentro de um prazo razoável -- aumenta sem que o sortimento em si se altere. Duas empresas com o mesmo catálogo podem, por isso, ter uma amplitude percebida diferente.
Se esta diferença se manifesta depende de como o trabalho de combinação está atualmente organizado. As empresas onde as especificações, os preços e os requisitos técnicos já estão estruturados podem entregar esse trabalho a um sistema com supervisão humana mais rapidamente. As empresas onde esse conhecimento reside sobretudo na cabeça dos colaboradores têm primeiro de dar esse passo antes de a IA poder fazer algo com ele.
Isto está relacionado com como a IA está a mudar a concorrência em maturidade digital, porque o grau em que os dados e os processos estão estruturados determina qual o trabalho que pode ser transferido. Está também relacionado com como a IA está a mudar a concorrência em conhecimento técnico, porque combinar variantes exige frequentemente o mesmo conhecimento que também é utilizado no aconselhamento técnico. Quem já deu passos numa dessas dimensões tem, por isso, muitas vezes uma vantagem em amplitude de produto, sem que isso tenha sido inicialmente essa a intenção.
Isto não é uma afirmação sobre efetivos de pessoal. Se uma empresa pode passar a funcionar com menos pessoas no trabalho de combinação é uma questão com requisitos legais próprios relativos a condições de trabalho e participação dos trabalhadores, e essa questão não é respondida aqui. O ponto é apenas que a comparação em amplitude de produto muda quando parte do trabalho de combinação se torna mais rápida, independentemente do que uma empresa faça com a capacidade libertada. Algumas empresas aplicam essas horas em propostas mais específicas, outras noutras partes do processo. Ambas as opções são independentes da questão de saber se a posição concorrencial em amplitude se está a alterar.
Se a sua própria oferta é ampla no papel diz pouco sobre a amplitude que um cliente efetivamente percebe. Isso depende do trabalho por detrás dos bastidores, e esse trabalho está organizado de forma diferente em cada empresa. A questão subjacente -- que trabalho na sua empresa é realmente passível de ser assumido pela IA -- é respondida, tarefa a tarefa, pelo diagnóstico de trabalho da FTE TO AI, independentemente de como os seus concorrentes se classificam.
Se a amplitude de produto é, para o seu mercado, a dimensão em que os negócios se decidem, é outra questão, que é respondida em como saber onde realmente ganha. E, uma vez que a IA continua a deslocar o trabalho por detrás destas dimensões, uma pontuação de há um ano não é automaticamente ainda válida; a frequência com que isso deve ser reavaliado está descrita em com que frequência uma análise de concorrência deve ser repetida.
Como primeiro passo, pode fazer a verificação gratuita da dimensão: indica onde acredita que está a ganhar e vê quais dessas afirmações podem ser defendidas com provas. O benchmark completo, com a sua posição e a do seu grupo de referência em todas as dimensões, está em construção.
Vraag maar waarop er in uw markt gewonnen wordt. Ik vergelijk liever dan dat ik uitleg.
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