Úvod

Podniky dnes shromažďují více údajů o zákaznících než kdykoli předtím. většina inovací selhává. Podle McKinsey (2023), 94% vedoucích pracovníků hlásí nespokojenost s inovační výkonností své firmy a Harvard Business Review (2019) uvádí, že 85% nových spotřebních výrobků selže do dvou let.

Hlavní důvod? Podniky se příliš soustředí na to, kdo jsou jejich zákazníci, a ne na to, proč nakupují. Tradiční marketing klade důraz na demografické a psychografické údaje a poznatky o zákaznících na základě průzkumů., ale ty nedokážou zachytit hlubší motivace, které stojí za chováním spotřebitelů.

Na stránkách Rámec JTBD (Jobs-to-Be-Done), jehož průkopníkem je Clayton Christensen, nabízí příčinná souvislost porozumění chování zákazníků, což pomáhá podnikům vytvářet lepší produkty, služby a marketingové strategie zaměřením se na skutečné důvody, proč se lidé rozhodují o nákupu.

V tomto článku se budeme zabývat:
✅ Počátky JTBD a jak vznikl na základě studia neúspěšných inovací.
✅ Jak zákazníci "najímají" a "propouštějí" produkty na základě jejich potřeb.
✅ Klíčové principy JTBD a jejich dopad na obchodní strategii.
✅ Případové studie z reálného světa představení úspěšných inovací založených na JTBD.
✅ Jak mohou podniky implementovat JTBD pro získání konkurenční výhody.

Vznik systému JTBD (Jobs-to-Be-Done)

Proč tradiční inovace selhávají

Po desetiletí se podniky spoléhaly na osobnosti zákazníků, fokusní skupiny a průzkumy k řízení vývoje produktů a marketingu. Navzdory těmto snahám však mnoho společností nedokáže předvídat skutečné potřeby spotřebitelů.

💡 Klíčové příklady neúspěšných inovací:

Segway (2001) - Prodával se jako futuristický způsob dopravy, ale nedokázal identifikovat praktickou "práci", kterou by bylo třeba vyřešit.
Nová kola (1985) - Předpokládali, že klíčovým faktorem pro nákup nealkoholických nápojů je chuť, a ignorovali emocionální faktory a věrnost značce.
Google Glass (2014) - Zaměřuje se na technologický pokrok, nikoli na řešení skutečných problémů zákazníků.

Clayton Christensen a převratné inovace

Na stránkách Rámec JTBD pochází z práce Clayton Christensen, profesor Harvard Business School a autor knihy Dilema inovátora (1997). Christensenova teorie převratných inovací vysvětluje, jak lídři na trhu často selhávají, když se soustředí na postupná zlepšení místo řešení skutečných problémů zákazníků.

Christensen a jeho výzkumný tým zjistili, že zákazníci si nekupují produkty kvůli jejich vlastnostem - "najímají" si je, aby plnily konkrétní úkoly.. Toto zjištění vedlo k Úkoly k vyřízení přístup, metodika, která se zaměřuje na proč zákazníci mění produkty, a ne kdo jsou..

Jak zákazníci "najímají" a "propouštějí" produkty

Základní princip JTBD

🔹 Zákazníci si nekupují produkty, ale najímají si je, aby dosáhli pokroku v daných podmínkách.
🔹 Pokud výrobek odvede svou práci dobře, "najmou" si ho znovu. Pokud ne, "vyhodí" ho a hledají alternativu.

💡 Příklad: Případová studie mléčného koktejlu McDonald's
Tým Claytona Christensena provedl slavnou Studie JTBD s McDonald's pochopit, proč lidé kupují mléčné koktejly.

📌 Tradiční přístup:
Společnost McDonald's se zpočátku zaměřila na demografické údaje a chuťové preference zákazníků. Prováděli cílové skupiny, aby vyladili chuť a konzistenci svých mléčných koktejlů, a přesto prodej zůstal na stejné úrovni.

📌 Přístup JTBD:
Vědci zjistili, že nejvíce mléčných koktejlů se prodalo brzy ráno.. Zákazníci si je nekupovali jen jako nápoj - byli to... najímání mléčných koktejlů jako pohodlné, nepořádné a trvanlivé snídaně na dlouhé cesty do práce..

📌 Výsledek:
McDonald's přepracované mléčné koktejly, aby byly hustší a vydatnější., díky čemuž vydrží déle při ranním dojíždění do práce -prodej se výrazně zvýšil, aniž by se změnily příchutě nebo značka..

Klíčový závěr: Zákazníci nekupují produkty pouze na základě jejich vlastností. Vybírají si produkty, které jim pomáhají dosáhnout konkrétního cíle v každodenním životě.

Tři rozměry pracovních míst pro zákazníky

Abyste plně porozuměli proč si zákazníci najímají produkty, musí podniky vzít v úvahu tři typy úloh, které je třeba provést:

1️⃣ Funkční pracovní místa - Praktický důvod nákupu.
✅ Příklad: Zákazník si koupí nepromokavá bunda abyste zůstali v dešti v suchu.

2️⃣ Emocionální pracovní místa - Pocit spojený s produktem.
✅ Příklad: Někdo si koupí prémiová pláštěnka abyste se cítili sebevědomě a stylově.

3️⃣ Práce v sociálních službách - Jak nákup ovlivňuje sociální vnímání.
✅ Příklad: Zákazník si vybere ekologická pláštěnka vypadat ekologicky uvědoměle.

💡 Příklad: Strategie JTBD společnosti Tesla
Tesla neprodává jen elektromobily, ale také prodává vizi technologických inovací a udržitelnosti.
✔️ Funkční náplň práce: Vysoce výkonný vůz s nízkou spotřebou paliva.
✔️ Emocionální práce: Pocit, že jste průkopníkem v oblasti udržitelnosti.
✔️ Sociální práce: Status a prestiž plynoucí z řízení vyspělého vozidla.

Aplikace JTBD na obchodní strategii

Tradiční marketing vs. JTBD

Tradiční marketing	Přístup k úkolům, které je třeba splnit
Zaměřuje se na demografické údaje o zákaznících	Zaměřuje se na záměry a potřeby zákazníků
Používá fokusní skupiny a průzkumy	Používá hloubkové rozhovory a pozorování
Porovnává vlastnosti produktů	Identifikuje bolestivé body zákazníků
Soutěží s přímí konkurenti na trhu	Zvažuje všechna konkurenční řešení na stejné pracovní místo

💡 Příklad: Netflix vs. Blockbuster

Blockbuster (tradiční přístup)	Netflix (přístup JTBD)
Zaměřeno na Půjčovny DVD a poplatky za pozdní půjčení	Zaměřeno na odstranění nepříjemností s pronájmem
Předpokládaní zákazníci hledaná rozmanitost	Pochopení zákazníků chtěl okamžitý přístup
Soutěžil s videopůjčovny	Soutěžil s kabel, DVD a dokonce i videohry
Ignoroval výhodná práce	Vyrobená zábava na vyžádání a bez tření

Výsledek: Společnost Blockbuster v roce 2010 vyhlásila bankrot, zatímco Netflix se stal Společnost $250B zaměřením se na práce, kterou má zákazník vykonat.

Průsečík JTBD, AI a business agility

Podniky dnes zažívají rychlé změny v důsledku digitální transformace, umělá inteligence (AI) a měnící se očekávání spotřebitelů.. I přes tyto pokroky, mnoho společností stále bojuje s inovacemi a zapojením zákazníků..

Na stránkách Rámec JTBD (Jobs-to-Be-Done), jehož průkopníkem byl původně Clayton Christensen, poskytuje příčinná souvislost pochopení toho, proč se zákazníci rozhodují při nákupu. Pomáhá podnikům navrhovat řešení založená na umělé inteligenci a agilní obchodní modely. že sladit se skutečnými potřebami zákazníků než spoléhat na zastaralé techniky segmentace trhu.

S nárůstem Rozhodování řízené umělou inteligencí a obchodní agilita, společnosti musí integrovat Myšlení JTBD do svých strategií, aby si zachovaly konkurenceschopnost. V tomto článku se budeme zabývat:

✅ Jak umělá inteligence vylepšuje analýzu JTBD pro lepší přehled o zákaznících
✅ Jak jsou principy JTBD v souladu s Business Agility a adaptivní obchodní modely
✅ Případové studie z reálného světa, kde strategie JTBD založené na umělé inteligenci vedly k úspěchu
✅ Jak mohou podniky využít poznatky JTBD založené na umělé inteligenci pro získání konkurenční výhody?

Proč většina inovací založených na umělé inteligenci selhává?

Navzdory potenciálu umělé inteligence, mnoho obchodních iniciativ založených na umělé inteligenci selhává protože chybí hluboké porozumění potřebám zákazníků.

🔹 McKinsey (2023) uvádí, že 94% vedoucích pracovníků jsou nespokojeni s inovační výkonností své společnosti.
🔹 Harvard Business Review (2019) uvádí, že 85% produktů řízených umělou inteligencí selhává. z důvodu nesouladu se skutečnými potřebami zákazníků.
🔹 Modely umělé inteligence jsou často trénovány na základě korelačních dat, nikoliv na základě kauzálních poznatků o chování zákazníků.

Kde je AI bez myšlení JTBD nedostatečná

1️⃣ Prediktivní analytika AI klade přílišný důraz na korelaci:

Umělá inteligence dokáže identifikovat vzorce (např. "Lidé, kteří kupují luxusní auta, kupují také prémiovou kávu").
Nicméně, korelace nevysvětluje, proč zákazníci nakupují (např. "Zákazníci kupují luxusní auta kvůli společenskému postavení, ale prémiovou kávu kvůli smyslovému zážitku a pohodlí").

2️⃣ Chatboti a virtuální asistenti s umělou inteligencí postrádají kontextové povědomí:

Mnoho Chatboti s umělou inteligencí nedokážou poskytovat smysluplnou zákaznickou podporu protože nerozpoznají skutečnou "práci", kterou zákazník potřebuje..
Místo toho, aby opakování skriptovaných odpovědí, systémy umělé inteligence musí být vyškoleni, aby rozpoznali problémy a emocionální potřeby zákazníků..

3️⃣ Marketing poháněný umělou inteligencí postrádá emocionální a sociální úlohy:

Cílení reklamy řízené umělou inteligencí se zaměřuje na demografické podobnosti, ale nezachycuje hlubší motivace zákazníků.
Příklad: Doporučení fitness aplikace na základě věku a pohlaví ignoruje emocionální a sociální důvody za motivací k fitness (např. zdravotní problémy, sebeúcta, sounáležitost s komunitou).

📌 Řešení: Umělá inteligence musí být ve spojení s analýzou JTBD přesunout se z predikce založená na korelaci na poznatky založené na příčinách.

JTBD řízená umělou inteligencí: budoucnost obchodní strategie zaměřené na zákazníka

Jak umělá inteligence rozšiřuje poznatky JTBD

✅ Analýza chování na bázi umělé inteligence → pomáhá podnikům analyzovat problémy zákazníků a odhalit skryté úkoly, které je třeba splnit.
✅ Zpracování přirozeného jazyka (NLP) → Hluboké výtahy emocionální a sociální motivace za nákupy zákazníků.
✅ Strojové učení pro segmentaci zákazníků → Přesahuje hranice demografické údaje segmentovat zákazníky na základě pracovních míst a bolestivých bodů.
✅ Konverzační AI a analýza sentimentu → Pomáhá společnostem pochopit proč zákazníci "vyhazují" produkty a co způsobuje nespokojenost.

Příklad z reálného světa: JTBD s umělou inteligencí v akci

📌 Personalizace společnosti Netflix na bázi umělé inteligence (úspěch JTBD)

Tradiční doporučovací systémy kategorizace diváků podle demografických údajů.
Netflix přešel na model založený na JTBD, přičemž si uvědomuje, že:
- Někteří zákazníci si "najímají" Netflix, aby odpočinek po práci.
- Ostatní si "najímají" Netflix, aby pouto s rodinou nebo naučit se něco nového.
AI-driven personalization now tailors recommendations based on viewing behaviours and inferred customer jobs.

📌 Spotify’s AI and JTBD Strategy

Spotify’s AI doesn’t just recommend music—it recommends based on customer “jobs.”
Recognizing that music is often hired to manage emotions, Spotify introduced mood-based playlists and AI-curated daily mixes.

AI-Powered JTBD in B2B Contexts

📌 Salesforce’s AI-Driven Customer Relationship Management (CRM)

AI-powered Salesforce Einstein analyses customer interactions to determine:
- Why certain customers are at risk of churn.
- What “job” the customer is trying to accomplish.
Instead of relying on static customer profiles, Salesforce uses real-time AI insights to adjust strategies dynamically.

💡 Key Insight: AI alone cannot replace human intuition and strategy—but when combined with Myšlení JTBD, it becomes a powerful tool for predicting and fulfilling customer needs.

JTBD + AI Business Agility: Perfect Match in Digital Age

Why Business Agility Needs JTBD Thinking

Agile businesses thrive by adapting to customer needs and iterating quickly. JTBD helps agile teams by:
✔️ Clarifying customer priorities → Teams focus on what truly matters to customers.
✔️ Avoiding feature creep → Prevents businesses from adding unnecessary AI features that don’t solve real jobs.
✔️ Supporting rapid prototyping → Businesses test whether a product actually fulfils a job before scaling.

Case Study: How Agile Businesses Use JTBD

📌 Amazon’s AI-Powered JTBD Approach

Amazon doesn’t just sell products—it optimizes for different customer jobs.
- Prime members “hire” Amazon for ultra-fast, convenient delivery.
- Kindle users “hire” Amazon for access to instant digital reading.
Amazon’s AI identifies changing customer jobs and adapts product offerings dynamically.

📌 Tesla’s AI and JTBD Strategy

Tesla’s autonomous driving AI isn’t just about self-driving—it’s about solving the job of reducing driver fatigue and increasing convenience.
Instead of competing with traditional car brands, Tesla focuses on software-based agility, continuously updating features based on evolving customer jobs.

How Businesses Can Implement AI-Powered JTBD for Competitive Advantage

Step 1: Identify Customer Jobs with AI-Powered Behavioural Data

📌 Use AI-driven customer journey mapping to analyse how people interact with products and services.

Step 2: Align AI and Business Agility with JTBD Insights

📌 Design agile business models that adapt to customer job changes dynamically.

Step 3: Integrate AI-Driven Personalization Based on Customer Jobs

📌 Use AI-powered recommendation engines to match products/services to real customer jobs.

Step 4: Leverage Conversational AI & Sentiment Analysis for Customer Feedback

📌 Monitor AI chatbots and support interactions to detect problémy zákazníků and pivot business strategy accordingly.

Future of JTBD, AI, and Business Agility

✅ AI is a powerful tool, but it must be guided by Jobs-to-Be-Done insights.
✅ Business agility is essential for adapting to evolving customer needs.
✅ JTBD thinking transforms AI-driven business models from feature-driven to truly customer-centric.

Citations & References

CB Insights. (2023). The Top Reasons Startups Fail.
Christensen, C. M., Hall, T., Dillon, K., & Duncan, D. S. (2016). Competing Against Luck: The Story of Innovation and Customer Choice. Harper Business.
McKinsey & Company. (2023). The State of Innovation in Global Business.
Harvard Business Review. (2019). Why Most New Products Fail: Lessons from 40,000 Launches.
Netflix AI Personalization Case Study, MIT Technology Review (2022).
Tesla AI Strategy Report, Forbes (2023).
The Innovator’s Dilemma. Christensen, C. (1997). Harvard Business School Press.

JTBD PDF Explanation

Understanding-Jobs-to-Be-Done Stáhnout

Fotografie od Evangeline Shaw

Nejnovější příspěvky

Kategorie

Archivy