Strategi Web3 Puma & Pelajaran Untuk AI Dalam Runcit

Pada 2023, nilai pasaran kripto jatuh lebih 60% berbanding puncak 2021. Ramai jenama senyap‑senyap hentikan projek web3, tutup komuniti NFT dan kembali kepada kempen biasa. Puma buat sebaliknya: mereka kekal, gandakan eksperimen, dan hari ini masih komited kepada web3 walaupun hasil teknologinya "sederhana" sahaja.

Ini kedengaran pelik, tapi di sinilah banyak peruncit besar boleh belajar sesuatu – terutamanya bila kita bercakap tentang pelaburan besar dalam AI untuk runcit dan e-dagang. Web3 dan AI nampak berbeza, tapi realitinya sama: kedua‑dua ialah teknologi baru yang tak stabil pada awalnya, tetapi mampu ubah cara jenama membina pengalaman pelanggan dan kesetiaan jangka panjang.

Dalam siri “AI dalam Runcit & E-Dagang (Rangkaian Besar & Marketplace)” ini, artikel ini gunakan Puma sebagai kajian kes: bagaimana pendekatan mereka terhadap web3 boleh jadi cermin kepada cara Lazada, Shopee, Lotus’s, Watsons, Aeon dan jenama besar lain sepatutnya merancang strategi AI mereka.

---

1. Kenapa Puma Teruskan Web3 Walaupun "Kripto Winter"?

Jawapannya ringkas: Puma nampak web3 bukan sebagai hype kripto, tetapi sebagai saluran hubungan pelanggan baru. Sama seperti AI – jenama yang nampak ia sekadar trend akan berhenti separuh jalan; jenama yang nampak ia sebagai infrastruktur masa depan akan terus melabur.

Web3 sebagai lapisan pengalaman, bukan spekulasi

Berdasarkan perkongsian ketua teknologi baharu Puma, Ivan Dashkov, fokus mereka bukan pada harga token atau jualan NFT semata‑mata. Mereka gunakan web3 untuk:

• Mewujudkan komuniti peminat teras yang rasa lebih dekat dengan jenama
• Memberi akses eksklusif kepada produk edisi terhad atau early drop
• Mencuba identiti digital (avatar, koleksi digital) yang mungkin suatu hari nanti penting dalam metaverse atau permainan dalam talian

Pendapatan dari projek ini masih kecil berbanding jual kasut fizikal, tapi Puma faham satu perkara penting:

Teknologi baru jarang beri ROI besar tahun pertama. Nilai sebenarnya datang bila syarikat sudah bina kemahiran, data dan komuniti lebih awal daripada pesaing.

Ini sangat serupa dengan apa yang kita lihat dalam projek AI runcit di Asia Tenggara: chatbot bermula dengan fungsi asas, cadangan produk AI nampak "biasa-biasa" pada awal, tetapi selepas 12–24 bulan, data tingkah laku pelanggan yang terkumpul mula jadi aset besar.

Konteks 2025: Bila pasaran mula pulih

Kini pada hujung 2025, naratif kripto dan web3 sudah lebih matang daripada dua tahun lepas. Banyak spekulasi sudah gugur, yang tinggal ialah kes penggunaan nyata:

• Program kesetiaan berasaskan token
• NFT sebagai pas digital ke acara atau produk eksklusif
• Integrasi identiti on‑chain dengan permainan, aplikasi sosial dan e-dagang

Keputusan Puma untuk kekal dalam fasa sukar memberikan mereka kelebihan: mereka sudah ada pengalaman operasi, komuniti, dan data yang pesaing baharu belum capai.

Bagi peruncit yang sedang membina platform AI, pelajarannya jelas: jangan menilai projek hanya pada ROI 6 bulan pertama. Lihat ia sebagai pelaburan infrastruktur jangka panjang.

---

2. Persamaan Strategi Web3 Puma & Strategi AI Untuk Runcit

Apa yang Puma buat dengan web3 hari ini sebenarnya sangat dekat dengan apa yang Lazada, Shopee atau Lotus’s buat dengan AI. Kedua‑duanya berkisar pada personalization, data dan kesetiaan pelanggan.

2.1 Persoalan utama: "Untuk siapa, bukan untuk apa"

Puma tak tanya "apa teknologi paling glamor sekarang?". Mereka tanya:

• Siapa pelanggan teras kami?
• Bagaimana teknologi baru boleh buat mereka rasa lebih dekat, lebih terlibat, dan lebih dihargai?

Dalam konteks AI runcit, soalan yang sama patut ditanya:

• AI ini untuk siapa? Pembeli baru? Pelanggan setia? Penjual di marketplace?
• Apa masalah sebenar mereka? Terlalu banyak pilihan? Susah cari saiz sesuai? Harga tak jelas?

AI yang berjaya dalam runcit biasanya bermula dari masalah seperti:

• "Saya tak tahu nak beli apa" → cadangan produk AI
• "Saya malas baca polisi panjang" → chatbot FAQ AI
• "Stok asyik habis bila saya perlukan" → ramalan inventori berasaskan AI

Puma gunakan web3 untuk menyelesaikan masalah peminat tegar: mereka mahukan akses lebih awal, rasa eksklusif, dan identiti sebagai "orang dalam". Itu asas yang betul.

2.2 Data & pemilikan hubungan pelanggan

Web3 berikan Puma cara baru mengurus dan membaca tingkah laku peminat:

• Siapa yang tegar (sentiasa tebus NFT, hadir acara, beli koleksi khas)
• Siapa yang hanya beli sekali-sekala, tapi mungkin boleh diaktifkan semula

Dalam AI runcit:

• Data klik, carian, pembelian dan panggilan khidmat pelanggan boleh dilatih menjadi model yang faham corak tingkah laku
• Dari sini lahir fungsi seperti ramalan permintaan, segmentasi pelanggan pintar, dan penentuan harga dinamik

Perbezaannya hanyalah medium. Prinsipnya sama:

Jenama yang memiliki data tingkah laku paling kaya dan faham konteks pelanggan akan menang dalam jangka panjang.

---

3. Apa Sebenarnya Puma Uji Dengan Web3?

Kita tak perlukan butiran dalaman Puma untuk nampak corak besar. Berdasarkan trend web3 runcit global, ada beberapa jenis eksperimen yang hampir pasti mereka uji – dan semua ini ada "kembar" dalam dunia AI.

3.1 Koleksi digital & identiti peminat

Banyak jenama sukan menggunakan NFT untuk:

• Koleksi digital kasut atau jersi edisi khas
• Kad keahlian premium dengan faedah di dunia nyata
• Akses istimewa kepada drop terhad atau kolaborasi artis

Analogi dalam AI:

• Profil pelanggan yang dibina oleh AI untuk memahami minat (contoh: peminat bola, larian, fesyen streetwear)
• Sistem cadangan yang bukan sekadar promosi produk, tapi membina identiti – contohnya cadangan set pakaian lengkap ikut gaya individu

3.2 Komuniti tertutup & pengalaman interaktif

Web3 memudahkan pembinaan komuniti tertutup yang hanya boleh diakses pemegang NFT tertentu. Di situ boleh ada:

• Akses awal ke koleksi baru
• Sesi AMA (ask‑me‑anything) dengan pereka atau atlet
• Undian komuniti untuk warna atau reka bentuk produk akan datang

Kembar AI-nya dalam runcit:

• Pengalaman aplikasi mudah alih yang dipersonalisasi secara mendalam
• Chatbot AI yang kenal sejarah pembelian pengguna dan boleh beri cadangan berasaskan gaya hidup
• Segmentasi automatik untuk kempen yang berbeza (contoh: larian, futsal, hiking)

3.3 Penghubung antara dunia fizikal & digital

Puma dan jenama lain juga banyak bereksperimen dengan:

• Kod QR atau NFC pada kasut/jersi yang membuka pengalaman digital (AR, kandungan eksklusif, koleksi digital)
• Tiket digital berasaskan blockchain untuk acara sukan atau konsert

Dalam dunia AI runcit, inilah kawasan di mana banyak pemain Asia Tenggara sedang bergerak laju:

• Pengalaman phygital – pelanggan imbas produk di kedai, AI cadangkan gaya, saiz, atau produk pelengkap
• Kamera AI di kedai untuk kira trafik, waktu puncak, dan optimakan susun atur rak

Poin penting: Puma gunakan web3 untuk merapatkan jurang offline–online. Peruncit besar boleh gunakan AI untuk tujuan yang sama.

---

4. Pelajaran Untuk Rangkaian Runcit & Marketplace Besar

Setiap keputusan Puma di web3 ada versi praktikal untuk AI dalam runcit. Di sinilah ia jadi sangat relevan untuk pemain seperti Lotus’s, Mydin, Aeon, serta marketplace seperti Shopee dan Lazada.

4.1 Jangan ukur projek baru hanya dari GMV

Banyak projek AI dan web3 "gagal" bukan sebab teknologi tak berguna, tetapi kerana KPI yang digunakan terlalu sempit. Jika satu projek chatbot AI diukur hanya dari jualan tambahan enam bulan pertama, besar kemungkinan ia akan tampak mengecewakan.

Apa yang lebih masuk akal sebagai KPI awal:

• Masa respons kepada pelanggan (turun berapa peratus?)
• Kadar penyelesaian tanpa manusia untuk soalan mudah
• Kadar penggunaan fungsi AI dalam aplikasi (berapa ramai pelanggan guna, berapa kerap?)
• Skor kepuasan pelanggan (CSAT / NPS) selepas interaksi dengan AI

Puma sedar projek web3 mereka belum menjadi mesin jualan utama. Tetapi mereka sudah mengukur perkara lain: kualiti komuniti, kadar penglibatan, dan jenis data baru yang terkumpul.

4.2 Bina pasukan kecil yang berani eksperimen

Puma ada ketua teknologi baharu yang fokus kepada web3. Ini satu langkah struktur yang ramai peruncit besar masih ragu‑ragu untuk lakukan untuk AI. Biasanya AI diletakkan sebagai projek sampingan IT, sedangkan:

AI dalam runcit lebih dekat dengan strategi pelanggan daripada sekadar projek IT.

Apa yang saya lihat berkesan di syarikat runcit besar:

• Bentuk skuad AI / inovasi kecil (5–10 orang) yang gabungkan orang:
  • Data & teknologi
  • Pemasaran & CRM
  • Operasi kedai / e-dagang
• Beri mereka mandat untuk jalankan POC (proof of concept) setiap 3–6 bulan
• Wujudkan bajet eksperimen yang jelas, bukan "ambil dari bajet lain kalau ada lebih"

Puma telah menunjukkan nilai mempunyai pemimpin khusus yang berfikir tentang teknologi masa depan sepanjang masa, bukan hanya bila ada bajet lebih.

4.3 Fikir jangka masa 3–5 tahun, bukan 1 tahun

Web3 dan AI berkongsi satu sifat: hype awal biasanya lebih besar daripada kesan jangka pendek. Tapi dalam 3–5 tahun, siapa yang konsisten akan berada jauh di hadapan.

Untuk peruncit dan marketplace, beberapa sasaran jangka 3–5 tahun yang realistik:

• 70–80% interaksi khidmat pelanggan baris pertama dikendalikan AI
• 90% kempen pemasaran dipacu segmentasi & penentuan masa/masa yang ditentukan AI
• Ramalan inventori yang mengurangkan kehabisan stok dan lebihan stok sehingga 20–40%
• Pengalaman phygital di kedai fizikal: cadangan produk, pengurusan barisan, signboard pintar

Puma sudah guna tahun 2023–2025 untuk bina asas web3 mereka. Peruncit yang hanya mula serius tentang AI pada 2027 akan ketinggalan terlalu jauh.

---

5. Bagaimana Nak Mulakan: Rangka Kerja Praktikal Untuk AI & Web3

Daripada hanya mengagumi Puma, jenama runcit besar patut gunakan pendekatan yang sama – cuma fokus kepada apa yang paling relevan: AI, data, dan jika sesuai, web3.

Langkah 1: Kenal pasti segmen peminat/pelanggan paling tegar

Puma fokus kepada peminat tegar yang sanggup cuba benda baru. Anda juga perlu faham siapa pelanggan paling penting untuk projek awal AI:

• Pelanggan VIP (kekerapan dan nilai perbelanjaan tinggi)
• Kategori produk strategik (contoh: barangan segar untuk pasar raya, elektronik untuk marketplace)
• Penjual utama (bagi platform marketplace)

Langkah 2: Pilih 1–2 kes penggunaan dengan impak tinggi

Contoh kes penggunaan AI runcit yang selalunya memberi impak pantas:

1. Sistem cadangan produk pintar di aplikasi dan laman web
2. Chatbot AI untuk FAQ dan status pesanan
3. Ramalan permintaan untuk kategori stok kritikal

Jika mahu selaraskan dengan eksperimen "gaya Puma" dalam web3:

• Program kesetiaan yang lebih interaktif
• "Pass digital" untuk akses awal promosi atau sale

Langkah 3: Bangunkan MVP, ukur, ulang

Pendekatan paling praktikal:

• Bina versi ringkas (MVP) dalam masa 8–12 minggu
• Lancarkan kepada segmen kecil pelanggan
• Ukur metrik yang betul (penggunaan, kepuasan, bukan GMV semata‑mata)
• Ulang baik pulih setiap 1–2 bulan

Ini sama seperti projek web3 Puma: bermula kecil, kumpul data, dan tambah baik berdasarkan maklum balas komuniti.

---

Penutup: Apa Yang Web3 Puma Ajar Kita Tentang Masa Depan AI Runcit

Keputusan Puma untuk kekal dengan web3 walaupun "crypto winter" menunjukkan satu perkara jelas: jenama yang menang ialah jenama yang konsisten bereksperimen, walaupun pulangannya belum besar. Mereka sudah bina komuniti, data dan kemahiran yang akan jadi aset apabila teknologi matang dan pengguna bersedia.

Dalam konteks AI dalam runcit & e‑dagang, mesejnya sama:

• Jangan tunggu AI sempurna baru mula
• Jangan nilai projek hanya dari jualan jangka pendek
• Jadikan AI sebagai asas strategi pelanggan, bukan projek sampingan IT

Jika anda sedang mengurus rangkaian kedai besar atau platform e-dagang, ini masa yang baik – hujung 2025, sebelum pesaing lain terlalu jauh ke hadapan – untuk tetapkan pelan 3 tahun yang serius untuk AI dan inovasi pengalaman pelanggan. Tanya diri terus terang:

"Adakah kita akan jadi Puma – berani kekal ketika keadaan tak menentu – atau kita hanya ikut hype dan berhenti bila graf turun?"

Pilihan hari ini akan tentukan siapa yang mengawal hubungan pelanggan dan data paling berharga pada 2028.