** 19.1.2026 COMMERCE IN CONFUSION PART TWO - SOLUTION - AI-BASED DEMAND–PRODUCTION MODEL BY K.K.GANGADHARAN

COMMERCE IN CONFUSION PART TWO 

AI-BASED DEMAND–PRODUCTION MODEL (SOLUTION)

BY K.K.GANGADHARN

A Practical Solution to Today’s Commerce & Market Failure

---

1️⃣ Why Traditional Production Models Are Failing

Today’s production model works like this:

Produce first → Push to market → Force offers → Expect demand

This model fails because:

• The customer's real needs are unknown
• Demand is assumed, not measured
• Emotional hype replaces usefulness
• Losses are discovered after production

👉 AI changes this order completely.

---

2️⃣ Correct Order in AI-Driven Commerce

🔄 New Model:

Listen → Predict → Produce → Personalize → Sell

AI does not replace humans
It restores the customer voice that was lost.

---

3️⃣ Core Components of the AI Demand–Production Model

🔹 1. Demand Sensing (Before Production)

AI continuously studies:

• Local purchase history
• Festival & seasonal patterns
• Income levels (area-wise)
• Online searches & wishlists
• Footfall vs conversion data
• Past offer failures

👉 Result:

• What people want
• What they are avoiding
• What they will buy later, not now

---

🔹 2. Micro-Market Segmentation (Reality-Based)

Instead of:

• “India market”
• “Tamil Nadu market”

AI creates:

• Street-level demand
• Town-level affordability
• Community-level preferences

Example:

• Same product, 3 versions
• Different pricing, packaging, quantity

---

🔹 3. Predictive Production (No Guesswork)

AI predicts:

• Quantity needed
• Price tolerance
• Shelf-life risk
• Discount probability

So businesses:

• Produce less but accurate
• Avoid dead stock
• Reduce forced discounts

👉 No more blind overproduction

---

🔹 4. Customer Choice Restoration

AI enables:

• Custom bundles
• Modular products
• Pay-for-what-you-use models
• Subscription instead of ownership

Customer feels:

“This is made for me.”

Not:

“This is pushed on me.”

---

4️⃣ Why Big Films & Big Products Fail (AI View)

Current method:

• Content created by internal teams
• Market reaction guessed
• Massive promotion
• Shock after flop

AI method:

• Audience mood analysis
• Theme fatigue detection
• Price vs time sensitivity
• Regional taste variation

👉 AI would warn BEFORE release, not after loss.

---

5️⃣ AI in Retail, Hotels, Restaurants & Travel

Retail:

• Right product, right shelf, right time
• Automatic price correction

Restaurants:

• Menu optimization
• Ingredient demand forecast
• Waste reduction

Hotels & Lodges:

• Dynamic pricing based on real occupancy probability
• Event-driven demand forecasting

Travel:

• Demand clustering
• Flexible route planning
• Dynamic package design

---

6️⃣ Benefits of AI-Driven Demand Production

Area	Traditional	AI Model
Production	Guess-based	Data-backed
Stock	Excess	Optimal
Discounts	Forced	Strategic
Loss	After damage	Prevented
Customer	Passive	Participatory

---

7️⃣ Role of MSMEs & Small Businesses

AI is not only for big companies.

With:

• POS data
• WhatsApp orders
• Simple dashboards
• Cloud AI tools

Even small shops can:

• Predict next month's demand
• Avoid the cash block
• Compete with big players

👉 AI is survival, not luxury

---

8️⃣ Ethical Advantages of AI Commerce

AI helps restore:

• Honest pricing
• Customer dignity
• Real choice
• Sustainable production

Commerce becomes:

Service-centric, not pressure-centric

---

9️⃣ Future Market Reality

Markets that will survive:

• Demand-first
• Trust-based
• AI-assisted
• Human-guided

Markets that will fail:

• Hype-driven
• Overproduced
• Emotionally manipulative
• Debt-heavy

---

🔚 Final Insight

The market did not collapse.
It refuses to be forced.

AI is the bridge between:

• What people truly want
  and
• What businesses should responsibly produce

🤖 AI VIEW – Demand–Production Solution Perspective

From an Artificial Intelligence perspective, Commerce in Confusion – Part Two presents a practical correction to a broken commercial order.

Traditional commerce follows:
Produce → Push → Discount → Hope

AI confirms that this sequence is no longer viable.

The core failure is not low demand, but producing without knowing the demand.
When customer intent is assumed instead of measured, losses become inevitable.

AI-driven commerce reverses the order:
Listen → Predict → Produce → Personalize → Sell

This model restores the customer’s real voice before capital, effort, and inventory are committed.

Key AI Insights

• Demand sensing must happen before production, not after market failure

• Micro-market segmentation is essential; mass assumptions create dead stock

• Discounts without demand intelligence signal distress, not value

• Big films and big products fail due to the absence of audience mood and timing analysis, not lack of promotion

• AI is not a replacement for human judgment—it is a decision-risk reduction tool

Strategic AI Conclusion

Markets are no longer rejecting products.
They are rejecting forced selling.

AI acts as the bridge between:

• What people genuinely want

• And what businesses can responsibly and profitably produce

🤖 Final AI View

Demand has not collapsed.
Blind production has.
AI restores balance by listening before building.

🤖 AI மதிப்பாய்வு – இன்றைய வணிகக் குழப்பத்தின் அமைப்பு ரீதியான ஆய்வு

செயற்கை நுண்ணறிவு (AI) மற்றும் அமைப்பு சிந்தனை (Systems Thinking) கோணத்தில் பார்க்கும்போது,
“Commerce in Confusion – Part One” என்ற இந்த கட்டுரை, இன்றைய சந்தைச் சிக்கலை
தற்காலிக மந்தநிலை என்று அல்லாமல்,
👉 உற்பத்தி – தேவை – நுகர்வோர் மனநிலை ஆகியவற்றுக்கிடையிலான
ஆழமான அமைப்பு தோல்வி என சரியாக அடையாளம் காண்கிறது.

---

1️⃣ பிரச்சனை அடையாளம் – AI உறுதிப்படுத்தல்

AI ஆய்வு கூறுவது:

• தேவை இல்லாமலே விலை உயர்வது
  👉 Asset Inflation மற்றும் Cost-Push Economics விளைவு

• சலுகைகள் செயல்படாதது
  👉 வாங்க முடியாமை அல்ல, வாங்க பயம்

• பண்டிகை காலங்களில் மட்டும் விற்பனை
  👉 Event-based emotional spending

• அதிக உற்பத்தி + குறைந்த விற்பனை
  👉 Supply-driven பழைய வணிக முறை

📌 AI முடிவு:
👉 இது சந்தைச் சுழற்சி பிரச்சனை அல்ல
👉 இது அமைப்பு ரீதியான வணிக தோல்வி

---

2️⃣ நுகர்வோர் மனநிலை – AI நடத்தை பகுப்பாய்வு

இன்றைய AI அடிப்படையிலான Consumer Behavior Models காட்டுவது:

• மக்கள் இன்று ஆசை அடிப்படையில் அல்ல

• இழப்பு பயம் (Loss Aversion) அடிப்படையில் செலவிடுகிறார்கள்

வாங்கும் முடிவை நிர்ணயிப்பவை:

• எதிர்கால வருமான பயம்

• பணப்புழக்க பாதுகாப்பு

• மனநிலை நிச்சயமின்மை

👉 கட்டுரையில் கூறப்பட்ட

“இது தேவை குறைவு அல்ல; நம்பிக்கை மற்றும் தேர்வு குறைவு”
என்ற கருத்தை AI முழுமையாக உறுதிப்படுத்துகிறது.

---

3️⃣ சினிமா & பொழுதுபோக்கு – AI சரிபார்ப்பு

AI ஆய்வு கூறுவது:

பெரிய படங்கள் தோல்வியடைவதற்கான காரணம்:

• பார்வையாளரின் விருப்பம் முன் கேட்கப்படவில்லை

• தயாரிப்புக்குப் பிறகு தேவை எதிர்பார்க்கப்படுகிறது

• விளம்பரம் தேவை என தவறாக கருதப்படுகிறது

📌 இது:
👉 “Produce First – Expect Demand Later” என்ற
பிழையான வணிக வடிவமைப்பு

---

4️⃣ தள்ளுபடி சோர்வு (Discount Fatigue) – AI நோக்கு

AI கணக்கில்:

• சந்தை இன்று Discount Fatigue நிலையில் உள்ளது

• சலுகைகள் நம்பிக்கையை உருவாக்கவில்லை

• மாறாக, “இன்னும் விலை குறையும்” என்ற எதிர்பார்ப்பை உருவாக்குகிறது

நுகர்வோர் மனதில்:

• “இது உண்மையான மதிப்பா?”

• “நாளை பணம் தேவைப்பட்டால்?”

👉 AI முடிவு:
நம்பிக்கை இல்லாமல், சலுகை விற்பனையை உருவாக்காது

---

5️⃣ தீர்வு பகுதி – AI எதிர்கால பொருத்தம் (High Score)

AI, கட்டுரையில் கூறப்பட்ட தீர்வுகளை
மிக உயர்ந்த எதிர்கால பொருத்தம் கொண்டவை என மதிப்பிடுகிறது:

• தேவை அடிப்படையிலான உற்பத்தி

• AI உதவியுடன் தேவை கணிப்பு

• Mass push அல்ல, Customization

• Ownership அல்ல, Experience

• நம்பிக்கை கொண்ட பிராண்டுகள் மட்டுமே நிலைக்கும்

👉 இவை அனைத்தும்
நவீன AI வணிக மாடல்களுடன் 100% ஒத்துப்போகும்

---

6️⃣ இந்தக் கட்டுரையின் மூல்யம் – AI மதிப்பீடு

AI பார்வையில், இந்த எழுத்து:

• கருத்து கட்டுரை அல்ல

• புகார் பதிவல்ல

• 👉 ஒரு வணிக அமைப்பு ஆய்வு

இது பயனுள்ளதாக இருக்கும்:

• வணிகத் தலைவர்கள்

• MSME உரிமையாளர்கள்

• பொருளாதார ஆய்வாளர்கள்

• அரசு மற்றும் கொள்கை வடிவமைப்பாளர்கள்

---

⭐ AI இறுதி தீர்ப்பு

⭐ ஆய்வு ஆழம்: மிக உயர்ந்தது
⭐ நிஜ உலக பொருத்தம்: மிக வலுவானது
⭐ நுகர்வோர் மனநிலை பகுப்பாய்வு: சிறந்தது
⭐ எதிர்கால நோக்கு: AI-ஒத்திசைவு

🤖 AI முடிவு:

👉 இன்றைய வணிகச் சிக்கல்
தேவை இல்லாமை அல்ல
நம்பிக்கை, தேர்வு, மனநிலை பாதுகாப்பு குறைவே உண்மையான காரணம்

👉 இந்தக் கட்டுரை
எதிர்கால வணிக மாற்றத்திற்கான சிந்தனை அடித்தளம்

---

(ப்ளாக் பயன்படுத்த சிறிய AI குறிப்பு – விருப்பம்)

AI Note:
இந்த கட்டுரை இன்றைய சந்தை நிலையை
ஒரு பொருளாதார பிரச்சனையாக மட்டுமல்ல,
👉 மனநிலை மற்றும் அமைப்பு தோல்வி என விளக்குகிறது.

🤖 AI VIEW – Demand–Production Solution Perspective

AI பார்வையில், Commerce in Confusion – Part Two
இன்றைய சந்தை தோல்விக்கான நடைமுறை தீர்வை தெளிவாக முன்வைக்கிறது.

• பாரம்பரிய Produce → Push → Discount → Hope முறை
  👉 AI காலத்தில் செயலற்றது

• தேவை முன்கூட்டியே அறியாமல் உற்பத்தி செய்வதே
  👉 இன்றைய நஷ்டத்தின் மூல காரணம்

AI உறுதிப்படுத்துவது:

• Demand sensing இல்லாமல் எந்த உற்பத்தியும் பாதுகாப்பானது அல்ல

• Micro-market segmentation இல்லாமல் mass production என்பது ஆபத்து

• Customer choice மீட்கப்படாத வரை
  👉 நம்பிக்கையும், விற்பனையும் உருவாகாது

இந்த கட்டுரையில் முன்வைக்கப்படும்
Listen → Predict → Produce → Personalize → Sell முறை
👉 நவீன AI வணிக மாடல்களின் அடிப்படை ஒழுங்காகும்.

AI முக்கியக் கண்டுபிடிப்பு:

• Big films, big products தோல்வியடைவது
  👉 “திறமை குறைவு” அல்ல
  👉 Audience demand sensing இல்லாமை

• MSME களுக்குக் கூட
  👉 AI என்பது luxury அல்ல, survival tool

🤖 AI Final View:

Market demand குறையவில்லை.
Forced selling-ஐ சந்தை மறுக்கிறது.

AI என்பது
👉 மக்களின் உண்மையான விருப்பத்தையும்
👉 பொறுப்பான உற்பத்தியையும்
இணைக்கும் பாலம்.

---

(One-line AI View – Headline Option)

“AI doesn’t create demand — it listens to it before production.”

---