Adoptarea tehnologiilor de vârf în retail este esenţială pentru companiile care doresc să fie competitive pe o piaţă în continuă evoluţie, utilizarea tehnologiei contribuind la fidelizarea clienţilor printr-o abordare personalizată a promoţiilor, susţin reprezentanţii unei companii IT din Europa Centrală şi de Est.
“ClienÅ£ii vor aprecia cu siguranţă oferirea unui discount pentru produsul pe care ÅŸi-l doresc, la momentul ÅŸi locul potrivit – de exemplu atunci când intră în magazin. Acest tip de soluÅ£ii end-to-end sunt implementate de experÅ£ii noÅŸtri pentru retaileri ÅŸi companii care furnizează servicii ÅŸi bunuri de larg consum ÅŸi putem vedea creÅŸteri ale profitabilităţii”, a declarat Andriy Mykytiuk, VP of Client Success SoftServe.
Potrivit unei analize a companiei, retailul a trecut prin provocări majore în ultimii ani, de la pandemia COVID-19 ÅŸi probleme legate de lanÅ£ul de aprovizionare la inflaÅ£ie. “Magazinele ÅŸi-au adaptat strategiile pentru a rămâne profitabile ÅŸi au căutat modalităţi noi de a satisface nevoile în schimbare ale clienÅ£ilor”, susÅ£in autorii cercetării.
SoftServe a analizat tendinÅ£ele cheie în dezvoltarea software pentru retail. “Retailul online nu se rezumă doar la disponibilitatea produselor pe diverse canale ÅŸi dispozitive digitale, ci implică ÅŸi înÅ£elegerea ÅŸi adaptarea la aÅŸteptările clienÅ£ilor. Personalizarea este esenÅ£ială”, precizează autorii.
Conform statisticilor din domeniu, majoritatea clienţilor se simt nemulţumiţi atunci când nu beneficiază de experienţe personalizate. Astfel, satisfacerea unei astfel de aşteptări la scară largă este posibilă prin valorificarea datelor cu ajutorul unor aplicaţii tehnologice avansate, spun experţii SoftServe.
Totodată, specialiştii susţin că tehnologii precum inteligenţa artificială (AI) şi învăţarea automată (ML) sunt folosite pentru analiza informaţiile din toate punctele de date.
“Prin dezvoltare unei viziuni 360 de grade asupra clienÅ£ilor ÅŸi implementarea tehnologiilor NLP (procesarea limbajului natural) se poate interacÅ£iona mai eficient cu aceÅŸtia. Mai mult, prin combinarea seturilor de date pot fi anticipate tendinÅ£ele de cumpărare ÅŸi comportamentul de consum.”, mai arată analiza.
……
){kind=link}
