Retailul devine mai adaptat clientului prin intermediul ultimelor tehnologii

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.

"Clienţii vor aprecia cu siguranţă oferirea unui discount pentru produsul pe care şi-l doresc, la momentul şi locul potrivit - de exemplu atunci când intră în magazin. Acest tip de soluţii end-to-end sunt implementate de experţii noştri pentru retaileri şi companii care furnizează servicii şi bunuri de larg consum şi putem vedea creşteri 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 şi probleme legate de lanţul de aprovizionare la inflaţie. "Magazinele şi-au adaptat strategiile pentru a rămâne profitabile şi au căutat modalităţi noi de a satisface nevoile în schimbare ale clienţilor", susţin autorii cercetării.

SoftServe a analizat tendinţele cheie în dezvoltarea software pentru retail. "Retailul online nu se rezumă doar la disponibilitatea produselor pe diverse canale şi dispozitive digitale, ci implică şi înţelegerea şi adaptarea la aşteptările clienţilor. Personalizarea este esenţială", 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.

Rolul inteligenței artificiale în piața de retail

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 clienţilor şi implementarea tehnologiilor NLP (procesarea limbajului natural) se poate interacţiona mai eficient cu aceştia. Mai mult, prin combinarea seturilor de date pot fi anticipate tendinţele de cumpărare şi comportamentul de consum.", mai arată analiza.

Conform cercetării, colectarea datelor are loc pe tot parcursul interacţiunilor cu utilizatorul. Transformarea acestora în informaţii utile business-ului necesită însă aplicaţii performante care depăşesc capacitatea serverelor tradiţionale.

Integrarea unui sistem de gestionare a comenzilor (OMS) cu sistemele de logistică poate reduce costurile cu forţa de muncă, aduce transparenţă în procesul de livrare a comenzilor şi simplifică operaţiunile prin eliminarea sarcinilor manuale. Mai mult, subliniază aceştia, integrarea poate aborda provocările lanţului de aprovizionare, minimizează riscul de erori umane şi permite experienţe de cumpărături omnichannel.

Conform sursei citate, vânzările se desfăşoară pe diverse platforme şi locaţii, iar clienţii doresc o tranziţie fluentă între dispozitive mobile, desktop şi tranzacţii în magazin. Aşteptările lor au evoluat, astfel încât doresc confortul cumpărăturilor online, dar şi experienţa locaţiilor fizice.

SoftServe este una dintre cele mai mari companii IT din Europa Centrală şi de Est, cu peste 12.000 de angajaţi. Înfiinţată în 1993, la Lviv, Ucraina, s-a extins în Polonia şi Bulgaria în 2014 şi a deschis recent centre de dezvoltare în Mexic, Columbia, Chile şi România. Compania oferă expertiză aprofundată în inginerie software, Cloud şi DevOps, Big Data, AI şi Machine Learning, Internetul Lucrurilor, realitate extinsă (XR) şi robotică.

  Fiți la curent cu ultimele noutăți. Urmăriți DCBusiness și pe Google News

Ţi s-a părut interesant acest articol?

Urmărește pagina de Facebook DCBusiness pentru a fi la curent cu cele mai importante ştiri despre evoluţia economiei, modificările fiscale, deciziile privind salariile şi pensiile, precum şi alte analize şi informaţii atât de pe plan intern cât şi extern.