### Datový imperativ maloobchodu
Maloobchod se nachází v klíčovém okamžiku, kdy se důvěryhodná data o zákaznících stávají rozhodující konkurenční výhodou. Studie Stibo Systems mezi 500 vedoucími pracovníky z amerických firem odhaluje, že 91 % z nich považuje správu dat o zákaznících za zásadní, ale pouze 31 % plně důvěřuje svým datům, což vede ke ztrátě tržeb pro více než polovinu z nich a k poškození reputace pro téměř jednoho ze tří. Tato mezera brzdí personalizaci, zpomaluje zavádění umělé inteligence a fragmentuje operace v době rostoucích očekávání zákazníků a složitosti vícekanálového prodeje.
Fragmentace dat přetrvává jako základní bariéra, přičemž odborníci předpovídají, že v roce 2026 zhorší výkonnost umělé inteligence, i když se technologie bude rozšiřovat. Umělá inteligence v maloobchodu by mohla odemknout hodnotu 240–390 miliard USD, přičemž 91 % vedoucích pracovníků investuje a ti, kteří ji zavedli jako první, dosahují návratnosti šestkrát rychleji, což by mohlo do roku 2030 zachytit tři čtvrtiny trhu v hodnotě 164 miliard USD. Ti, kteří propojují data napříč prodejnami, interakcemi se zákazníky, inventářem a objednávkami, získávají nejjasnější operační přehled.
### Dopad na produktové feedy a standardy katalogů
Špatná kvalita dat přímo podkopává produktové feedy, páteř vyhledávání a prodeje v e-commerce. Fragmentovaná data o zákaznících a inventáři vedou k nekonzistentním feedům, kde se zdá, že stav zásob je k dispozici i po prodeji, což způsobuje přeprodej a frustraci zákazníků. Zpracování dat v reálném čase to řeší tím, že umožňuje okamžité aktualizace, zabraňuje zmeškaným prodejům a podporuje dynamické ceny na základě poptávky a trendů.
Standardy katalogů trpí bez řízení: 57 % organizací postrádá zásady a vytváří systémové nesrovnalosti, které oslabují vícekanálovou viditelnost. Důvěryhodná data prosazují jednotné standardy kvality a zajišťují, aby se feedy bezproblémově integrovaly s merchandisingovými a komerčními systémy. Do roku 2026 se retailová média vyvinou v jednotný operační systém, který eliminuje fragmentaci, takže se data o médiích, cenách a prodeji sladí pro přesné vyhledávání a propagaci produktů. Výzvám při správě **produktových feedů** se dále věnujeme v našem blogovém příspěvku.
### Zlepšení kvality produktových karet a rychlosti doplňování sortimentu
Kvalita produktových karet – úplnost a relevance detailů produktu – závisí na integraci čistých dat. Fragmentované zdroje generují neúplné profily, což vede k irelevantním doporučením, která narušují důvěru. Platformy pro data zákazníků (CDP) sjednocují data z POS, online platforem a sociálních kanálů do 360stupňových pohledů, zahrnujících rozlišení identity, segmentaci řízenou umělou inteligencí a obohacování profilů pro úplnější a přesnější karty. Pochopení významu kvalitních popisů produktů může výrazně zlepšit **kvalitu karet**, o které se podrobněji pojednává v našem blogu.
Toto sjednocení urychluje rychlost doplňování sortimentu, rychlost onboardingu a aktualizace produktů. Nízko-kódové nástroje a umělá inteligence se daří na důvěryhodných datech, automatizují katalogizaci, aby prosazovaly personalizaci v reálném čase a samoopravné displeje. Bez toho se iniciativy v oblasti umělé inteligence hroutí – 28 % vedoucích pracovníků hlásí problémy s jejich implementací kvůli nepřipraveným datům – což omezuje dynamický obsah a zapojení.
### No-Code, AI a cesta ke škálování
Platformy No-code zesilují sílu dat tím, že demokratizují přístup a umožňují rychlé úpravy feedů a vytváření katalogů bez hlubokého kódování. Umělá inteligence to povyšuje: propojená data umožňují prediktivní prognózy, personalizovaná doporučení a operační rozhodnutí, přesouvají umělou inteligenci z podpory na hlavního hybatele obchodu a zkušeností. Pokud chcete pochopit, jak můžete využívat umělou inteligenci, napsali jsme článek o tom, jak používat **umělou inteligenci pro firmy – NotPIM**. Edge computing dále zvyšuje rychlost, zpracovává velké streamy pro agilní škálovatelnost oproti rigidnímu spoléhání se na cloud.
Prodejci, kteří upřednostňují řízení – definování vlastnictví a standardů – mění data na odolnost. Aktivace v reálném čase prostřednictvím CDP spouští přesné nabídky, oznámení a ceny, čímž podporuje zapojení. Jak se regulace zpřísňují a požadavky na transparentnost zvyšují, tento základ zajišťuje přesnost umělé inteligence, zabraňuje zmatkům z nesouladu poznatků a staví operace připravené na data do čela. Pro jakýkoli e-commerce obchod je správná implementace **produktového feedu** zásadní.
*Zkušenost zákazníka v maloobchodu*
*Retail Dive*
***
Jak zdůrazňují zjištění, budoucnost e-commerce závisí na schopnosti efektivně spravovat a využívat data o produktech. Tento posun směrem k operacím řízeným daty podtrhuje důležitost řešení, jako je NotPIM. Naše platforma přímo řeší problémy fragmentace dat a špatné kvality prostřednictvím automatizované transformace produktových feedů, obohacování a správy katalogů, což maloobchodníkům poskytuje nástroje, které potřebují k využití příležitostí, které přináší umělá inteligence a personalizace.