Потреба за подацима у малопродаји
Малопродаја је у кључном тренутку где поуздани подаци о купцима постају одлучујућа конкурентска предност. Студија компаније Stibo Systems, спроведена на 500 америчких лидера у бизнису, открива да 91% њих сматра управљање подацима о купцима критичним, ипак само 31% у потпуности верује својим подацима, што доводи до губитка прихода за преко половине и оштећења репутације за скоро једну од три компаније. Ова разлика омета персонализацију, успорава усвајање вештачке интелигенције (AI) и фрагментира операције усред повећаних очекивања купаца и мулти-каналне сложености.
Фрагментација података опстаје као основна препрека, а стручњаци прогнозирају да ће она погоршати перформансе AI у 2026. години, чак и када технологија расте. Retail AI би могла да откључа 240–390 милијарди долара вредности, при чему 91% лидера улаже, а рани корисници постижу поврат шест пута брже, потенцијално хватајући три четвртине тржишта од 164 милијарде долара до 2030. године. Они који повезују податке преко продавница, интеракција купаца, залиха и поруџбина добијају најјаснију оперативну видљивост.
Утицај на product feed-ове и стандарде каталога
Лош квалитет података директно поткопава product feed-ове, окосницу откривања и продаје у е-трговини. Фрагментирани подаци о купцима и залихама резултирају недоследним feed-овима, где се ниво залиха чини доступним након продаје, узрокујући прекомерну продају и фрустрацију купаца. Обрада података у реалном времену решава ово омогућавањем тренутних ажурирања, спречавањем пропуштених продаја и подржавањем динамичког ценовника заснованог на потражњи и трендовима.
Стандарди каталога трпе без управљања: 57% организација нема политике, што ствара системске недоследности које слабе видљивост на више канала. Поуздани подаци намећу једнообразне стандарде квалитета, осигуравајући беспрекорну интеграцију feed-ова са системима за мерчендајзинг и трговину. До 2026. године, retail media еволуира у унифицирани оперативни систем, смањујући фрагментацију тако да се подаци о медијима, ценама и продаји усклађују за прецизно откривање и промоцију производа. Изазови управљања product feed-овима су даље размотрени у нашем посту на блогу.
Подизање квалитета product card-а и брзине асортимана
Квалитет product card-а—комплетности и релевантности детаља о производу—зависи од чисте интеграције података. Фрагментирани извори пружају непотпуне профиле, стварајући нерелевантне препоруке које умањују поверење. Customer Data Platforms (CDP) обједињују податке из POS-а, онлајн платформи и друштвених канала у погледе од 360 степени, укључујући резолуцију идентитета, сегментацију вођену AI и обогаћивање профила за потпуније, тачније card-ове. Разумевање важности квалитетних описа производа може у великој мери побољшати квалитет product card-а, што је детаљније размотрено у нашем блогу.
Ова унификација убрзава брзину асортимана, брзину укључивања и ажурирања производа. No-code алати и AI напредују захваљујући поузданим подацима, аутоматизујући каталогизацију да би се убрзала персонализација у реалном времену и самопоправни прикази. Без тога, AI иницијативе посрћу—28% лидера извештава о проблемима са њиховом имплементацијом због неподготoвљених података—ограничавајући динамички садржај и ангажовање.
No-Code, AI и пут до раста
No-code платформе појачавају моћ података демократизујући приступ, омогућавајући брзе корекције feed-ова и конструкцију каталога без дубоког кодирања. AI ово уздиже: повезани подаци омогућавају предвиђање, прилагођене препоруке и оперативне одлуке, премештајући AI са подршке на примарни покретач у трговини и искуству. Ако желите да разумете како можете да користите вештачку интелигенцију, написали смо чланак о Вештачкој интелигенцији за бизнис - NotPIM. Edge computing додатно повећава брзину, рукајући се великим токовима за агилну скалабилност над ригидним ослањањем на облак.
Трговци на мало који дају приоритет управљању—дефинишући власништво и стандарде—претварају податке у отпорност. Активирање у реалном времену путем CDP-а покреће прецизне понуде, обавештења и цене, подстичући ангажовање. Како се прописи заоштравају и захтеви за транспарентношћу повећавају, ова основа осигурава прецизност AI, спречавајући забуну од неусклађених увида и позиционирајући операције спремне за податке испред. За сваки посао е-трговине, правилна имплементација product feed-а је од суштинског значаја.
Retail Customer Experience
Retail Dive
Као што налази наглашавају, будућност е-трговине зависи од способности да се ефикасно управља и користи подацима о производима. Ова промена ка операцијама вођеним подацима наглашава важност решења као што је NotPIM. Наша платформа директно решава изазове фрагментације података и лошег квалитета кроз аутоматизовану трансформацију, обогаћивање и управљање каталогизацијом product feed-а, дајући трговцима алате који су им потребни да би искористили могућности које представљају AI и персонализација.