Imperativ podataka u maloprodaji
Maloprodaja se nalazi u ključnom trenutku gdje pouzdani podaci o kupcima postaju presudna konkurentska prednost. Istraživanje tvrtke Stibo Systems, provedeno na 500 američkih poslovnih lidera, otkriva da 91% njih smatra upravljanje podacima o kupcima ključnim, no samo 31% u potpunosti vjeruje svojim podacima, što dovodi do gubitka prihoda za više od polovice i oštećenja reputacije za gotovo jednu trećinu. Ovaj jaz otežava personalizaciju, usporava usvajanje umjetne inteligencije i fragmentira operacije usred rastućih očekivanja kupaca i složenosti više kanala.
Fragmentacija podataka i dalje je osnovna prepreka, a stručnjaci predviđaju da će degradirati učinkovitost umjetne inteligencije u 2026. godini, čak i dok se tehnologija širi. Umjetna inteligencija u maloprodaji mogla bi otključati vrijednost od 240 do 390 milijardi dolara, pri čemu 91% lidera ulaže, a rani korisnici ostvaruju povrat šest puta brže, potencijalno zauzimajući tri četvrtine tržišta od 164 milijarde dolara do 2030. godine. Oni koji povezuju podatke u trgovinama, interakcije s kupcima, inventar i narudžbe dobivaju najjasniju operativnu vidljivost.
Utjecaj na product feedove i standarde kataloga
Loša kvaliteta podataka izravno podriva product feedove, okosnicu otkrivanja i prodaje u e-trgovini. Fragmentirani podaci o kupcima i inventaru rezultiraju nedosljednim feedovima, gdje se razine zaliha čine dostupnima nakon prodaje, uzrokujući preprodaju i frustraciju kupaca. Obrada podataka u stvarnom vremenu rješava to omogućavanjem trenutnih ažuriranja, sprječavanjem propuštenih prodaja i podržavanjem dinamičkog određivanja cijena na temelju potražnje i trendova.
Standardi kataloga trpe bez upravljanja: 57% organizacija nema pravila, što stvara sistemske nedosljednosti koje slabe vidljivost u više kanala. Pouzdani podaci nameću ujednačene standarde kvalitete, osiguravajući besprijekornu integraciju feedova s sustavima za merchandising i trgovinu. Do 2026. godine, maloprodajni mediji evoluiraju u jedinstveni operativni sustav, srušivši fragmentaciju tako da se mediji, cijene i podaci o prodaji usklade za precizno otkrivanje i promociju proizvoda. Izazovi upravljanja product feedovima dalje su obrađeni u našoj objavi na blogu.
Podizanje kvalitete product cardova i brzine asortimana
Kvaliteta product carda—potpunost i relevantnost detalja o proizvodu—ovisi o integraciji čistih podataka. Fragmentirani izvori daju nepotpune profile, stvarajući irelevantne preporuke koje narušavaju povjerenje. Platforme podataka o kupcima (CDP-ovi) ujedinjuju podatke s POS-a, internetskih platformi i društvenih kanala u prikaze od 360 stupnjeva, uključujući rješavanje identiteta, segmentaciju vođenu umjetnom inteligencijom i obogaćivanje profila za potpunije i točnije cardove. Razumijevanje važnosti kvalitetnih opisa proizvoda može uvelike poboljšati kvalitetu cardova, što je detaljnije obrađeno u našem blogu.
Ovo ujedinjenje ubrzava brzinu asortimana, brzinu uvođenja i ažuriranja proizvoda. No-code alati i umjetna inteligencija napreduju na pouzdanim podacima, automatizirajući katalogizaciju kako bi pokrenuli personalizaciju u stvarnom vremenu i samoozdravljujuće prikaze. Bez toga, inicijative umjetne inteligencije posustaju—28% lidera prijavljuje borbu s implementacijom zbog nepripremljenih podataka—ograničavajući dinamični sadržaj i angažman.
No-Code, AI i put do skaliranja
No-code platforme pojačavaju snagu podataka demokratizacijom pristupa, omogućujući brze prilagodbe feedova i izradu kataloga bez dubokog kodiranja. Umjetna inteligencija podiže ovo: povezani podaci omogućuju prediktivnu prognozu, prilagođene preporuke i operativne odluke, pomičući umjetnu inteligenciju s podrške na glavnog pokretača u trgovini i iskustvu. Ako želite shvatiti kako možete iskoristiti umjetnu inteligenciju, napisali smo članak o Umjetnoj inteligenciji za posao - NotPIM. Edge computing dodatno povećava brzinu, obrađujući velike tokove za agilnu skalabilnost u odnosu na kruto oslanjanje na cloud.
Trgovci na malo koji daju prioritet upravljanju—definiranju vlasništva i standarda—pretvaraju podatke u otpornost. Aktivacija u stvarnom vremenu putem CDP-ova pokreće precizne ponude, obavijesti i cijene, potičući angažman. Kako se regulative pooštravaju i zahtjevi za transparentnošću rastu, ova osnova osigurava preciznost umjetne inteligencije, sprječavajući zabunu od neusklađenih uvida i pozicionirajući operacije spremne za podatke ispred. Za svako poslovanje u e-trgovini, pravilna implementacija product feeda je ključna.
Retail Customer Experience
Retail Dive
Kao što nalazi ističu, budućnost e-trgovine ovisi o sposobnosti učinkovitog upravljanja i korištenja podataka o proizvodima. Ovaj pomak prema operacijama vođenim podacima naglašava važnost rješenja poput NotPIM-a. Naša platforma izravno rješava izazove fragmentacije podataka i loše kvalitete putem automatizirane transformacije product feeda, obogaćivanja i upravljanja katalozima, dajući trgovcima na malo alate koji su im potrebni za kapitaliziranje prilika koje pružaju umjetna inteligencija i personalizacija.