style="font-size:15px;"> Зависимость потребителей от электронной коммерции и омниканальной розничной торговли выйдет на новые рубежи. Ритейлеры должны встречаться с клиентами там, где они находятся, чтобы предоставлять им беспрепятственный и персонализированный опыт покупок, одинаковый по всем каналам. В результате в отрасли розничной торговли произойдет сдвиг парадигмы в сторону более клиентоориентированного подхода. Задача ритейлеров будет заключаться в использовании новых технологий и информации, основанной на данных, для предоставления исключительного обслуживания, удовлетворения ожиданий клиентов и создания конкурентных преимуществ.
2.2 Устойчивое развитие и этическая деловая практика. Искусственный интеллект и машинное обучение
Устойчивое развитие и этическая деловая практика
«Усто́йчивое разви́тие (англ. sustainable development), также гармони́чное разви́тие, сбаланси́рованное разви́тие – процесс экономических и социальных изменений, при котором природные ресурсы, направление инвестиций, ориентация научно-технического развития, развитие личности и институциональные изменения согласованы друг с другом и укрепляют нынешний и будущий потенциал для удовлетворения человеческих потребностей и устремлений» (источник текста – https://ru.wikipedia.org/wiki/Устойчивое_развитие)
Тенденция к устойчивому развитию и этическим деловым практикам набирает обороты, поскольку все больше и больше потребителей отдают приоритет экологической и социальной ответственности при принятии решений о покупке. Розничные торговцы осознают важность интеграции устойчивых методов в свою деятельность: от сокращения отходов и выбросов углекислого газа до поиска продуктов, произведенных с соблюдением этических норм. Поскольку потребители становятся более внимательными к влиянию своего потребления на планету и общество, ритейлеры, которые отдают приоритет устойчивому развитию и этическим нормам, скорее всего, получат конкурентное преимущество и завоюют лояльность клиентов.
Искусственный интеллект и машинное обучение
Интеграция искусственного интеллекта (Artificial Intelligence – AI) и машинного обучения (Machine Learning – ML) в розничные операции становится все более распространенной. Чат-боты, персонализация и прогнозная аналитика – это лишь несколько примеров того, как искусственный интеллект и машинное обучение можно использовать для улучшения качества покупок для клиентов.
Благодаря способности анализировать огромные объемы данных и прогнозировать поведение потребителей ритейлеры могут предлагать персонализированные рекомендации и высоко эффективные рекламные акции, повышая вовлеченность и лояльность клиентов. Поскольку искусственный интеллект и машинное обучение продолжают развиваться, их потенциальное влияние на розничную торговлю будет поистине захватывающим.
2.3 Социальная коммерция. Стремительный рост мобильной коммерции
