Уважаемые партнеры! Приглашаем принять участие в акции «Кофейное настроение». Период действия акции: 8 декабря 2025 г. – 18 января 2026 г. В акции участвуют бренды: Hyundai, Vitek, Rondell, Starwind. Акционные товары: вафельницы, кофеварки (капельная, рожковая, электрическая турка) ...
AUVIX предлагает дисплеи Dahua высокой яркости для видеостен по выгодным ценам: • DHI-LS550UEM-UG за 128 000 руб. • DHI-LS550UEH-UG за 148 000 руб. Яркость до 700 кд/м², толщина стыка всего 0, 88 мм, широкий набор цифровых интерфейсов включая HDMI и DisplayPort, режим работы 24/7 ─ ...
Закупи продукцию ГЕЛЕОС на сумму 20 000 руб. и получи бонус 1 000 руб. Бонус начисляется за каждые 20 000 руб. закупки. Чтобы получить бонус, вам необходимо выполнить условия программы, а также зарегистрироваться, указав свои данные: ФИО, компания, код клиента. Акция накопительная. Бонусы будут ...
Компания «Сетевая Лаборатория», широкопрофильный российский дистрибутор компьютерной техники и комплектующих, совместно с компанией Defender, предлагают принять участие в новой маркетинговой программе – Предновогодняя гонка от Defender! 1 дилер, максимально увеличивший свои закупки продукции ...
Компания diHouse приглашает принять участие в акции бренда Ulefone, которая проходит с 24 ноября по 31 декабря 2025 года*. Условия: при покупке любого смартфона** или планшета Ulefone вы получаете беспроводные наушники Ulefone в подарок. Условия участия: — акция доступна всем розничным партнерам; — ...
Искусственный интеллект в ритейле всё чаще ошибается: рекомендует уже купленное, сбивается на случайные клики, не угадывает контекст. Рассмотрим, почему это происходит — и как с этим работать. В обзоре ниже — разбор уязвимостей, реальных сценариев и новых подходов к персонализации. Почему персонализация в ритейле буксует Чтобы персонализировать предложения, ритейл-компании собирают данные из разных источников: банковские транзакции, мобильные устройства, телеком-сервисы, поведение покупателей в онлайне и офлайне. Однако даже при таком объёме информации создать точный и устойчивый пользовательский профиль оказывается непросто. Во-первых, люди не всегда готовы делиться личными данными. Во-вторых, существуют законодательные ограничения — например, 152-ФЗ «О персональных данных», который ограничивает доступ к чувствительной информации. В итоге алгоритмы часто опираются на неполные, случайные или устаревшие данные. Это приводит к распространённым ошибкам: ИИ предлагает товар, который пользователь уже купил, или делает выводы на основе разового клика. Добавим к этому внутренние особенности бизнеса — неполная аналитика ассортимента, плохо обработанные истории заказов — и становится понятно, почему даже самые современные алгоритмы могут буксовать. Персонализация остаётся заявленной, но не всегда реализованной на практике. ИИ-агенты в персонализации: как работают новые механизмы Будущее персонализации связано с ИИ-агентами — цифровыми помощниками, которые не просто анализируют общие ... читать далее.
