Уважаемые партнеры! Приглашаем принять участие в маркетинговой акции «Вкусные условия». Участвующие бренды: Vitek, Hyundai, Rondell, Starwind. Фокусные продукты: вафельницы, тостеры, сэндвичницы, хлебопечи, кофемашины, электрические турки, капельные и рожковые кофеварки. Период действия акции: с ...
Уважаемые партнеры! Приглашаем вас принять участие в промопрограмме на всю линейку продукции Patriot. Закупая оборудование Patriot, вы накапливаете бонусы. По итогам акции накопленные бонусы выдаются в виде подарочных сертификатов различных розничных сетей по вашему выбору
Получите кешбэк 5% на закупку новых моделей мини-ПК CBR до 15 декабря^ Артикул 11039713 CBR DT-001 Артикул 11039714 CBR DT-002 Артикул 11111883 CBR DT-007 Артикул 11113650 CBR DT-008 В течение 10 дней после отгрузки заполните форму регистрации, указав свои данные: ФИО, код клиента, должность ...
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.
