Page 56 - Demo

56OBCHODPersonalizovan%u00fd a interaktivn%u00ed n%u00e1kup by m%u011bl v online i offl ine prost%u0159ed%u00ed v%u00e9st k dosa%u017een%u00ed %u00fasp%u011b%u0161n%u00e9ho a opakovan%u00e9ho n%u00e1kupu. %u00danorov%u00fd program veletrhu EuroCIS v D%u00fcsseldorfu to potvrzuje; za budoucnost retailu lze pova%u017eovat connected neboli smart store. Kl%u00ed%u010dov%u00fdmi hr%u00e1%u010di v z%u00e1v%u011bre%u010dn%u00e9 f%u00e1zi n%u00e1kupn%u00edho procesu jsou AI a%u00a0strojov%u00e9 u%u010den%u00ed, kter%u00e9 umo%u017e%u0148uj%u00ed analyzovat chov%u00e1n%u00ed z%u00e1kazn%u00edk%u016f, predikovat trendy a personalizovat nab%u00eddky. Tyto technologie poskytuj%u00ed z%u00e1kazn%u00edk%u016fm na m%u00edru %u0161it%u00e9 informace a doporu%u010den%u00ed, %u010d%u00edm%u017e zlep%u0161uj%u00ed jejich n%u00e1kupn%u00ed z%u00e1%u017eitek.Syst%u00e9my inteligentn%u00edch reg%u00e1l%u016f a virtu%u00e1ln%u00edch asistent%u016f poskytuj%u00ed relevantn%u00ed informace v re%u00e1ln%u00e9m %u010dase. Newyorsk%u00fd cyklus NRF '25 zd%u016fraznil v%u00fdznam fl exibility a rychlosti v maloobchodu. Obchodn%u00edci mus%u00ed rychle reagovat na m%u011bn%u00edc%u00ed se tr%u017en%u00ed podm%u00ednky, a to jak ve vztahu k z%u00e1sob%u00e1m, tak k cen%u00e1m. Efektivn%u00ed %u0159%u00edzen%u00ed z%u00e1sob a%u00a0dynamick%u00e1 cenotvorba jsou kl%u00ed%u010dov%u00fdmi prvky pro udr%u017een%u00ed konkurenceschopnosti v m%u011bn%u00edc%u00edm se prost%u0159ed%u00ed. VUCA faktory, tedy %u201eVolatility%u201c (prom%u011bnlivost), %u201eUncertainty%u201c (nejistota), %u201eComplexity%u201c (komplexnost) a%u00a0%u201eAmbiguity%u201c (nejasnost), p%u0159edstavuj%u00ed z%u00e1sadn%u00ed v%u00fdzvy ovliv%u0148uj%u00edc%u00ed chov%u00e1n%u00ed z%u00e1kazn%u00edk%u016f. Ka%u017ed%u00fd z t%u011bchto faktor%u016f p%u0159in%u00e1%u0161%u00ed specifi ck%u00e9 n%u00e1strahy, na kter%u00e9 mus%u00ed obchodn%u00edci reagovat. Volatilita vy%u017eaduje rychl%u00e9 zm%u011bny, kter%u00e9 souvisej%u00ed s %u00fapravou cen, dostupnost%u00ed produkt%u016f a komplikacemi v dodavatelsk%u00e9m %u0159et%u011bzci. Z%u00e1kazn%u00edci mohou b%u00fdt t%u011bmito zm%u011bnami ovlivn%u011bni a%u00a0obchodn%u00edci mus%u00ed rychle p%u0159izp%u016fsobit sv%u00e9 strategie, aby uspokojili pot%u0159eby z%u00e1kazn%u00edk%u016f. Nejistota naru%u0161uje p%u0159edv%u00eddatelnost z%u00e1kaznick%u00e9ho provozu, co%u017e nedovoluje spol%u00e9hat se na st%u00e1le stejn%u00e9 vzorce nab%u00eddky a popt%u00e1vky. Retail m%u00e9dia jsou na tyto faktory uzp%u016fsobov%u00e1ny rychleji d%u00edky AI integraci. Intuitivn%u00ed n%u00e1kupn%u00ed prost%u0159ed%u00ed z%u016fst%u00e1v%u00e1 stejn%u00e9 i pro obchodn%u00edky a mana%u017eery, kte%u0159%u00ed z%u00edsk%u00e1vaj%u00ed real-time data pomoc%u00ed inteligentn%u00edch kamer a digit%u00e1ln%u00edch touchpoint%u016f u zbo%u017e%u00ed.DATA PRO STORE LAYOUTNeoceniteln%u00fdm n%u00e1strojem pro pochopen%u00ed a chov%u00e1n%u00ed z%u00e1kazn%u00edk%u016f, jako%u017e i pro vylep%u0161en%u00ed jejich n%u00e1kupn%u00ed zku%u0161enosti v IKEA se stal syst%u00e9m Ariadne. D%u00edky detailn%u00ed anal%u00fdze dat mohou prodejci zjistit, kter%u00e9 %u010d%u00e1sti obchodu jsou nejv%u00edce nav%u0161t%u011bvovan%u00e9 a pro%u010d tomu tak je. Nav%u00edc s pomoc%u00ed syst%u00e9mu zjist%u00ed, jak dlouho z%u00e1kazn%u00edci str%u00e1v%u00ed %u010das v%u00a0jednotliv%u00fdch odd%u011blen%u00edch, a kter%u00e9 produkty upoutaj%u00ed jejich pozornost. To v%u0161e p%u0159isp%u00edv%u00e1 k lep%u0161%u00edmu porozum%u011bn%u00ed preferenc%u00edm a pot%u0159eb%u00e1m z%u00e1kazn%u00edk%u016f, co%u017e umo%u017e%u0148uje nejen obchod%u016fm IKEA optimalizovat rozlo%u017een%u00ed a uspo%u0159%u00e1d%u00e1n%u00ed v%u00fdrobk%u016f, ale tak%u00e9 p%u0159izp%u016fsobit marketingov%u00e9 a prodejn%u00ed strategie na m%u00edru. V%u010dasn%u00fdm p%u0159izp%u016fsobov%u00e1n%u00edm nab%u00eddky a strategick%u00fdm pl%u00e1novan%u00edm updatu layoutu prodejn%u00edch ploch se nejen zlep%u0161uje efektivita prodeje, ale tak%u00e9 zvy%u0161uje celkov%u00e1 spokojenost z%u00e1kazn%u00edk%u016f.VIZE RYCHLEJ%u0160%u00cd ANALYTIKYAurora IoT senzor, vyvinut%u00fd spole%u010dnost%u00ed RetailNext, p%u0159in%u00e1%u0161%u00ed v r%u00e1mci konceptu Traffi c 3.0 v%u00fdkonn%u011bj%u0161%u00ed a p%u0159esn%u011bj%u0161%u00ed p%u0159enos dat v r%u00e1mci in-store managementu. D%u00edky integraci Business Intelligence (BI) %u0159e%u0161en%u00ed, kter%u00e9 umo%u017e%u0148uje shroma%u017e%u010fovat, ukl%u00e1dat, analyzovat a prezentovat data, lze zlep%u0161ovat z%u00e1kaznickou zku%u0161enost a z%u00e1rove%u0148 zvy%u0161ovat tr%u017eby. K p%u0159esn%u00e9mu shroma%u017e%u010fov%u00e1n%u00ed a m%u011b%u0159en%u00ed chov%u00e1n%u00ed z%u00e1kazn%u00edk%u016f vyu%u017e%u00edv%u00e1 IN-STORE MEDIA UM%u00cd ELIMINOVAT I%u00a0NEP%u0158EDV%u00cdDATELN%u00c9ZP%u016eSOB KOMUNIKACE NA PRODEJN%u00c1CH SE TAK P%u0158IZP%u016eSOBUJE RYCHLE SE M%u011aN%u00cdC%u00cdM PODM%u00cdNK%u00c1M. Leden a %u00fanor p%u0159inesly nov%u00fd pohled na um%u011blou inteligenci a sofi stikovanou prac%u00ed s n%u00ed. Programy a expozice veletrh%u016f byly d%u016fkazem toho, %u017ee v in-store retailu nast%u00e1v%u00e1 v%u00fdvoj sm%u011brem ke kontextualizaci.Zdroj: Messe D%u00fcsseldorf /ctillmannModern%u00ed technologie poskytuj%u00ed z%u00e1kazn%u00edk%u016fm na m%u00edru %u0161it%u00e9 informace a doporu%u010den%u00ed, %u010d%u00edm%u017e zlep%u0161uj%u00ed jejich n%u00e1kupn%u00ed z%u00e1%u017eitek.