Europe Dataset

因此，识别客户的客户旅程 对于了解每个人的个性并由此生成个性化的建议至关重要。

与此相一致，该研究强调了零售商特别关注使用自动化工具来减少客户旅程 中的摩擦以及实施智能预测和个性化模型等元素的趋势。


同样，报告得出的结论是，这家西班牙零售商的技术的主要竞争效用是其对客户知识的贡献（32%），其次是流程（29%）和生产效率（26%）。

该晴雨表还关注时尚技术的影响：人工智能（AI）。从这个意义上说，它表明人工智能的可用性和可访问性的不断提高将促进适应每个客户个性的零售商建议的超个性化进展。

为此，必须收集数据来驱动人工智能，例如来自购买、商店参观、在线互动、测试、退货、体验调查等的信息。

通过这种方式，该研究确保超个性化（被理解为产品、消息和优惠适应每个客户的显性、隐性和情感需求）将继续处于业务创新战略的前沿。

Seidor 营销与商务高级 短信网关保加利亚 顾问哈维尔· 阿隆索 (Javier Alonso) 表示：“由于基于预测人工智能模型的工具的可用性和可访问性不断提高，零售商越来越能够使用这些技术来推进超个性化。”

此外，晴雨表显示，与技术采用相关的挑战是企业最关心的挑战，平均增加了 17%。

该行业最关心的挑战是通过数字平台或第三方市场销售产品的激增（接受咨询的公司中有 27%）、实体店数字化以适应买家需求（13%）以及技术发展供应链（10%）。

西班牙零售商面临的其他相关挑战包括需要提高业务敏捷性（72%）、促进创新（66%）以及改善与客户的沟通（66%）。

该研究还强调了数字化概念的进展，该概念已从实体和数字销售渠道的完全整合，转变为实体店环境与在线购买可能性之间的互补，其中每个渠道都保留了自己的差异。特征。

最后，晴雨表强调，当前以通货膨胀、对经济衰退的担忧和政治不稳定为主的地缘政治环境正在引发购买行为的变化，其中优先考虑服务和更大的个性化。