Цифровое будущее ритейла и e-com: IT-тренды 2025

Ритейл сегодня переживает стремительные перемены, становясь одной из самых динамично развивающихся сфер мировой экономики. Согласно прогнозу Министерства экономического развития РФ, к 2025 году объем розничных продаж в России увеличится на 7,6%, что станет результатом внедрения передовых технологий и изменений в потребительских предпочтениях. Рассмотрим ключевые тенденции, которые определят будущее ритейла и e-com в 2025 году.

Автоматизация и повышение производительности труда

Современные технологии позволяют значительно повысить эффективность работы магазинов и складов. Автоматизация бизнес-процессов становится ключевым фактором успеха для многих компаний.

Автоматизированные системы

Аналитики предполагают, что к 2025 году около 70% стандартных операций в розничной торговле могут быть автоматизированы полностью или частично. В качестве примера можно привести компанию Amazon, где роботы используются для выполнения складских работ, что помогает существенно ускорить обработку заказов и снизить число ошибок.

Умный склад и логистика

С помощью систем умного склада и логистики компании могут оптимизировать процессы хранения и доставки товаров. Например, торговая сеть METRO разработала мобильное приложение для автоматической инвентаризации, которое предоставляет объединенную сводку по всей сети торговых центров и позволяет отслеживать перемещение оборудования.

Для эффективного управления складскими остатками и логистическими цепочками компании успешно применяют технологии искусственного интеллекта. Эти инструменты способны обрабатывать большие объемы данных о продажах, запасах и поставках, что позволяет точно прогнозировать спрос, оптимально управлять складскими запасами и улучшать логистические процессы.

Мобильная разработка и голосовые ассистенты в e-com

Мобильные устройства прочно вошли в жизнь миллионов людей, и ритейлеры активно вкладываются в разработку мобильных приложений и голосовых ассистентов. Ожидается, что до 2030 года рынок мобильных приложений будет ежегодно расти на 14,3%, и компании смогут воспользоваться этим, разрабатывая приложения для своих клиентов, партнеров и внутренних нужд.

Мобильные приложения

Ритейлеры разрабатывают многофункциональные приложения, позволяющие пользователям просматривать каталоги, оформлять заказы и отслеживать их статус. Такие приложения интегрируются с программами лояльности, позволяя покупателям накапливать бонусы и получать персональные скидки. 

Например, торговая сеть METRO одной из первых внедрила на сайте и в мобильном приложении систему BMPL (Buy More Pay Less), которая предполагает уменьшение стоимости товаров при увеличении их количества в корзине.

Голосовые ассистенты 

Виртуальные помощники помогают покупателям находить нужную информацию, сравнивать цены, оформлять заказы и даже давать советы по выбору товаров. Внедрение голосового помощника облегчает взаимодействие с магазином, делая его более интуитивным и удобным. 

Искусственный интеллект в ритейле

Искусственный интеллект все больше используется для анализа данных и улучшения бизнес-процессов. Ожидается, что к 2029 году рынок ИИ в розничной сфере вырастет до 38,92 миллиарда долларов при среднегодовом темпе роста 32,17%.

Анализ данных

ИИ становится важным инструментом для обработки массивных потоков информации, позволяя бизнесу извлекать данные. Например, торговая сеть Target использует этот инструмент для изучения предпочтений покупателей и формирования персонализированных предложений по скидкам и акциям.

Оптимизация бизнес-процессов

ИИ будет применяться для автоматизации повторяющихся задач, включая прогнозирование спроса, контроль запасов и установление цен. Это позволит сократить расходы и улучшить эффективность работы компаний. К примеру, Zara внедряет ИИ для предсказания потребительского спроса и управления складскими остатками, благодаря чему удается поддерживать оптимальные запасы продукции и минимизировать потери от нереализованных товаров.

Расширенная аналитика

Компании используют расширенную аналитику для понимания трендов покупательского поведения, создавая индивидуальные предложения, которые соответствуют предпочтениям клиентов. Персонализация стала важным конкурентным преимуществом, поскольку потребители ожидают от брендов глубокого знания их нужд и выбирают те компании, которые предлагают релевантные продукты и услуги.

Персонализированные решения

Порядка 70% покупателей рассчитывают на индивидуализированный подход в общении с брендами. Компании, которые внедряют такую стратегию, могут увеличить свои доходы на 5–25%. К примеру, Starbucks использует мобильное приложение, которое учитывает вкусы клиентов и предлагает им персональные рекомендации напитков и блюд, что способствует повышению лояльности и частоте визитов.

Поведенческая и предиктивная аналитика

Предиктивные модели позволяют компаниям прогнозировать будущие покупки и предпочтения клиентов, что способно заметно повысить конверсию. Например, Netflix применяет алгоритмы машинного обучения для рекомендаций фильмов и сериалов, что улучшает пользовательский опыт и продлевает время взаимодействия с платформой.

Использование данных в реальном времени

Обработка данных в реальном времени становится все более востребованной для быстрого и точного принятия решений. Прогнозируется, что к 2025 году примерно 20% всех данных будут обрабатываться почти мгновенно. Это означает, что большая часть информации будет собираться и анализироваться немедленно, что критически важно для оперативной реакции в таких областях, как промышленность, медицина, финансы и другие.

Потоковая обработка данных

Технологии обработки данных в реальном времени позволяют компаниям оперативно реагировать на рыночные изменения и предпочтения пользователей. Они помогают эффективно распределять ресурсы и улучшать качество обслуживания.

Своевременные предложения

Использование данных в реальном времени позволяет компаниям своевременно предлагать клиентам товары и услуги, соответствующие их текущим нуждам и интересам. Это способствует увеличению объемов продаж и повышению удовлетворенности покупателей.

Big data в ритейле: качество данных и Data Governance

Качество данных и их правильное управление становятся ключевыми факторами успеха в условиях возрастающей конкуренции. В условиях цифровизации и увеличения объемов данных, компании сталкиваются с необходимостью внедрения стандартов и процедур для обеспечения высокого уровня достоверности и актуальности информации.

• Глубокое понимание клиентов. Большие объемы данных позволяют ритейлерам глубже понять поведение своих клиентов, предсказывать спрос и оптимизировать ассортимент. Анализ данных помогает создавать персонализированные предложения, которые соответствуют интересам конкретных покупателей.
• Влияние на пользовательский опыт. Благодаря использованию big data, ритейлеры могут предоставлять клиентам индивидуальные рекомендации, ускорять процесс покупки и улучшать навигацию в магазинах. Это повышает удовлетворенность клиентов и стимулирует повторные покупки.
• Data Governance. Эффективное управление данными включает в себя контроль доступа, защиту конфиденциальной информации и обеспечение соответствия законодательным требованиям. Это важно для поддержания доверия со стороны клиентов и предотвращения утечек данных.

Усиление кибербезопасности

По мере увеличения количества цифровых транзакций и использования персональных данных защита информации становится все более важной. Ожидается, что к 2025 году убытки от киберпреступлений достигнут 10,5 триллиона долларов.

Биометрические технологии

Биометрические технологии, такие как распознавание лиц и отпечатков пальцев, становятся повсеместно используемыми методами защиты данных. Исследования показывают, что к 2025 году число пользователей этих технологий превысит 1,7 миллиарда человек. Например, сеть супермаркетов Tesco внедрила биометрию для идентификации постоянных клиентов при входе в магазин, что позволяет персонализировать предложения и ускорить процесс покупок.

Развитие сервисов в e-com

Чат-боты на основе искусственного интеллекта обеспечивают быстрое решение вопросов клиентов, тогда как биометрическая аутентификация надежно защищает личные данные при входе в аккаунт. Эти технологии делают процесс покупок одновременно безопасным и удобным. Например, компания Amazon тестирует биометрическое сканирование ладоней в отдельных физических магазинах, позволяя покупателям оплачивать товары без использования банковских карт или смартфонов.

Заключение

Тренды в ритейле и e-com показывают, что успех бизнеса будет зависеть от готовности компаний к адаптации и внедрению новых технологий. Автоматизация, искусственный интеллект, голосовые помощники, персонализация и грамотное использование данных станут ключевыми факторами для получения конкурентных преимуществ. Те компании, которым удастся успешно интегрировать эти тенденции в свою стратегию, окажутся в выигрышном положении и упрочат свои позиции на рынке.