Konstantan tehnološki napredak koji zahtijeva maksimalnu posvećenost i ulaganje, jedan je od stupova kvalitetne ponude e-trgovina, a to uključuje i modni segment, što GLAMI jako dobro koristi.
Iako se zbog trenutne gospodarske situacije mnogi suočavaju s usporenim rastom poslovanja, oni koji usprkos toj činjenici nastavljaju s ulaganjima u tehnologiju, odnosno u tehnološke inovacije i transformaciju, ojačavaju svoj položaj i stvaraju potrebne preduvjete za rast što će zasigurno osjetiti na poslovnim rezultatima jednom kada se trenutna situacija smiri.
Potrebno je imati jasnu viziju tehnološke transformacije, a kada se radi o modnoj e-trgovini ključno je odlučiti kojem području dati prednost na osnovu poslovnih prioriteta, izazova i predispozicija tima.
"E-trgovina i moda prolaze kroz fazu preuređenja. Ponajprije, vjerujemo da je model po kojima jednaka ponuda odgovara svima u modnom svijetu zastario, a tehnologija omogućuje da se na jeftin i lagan način kreira jedinstvena ponuda za svakog korisnika ponaosob. GLAMI popularizira moderno strojno učenje tako što premošćuje jaz između istraživanja i primjene, između kompleksnih modela i alata jednostavnih za korištenje", pojasnio je viziju tehnološke transformacije voditelj Odjela za umjetnu inteligenciju u kompaniji GLAMI, Antonín Hoskovec.
Korištenje umjetne inteligencije u svakodnevnim operativnim procesima ponekad se zanemaruje zbog naizgled uzbudljivijih tema poput virtualne stvarnosti ili metaversa. Iako su to teme koje svakako trebaju biti u fokusu tehnološkog razvoja, s poslovnog stajališta utjecaj tehnologije na interne procese poslovanja mnogo je značajniji nego što se misli, bilo da se radi o predviđanju potražnje, strategiji određivanja cijena, transportu ili opskrbi.
Kada je, primjerice, riječ o predviđanju potražnje, ključno je naći balans između umjetne inteligencije i mišljenja kupaca. Jedan od primjera dobre prakse je modni brend Finesse.us koji kombinira mišljenje i stavove klijenata s podacima dobivenima uz pomoć tehnologije umjetne inteligencije da bi, u konačnici, predvidjeli koji će modeli odjevnih predmeta biti traženi na temelju čega se donose odluke o proizvodnji.
Iznimno je bitno i korištenje softvera za praćenje jer to brendovima može pomoći da kontroliraju puni ciklus koji njihov proizvod prođe u lancu opskrbe. Ti podaci mogu služiti kao ključni alat za prilagodbu i provođenje industrijskih propisa o održivosti.
Također, sve se češće pojavljuje potreba za hiper-personalizacijom. Naime, kupce umara nepregledno velika ponuda i ne žele gubiti vrijeme na predmete koji nisu za njih. Upravo kombinacija umjetne inteligencije i podataka koji se prikupljaju izravno od kupaca mogu riješiti taj problem. Zadovoljni kupci znače i veću prodaju, odnosno bolje poslovne rezultate što bi trebao biti dovoljan motiv brendovima da ulažu tehnološka rješenja za unapređenje iskustva kupaca. Samim time, brendovi moraju strateški ulagati u prikupljanje i analizu podataka te implementaciju rezultata.
U GLAMI-ju ističu kako su rezultati implementacije personalizirane ponude odlični i kako do sada bilježe skok od 20 posto prihoda po korisniku. To se postiglo i pomno smišljenom strategijom, kojom se aktivno potiče prikupljanje podataka direktno od posjetitelja, iz prve ruke. Zato se pokrenuo kviz uz pomoć kojeg posjetitelji mogu odabrati omiljene brendove, veličine i druge modne preferencije.
Svaki kupac zatim može vidjeti izbor proizvoda prema svom ukusu među stotinama e-trgovina. Kviz pomaže kupcima da se lakše snađu u širokoj ponudi, ali i da otkriju nove modne brendove. Dakle, korist je obostrana – klijenti dobiju lagan pristup onome što traže, dok se istodobno povećava izloženost malih i velikih modnih e-trgovina.