89% россиян готовы делиться персональной информацией с ритейлерами

89% россиян готовы делиться персональной информацией с ритейлерами

89% россиян готовы делиться персональной информацией с ритейлерами

SAP представил результаты исследования предпочтений потребителей в условиях изменяющейся экономики России. Опрос был проведен среди 20 000 человек из 20 стран, в число которых вошла и Россия. Так, 89% россиян готовы делиться персональной информацией с компаниями в обмен на качественное обслуживание, однако 87% не простят, если персональные данные будут переданы кому-то еще без их согласия.

По результатам исследования россияне охотнее, чем респонденты в других странах предоставляют ритейлерам обратную связь взамен на улучшение качества сервиса. Так, 64% могут поделиться своей историей покупок, 62% — дадут адрес электронной почты, 42% и 41% — раскроют информацию о геолокации и месячном доходе соответственно. Оставят на сайте магазина номер мобильного телефона — всего 36% опрошенных, однако этот показатель на 4% превышает среднемировой. Данные паспорта и водительского удостоверения готовы раскрыть только 7%.

Российские покупатели рассчитывают на максимально быструю реакцию в ответ на свои обращения к компании. 82% опрошенных готовы ждать сутки. Для сравнения, в остальных странах таких людей — 89%.

В обмен на личную информацию покупатели ожидают от ритейлеров и брендов определенных преимуществ и персонализированного подхода. Так, 70% опрошенных россиян отметили важность для них подарков и сюрпризов (скидки, бонусы, бесплатные образцы). И это самый высокий показатель из всех стран. Например, в Японии он равен лишь 54%. 59% россиян хотят получать полезные рекомендации о товаре, 39% —  своевременный дополнительный сервис.

Больше половины опрошенных потребителей ожидают, что продавец при ответе на запрос клиента будет опираться на знание о полной истории взаимодействия с ним. Среди других важных факторов коммуникации между брендом и потребителем 24% отметили желание получать согласованные предложения в различных каналах. При несоответствии акций в рассылке и в магазине 39% клиентов готовы отказаться от повторного взаимодействия с компанией.

«Наше исследование наглядно продемонстрировало, что в современной цифровой экономике успех бизнеса определяет покупатель. Именно клиент диктует новые правила игры и требует максимальной персонализации во взаимодействии, сам выбирает канал общения с брендом. Чем лучше компания будет знать профиль и контекст своего потребителя, прогнозировать его поведение, тем выше будет его лояльность и доверие к бренду. Повысить уровень персонализации позволяют цифровые технологии с применением искусственного интеллекта и машинного обучения. А использование омниканальной платформы поможет выстроить последовательный путь клиентов к покупке, предотвратить их отток, а также обеспечить высокое качество сервиса. Согласно данным опроса, 70% россиян готовы отказаться от повторного взаимодействия с компанией по причине неотзывчивой клиентской поддержки», — отметил Андрей Шарак, заместитель генерального директора SAP CIS.

Подпишитесь на новости

Злоумышленник использовал DeepSeek для атак на университеты

Злоумышленник под псевдонимом BUGSTER использовал DeepSeek V4 как помощника для разведки, написания скриптов и подготовки атак на организации в Индии. Среди целей были университеты. В одном из подтверждённых взломов он похитил базу с более чем 5200 записями, включая персональные данные студентов.

Операцию разобрали исследователи из Unit 42. По их оценке, оператор пользовался простыми инструментами и заметно зависел от сгенерированных ИИ материалов, но это не помешало ему добиться результата.

BUGSTER связал DeepSeek с фреймворком Hermes Agent, а Cursor использовал как дополнительный инструмент разработки. Исследователи обнаружили конфигурации с отключёнными ограничениями безопасности.


В одной атаке ИИ помогал составлять разведывательные отчёты и готовить перебор паролей к университетскому сайту. Инструмент отметил одну учётную запись WordPress как действительную. В отдельном эпизоде злоумышленник получил доступ к базе MongoDB и выгрузил тысячи записей.

Аппетиты университетами не ограничились: оператор настраивал специализированных ботов для консультаций по VoIP-мошенничеству, занимался подбором паролей от Wi-Fi и разведкой крупных держателей криптовалюты.


Главный вывод Unit 42: ИИ снижает порог входа в разные виды киберпреступности. Для ущерба уже не обязательно быть сильным специалистом во всех задействованных областях, часть недостающих знаний можно получить в чате.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru