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.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

34% тестировщиков применяют ИИ для генерации кода, 28% — для тест-кейсов

2ГИС решила разобраться, как себя чувствует русскоязычное QA-сообщество: чем пользуются тестировщики, как устроены процессы и как в работу проникает искусственный интеллект. В исследовании поучаствовали 570 QA-специалистов, почти половина из них работают в крупных компаниях.

57% опрошенных сказали, что подключаются к разработке фич ещё на этапе обсуждения требований — то есть задолго до появления кода.

Лишь 20% приходят в проект только после завершения разработки. А вариант «подключаюсь, когда в продакшене что-то сломалось» — уже почти экзотика.

89% команд используют автотесты — от юнитов до UI. Но вот инструменты вокруг них, вроде поддержки, аналитики и стабильности, применяют далеко не все. Например, код-ревью автотестов делают только 39% опрошенных, а 28% команд вообще не отслеживают никаких метрик и работают «вслепую».

ИИ используют не все, и в основном — для рутинных задач

Хотя ИИ уже прочно вошёл в мир тестирования, чаще всего его применяют для типовых задач:

  • написание тестового кода (34%),
  • генерация тест-кейсов (28%),
  • и тестовых данных (26%).

 

Более продвинутые сценарии вроде анализа тестов, автоматического поиска багов и визуального тестирования пока используются редко. Например, только 5% автоматизируют дефект-дискавери, и лишь 4% пробуют AI для визуальных проверок. А 22% QA-специалистов вообще не используют ИИ в своей работе.

Главные проблемы в тестировании

На первом месте — сжатые сроки. Об этом сказали 71% участников опроса. На втором — слабое вовлечение QA в процессы (40%) и нехватка квалифицированных специалистов (37%).

Как измеряют качество

  • Главная метрика — количество найденных багов (58%).
  • Покрытие автотестами учитывают 43%, покрытие кода — только 23%.
  • Стабильность тестов (например, чтобы они не «флапали») отслеживают всего 15% команд.

Что будет с профессией дальше? Мнения разделились:

  • 37% считают, что всё уйдёт в тотальную автоматизацию;
  • 35% уверены, что ничего особо не поменяется;
  • почти треть верит, что QA станет глубже интегрироваться в специфические направления вроде ИБ и производительности;
  • 27% видят будущее за DevOps и SRE — то есть тесной работой на всех этапах: от разработки до эксплуатации.
AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru