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

Квантовая случайность дала сбой: ИИ может найти подсказки для взлома

Квантовая физика умеет создавать настоящую случайность, но инженеры всё ещё способны её испортить. Генератор может успешно пройти статистические тесты и при этом выдавать атакующему достаточно подсказок, чтобы тот попробовал предсказать следующие числа.

Европейский институт телекоммуникационных стандартов выпустил руководство ETSI TR 104 171 по разработке и оценке квантовых генераторов случайных чисел — QRNG.

Такие устройства измеряют квантовый процесс, обрабатывают полученные данные и передают случайные значения криптографическим системам для создания ключей и выполнения других защитных операций.

Проблема в том, что безопасность зависит не только от квантового источника. Датчики, блоки питания, сигнальные процессоры и алгоритмы обработки способны добавлять шум, часть которого может оказаться предсказуемой.


ETSI предупреждает, что системы искусственного интеллекта могут помочь злоумышленникам анализировать большие объёмы данных и находить такие закономерности.

Ещё одним источником подсказок способны стать изменения энергопотребления и электромагнитное излучение устройства. Связав побочные сигналы с выдаваемыми числами, атакующий теоретически сможет ослабить защищённую ими криптографию.

Авторы отчёта предлагают применять принцип нулевого доверия к энтропии (entropy zero trust). Производителям и операторам следует проверять квантовый источник, контролировать обработку данных, постоянно искать аномалии, защищать оборудование от вмешательства и шифровать каналы доставки чисел приложениям.

Для расследования сбоев рекомендуется записывать время генерации, версию работающего ПО и происхождение выходных данных. В многопользовательских системах потоки разных клиентов должны быть изолированы.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru