Datums jau ir atzīmēts: 12. jūnijs. Un Brazīlijas mazumtirdzniecībai Valentīndiena nozīmē daudz vairāk nekā tikai sentimentālu datumu; tas ir viens no lielākajiem komerciālajiem logiem gada pirmajā pusē. Saskaņā ar Neotrust CONFI aptauju 2025. gadā valsts e-komercija šajā periodā ģenerēja 8,02 miljardus reālu, kas ir par 15,1% vairāk nekā 2024. gadā. Saskaņā ar Cielo paplašinātā mazumtirdzniecības indeksa (ICVA) datiem tiešsaistes pārdošanas apjomi pieauga par 7,1%, pārsniedzot fizisko mazumtirdzniecību, kas pieauga par 4,6%. Ar šādiem skaitļiem jebkura tehnoloģiskā nestabilitāte var būt dārga.
Tieši šajā maksimālā pieprasījuma scenārijā tehnoloģiskās infrastruktūras stabilitāte vairs nav tehniska detaļa un kļūst par biznesa stratēģiju. Noslogotas datubāzes, atvienotas sistēmas un reāllaika personalizācijas trūkums ir klusie ļaundari, kas samazina konversijas tieši tad, kad piekļuves apjoms strauji pieaug.
Kā norāda GlobalsysBeto Juness, mācība ir vienkārša: “Sezonāli datumi, piemēram, Valentīndiena, ir jūsu arhitektūras galīgais pārbaudījums. Nav jēgas no labākā produkta vai labākās kampaņas, ja jūsu datubāze avarē, kad tūkstošiem klientu vienlaikus mēģina pabeigt pirkumu. Tehnoloģijām ir jābūt neredzamām patērētājam, un tas notiek tikai tad, ja tās ir paredzētas maksimālā pieprasījuma apstrādei, nevis tikai ikdienas darbībām.”
Kad patērētājs meklē smaržas, pārbauda to krājumus, pievieno tās grozam un veic maksājumu mazāk nekā divās minūtēs, viss šis process ietver vaicājumus un ierakstus datubāzēs. Normālos apstākļos šī plūsma notiek caurspīdīgi. Valentīndienā šis pats process var notikt simtiem reižu sekundē veikalos, kas vienlaikus darbojas gan fiziski, gan tiešsaistē.
Risinājums ietver tādas stratēģijas kā datu sadalīšana, lasīšanas replikācija un viedā kešatmiņa — metodes, kas sadala slodzi, neapdraudot krājumu, cenu un pasūtījumu informācijas konsekvenci. "Datubāze, kuras izmērs nav atbilstošs sezonalitātei, ir kā veikals ar tikai vienu kases aparātu gada noslogotākajā dienā," salīdzina Junss.
Mūsdienu patērētājs nedomā par kanāliem, viņš domā par ērtībām. Viņš iepērkas, izmantojot lietotni, saņem preces veikalā un apmainās tiešsaistē. Tomēr šai plūstamībai ir nepieciešama ERP, CRM, e-komercijas platformu, krājumu pārvaldības sistēmu un maksājumu metožu saziņa reāllaikā. Kad šīs sistēmas darbojas atsevišķi, rezultāts ir paredzams: fiktīvi krājumi, dublēti pasūtījumi un nomācoša pieredze, kas atbaida klientu pirkšanas procesa emocionālākajā brīdī.
Yunes uzskata, ka integrācija, izmantojot labi strukturētas API un noturīgu starpprogrammatūru, ir tas, kas atšķir mērogojamus uzņēmumus no tiem, kas vienkārši pārdzīvo svētkus. “Mūsu klienti, kas darbojas ar integrētu arhitektūru, var atjaunināt savu vienoto inventāru milisekundēs gan klientam, kas atrodas rindā pie kases, gan klientam, kas pārlūko preces mobilajā tālrunī. Tas nodrošina, ka neviens nepiedzīvo vilšanos par pasūtījuma atcelšanu pēc maksājuma apstiprināšanas.”
Ja infrastruktūra ir pamats, tad mākslīgais intelekts ir paātrinātājs. Ieteikumu modeļi, kas apmācīti ar pārlūkošanas vēsturi, pirkšanas paradumiem un demogrāfiskajiem datiem, var piedāvāt ideālu dāvanu pat pirms patērētājs precīzi zina, ko viņš vēlas. Tādos datumos kā Valentīndiena, kad emocionālais spiediens un stingri termiņi iet roku rokā, šī personalizācija var būt izšķirošais faktors starp pabeigtu pirkumu un pamestu iepirkumu grozu.
Papildus ieteikumiem mākslīgajam intelektam ir nozīme pieprasījuma prognozēšanā, piepildot datubāzi un loģistikas sistēmas ar prognozēm, kas ļauj mazumtirgotājiem sagatavoties iepriekš. “Mēs izmantojam prognozējošos modeļus, lai novērtētu paredzamo darījumu apjomu stundā, pa kategorijām un pa kanāliem. Ar to mēs ķirurģiski mērogojam infrastruktūru, bez atkritumiem un pārsteigumiem,” skaidro Globalsys CTIO.
