Himanshu Jain, Συνιδρυτής και Επικεφαλής Προϊόντων στην CommerceIQ – Σειρά Συνεντεύξεων

Himanshu Jain, Συνιδρυτής και Επικεφαλής Προϊόντων στην CommerceIQ, ηγείται της στρατηγικής προϊόντων και της ανάπτυξης με έμφαση στην κατασκευή AI πρακτόρων που αυτοματοποιούν σύνθετες ροές εργασίας λιανικής και ηλεκτρονικού εμπορίου. Από τη σύσταση της CommerceIQ το 2017, έχει βοηθήσει στη διαμόρφωση της προσέγγισης της εταιρείας για την εφαρμογή δεδομένων, αυτοματοποίησης και AI στο ψηφιακό εμπόριο. Πριν από τη CommerceIQ, ο Jain κατείχε θέσεις ηγεσίας στη στρατηγική προϊόντων, την ανάπτυξη επιχειρήσεων και την επιτυχία πελατών στη Boomerang Commerce, όπου συνεργαζόταν με μεγάλους λιανοπωλητές σε στρατηγικές τιμολόγησης, ανάθεσης και ανάπτυξης του ηλεκτρονικού εμπορίου. Στα πρώτα στάδια της καριέρας του, ήταν σύμβουλος διαχείρισης στην A.T. Kearney και πέρασε σχεδόν πέντε χρόνια στην Capital One UK σε τομείς όπως η διαχείριση προϊόντων, ο πιστωτικός κίνδυνος, η στρατηγική μάρκετινγκ, η ανάλυση και η στατιστική μοντελοποίηση. Έχει επίσης συμβουλεύσει νεοσύστατες εταιρείες σχετικά με τη στρατηγική εισόδου στην αγορά και έχει συνεισφέρει άρθρα για το Amazon και το ηλεκτρονικό εμπόριο στο Marketing Land.

CommerceIQ είναι μια πλατφόρμα λιανικής εμπορίας που τροφοδοτείται από AI, σχεδιασμένη για να βοηθά τις καταναλωτικές μάρκες να διαχειρίζονται και να βελτιστοποιούν την απόδοσή τους σε όλα τα κανάλια ηλεκτρονικού εμπορίου. Η πλατφόρμα της ενοποιεί πωλήσεις, λιανικά μέσα, ψηφιακό ράφι, περιεχόμενο, αποθέματα και ανταγωνιστικά δεδομένα, παρέχοντας στις ομάδες μια ενοποιημένη εικόνα της απόδοσης σε περισσότερους από 1.500 λιανοπωλητές και 85 χώρες. Η CommerceIQ εστιάζει ολοένα και περισσότερο στην πρακτορική AI μέσω της τεχνολογίας AllyAI, με εξειδικευμένους πράκτορες που μπορούν να αναλύουν λιανικά σήματα, να προτείνουν ενέργειες, να αυτοματοποιούν αναφορές, να βελτιστοποιούν προσφορές και προϋπολογισμούς διαφημίσεων, και να εκτελούν επιλεγμένες ροές εργασίας ηλεκτρονικού εμπορίου εντός καθορισμένων ελέγχων. Η εταιρεία παρουσιάζει αυτή την προσέγγιση ως μια μετάβαση από τη διαχείριση λιανικής που βασίζεται σε πίνακες ελέγχου προς μια συνεχόμενη, AI‑βοηθούμενη εκτέλεση σε πωλήσεις, μέσα, περιεχόμενο και το ψηφιακό ράφι.

Έχετε εργαστεί πάνω από μια δεκαετία σε διαχείριση προϊόντων, επιτυχία πελατών, ανάπτυξη επιχειρήσεων και άλλα πριν συνιδρύσετε τη CommerceIQ. Τι σας οδήγησε στο πρακτορικό λιανικό εμπόριο και ποια μαθήματα από εκείνες τις προηγούμενες τεχνολογικές μεταβάσεις έχουν διαμορφώσει τον τρόπο που βλέπετε αυτήν;

Τα περισσότερα λογισμικά πριν από την πρακτορική AI σχεδιάζονταν για να κάνουν τη δουλειά ενός ανθρώπου πιο γρήγορη. Το Excel σας βοηθά να δημιουργήσετε ένα μοντέλο πιο γρήγορα. Ένας πίνακας ελέγχου σας βοηθά να λάβετε μια απόφαση πιο γρήγορα. Αυτό που άλλαξε με το πρακτορικό λιανικό εμπόριο είναι ότι το λογισμικό μπορεί τώρα να εκτελεί τη δουλειά μόνο του, όχι μόνο να επιταχύνει τον τρόπο που το κάνει ένας άνθρωπος. Ένας πράκτορας μπορεί να μάθει το περιβάλλον σας όπως θα έκανε ένας νέος υπάλληλος. Οι διαδικασίες σας, οι εσωτερικές σας οδηγίες, ο τρόπος που πραγματικά παίρνετε αποφάσεις και στη συνέχεια ενεργείτε προς έναν στόχο από άκρη σε άκρη, με έναν άνθρωπο να παρέχει το πλαίσιο και να ελέγχει το αποτέλεσμα αντί να εκτελεί κάθε βήμα. Αυτό αποτελεί μια εντελώς διαφορετική κατηγορία λογισμικού από ό,τι είχα δουλέψει νωρίτερα στη διαχείριση προϊόντων ή στην επιτυχία πελατών, και είναι ο λόγος που θεωρώ ότι αυτή είναι η πιο θεμελιώδης τεχνολογική αλλαγή που έχω δει, όχι μια σταδιακή. Ο ρυθμός είναι επίσης άνευ προηγουμένου. Τα smartphones χρειάστηκαν χρόνια για να γίνουν πανταχού παρόντα. Η πρακτορική AI έχει αλλάξει τον τρόπο λειτουργίας ολόκληρων βιομηχανιών και δεν επιβραδύνεται. Το μάθημα από τις προηγούμενες μεταβάσεις που λαμβάνω πιο σοβαρά είναι ότι οι άνθρωποι που προβλέπουν το μέλλον βάσει του παρελθόντος κάνουν λάθος εκτιμήσεις εδώ. Η προσέγγιση που έχω βρει ότι λειτουργεί καλύτερα είναι να διατηρείτε ανοιχτό μυαλό, να βυθίζεστε στην πράξη και να μαθαίνετε από ό,τι συμβαίνει πραγματικά τώρα, αντί από ό,τι συνέβη στον προηγούμενο κύκλο.

Έχετε κάνει μια διάκριση μεταξύ του «πρακτορικού εμπορίου», όπου οι καταναλωτές χρησιμοποιούν AI πράκτορες για να ανακαλύψουν και να αγοράσουν προϊόντα, και του «πρακτορικού λιανικού», όπου οι μάρκες χρησιμοποιούν πράκτορες για να διαχειρίζονται πώς πουλάνε. Καθώς και οι δύο πλευρές γίνονται ολοένα και πιο αυτοματοποιημένες, πώς βλέπετε την αλλαγή στη σχέση μεταξύ καταναλωτών, μαρκών και λιανοπωλητών;

Η ανακάλυψη λιανικού εμπορίου έχει περάσει από μερικές πραγματικές αλλαγές. Στις δεκαετίες του ’80 και του ’90, ήταν οι κυκλοφορίες σε έντυπα, ένα κατάστημα που αποφάσιζε τι θα προβάλλει, και ένας άνθρωπος που επέλεγε από αυτά. Η Amazon δημιούργησε το ατελείωτο ράφι. Κάθε αναζήτηση λέξης-κλειδί έγινε το δικό της απεριόριστο ράφι, αλλά ένας άνθρωπος συνέχιζε να διαβάζει τίτλους, να διαβάζει γρήγορα κριτικές και να κάνει την επιλογή μόνος του. Αυτό που αλλάζει τώρα είναι ότι άνθρωποι και πράκτορες αγοράζουν μαζί. Εκφράζετε μια πρόθεση· ένας πράκτορας μπορεί να διαβάσει κάθε προϊόν στη σελίδα πλήρως, κάθε ισχυρισμό, κάθε κριτική, κάθε σημείο, να εκτελέσει ανάλυση πρόθεσης σε σχέση με ό,τι χρειάζεστε πραγματικά, και να σας παραδώσει τέσσερις ή πέντε προτάσεις. Εσείς επιλέγετε ακόμη ένα, αλλά ο πράκτορας έχει ήδη κάνει τη δουλειά σύγκρισης που ένας άνθρωπος έκανε διαβάζοντας γρήγορα. Από την πλευρά της μάρκας, οι πράκτορες βελτιστοποιούν το περιεχόμενο της σελίδας προϊόντος (PDP) βάσει του τι αναζητούν οι καταναλωτές και οι πράκτορές τους, αποφασίζουν σε ποια προϊόντα θα κάνουν προσφορές και βοηθούν στη διαχείριση του εμπορευτικού. Ο λιανοπωλητής βρίσκεται στο κέντρο αυτού του κύκλου και ελέγχει πόσο σήμα ρέει μεταξύ των δύο πλευρών και τι εμφανίζεται σε ποιον και υπό ποια προώθηση. Αυτό το στρώμα δεδομένων και λήψης αποφάσεων γίνεται ολοένα και πιο ιδιόκτητο για τον λιανοπωλητή.

Η ανακάλυψη προϊόντων προχωρά πέρα από τις παραδοσιακές αναζητήσεις λέξεων-κλειδιών προς AI βοηθούς που συγκρίνουν προϊόντα, συνοψίζουν επιλογές και κάνουν συστάσεις. Πώς πρέπει οι μάρκες να επανεξετάσουν το περιεχόμενο προϊόντων και τη στρατηγική του ψηφιακού ραφιού όταν προσπαθούν όλο και περισσότερο να κερδίσουν μια σύσταση από έναν AI πράκτορα αντί απλώς να κατατάσσονται υψηλά σε ένα αποτέλεσμα αναζήτησης;

Ένας άνθρωπος διαβάζει γρήγορα μια σελίδα, διαβάζει μια σύνοψη κριτικής και κοιτάζει μερικές εικόνες. Ένας πράκτορας μπορεί να διαβάσει κάθε pixel. Ακόμη και μέσα σε έναν πράκτορα αγορών, η ερώτησή σας διασπάται σε λέξεις-κλειδιά, αυτές οι λέξεις-κλειδιά αναζητούνται, τα αποτελέσματα εξάγονται, κάθε προϊόν διαβάζεται πλήρως, και στη συνέχεια ένας αλγόριθμος προθέσεων ταξινομεί τη σύντομη λίστα που σας εμφανίζει. Αυτό σημαίνει ότι το περιεχόμενο πρέπει να λειτουργεί τόσο για την παραδοσιακή αναζήτηση όσο και για αυτήν την ανάγνωση σε επίπεδο pixel ταυτόχρονα, όχι το ένα ή το άλλο. Επίσης έχει σημασία για ποιον τύπο πράκτορα βελτιστοποιείτε. Οι πράκτορες αγορών όπως οι Rufus, Sparky και Alexa Shopping είναι εκεί όπου κλείνουν οι πραγματικές αγορές, και αυτό που κινεί το δείκτη εκεί είναι η ίδια η σελίδα προϊόντος και κάθε χαρακτηριστικό και ισχυρισμός σε αυτήν. Οι γενικού σκοπού πράκτορες όπως το ChatGPT ή το Perplexity λειτουργούν περισσότερο ως έρευνα στην αρχή του funnel, και αυτό που σας κερδίζει εκεί είναι πιο κοντά σε κερδισμένα μέσα, παραπομπές, αναρτήσεις σε blog και τρίτες κριτικές. Οι μάρκες που αντιμετωπίζουν αυτά ως το ίδιο πρόβλημα καταλήγουν να βελτιστοποιούν για το λάθος επίπεδο.

Ο όρος «agentic AI» εφαρμόζεται τώρα σε ένα ευρύ φάσμα προϊόντων. Στον λιανικό τομέα ειδικά, τι διαχωρίζει έναν πραγματικό πράκτορα AI από την παραδοσιακή αυτοματοποίηση βάσει κανόνων ή μια πλατφόρμα αναλυτικών δεδομένων με διεπαφή γενετικού AI στην κορυφή;

Η αυτοματοποίηση βάσει κανόνων είναι: αν συμβεί X, κάνε Y. Δεν διαθέτει νοημοσύνη και δεν μπορεί να διαχειριστεί τίποτα που δεν έχετε προγραμματίσει ρητά. Μια γενετική διεπαφή πάνω από έναν πίνακα ελέγχου απλώς κάνει την ίδια στατική πληροφορία πιο εύκολη στην ανάγνωση. Ένας αληθινός πράκτορας μπορεί να σκέφτεται, να σχεδιάζει, να εκτελεί και στη συνέχεια συνεχώς να αξιολογεί και να προσαρμόζεται, όπως ένας νεαρός αναλυτής που έχετε εκπαιδεύσει. Του δίνετε το πλαίσιο, τις διαδικασίες σας, τις οδηγίες σας και τις αποφάσεις που έχετε πάρει προηγουμένως, και ξεκινά να εκτελεί έναν στόχο αντί να περιμένει την επόμενη ενεργοποίηση κανόνα. Αυτό είναι το τεστ που χρησιμοποιώ στην πράξη: μπορεί να λειτουργήσει όπως ένα άτομο που έχετε εκπαιδεύσει, ή είναι απλώς μια πιο γρήγορη έκδοση κάτι που ήταν πάντα στατικό;

Οι ομάδες εμπορίου παραδοσιακά είχαν άτομα που παρακολουθούν το απόθεμα, τις τιμές, τις σελίδες προϊόντων, τα μέσα λιανικής, την απόδοση αναζήτησης και τη δραστηριότητα ανταγωνιστών σε χιλιάδες προϊόντα. Ποια από αυτά τα λειτουργικά κενά είναι σήμερα πιο κατάλληλα για αυτόνομους πράκτορες AI και πού η ανθρώπινη κρίση παραμένει δύσκολη να αντικατασταθεί;

Το σκέφτομαι ως ένα 2×2 του πόση κρίση απαιτεί μια απόφαση και πόσο αντίκτυπο έχει. Η εργασία χαμηλής κρίσης παραδίδεται άμεσα στον πράκτορα. Η εργασία υψηλής κρίσης ή υψηλού αντίκτυπου διατηρεί έναν άνθρωπο που παρέχει στρατηγική καθοδήγηση και ελέγχει το αποτέλεσμα. Στην πράξη, αυτό σημαίνει ότι ξεκινάτε με τα μακροπρόθεσμα SKU και τους μακροπρόθεσμους λιανοπωλητές, εκείνους που κανείς δεν έχει αγγίξει για ένα χρόνο, και τους βάζετε πρώτα σε αυτόματο πιλότο, επειδή η ακτίνα ζημίας ενός λάθους είναι μικρή. Τα κορυφαία σας SKU και κορυφαίοι λιανοπωλητές διατηρούν ανθρώπινο στρώμα, και αυτό το στρώμα δεν είναι μόνο για έλεγχο· είναι ο τρόπος με τον οποίο εκπαιδεύετε τον πράκτορα. Όταν εντοπίζετε κάτι, του λέτε τι έπρεπε να έκανε και γιατί, και αυτή η ανάδραση είναι αυτή που τον κάνει καλύτερο με την πάροδο του χρόνου αντί να παραμένει σταθερά μέτριος.

Οι εξειδικευμένοι πράκτορες μπορούν ενδεχομένως να δημιουργήσουν τα δικά τους προβλήματα αν βελτιστοποιούν για απομονωμένους στόχους. Ένας πράκτορας μέσων μπορεί να αυξήσει τη διαφήμιση για ένα προϊόν που εξαντλεί το απόθεμα, ενώ ένας πράκτορας τιμών μπορεί να βελτιώσει τη μετατροπή εις βάρος του περιθωρίου. Πώς εξασφαλίζετε ότι πολλαπλοί πράκτορες εργάζονται προς τους ευρύτερους εμπορικούς στόχους της μάρκας αντί να βελτιστοποιούν απλώς τα ατομικά τους μετρικά;

Ακριβώς γι’ αυτό χτίσαμε έναν συντονιστή αντί για ένα σύνολο ανεξάρτητων πρακτόρων. Ο δικός μας ονομάζεται Ally και ο στόχος του είναι η αύξηση των πωλήσεων, όχι το μετρικό ενός μόνο καναλιού. Καθορίζει πού βρίσκονται οι ευκαιρίες και οι κίνδυνοι, διαπραγματεύεται τις ανταλλαγές και στη συνέχεια αναθέτει συγκεκριμένα καθήκοντα στους εργαζόμενους πράκτορες – μέσων, περιεχομένου και τιμών – μοιράζοντας τις ίδιες πληροφορίες σε όλους ώστε κανείς να μην βελτιστοποιεί απομονωμένα. Χωρίς αυτό το στρώμα, λαμβάνετε ακριβώς το σενάριο αποτυχίας που περιγράφεται στην ερώτηση: ένας πράκτορας μέσων ξοδεύει προϋπολογισμό για ένα προϊόν που πρόκειται να εξαντληθεί επειδή δεν έχει οπτική στο απόθεμα.

Τα δεδομένα λιανικής συχνά είναι κατακερματισμένα σε πύλες λιανοπωλητών, πλατφόρμες διαφήμισης, συστήματα αποθεμάτων, συστήματα πληροφοριών προϊόντων και εσωτερικά εργαλεία ανάλυσης. Πόσο σημαντική είναι η ποιότητα των δεδομένων και η ενοποίηση των δεδομένων για την επιτυχημένη πράξη λιανικής με πράκτορες, και κάνει η παροχή μεγαλύτερης αυτονομίας στους AI πράκτορες τα ελλιπή ή εσφαλμένα δεδομένα πιο επικίνδυνα;

Η προετοιμασία των δεδομένων σε σωστή μορφή, με πραγματική σημασιολογική δομή και κατάλληλη οντολογία, όχι μόνο ακατέργαστες ροές που βρίσκονται δίπλα-δίπλα, αποτελεί το μεγαλύτερο μέρος της πραγματικής εργασίας εδώ. Πολλές ομάδες πιστεύουν ότι μπορείτε να ανεβάσετε κάτι στο ChatGPT ή να συνδέσετε έναν πράκτορα πάνω σε ό,τι συστήματα υπάρχουν ήδη, και το αποτέλεσμα είναι ασυνεπές· μερικές φορές λειτουργεί, μερικές φορές φαντάζει, χωρίς δυνατότητα αξιοπιστίας. Η αυτονομία το επιδεινώνει, όχι το βελτιώνει, επειδή ένας άνθρωπος με κακά δεδομένα συνήθως εντοπίζει το σφάλμα πριν ενεργήσει. Ένας πράκτορας με κακά δεδομένα ενεργεί αμέσως, σε κλίμακα, πριν το παρατηρήσει κανείς.

Καθώς οι μάρκες γίνονται πιο άνετες με τους AI πράκτορες, πώς πρέπει να αποφασίζουν ποιες ενέργειες μπορούν να εκτελούνται αυτόνομα και ποιες πρέπει να συνεχίσουν να απαιτούν ανθρώπινη έγκριση; Πώς φαίνεται στην πράξη η εξέλιξη από το «AI προτείνει» στο «AI ενεργεί»;

Θα πρέπει να προχωρήσει σταδιακά, όχι με ένα άλμα. Οι περισσότερες ομάδες ξεκινούν με περίπου 10 τοις εκατό αυτοματοποιημένα και 90 τοις εκατό που απαιτούν έγκριση. Καθώς λειτουργεί ο βρόχος ανάδρασης, καθώς οι άνθρωποι διορθώνουν τον πράκτορα και ο πράκτορας ενσωματώνει αυτή τη διόρθωση, η εμπιστοσύνη ενδυναμώνεται και το ποσοστό μετατοπίζεται σε 20 και 80, και μετά ακόμη, τόσο στον όγκο των ενεργειών όσο και στην αξία αυτού που αυτοματοποιείται. Το αρχικό σημείο για αυτήν την πρόοδο είναι οι εργασίες με μικρό αντίκτυπο, τα SKU με μακρά ουρά και οι λιανοπωλητές που δεν διαχειριζόσασταν ενεργά ούτως ή άλλως, και επεκτείνεται μόνο σε αποφάσεις υψηλότερης επίπτωσης και κρίσης όταν υπάρχει πραγματικό ιστορικό.

Τα μέσα λιανικής παραδοσιακά έχουν επικεντρωθεί έντονα σε μετρικές όπως η απόδοση επένδυσης διαφημίσεων, αλλά υπάρχει αυξανόμενο ενδιαφέρον για το αν η διαφήμιση δημιουργεί πραγματικά επιπλέον πωλήσεις. Πώς μπορεί η AI να βοηθήσει τις μάρκες να λαμβάνουν καλύτερες αποφάσεις σχετικά με την επιπλέον αξία, την κερδοφορία και το πού πρέπει να κατανέμονται τα διαφημιστικά χρήματα;

Οι μάρκες μπορούν να εθιστούν υπερβολικά στη μέτρηση. Η διεξαγωγή μιας βαθιάς μελέτης επιπλέον αξίας για ένα τρίμηνο φαίνεται αυστηρή, αλλά η αγορά συνήθως έχει προχωρήσει μέχρι τη στιγμή που ολοκληρωθεί η μελέτη. Προτιμώ να βλέπω τις ομάδες να δημιουργούν ένα σύνολο πρακτικών ευριστικών και να ενεργούν γρηγορότερα: αν ήδη κατατάσσεστε υψηλά οργανικά, μην προσφέρετε περισσότερα· πληρώνετε για μια πώληση που θα είχατε πάρει ούτως ή άλλως. Αν κατατάσσεστε χαμηλά οργανικά, τότε η διαφημιστική δαπάνη αποδίδει πραγματικά. Αν υπάρχει ένα κοινό στην αγορά που δεν γνωρίζει την ύπαρξη του προϊόντος σας, ξοδέψτε εκεί για να το εκπαιδεύσετε. Η συζήτηση για το αν ένα δολάριο επέστρεψε 1,48 ή 1,68 δολάρια επιπλέον είναι χρόνος που δαπανάται χωρίς δράση. Η γρήγορη μετάβαση στη δράση και η αποδοχή ότι ο αριθμός θα είναι κατευθυντήριος και όχι τέλεια ακριβής είναι αυτό που πραγματικά αυξάνει τις πωλήσεις.

Αν οι πράκτορες AI από την πλευρά του καταναλωτή χειρίζονται όλο και περισσότερο την ανακάλυψη, τη σύγκριση και την αγορά, ενώ οι πράκτορες από την πλευρά της μάρκας διαχειρίζονται το περιεχόμενο, τις τιμές, τη διαφήμιση και το απόθεμα, τελικά θα μπορούσαμε να έχουμε μηχανές που επηρεάζουν και τις δύο πλευρές μιας συναλλαγής. Πώς πιστεύετε ότι θα μοιάζει το ηλεκτρονικό εμπόριο σε αυτό το περιβάλλον, και τι θα διαχωρίσει τελικά τις μάρκες που θα κερδίσουν από εκείνες που θα γίνουν αόρατες σε αυτά τα συστήματα αγορών που τροφοδοτούνται από AI;

Δεν πιστεύω ότι κατευθυνόμαστε προς το να συναλλάσσονται οι πράκτορες μεταξύ τους αυτόνομα στο άμεσο μέλλον. Αυτό που βλέπω αντίθετα είναι ανθρώπους και πράκτορες να αγοράζουν μαζί και από τις δύο πλευρές, οι πράκτορες να κάνουν τη σύγκριση και τη σύσταση, ενώ οι άνθρωποι εξακολουθούν να παίρνουν την τελική απόφαση, και το ίδιο μοτίβο στην πλευρά της μάρκας: οι πράκτορες εκτελούν ενώ οι άνθρωποι θέτουν τη στρατηγική και εγκρίνουν τις αποφάσεις που έχουν σημασία. Σε αυτόν τον κόσμο, το φυσικό προϊόν πρέπει ακόμα να είναι καλό· καμία βελτιστοποίηση δεν σώζει ένα κακό προϊόν. Πέρα από αυτό, το διαχωριστικό είναι το πλαίσιο: πόσο πλαίσιο έχει ένας πράκτορας για την επιχείρησή σας, πόσο έχει μάθει και πόση ανάδραση του έχει δοθεί. Αυτό διαχωρίζει έναν πράκτορα που κάνει ανόητα λάθη από έναν που πραγματικά καταλαβαίνει τη φωνή και τη στρατηγική της μάρκας σας αρκετά ώστε να εμπιστευθείτε τις πραγματικές αποφάσεις. Οι μάρκες που κερδίζουν είναι αυτές που θεωρούν το να παρέχουν στους πράκτορες καλό πλαίσιο και έναν λειτουργικό βρόχο ανάδρασης ως κύρια εργασία, όχι ως δευτερεύον έργο, και αυτές που παραλείπουν αυτό το βήμα γίνονται αόρατες.

Σας ευχαριστούμε για τη σπουδαία συνέντευξη, οι αναγνώστες που θέλουν να μάθουν περισσότερα θα πρέπει να επισκεφθούν το CommerceIQ.