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Dos dados ao lucro: Impacto da aprendizagem automática no comércio eletrónico

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Num mundo em que prever a próxima ação do cliente se tornou essencial, a aprendizagem automática (ML) espera ser uma pílula mágica para as empresas. O ML analisa grandes quantidades de dados para prever o comportamento dos clientes e otimizar tudo, desde a personalização à gestão de inventário.

Neste artigo, queremos mostrar-lhe como a aprendizagem automática e a eCommerce trabalham em conjunto e como a aprendizagem automática pode ser utilizada no comércio eletrónico para aumentar os seus resultados.

O papel do ML no comércio eletrónico

Em 2022, o mercado global de aprendizagem automática valia $19,20 mil milhões e prevê-se que aumente para $225,91 mil milhões de euros até 2030.

Parece enorme, não é?

E tudo isto se deve a algumas tendências fundamentais que estão a mudar a forma como as empresas e os clientes interagem no mundo das compras em linha.

Personalização

Atualmente, os compradores esperam recomendações baseadas no seu comportamento anterior e, quando as marcas o fazem corretamente, as conversões aumentam. Tudo se resume a fazer com que cada experiência de compra pareça ter sido feita à medida do cliente.

Experiência omnicanal

Uma vez que os compradores esperam cada vez mais comprar em linha e levantar na loja, ou mesmo navegar na loja e comprar em linha, as linhas entre as compras digitais e físicas continuam a esbater-se.

Comércio social

Plataformas como o Instagram e o TikTok estão a transformar-se em mercados em linha onde é possível comprar produtos. Esta mistura de entretenimento e comércio eletrónico torna as compras mais fáceis do que nunca.

Sustentabilidade

Cada vez mais compradores se preocupam com o planeta e escolhem marcas que partilham os seus valores. Desde embalagens sustentáveis a materiais de origem ética, o verde é o novo preto no mundo do comércio eletrónico.

Tipos de aprendizagem automática para o comércio eletrónico

A aprendizagem automática está a alterar fundamentalmente a forma como o comércio eletrónico funciona no backend, permitindo às empresas analisar dados e tomar melhores decisões em processos que são significativamente mais complexos.

Em seguida, descobrirá os principais tipos de tecnologia de aprendizagem automática no comércio eletrónico.

Aprendizagem supervisionada

Este tipo de aprendizagem utiliza dados que contêm entradas e saídas. Por exemplo, se estiver a tentar prever se um cliente vai sair ou ficar, os dados de entrada podem ser coisas como o seu comportamento de compra, e os dados de saída são se ficou ou saiu.

Para fazer previsões, um modelo analisa padrões em dados passados, como o comportamento dos clientes antes de se terem desfeito, e utiliza esses padrões para prever o comportamento futuro. Os algoritmos típicos para este fim incluem redes neuronais, regressão logística, árvores de decisão e máquinas de vectores de suporte.

Aprendizagem não supervisionada

Em vez de ter dados etiquetados (em que sabemos o resultado), a máquina recebe dados em bruto, não etiquetados, e tem de encontrar padrões ou estruturas por si própria. É assim que funciona a aprendizagem não supervisionada.

Os algoritmos mais comuns utilizados na aprendizagem não supervisionada são o agrupamento K-means, que agrupa itens semelhantes, e a análise de componentes principais (PCA), que simplifica dados complexos, concentrando-se nas caraterísticas mais importantes. Estas ferramentas ajudam a máquina a encontrar padrões ocultos sem necessitar de rótulos predefinidos.

Aprendizagem por reforço

Este tipo de aprendizagem é como ensinar a máquina através de tentativa e erro, semelhante à forma como os humanos aprendem com os seus erros. A máquina interage com o seu ambiente, realiza acções e recebe feedback através de recompensas ou penalizações. Com o tempo, aprende quais as acções que conduzem aos melhores resultados.

Um algoritmo frequentemente utilizado na aprendizagem por reforço é o Q-learning, que ajuda a máquina a decidir a melhor ação a tomar em cada situação com base em experiências passadas.

IA generativa

Este tipo de aprendizagem automática implica que o sistema seja treinado para criar novos dados que se assemelhem aos dados em que foi treinado. Ao contrário de outros tipos de aprendizagem que se centram na classificação ou previsão, a IA generativa centra-se na criação de algo novo.

Um modelo popular utilizado para este efeito são as GAN (redes adversárias generativas), que consistem em duas partes: uma gera novos dados e a outra avalia-os para determinar se são suficientemente realistas. As duas partes competem entre si, ajudando o modelo a melhorar e a criar resultados mais convincentes ao longo do tempo. Esta abordagem é frequentemente utilizada na criação de imagens.

Independentemente do tipo de ML, podemos ajudá-lo a pô-lo ao serviço do seu negócio de comércio eletrónico

Como utilizar a aprendizagem automática no comércio eletrónico

A aprendizagem automática no comércio eletrónico centra-se principalmente em duas áreas-chave: melhorar as operações comerciais internas e elevar as experiências dos clientes. No entanto, se aprofundarmos um pouco mais, veremos que o número de soluções de aprendizagem automática para o comércio eletrónico vai muito além.

Veja abaixo alguns exemplos de aprendizagem automática no comércio eletrónico que impulsionam a inovação e a eficiência.

Experiências personalizadas do cliente

A personalização de estratégias de marketing desactualizadas implicaria o envio de e-mails em massa para uma base de clientes com descontos predefinidos. No entanto, com a ajuda do ML, as estratégias de desconto podem variar consoante os indivíduos, dependendo do seu comportamento de compra anterior.

O envio de ofertas relevantes às pessoas permite aumentar a fidelização dos clientes, graças às elevadas probabilidades de uma conversão efectiva. Os clientes adoram quando recebem ofertas adaptadas aos seus interesses, o que os faz sentir satisfeitos e os transforma em clientes habituais.

Em plataformas como a H&M, funcionalidades como a página inicial personalizada, o Styleboard e a Pesquisa Visual dependem do ML para recomendar estilos e artigos correspondentes com base nos dados do utilizador, incluindo o histórico de navegação, tendências e imagens partilhadas por outros clientes. Os algoritmos de ML também optimizam as experiências de checkout, fornecendo opções de pagamento e promocionais personalizadas com base nas preferências regionais e no comportamento anterior do cliente.

Principais vantagens da aprendizagem automática para o comércio eletrónico

As experiências personalizadas fomentam a lealdade, mantendo os clientes empenhados e a regressar às compras.
O cross-selling e o upselling baseados no comportamento individual inspiram os clientes a adicionar mais artigos aos seus carrinhos.
Os estímulos relevantes e oportunos, como lembretes ou descontos, ajudam a concluir as compras.
As informações sobre as preferências dos clientes orientam um melhor planeamento e distribuição de stocks.

Preços dinâmicos

Digamos que vende uma série de produtos, desde eletrónica a vestuário. Com o passar do tempo, começa a ver que as colunas portáteis se tornam um sucesso de vendas. Em vez de esperar pela intervenção humana, surgem os algoritmos de aprendizagem automática. Monitorizam a procura em microssegundos para determinar o número de pedidos do produto em questão e sugerem um aumento do preço quando há um pico. Ao mesmo tempo, o ML está a seguir os preços dos seus concorrentes e a ajustar os seus preços em conformidade.

Para evitar sobrecarregá-lo com factos que carecem de provas adequadas, considere antes um exemplo do mundo real. Ferramenta de preços do Adspertcriado com serviços AWS como o Amazon SageMaker, utiliza um modelo de aprendizagem automática para reavaliar dinamicamente os preços dos produtos com base em factores como a visibilidade, as margens de lucro e a concorrência. Esta ferramenta ajuda os vendedores a manter os seus produtos visíveis, o que acaba por aumentar as vendas.

Noutro cenário, imaginemos que tem uma base de clientes fiéis. O ML recompensa essa fidelidade oferecendo valor adicional aos seus clientes. Analisa quando os compradores tendem a comprar o mesmo produto durante um determinado período e define uma etiqueta de preço personalizada para esse período ou oferece descontos tentadores.

Principais vantagens da aprendizagem automática para o comércio eletrónico

Os ajustes de preços em tempo real capitalizam os picos de procura, maximizando a rentabilidade.
Os preços automatizados reduzem os ajustamentos manuais.
O ML detecta produtos sensíveis ao preço e ajusta os preços para aumentar as taxas de conversão.
Preços e descontos personalizados incentivam a repetição do negócio.

Gestão do inventário

Os fornecedores utilizam modelos de aprendizagem automática para o comércio eletrónico para compreender melhor as tendências de vendas e sazonais. O modelo permite-lhes prever com precisão a procura, o que, por sua vez, ajuda a evitar a rutura de stock dos produtos mais vendidos (e a perturbar os clientes) ou o excesso de stock de artigos pouco vendidos, o que conduz a inventários excessivos e a custos de armazenamento mais elevados.

A eliminação do controlo manual do inventário permite que o ML avance com políticas de reordenamento automático ou de redistribuição de stocks.

Se um produto oferecido num determinado local estiver a vender rapidamente, o sistema pode encomendar o produto aos fornecedores ou transferir automaticamente o stock de outro local. Além disso, o ML pode antecipar perturbações na cadeia de abastecimento e até procurar alternativas, como mudar de fornecedor ou alterar a rota de expedição.

Eis mais um exemplo que deve ajudar a orientar a sua perspetiva. Walmart utiliza a IA e a aprendizagem automática para otimizar a gestão do inventário e proporcionar uma época de compras excecional. Com dados históricos, análises preditivas e sistemas avançados de cadeia de abastecimento, a Walmart permite que os clientes encontrem os produtos de que necessitam no momento e local certos, mantendo os custos baixos.

Principais vantagens da aprendizagem automática para o comércio eletrónico

O reabastecimento ajusta o inventário em tempo real, evitando interrupções.
A distribuição do inventário é optimizada para uma entrega mais rápida nos armazéns.
As potenciais rupturas de stock ou o excesso de inventário são detectados atempadamente.
Os produtos que se movem lentamente são identificados para promoções ou liquidações atempadas.
A disposição do armazém e os processos de separação de encomendas são optimizados.

Pesquisa de sítios mais inteligente

Quando os compradores procuram produtos na sua plataforma de comércio eletrónico, a aprendizagem automática intervém como um comprador pessoal experiente. Segue o que clicaram, compraram e pesquisaram anteriormente e utiliza esses dados para ajustar os resultados da pesquisa.

Assim, se um cliente tiver uma queda por uma determinada marca de ténis, um site com tecnologia ML mostrará esses sapatos em primeiro lugar, mesmo que a consulta de pesquisa esteja um pouco errada ou contenha um erro de digitação. Acabaram-se os pop-ups "Queria dizer...?" - apenas resultados que fazem sentido instantaneamente. Se, de repente, começarem a procurar botas de caminhada ou uma nova cor, a aprendizagem automática mudará de velocidade, dando prioridade a esses itens nos resultados da pesquisa. Com o tempo, a função de pesquisa de um site começa a prever o que os clientes querem e a ajudá-los a encontrar mais rapidamente.

Outro exemplo do mundo real para inspirar e ilustrar a questão. As inovações de IA da Alibaba, como Taobao Wenwen, melhoram os resultados da pesquisa oferecendo recomendações personalizadas de produtos, resumindo prós e contras e fornecendo conteúdo multimédia, como vídeos e transmissões ao vivo, diretamente relacionados com as consultas de pesquisa.

Principais vantagens da aprendizagem automática para o comércio eletrónico

Resultados de pesquisa exactos e personalizados aumentam a probabilidade de os clientes concluírem as compras.
As experiências de pesquisa à medida criam uma sensação de personalização, promovendo a confiança e a lealdade.
A redução dos pedidos de apoio ao cliente para encontrar produtos liberta recursos para outras prioridades da empresa.
A aprendizagem automática adapta-se a catálogos de produtos e bases de clientes em crescimento sem sacrificar a eficiência.

Prevenção de fraudes e segurança

A aprendizagem automática no comércio eletrónico analisa o comportamento dos clientes para estabelecer padrões normais e detetar rapidamente quaisquer desvios ou anomalias. Por exemplo, pode assinalar transacções provenientes de um local inesperado ou um aumento súbito de compras de valor elevado.

Quando o ML detecta algo suspeito, o sistema pode tomar medidas imediatas, como bloquear a transação ou pedir uma verificação adicional, deixando os clientes legítimos fazerem as suas compras livremente. À medida que os autores de fraudes inventam novas tácticas, o sistema torna-se mais inteligente, actualizando-se com novos dados.

Isto significa que a aprendizagem automática no comércio eletrónico pode reduzir a fraude, manter a confiança dos clientes e concentrar-se no crescimento sem monitorizar constantemente as ameaças. O exemplo perfeito disto é Soluções ML de deteção de fraude da Amazon que avaliam o risco instantaneamente, dando às empresas o poder de agir imediatamente. A atividade suspeita pode ser bloqueada ou negada no local, enquanto as transacções de confiança avançam sem problemas.

Vamos dar uma olhada mais profunda no eBay. Eles investem milhões anualmente em tecnologias, parcerias e recursos humanos para combater as listagens ilegais. A plataforma utiliza uma combinação de filtros automatizados, reconhecimento de imagem, ferramentas de aprendizagem automática e revisão manual por agentes para detetar e remover proactivamente anúncios problemáticos antes de aparecerem no sítio.

Principais vantagens da aprendizagem automática para o comércio eletrónico

A prevenção de transacções fraudulentas em tempo real ajuda as empresas a evitar estornos e perdas financeiras.
Os clientes sentem-se mais seguros ao fazer compras numa plataforma que protege contra a fraude, o que leva a uma maior confiança e a compras repetidas.
Com menos falsos positivos, os clientes legítimos sofrem menos interrupções durante o checkout, o que aumenta as hipóteses de concluir as compras.
Um ambiente de compras seguro melhora a reputação de uma empresa, o que pode atrair novos clientes.

Estratégia de marketing

Uma estratégia de marketing de loja online com bom desempenho pode ser ainda mais eficaz quando o marketing de comércio eletrónico com aprendizagem automática está envolvido. Por exemplo, os algoritmos de aprendizagem automática podem segmentar os clientes com base nos seus hábitos de compra, histórico de navegação e preferências, permitindo às empresas enviar ofertas ou recomendações personalizadas. Também podem identificar os clientes com maior probabilidade de abandono, analisando a sua atividade e permitindo que as empresas tomem medidas proactivas, como o envio de ofertas de retenção direcionadas.

É de salientar que empresas como a Starbucks utilizam a IA para analisar o comportamento dos clientes e oferecer promoções ou recomendações personalizadas através do seu programa Deep Brew. A IA permite uma segmentação mais eficiente para direcionar a mensagem certa para o público certo no momento certo.

Principais vantagens da aprendizagem automática para o comércio eletrónico

O ML personaliza as mensagens de marketing, conduzindo a um maior envolvimento do cliente através de conteúdos e ofertas relevantes.
A análise preditiva ajuda a direcionar os clientes certos com ofertas personalizadas, resultando em melhores taxas de conversão.
Os modelos de previsão de churn baseados em ML identificam clientes em risco, permitindo estratégias de retenção proactivas que reduzem o churn.
O ML optimiza a segmentação de anúncios e a atribuição de orçamentos, o que resulta em campanhas de marketing mais rentáveis e com maior ROI.

Testes A/B com IA

O teste A/B tradicional envolve a criação de várias versões de uma página Web para determinar qual delas tem melhor desempenho. É lento, entediante e, francamente, um pouco antiquado. Em contrapartida, o aprendizado de máquina acelera o processo. Testa e optimiza dinamicamente cada pequeno elemento de uma página - o botão CTA, o esquema de cores ou a disposição - através de diversas métricas, como taxas de conversão e cliques.

E a melhor parte? Pode analisar e adaptar-se continuamente, identificando a melhor configuração mais rapidamente do que qualquer ser humano poderia fazer. Assim, em vez de efetuar experiências durante dias ou semanas, a IA pode afinar as páginas em minutos.

Principais vantagens da aprendizagem automática para o comércio eletrónico

Os ajustes dinâmicos resultam em páginas que convertem mais eficazmente os visitantes em clientes.
O ML optimiza os elementos com base no comportamento do utilizador, criando uma experiência mais personalizada.
Através da melhoria contínua dos elementos da página, o ML maximiza o valor de cada visita ao sítio Web.
O ML pode lidar com testes complexos em várias páginas ou plataformas, escalando sem esforço adicional.

Logística e eficiência operacional

Imagine que faz uma encomenda online e a recebe à sua porta quase instantaneamente. Este tipo de velocidade é alimentado pela aprendizagem automática que recolhe grandes quantidades de dados - os seus hábitos de compra, níveis de inventário, até mesmo as condições da estrada - e utiliza-os para tomar decisões rápidas que optimizam os tempos de entrega e a logística.

Veja Walmart, por exemplo. A IA é usada para selecionar catálogos de produtos, analisar tendências de clientes e compras e acelerar a logística para vendedores terceirizados que usam o Walmart Fulfillment Services. Entretanto, a Amazon utiliza a IA generativa para dar um passo em frente. Está a otimizar as rotas de entrega, a melhorar a robótica do armazém e a prever onde o inventário deve ser colocado para tornar o envio no próprio dia uma realidade.

Principais vantagens da aprendizagem automática para o comércio eletrónico

As rotas de entrega orientadas por dados e a colocação preditiva de inventário permitem uma satisfação mais rápida das encomendas.
A robótica mais inteligente e os sistemas orientados para o ML aceleram as operações, reduzindo o trabalho manual e melhorando a precisão.
O encaminhamento eficiente e o manuseamento do inventário reduzem as despesas de transporte e operacionais.
A logística refinada reduz as distâncias de transporte, minimizando as pegadas de carbono.

Inovações visuais e vocais

Quando os clientes carregam imagens ou tiram fotografias, os algoritmos de aprendizagem automática analisam os elementos visuais, fazem-nos corresponder aos catálogos de produtos e sugerem artigos semelhantes. As recomendações visuais também personalizam a experiência de compra com base no comportamento anterior de um utilizador. Os provadores virtuais, alimentados por realidade aumentada (AR), permitem que os clientes vejam como lhes ficam produtos como vestuário ou acessórios antes de os comprarem.

Um bom exemplo é o conhecido L'Oréal Paris. A marca estabeleceu uma parceria com o líder em tecnologia de beleza ModiFace para criar um simulador de maquilhagem virtual imersivo. A funcionalidade Virtual Try On é alimentada por realidade aumentada para proporcionar simulações de maquilhagem realistas, ajudando os utilizadores a personalizar a sua experiência de beleza.

A pesquisa por voz permite aos clientes encontrar produtos através de comandos em linguagem natural. Os assistentes de voz orientados por ML também fornecem apoio ao cliente em tempo real, respondendo a perguntas ou ajudando no acompanhamento de encomendas. Utilizando tecnologias de IA Azure, ASOS integrou modelos de linguagem e dados de tendências para selecionar instantaneamente selecções de moda, realçando as preferências dos clientes e as últimas tendências da moda.

Principais vantagens da aprendizagem automática para o comércio eletrónico

As tecnologias visuais e de voz permitem às marcas manter uma experiência coesa em sítios Web, aplicações móveis, assistentes de voz e plataformas de redes sociais.
Uma marca visual consistente (logótipos, cores) e elementos de voz únicos (tom, estilo) ajudam a reforçar a identidade da marca.
As interações por voz podem fornecer informações sobre o sentimento e as preferências dos clientes e os dados visuais revelam como os clientes respondem a conteúdos específicos.
A tecnologia de voz permite uma interação mãos-livres, oferecendo maior acessibilidade às pessoas com deficiência e comodidade para quem está em movimento para interagir com uma marca.

Análise de sentimentos e escuta social

O ML vai para além das simples palavras-chave; compreende o contexto, o sarcasmo e os tons emocionais, captando sentimentos que, de outra forma, poderiam passar despercebidos. Isto permite que as empresas resolvam as preocupações mais rapidamente e se mantenham a par das tendências, ajustando as suas estratégias em conformidade.

Um bom exemplo é Amazonque utilizou a IA para ajudar os utilizadores a navegar rapidamente e a compreender as críticas, por exemplo, gerando destaques resumidos que captam temas e sentimentos comuns das críticas.

A escuta social utiliza ferramentas avançadas para monitorizar os meios de comunicação social e as plataformas online em busca de menções, hashtags ou palavras-chave relevantes. Podem também analisar sentimentos, de forma semelhante à análise de sentimentos, mas com um enfoque mais alargado nas conversas em torno de um tópico, em vez de críticas ou comentários individuais.

Zara's para compreender as necessidades dos consumidores e adaptar as suas ofertas de produtos baseia-se fortemente no feedback dos clientes em tempo real. A empresa utiliza dados das redes sociais e inquéritos por correio eletrónico para obter informações diretamente da sua base de clientes.

Principais vantagens da aprendizagem automática para o comércio eletrónico

O acesso imediato ao modo como os clientes se sentem permite responder prontamente a questões emergentes ou tirar partido de tendências positivas.
As empresas podem abordar os pontos problemáticos, melhorar os produtos e criar estratégias de marketing mais personalizadas.
A escuta social ajuda as empresas a monitorizar a perceção do público, identificando rapidamente potenciais crises de RP ou tendências negativas antes que estas se agravem.
As marcas podem utilizar o feedback recolhido para informar as estratégias de marketing, desenvolvimento de produtos e serviço ao cliente.

Chatbots para apoio automatizado ao cliente

Estes chatbots baseiam-se no processamento de linguagem natural (PNL) no seu núcleo, o que lhes permite compreender e responder às perguntas dos utilizadores com precisão.

Por exemplo, se um cliente perguntar: "Quando é que a minha encomenda #12345 chega?", o chatbot identifica a intenção (uma pergunta sobre a entrega) e extrai a informação-chave (o número da encomenda). Em seguida, vai buscar os detalhes relevantes à base de dados e dá uma resposta clara, como por exemplo: "A sua encomenda está programada para ser entregue amanhã".

Principais vantagens da aprendizagem automática para o comércio eletrónico

Os chatbots processam e respondem a questões em segundos, fornecendo respostas atempadas e úteis.
As empresas podem reduzir a carga de trabalho das equipas de apoio e reduzir os custos operacionais com os chatbots, uma vez que estes estão sempre disponíveis e prontos para ajudar os clientes a qualquer momento.
Os chatbots são ideais para operações em grande escala, uma vez que tratam simultaneamente milhares de pedidos.
Com cada nova interação, os chatbots aprendem e adaptam-se, melhorando a sua precisão e utilidade ao longo do tempo.

Aprendizagem automática no comércio eletrónico: histórias de sucesso dos nossos clientes

Plataforma de análise de campanhas publicitárias

A Innowise desenvolveu uma plataforma de análise baseada em IA que utiliza o ML para otimizar as campanhas publicitárias, fazendo corresponder as consultas dos utilizadores aos anúncios mais relevantes, melhorando a cobertura de palavras-chave e a relevância dos anúncios. A solução aumentou os cliques nos anúncios em 53%, reduziu o tempo de geração de anúncios em 25% e alcançou uma cobertura de 92% dos pedidos dos utilizadores.

Ferramentas de IA para criação de sítios Web e geração de conteúdos

A nossa equipa integrou os modelos GPT da OpenAI numa plataforma de construção de sites sem código, permitindo a geração de código e a criação de conteúdo com base em IA. Como resultado, a solução reduziu o tempo de personalização do site em 60%, melhorou o SEO com meta descrições optimizadas e aumentou as classificações dos motores de busca em 17%.

Ecossistema de aplicações web alimentado por IA

Transformámos o ecossistema de meios digitais do nosso cliente, integrando soluções avançadas de IA para modernizar as aplicações web, melhorar a experiência do utilizador e otimizar a eficiência operacional. As principais realizações incluem um aumento de 12% nos visitantes mensais e uma redução de 66% nos custos de fotografia profissional através de IA geradora de texto para imagem.

O ML pode otimizar, personalizar e dimensionar o seu negócio - vamos descobrir o que é melhor para si!

Obstáculos e limitações da aprendizagem automática no comércio eletrónico

É certo que o ML do comércio eletrónico está a potenciar experiências de compra personalizadas, a prever as necessidades dos clientes e a orientar as decisões comerciais com uma precisão incrível. Mas por detrás de todo este entusiasmo está uma série de desafios que muitas vezes passam despercebidos.

Vamos analisar mais detalhadamente os obstáculos que o comércio eletrónico com aprendizagem automática pode enfrentar e o que pode ser feito para os ultrapassar.

Desafio

Solução

Os modelos de ML dependem fortemente de grandes volumes de dados de alta qualidade, mas as empresas de comércio eletrónico debatem-se frequentemente com conjuntos de dados incompletos e inconsistentes.

Utilize ferramentas e técnicas de limpeza de dados para pré-processar dados e eliminar erros antes de os introduzir nos modelos de ML. A parceria com um fornecedor externo especializado em enriquecimento de dados também pode preencher lacunas nos conjuntos de dados.

A incorporação do ML nos sistemas de comércio eletrónico existentes, tais como CRMs ou ERPs, pode ser complexa e morosa.

Escolha plataformas de ML que ofereçam APIs e conectores para uma integração mais fácil com ferramentas populares de CRM, ERP ou marketing. Trabalhe com especialistas de integração experientes para obter um alinhamento suave com os sistemas existentes.

Os dados históricos utilizados para treinar modelos de ML podem conter enviesamentos, como a sub-representação de segmentos específicos de clientes ou tendências sazonais.

Auditar regularmente os conjuntos de dados e modelos para identificar e atenuar os enviesamentos. Utilizar técnicas como a reamostragem, os ajustamentos algorítmicos de equidade e a recolha de dados diversificados para reduzir os enviesamentos.

O desenvolvimento, a formação e a implementação de modelos de ML requerem um investimento substancial em tecnologia, talento e infra-estruturas.

Comece por pequenos investimentos e aumente-os gradualmente à medida que obtém resultados mensuráveis. A subcontratação do desenvolvimento do ML a parceiros experientes também pode reduzir os custos iniciais, ao mesmo tempo que permite aceder a conhecimentos especializados aprofundados.

Os modelos de ML criados para aplicações de escala limitada podem não ter a capacidade de escalar de forma eficiente, especialmente com o aumento da complexidade dos dados.

Tirar partido das arquitecturas modulares e da infraestrutura de nuvem para lidar com conjuntos de dados e bases de utilizadores em crescimento. Utilizar ferramentas como o AutoML ou modelos pré-treinados para reduzir a complexidade do aumento de escala.

Vamos finalizar

O custo inicial da implementação de algoritmos de aprendizagem automática para o comércio eletrónico pode ser elevado, mas a eficiência e o retorno do investimento torná-lo-ão, sem dúvida, valioso a longo prazo. As empresas podem desenvolver uma vantagem competitiva, aumentar as taxas de satisfação e obter mais lucros através da integração de tais ferramentas. A nossa equipa terá todo o prazer em ajudá-lo a utilizar a aprendizagem automática no comércio eletrónico em seu benefício.

Volha Ralko Gestor de entregas no comércio eletrónico

Data: 14 de fevereiro de 2025

Volha Ralko Gestor de entregas no comércio eletrónico

Data: 14 de fevereiro de 2025

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