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Porque é que a aprendizagem automática é boa para o retalho e o comércio electrónico

O que é que lhe vem à cabeça quando pensa em aprendizagem automática? Talvez seja um carro da Tesla com piloto automático ou um robot produzido pela Boston Dynamics? A maior parte dos sistemas de Soluções de aprendizagem automática (ML) são uma espécie de fenómeno que (pelo menos por enquanto) é difícil de imaginar a ser utilizado na nossa vida quotidiana.

Mas a aprendizagem automática não diz respeito apenas a esses produtos exclusivos e (por enquanto) por vezes até impraticáveis. De facto, quase todas as pessoas na Terra tocam no ML quase todos os dias.

Estamos a falar de retalho e comércio eletrónico. Compramos coisas todos os dias e a maior parte delas é vendida com a ajuda de diferentes aplicações de aprendizagem automática.

Mas será que o ML é realmente útil e rentável para essas empresas? Vamos encontrar uma resposta para isto (spoiler: é mesmo).

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As 10 principais aplicações de ML para empresas em 2021

Basicamente, existem duas direcções principais de trabalho para o ML no retalho e no comércio eletrónico: melhorar os processos empresariais internos ou a experiência do cliente. Mas se aprofundarmos um pouco mais o tema, veremos que o número de aplicações possíveis para a aprendizagem automática não se resume a estas duas. Então, onde é que a aprendizagem automática pode ser e é utilizada?
Controlo eficaz das existências e gestão do inventário

A gestão das existências influencia os fluxos financeiros da empresa, tanto direta como indiretamente. Por exemplo, o excesso de existências faz com que as existências se acumulem sem qualquer objetivo, o que pode mesmo conduzir a um problema de existências mortas. Pelo contrário, a falta de existências pode resultar em custos de oportunidade e em clientes desiludidos por não conseguirem encontrar o artigo necessário, o que arruinará a imagem do vendedor.

A aprendizagem automática pode ajudar a resolver uma vasta gama de problemas relacionados com o inventário, por exemplo:

Rastrear os produtos para que não haja incompatibilidades ou misturas, o que pode afetar drasticamente a experiência do cliente;
A implementação do ML também pode ajudar a otimizar toda a gestão de stocks, tornando assim a entrega de mercadorias mais rápida, o que melhorará a experiência do cliente;

A utilização da aprendizagem automática na previsão de stocks ajuda a evitar o excesso e a falta de stocks, o que melhorará as falhas financeiras da empresa, bem como a experiência do cliente

Previsão mais exacta da procura e das vendas
Este ponto é muito semelhante ao anterior. A análise de dados históricos, como as vendas durante os 3-4 anos anteriores, tendo em conta algumas variáveis laterais (como a situação económica e política) com a aprendizagem automática, permite prever a evolução das vendas no futuro, o que permite tornar os planos de produção, logística e marketing mais precisos e rentáveis. Além disso, a aprendizagem automática permite detetar novas tendências de mercado antes de todos os concorrentes se aperceberem delas, o que lhe dá a vantagem de ter tempo para implementar alterações ou lançar novos produtos e ganhar uma maior quota de mercado.
Manutenção preventiva

Outro ponto importante para qualquer empresa é o estado do equipamento. Pequenas falhas ocorrem regularmente e não faz mal, nada é perfeito. Mas as falhas críticas podem ter um preço demasiado elevado para serem cobertas.

É por isso que cada vez mais empresas começam a praticar a manutenção preditiva. Dão ao Machine Learning um conjunto de dados sobre o funcionamento normal do sistema e, após a aprendizagem, o algoritmo alerta para as falhas, permitindo que a empresa as corrija antes que seja tarde demais.

Refinação dos resultados dos motores de busca e pesquisa visual

Neste domínio, as aplicações de aprendizagem automática já são amplamente utilizadas há muito tempo. Graças à aprendizagem automática, um motor de busca pode compreender melhor o que um cliente procura em particular, mesmo quando o pedido não é completo ou exato.

A tecnologia de pesquisa visual torna muito mais fácil para os utilizadores encontrarem os produtos desejados - basta carregar uma imagem e escolher entre opções semelhantes de diferentes marcas. Também pode ajudar a detetar a pirataria e as contrafacções para evitar a sua distribuição e a perda de lucros.

Preços dinâmicos

Quando foi a última vez que pediu um Uber? Houve um preço mais elevado devido à elevada procura?

É o preço dinâmico. Com base no rácio entre condutores disponíveis e pedidos, a aplicação calcula o preço. Se houver demasiados pedidos, a Uber aumenta o preço de uma viagem, de modo a trazer mais taxistas para as estradas para que a procura seja satisfeita. É o sonho de um economista tornado realidade, não é?

Ao aplicar o ML às decisões de preços, é possível obter esse efeito, que terá um impacto positivo no fluxo financeiro de uma marca. Basicamente, depois de aprender com os dados fornecidos, o ML será capaz de calcular o preço perfeito para um determinado bem num determinado momento, o que leva a um aumento das vendas e das receitas.

Up-selling e cross-selling
Trata-se de recomendações personalizadas. Quando um cliente visita um sítio Web e coloca um artigo no carrinho (por exemplo, um smartphone), o sistema irá muito provavelmente oferecer algo relacionado e possivelmente necessário (como uma capa de proteção e um vidro). Ou, talvez, o bem escolhido tenha uma alternativa melhor (há outro smartphone em stock com melhores características). Ao permitir que a aprendizagem automática componha ofertas para artigos relacionados ou possíveis actualizações, uma empresa pode obter receitas muito maiores.
Experiência imersiva do cliente

Hoje em dia, fazer qualquer negócio não é apenas prestar serviços ou vender bens. Trata-se também da forma como a marca interage com os clientes.

A era da espera de séculos até haver um especialista gratuito num centro de atendimento para resolver o problema de um cliente acabou. Tudo deve ser rápido, cómodo e parecer natural.

Este objetivo pode ser alcançado com a tecnologia de processamento da linguagem natural (PNL). Um algoritmo de aprendizagem automática pode ser ensinado a reconhecer o discurso ou o texto e a obter informações sobre as intenções do cliente. Depois disto, é possível transferir o cliente para o especialista de perfil que passa pelo centro de atendimento, poupando assim tempo ao cliente e melhorando a sua experiência de interação com a marca.

Esta solução pode ser implementada como um chatbot ou um assistente virtual quando um cliente telefona para o número de linha direta de uma marca.

Segmentação de clientes e campanhas de marketing direccionadas

Outro domínio de utilização da aprendizagem automática é o marketing direcionado. O ML pode analisar informações sobre os clientes e segmentá-los de acordo com o seu comportamento de compra. O ML permite que os profissionais de marketing mudem de campanhas gerais para todos os clientes para ofertas mais personalizadas no momento certo, que se adequam idealmente a cada público e criam incentivos para a compra. Com o mesmo orçamento de marketing e os mesmos recursos afectados, consegue uma maior conversão, aumenta as vendas e aumenta a fidelidade à marca.

Previsão e prevenção de churn

Há sempre um fluxo de clientes. Alguns vêm, mas outros vão-se embora.

Com a ajuda de algoritmos de aprendizagem automática, é possível analisar os motivos do abandono de forma mais pormenorizada, segmentá-los em grupos de acordo com o seu comportamento de compra e identificar aqueles que provavelmente abandonarão o mercado em breve. Além disso, um algoritmo de aprendizagem automática pode detetar correlações e padrões pouco perceptíveis (manualmente), dando assim uma imagem mais exacta dos motivos do churn. Assim, poderá responder a tempo e fornecer aos clientes ofertas mais personalizadas para minimizar este fenómeno desagradável.

Monitorização das redes sociais através da PNL

A criação de campanhas de marketing é importante, mas saber como a sua marca é percepcionada é vital. A recolha de feedback dos clientes dá-nos a oportunidade de ver os pontos fortes e fracos de uma marca.

Este feedback pode ser recolhido diretamente, mas também existe a opção de receber informações sobre a perceção da marca indiretamente, através das redes sociais.

Ao atribuir um algoritmo de aprendizagem automática à análise das publicações e comentários nas redes sociais relativos à sua marca, pode construir um modelo de como a marca é vista pelos clientes potenciais e actuais: o que gostam e o que não gostam na marca. Talvez eles tenham alguma ideia sobre como melhorar.

Todas estas informações ajudarão a perceber se está a avançar na direção certa.

Em vez de conclusão

Por isso, a aprendizagem automática é realmente útil. Aumentar as receitas, compreender melhor como tudo está a correr, dar oportunidades para evitar perdas e otimizar os processos empresariais... e até conversar com os clientes em vez de os fazer esperar na fila pelo próximo especialista disponível.

E, embora pareça ser bastante dispendioso, vai compensar. Então, porque não impulsionar um negócio com uma ferramenta tão universal que pode ajudar tanto?

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