Não é de hoje que a inteligência artificial (IA), sobretudo a IA Generativa, é apontada como uma tecnologia de grande impacto. Com infinitas possibilidades de aplicação, ela tem apoiado a otimização de processos e a análise de dados nos negócios, gerando ganhos em produtividade.
Um dos setores que tem contado com o uso da IA é o varejo. Dados de um relatório da McKinsey apontam que a IA Generativa pode agregar valor aos varejistas em diferentes áreas, principalmente nos departamentos de gestão, marketing e relacionamento com cliente.
Um exemplo é a utilização de chatbots para melhorar a experiência de compra dos consumidores, em especial as faixas etárias que compõem a geração Z, bem como a criação de marketing de conteúdo.
A seguir, entenda as várias possibilidades de aplicação da inteligência artificial no varejo e as oportunidades de negócio geradas por essa tecnologia para o setor!
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Ascensão da IA generativa no varejo
Um estudo da CB Insights aponta que a aplicação da IA Generativa tem o potencial de aumentar a produtividade nas indústrias de varejo e de bens de consumo em cerca de 1-2% das receitas globais. Esse percentual representaria entre 400 bilhões e 660 bilhões de dólares por ano.
Dessa forma, acredita-se que a utilização da tecnologia pode reduzir custos entre departamentos, tornando os produtos mais baratos para os consumidores e, por conseguinte, aumentando as vendas e o faturamento.
A IA generativa tem sido utilizada em operações e para potencializar a conversão de compras digitais, em especial na criação de conteúdo, seja no desenvolvimento de imagens 3D para páginas de produtos de e-commerce, seja para escrever e-mail marketing personalizados em grande escala, seja ao direcionar resultados de pesquisa e sugestões em sites de venda.
Inteligência artificial no varejo: principais aplicações
A IA tem um grande potencial para gerar melhorias na eficiência operacional, personalização da experiência do cliente e impulsionamento das vendas no varejo. Confira algumas possibilidades de aplicação da tecnologia no setor!
1. Criação de conteúdo
Uma das principais formas de usar a IA Generativa em benefício dos negócios é a de gerar conteúdos, que podem ser empregado de diferentes formas.
É possível adotar a tecnologia, por exemplo, para revisar ou gerar insights para criação de descrições de produtos, anúncios e conteúdo de marketing.
Outra forma possível é na personalização das campanhas, baseadas nos comportamentos e preferências dos clientes, cujos dados podem ser inseridos na ferramenta associada aos inputs para que ela gere as informações e análises.
2. Design de produtos
A IA pode ser usada também como um recurso para auxiliar profissionais no desenvolvimento de novos produtos, em conjunto com informações sobre as tendências de mercado, bem como as próprias preferências do consumidor.
Entre as diversas formas de aplicação da tecnologia nessa área, estão:
- Algoritmos de machine learning para analisar dados e fazer a previsão de tendências.
- Redes neurais na geração de designs e de simulações complexas.
- Processamento de Linguagem Natural (NLP) voltada à análise de feedbacks e preferências de clientes.
- Softwares de design assistidos por IA, como é o caso do Autodesk Generative Design, que ajuda a criar e otimizar designs.
3. Assistentes virtuais e chatbots
No atendimento ao cliente, os varejistas podem utilizar soluções de IA destinadas ao suporte ao cliente de forma contínua, como os chatbots para responder perguntas frequentes e auxiliar em processos de compra, antes mesmo que o consumidor seja redirecionado a um atendente humano.
Um exemplo prático feito e que deu certo nesta área é o da Adidas. Uma das principais marcas esportivas do mundo já utilizou chatbots da Salesforce para ajudar os clientes a obterem respostas mais rapidamente e de maneira personalizada.
Entre os benefícios observados pela companhia ao empregar a inteligência artificial no varejo estiveram a redução do tempo e o esforço dos agentes no contato com clientes.
4. Machine learning
Associada ao aprendizado de máquina, a IA pode ser aplicada na previsão de demanda, a partir da análise de dados históricos. Dessa forma, pode auxiliar a gestão de estoque a partir de automatizações.
Por meio da coleta e análise de grandes quantidades de dados, incluindo históricos de vendas, padrões sazonais, eventos promocionais, dados meteorológicos e até mesmo dados econômicos e sociais é possível criar e alimentar modelos preditivos para prever a demanda futura de produtos com alta precisão.
Outra alternativa é empregar a tecnologia para análise de comportamento do cliente, identificando padrões de compra. Nesse sentido, é possível oferecer ao cliente recomendações de produtos, melhorando sua experiência e gerando oportunidades de cross e up-sell.
A detecção de fraudes, por meio do monitoramento de transações, é outra possibilidade. Uma das principais varejistas globais, a Amazon, já utiliza a tecnologia para isso.
A varejista comandada por Jeff Bezos usa algoritmos de machine learning que monitoram as transações em busca de comportamentos anômalos, os quais eventualmente podem indicar uma possível fraude. Isso inclui avaliação de padrões de compra, frequência de pedidos, valores das transações e origens das transações.
Tanto que a medida deu origem a um serviço oferecido pela companhia, o Amazon Fraud Detector. Lançada em 2020, a solução permite a qualquer empresa implementar detecção de fraudes usando machine learning, utilizando para tanto a própria experiência prévia da Amazon na detecção de fraudes.
Assim, o serviço oferece modelos de machine learning pré-treinados que podem ser personalizados para diferentes casos de uso. Entre os benefícios prometidos pela organização com o uso da sua solução, estão:
- detecção de nova fraude de conta;
- identificação de pagamentos suspeitos;
- uso abusivo de programas de fidelidade ou de teste;
- coibição do uso fraudulento de contas, a partir de registros comportamentais do usuário.
O emprego da inteligência artificial no varejo pode ser feito para diferentes finalidades, desde a criação de conteúdo até a detecção de fraudes, evitando perdas financeiras. (Fonte: Getty Images/Reprodução)
5. Visão computacional
Uma das dores que comprometem o pleno funcionamento dos varejistas diz respeito ao monitoramento do estoque. Nesse sentido, a IA pode ser usada para realizar a gestão de inventário, a partir da utilização de câmeras vinculadas ao sistema de algoritmos, as quais podem monitorar automaticamente o estoque em tempo real, evitando rupturas e excessos.
Outra medida é para o reconhecimento de produtos. Assim, a IA no varejo pode ajudar na facilitação de checkouts automáticos em lojas físicas, em que os produtos são identificados automaticamente sem a necessidade de digitalização manual.
Aliado a sensores de Internet das Coisas (IoT), essa tecnologia emergente associada à IA pode ser usada em armazéns e lojas para monitorar o nível de estoque em tempo real. Na prática, os sensores transmitem dados de forma contínua para sistemas centralizados.
Na sequência, os algoritmos de IA processam as informações em tempo real para detectar possíveis problemas, como rupturas de estoque ou excesso de inventário. O que, por sua vez, permite a realização de ações imediatas para corrigir e mitigar problemas
Com base nas previsões de demanda, a IA pode automatizar ainda o processo de reabastecimento de estoque, garantindo que as prateleiras estejam sempre abastecidas. A depender do nível de automatização, os pedidos de compra podem ser enviados automaticamente aos fornecedores.
6. Recomendação personalizada
Uma forma de aumentar ainda mais as vendas é investir em sistemas que sugerem produtos com base no histórico de compras e preferências do cliente. Medida que, por sua vez, amplia as chances de upsell e cross-sell.
E, mais uma vez, a Amazon pode ser usada como estudo de caso de sucesso na aplicação da IA com essa finalidade. A companhia tem um sistema de recomendação personalizada, a partir do emprego de algoritmos de machine learning.
A funcionalidade conhecida como Customers who bought this item also bought usa filtragem colaborativa para sugerir produtos que são frequentemente comprados juntos. Além disso, aposta em e-mails personalizados com recomendações de produtos baseados nas compras e visualizações recentes do cliente.
Funciona da seguinte forma: os algoritmos consideram diversos tipos de dados, como histórico de compras, itens visualizados, produtos adicionados ao carrinho, avaliações de produtos, e até mesmo comportamento de navegação.
O sistema de filtragem colaborativa, conhecido como User-Item Matrix, utiliza a matriz usuário-item para encontrar semelhanças entre os comportamentos de diferentes compradores.
Uma outra forma de uso da IA para essa finalidade considera a filtragem baseada em conteúdo, a partir da análise dos atributos dos produtos que um usuário demonstrou interesse. Entram aqui categoria, autor, marca. Dessa forma, o sistema recomenda produtos similares.
E o uso da IA pode ser mais complexificado ainda, com a aplicação de redes neurais profundas, as quais ajudam a capturar interações entre usuários e itens. Elas podem aprender representações mais sofisticadas dos gostos dos usuários e características dos produtos.
A Amazon usa deep learning para avaliar padrões de compra e comportamento, sugerindo produtos que o usuário pode não ter considerado, mas que são altamente relevantes com base em padrões ocultos nos dados.
7. Relatórios de tendências
Ainda no que diz respeito às ações de recomendações personalizadas de produtos, mas que, em uma ação anterior, prevê tendências, está o uso da IA no varejo para gerar relatórios de inteligência.
E entre as varejistas que aplicam a tecnologia com essa finalidade está a rede de supermercados norte-americana Target. A partir da análise preditiva, a companhia consegue entender futuras demandas e comportamentos da sua base de clientes.
Imagine a seguinte situação: usar a tecnologia e inovação, associada à expertise humana, para entender os padrões de compra que indicam eventos significativos na vida dos clientes, como uma gravidez ou mesmo a mudança de residência. Sim, foi o que a Target fez, levando inclusive grandes jornais, como o The New York Times, a buscar pistas de como a tecnologia estava sendo usada com essa finalidade.
Para tanto, a Target coleta dados de várias fontes, incluindo históricos de compras, comportamento de navegação no site, dados de cartões de fidelidade, interações em redes sociais, feedbacks de clientes e dados externos como tendências econômicas e demográficas.
No caso em questão, mulheres que haviam se inscrito em informações sobre produtos para bebês em determinado momento do passado passaram a receber recomendações de compra personalizadas, seja para uso da futura mamãe, seja para o bebê em si.
Associada a outros recursos, como big data, a inteligência artificial no varejo também pode resultar em análise de tendências e previsões. (Fonte: Getty Images/Reprodução)
A partir do momento que mais mulheres tinham determinado comportamento, cujo desejo de compra incorporava a necessidade de comprar os mesmos itens em um certo período de tempo, o sistema inteligente de recomendação da Target passou a direcionar nos meses seguintes cupons de desconto para a compra de mercadorias conforme o avanço da gestação.
De acordo com a reportagem, os dados eram integrados em um sistema centralizado de data warehousing, em que são filtrados, organizados e preparados para análise. A partir daí, com o uso de machine learning e big data analytics, os algoritmos processam grandes volumes de dados para identificar padrões e tendências emergentes no comportamento do consumidor.
Os mesmos algoritmos também podem ser usados na clusterização e segmentação da base de clientes, dividindo-os em grupos com comportamentos e preferências semelhantes. O que, na mesma medida, torna a realização de campanhas de marketing mais direcionadas e personalizadas.
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Referências:
McKinsey, Salesforce, Amazon, New America,The New York Times, CB Insights.
