IA e aprendizado de máquina no comércio eletrônico: benefícios e casos de uso | Elogic

Quando o ChatGPT apareceu pela primeira vez no ano passado, o mundo lamentou. O chatbot tornou-se rapidamente um dos casos de uso de aprendizado de máquina mais proeminentes no atendimento ao cliente e mostrou que a inteligência artificial (IA) chegou a um ponto em que a tecnologia pode executar determinadas tarefas muito melhor do que os humanos.

Mas o aprendizado de máquina (ML) e a IA no comércio eletrônico vão muito além dos chatbots. Varejistas usam IA para personalização, análise de dados, precificação dinâmicae mecanismos de recomendação. Grandes nomes como Zalando e Asos estão montando departamentos inteiros de aprendizado profundo para entender melhor os clientes no momento em que estão no site. 

Parece que a IA traz mudanças irreversíveis ao comércio eletrônico.

Na Elogic, permanecemos na vanguarda da principais tendências de comércio eletrônico desde 2009 e posso dizer com certeza que ML e AI estão aqui para ficar. Sendo uma empresa independente de plataforma, vemos muitas das principais plataformas de comércio eletrônico, como Adobe Commerce e Salesforce Commerce Cloud, aproveitando algoritmos de ML para oferecer uma excelente experiência do cliente (CX) e insights mais profundos sobre análises.

Neste artigo, você verá como as empresas de comércio eletrônico estão usando IA no comércio eletrônico, por que você pode querer investir nela e como pode começar a implementá-la para otimizar suas operações comerciais diárias e melhorar seu CX.

Como funcionam o aprendizado de máquina e a inteligência artificial?

Embora os termos ‌ML e AI sejam frequentemente usados ​​de forma intercambiável, eles implicam em coisas ligeiramente diferentes.

Aprendizado de máquina (ML) é um subconjunto de inteligência artificial (IA) que literalmente ensina uma máquina... a aprender! Os modelos de ML se alimentam de dados e procuram padrões tentando tirar conclusões, como um humano faria. O sistema não é explicitamente programado, mas aprende a fazer previsões ou tomar algumas decisões usando dados históricos.

Os mecanismos de recomendação são um exemplo clássico de aprendizado de máquina de comércio eletrônico. O sistema aprende os detalhes relevantes do usuário, como últimos produtos comprados, as cores preferidas, orçamentos, etc. e deriva um algoritmo para recomendar produtos que o cliente provavelmente comprará.

Leia mais: 20 melhores ferramentas de comércio eletrônico para impulsionar seus negócios online 

Enquanto isso, inteligência artificial (AI) é um termo muito mais amplo que se refere a qualquer técnica que permita aos computadores imitar a inteligência humana. Siri, Cortana e Alexa Voice Assistance são exemplos de IA.

Sempre que vir uma pesquisa habilitada por voz em uma loja ou ofertas de produtos personalizados, você saberá que são IA e comércio eletrônico em ação.

Ainda assim, IA e ML andam de mãos dadas nas compras online; e embora possa ser um campo em evolução para os varejistas, eles abrem caminho para novas interações com clientes e oportunidades de negócios.

Aproveitando oportunidades de negócios: como a IA e o ML podem beneficiar o comércio eletrônico?

IA e ML têm um efeito profundo no setor de comércio eletrônico. Aqui estão as principais vantagens da IA ​​e do aprendizado de máquina no comércio eletrônico para empresas que começam a transformar seus negócios hoje.

ROI mais elevado

Poucas pessoas realmente percebem como a IA pode aumentar as vendas de comércio eletrônico. De acordo com Relatório do estado da IA ​​da McKinsey, 79% dos entrevistados afirmaram que a integração da IA ​​ao marketing e às vendas aumentou a receita dos negócios. Integrá-lo ao seu CRM pode criar um processo de vendas mais eficiente. Adicionar uma plataforma de comércio eletrônico baseada em IA, como CDPs ou inteligência de negócios (BI), abrirá caminho para a personalização, o que aumentará o valor médio do pedido (AOV) e a fidelidade do cliente.

Na verdade, existem muitos casos em questão que ilustram esse benefício. O mecanismo de recomendação da Amazon gera 35% das vendas anuais da empresa, e o Alibaba reduziu os erros de entrega em 40% depois de investir em seu programa de logística inteligente.

Marketing e publicidade direcionados

Salesforce, a principal solução de CRM e comércio eletrônico e Parceiro Elogic, afirma que os clientes esperam uma experiência personalizada. Ainda assim, apenas 26% dos comerciantes estão confiantes de que sua organização possui uma estratégia de personalização bem-sucedida. Um dos maiores desafios são os dados isolados — quando os departamentos não têm acesso às mesmas informações sobre o cliente — o que leva a experiências desconectadas do cliente.

A unificação de dados é um dos benefícios da inteligência artificial no comércio eletrônico. Como a IA e o ML extraem de várias fontes de dados em uma empresa, a tecnologia de IA pode quebrar esses silos gerando insights visíveis, acessíveis e acionáveis. Por exemplo, plataformas de dados de clientes (CDPs) orientadas por IA unificarão seus dados e analisarão grandes volumes de dados e acelerarão o processo de teste e refinamento de campanhas de marketing.

Você pode usar esses insights para identificar tendências, prever tendências de clientes em potencial e recomendar produtos semelhantes aos comprados ou visualizados com carinho. E o mais importante, você pode ‌personalize em escala adaptando as experiências do usuário em todos os canais.

Decisões de negócios informadas

Muitas empresas acham bastante difícil não apenas coletar dados, mas também entendê-los. As ferramentas analíticas tradicionais serviram a um propósito até agora, mas certamente não como aquelas que adotam IA/ML no comércio eletrônico.

A análise preditiva orientada por IA merece uma menção especial aqui. Ele pode tornar suas decisões de negócios mais informadas e prever com precisão os futuros padrões de demanda de produtos para itens específicos ou categorias inteiras em uma loja de comércio eletrônico. 

“Digamos que você decidiu aumentar o faturamento da sua empresa”, diz Igor Iakovliev, o sócio-gerente e COO da Elogic Commerce. “Com base em sua amostra de dados coletados, o sistema vê que o serviço Y tem a maior margem de lucro. Ele verifica o tipo de clientes que solicitam esse serviço e sugere que você promova esse serviço para um determinado grupo-alvo. Adicione IA a esse tipo de ferramenta analítica e você obterá análises preditivas.”

Logística otimizada e gestão de estoque

O gerenciamento de estoque é um dos maiores desafios B2B e B2C, pois você pode ter muito ou estoque limitado em mãos. O mesmo vale para a logística, com os varejistas investindo em estratégias eficazes de cadeia de suprimentos para reduzir o custo de compra e fabricação.

A logística simplificada e uma visão clara do estoque são um dos benefícios da IA ​​no comércio eletrônico. Os sistemas avançados de gerenciamento de estoque em tempo real dependem da IA ​​para informar sobre a disponibilidade de estoque em todos os armazéns e canais. Eles também podem analisar dados para prever padrões de demanda e otimizar seus planos de reabastecimento de depósito.

Na verdade, a McKinsey & Company relatórios que a previsão orientada por IA pode reduzir os erros da cadeia de suprimentos em 20 a 50%, o que se traduz em vendas mais altas. Por exemplo, se você vender sapatos online, você pode ver que a demanda por calçados de inverno aumenta durante o outono e planejar, estocar e programar entregas de acordo com o risco de interrupções na cadeia de suprimentos.

Maiores conversões de clientes

Os algoritmos de IA permitem que os profissionais de marketing analisem e otimizem rapidamente as páginas para melhor envolvimento do cliente e conversões mais altas. 

Por exemplo, uma marca DTC e uma subsidiária da PepsiCo, SodaStream, usava AI e aprendizado de máquina para comércio eletrônico para analisar a eficácia de suas campanhas de marketing em 46 mercados ao redor do mundo. Os resultados mostraram que os anúncios atraem os consumidores de forma diferente dependendo do canal. A marca teve um aumento de 3% a 5% nas taxas de conversão de e-mail e de 10 a 15% nas taxas de conversão de texto SMS.

Esta é apenas uma aplicação de inteligência artificial no comércio eletrônico. Você também pode aplicá-lo ao seu: 

• pesquisa no site (porque quanto mais rápido seus clientes encontrarem o que precisam, mais rápido você fará uma venda)
• campanhas de remarketing (envie aos seus usuários promoções e incentivos personalizados para incentivá-los a retornar e concluir a compra após abandonar o carrinho)
• atendimento ao cliente (corte o corredor interminável da linha de suporte ao cliente, oferecendo aos seus clientes chatbots de autoatendimento alimentados por IA).

Quais são os exemplos de ML e IA mais bem-sucedidos em comércio eletrônico?

Grandes players, como eBay e Amazon, têm uma experiência vencedora de integração de IA durante todo o ciclo de vendas. No entanto, você não precisa necessariamente ser um líder de mercado para fazer uso dessas tecnologias. Os casos de uso de IA bem-sucedidos no comércio eletrônico mostram que, independentemente do tamanho da sua loja, você pode integrar tecnologias de IA e ML para obter benefícios competitivos.

Leia mais: Líder em comércio eletrônico: 7 razões pelas quais a Amazon é tão bem-sucedida 

Mecanismos de recomendação

Os sistemas de recomendação ajudam as empresas a aumentar as vendas, fornecendo ofertas personalizadas e experiência aprimorada do cliente. As recomendações costumam agilizar a busca no site, facilitar o acesso dos usuários ao conteúdo necessário e são excelentes cross-selling e up-selling exemplos de inteligência artificial em compras online. 

Eles também contribuem para uma maior taxa de compra e aumentam a fidelidade do usuário, o que se traduz em vendas mais altas. Depois que a equipe da Elogic ‌integrou a solução de personalização da Certona AI para um varejista de moda dos EUA, Carbon38, a marca viu um grande aumento no valor médio do pedido (AOV) e nos clientes recorrentes.

Estratégia de preços

A precificação baseada em IA usará o algoritmo para analisar grandes quantidades de dados e tomar decisões de precificação com base nessa análise. Este é um dos exemplos mais proeminentes de IA no comércio eletrônico B2B.

Ferramentas avançadas para análise de dados obtêm informações de fontes multicanais e determinam a flexibilidade de preços. Os fatores de influência incluem localização, atitude de compra do cliente, tempero e preços de mercado no segmento específico. 

Além disso, o algoritmo realiza segmentação de clientes e otimização em tempo real, permitindo que você personalize esquemas de preços.

Por exemplo, nosso cliente finlandês, um especialista em componentes técnicos B2B Wexon, agora pode analisar o comportamento do usuário e ajustar níveis de preços em torno de clientes registrados/novos, volumes de pedidos e condições de mercado.

Busca visual

Embora os compradores tendam a navegar pelo conteúdo visual antes de fazer uma compra, às vezes eles não conseguem encontrar as palavras certas para descrever o que estão procurando. A pesquisa visual facilita muito. Os clientes podem simplesmente carregar uma imagem em vez de digitar uma consulta longa e detalhada. Como resultado, o cliente pode restringir a pesquisa e obter itens mais relevantes.

Bing Visual Search, Google Lens e Image Search são ferramentas poderosas de IA para comércio eletrônico que transformaram esse tipo de pesquisa em uma tendência. O mercado está usando o mecanismo de busca Lens Your Look do Pinterest, que permite encontrar opções de roupas relevantes para o seu guarda-roupa existente.

Por exemplo, a ASOS combinou lindamente aprendizado de máquina e comércio eletrônico e criou o recurso Style Match para seu aplicativo móvel. Ele permite que os compradores tirem uma foto e descubram produtos de seu catálogo que correspondem a ela. Essa ferramenta incentiva os compradores a comprar da marca.

A tendência produz resultados particularmente positivos se combinada com pesquisa por voz e comércio conversacional. As marcas podem integrar os modelos de aprendizado de máquina do Amazon Lex para comércio eletrônico e aproveitar o reconhecimento automático de fala para interpretar a entrada de voz dos usuários na pesquisa.

Análise de sentimento do cliente

As ferramentas tradicionais de análise de sentimento dependem de entrevistas com clientes, monitoramento social, classificações e pesquisas, todas apresentando uma enorme quantidade de dados brutos. Se você começar a analisá-lo manualmente, certamente algo escapará. 

Enquanto isso, as ferramentas com tecnologia de IA analisarão grandes volumes de dados com muito mais rapidez e identificarão as menores mudanças no comportamento do comprador. Os técnicos de ML usam processamento de linguagem para definir palavras que implicam uma atitude positiva ou negativa. Portanto, esses formulários de feedback fornecem uma base sólida e perspicaz para a melhoria do produto ou serviço.

Na verdade, as empresas podem usar a análise inteligente do sentimento do cliente no mapeamento da jornada do cliente. Este é um exemplo de mapa que a Elogic fez para um de nossos clientes:

Gestão de inventário

Os comerciantes visam realizar um gerenciamento de estoque adequado para fornecer aos clientes os produtos certos, na hora e no lugar certos e em condições adequadas. O processo envolve monitoramento e análise profunda do estoque e das cadeias de suprimentos. 

Quando se trata de gerenciamento de estoque, o aprendizado de máquina no comércio eletrônico detecta padrões e correlações entre os elementos e as cadeias de suprimentos. O algoritmo determina as estratégias ideais para estoque e inventário. Da mesma forma, os analistas otimizam a entrega e executam o estoque, implementando os dados obtidos.

Atendimento ao cliente

Uma das aplicações mais brilhantes de aprendizado de máquina no comércio eletrônico, os chatbots são uma excelente maneira de ajudar os comerciantes a automatizar parcialmente a interação com os clientes. Além do mais, você pode reduzir consideravelmente os custos, mantendo a qualidade. No caso de uma consulta complexa, um bot detectará a necessidade de intervenção humana e redirecionará o cliente para um agente de suporte ao cliente. 

A IA generativa desempenha um papel essencial aqui. À medida que as ferramentas de IA aprendem mais sobre os compradores individuais, as interações online com os clientes podem se tornar mais parecidas com aquelas com um estilista ou personal shopper. Por exemplo, Mercari, o mercado de bens de consumo em segunda mão, introduziu um assistente de compras orientado por IA que roda no software ChatGPT e pode não apenas responder às perguntas dos clientes, mas também recomendar produtos com base na pergunta de entrada.

Casos práticos de aplicação de IA e ML no comércio eletrônico

Até agora, você viu os benefícios e as aplicações de IA e ML no comércio eletrônico com base em alguns cenários de casos de varejistas reais. Agora, é hora de apresentar a você alguns grandes nomes e, sem dúvida, gurus de tirar o máximo proveito dessas tecnologias de ponta no setor.

Leia mais: Lista de marcas famosas que estão usando o Adobe Commerce 

Amazon e seu serviço ao cliente vencedor 

A Amazon foca no atendimento impecável ao cliente como um de seus principais concorrentes vantagens do e-commerce. E esse serviço é mantido com a ajuda de IA para comércio eletrônico. Então, em quais esferas específicas eles aplicam a tecnologia?

• Recomendações de produtos. A Amazon utiliza filtragem colaborativa e modelos Next-in-Sequence para elaborar previsões sobre os produtos que cada cliente específico pode precisar a seguir. A ferramenta é habilitada pelos dados coletados do comportamento de compra do cliente.
• Logística. A IA faz alterações no roteamento, nos prazos de entrega e em outros parâmetros de entrega para maior eficiência e precisão. Entrega drone será o próximo passo que a Amazon dará.
• Processamento de linguagem natural. Esta mais nova técnica de aprendizado profundo está capacitando o assistente digital Alexa da Amazon.

Alibaba e sua abordagem centrada no cliente

A empresa está continuamente utilizando as ferramentas mais avançadas habilitadas por IA e ML. O Alibaba aplica espelhos de realidade aumentada, pagamentos de reconhecimento facial, jogos interativos para celular e muitos outros recursos e ferramentas. Especificamente, o Alibaba está se concentrando em:

• Operações de negócios inteligentes. O próprio produto estilo ChatGPT do Alibaba chamado Tongyi Qianwen, lançado em 11 de abril de 2023, supostamente está otimizando a eficiência no local de trabalho. A ferramenta executa uma série de tarefas, como transformar conversas orais em notas escritas e elaborar propostas de negócios. Isso economizará tempo e recursos dos funcionários a longo prazo e permitirá que eles se concentrem nos negócios, em vez de tarefas diárias tediosas.
• Personalização nítida. Criar uma experiência envolvente para o cliente é a base para a maioria dos comerciantes modernos. O Alibaba consegue isso implementando uma plataforma de comércio eletrônico de IA altamente direcionada. Onde quer que um cliente tenha comprado antes, é possível combinar seus produtos adquiridos com novos produtos no pool Alibaba. 
• Cadeia de suprimentos inteligente. Alibaba criou Cadeia de Suprimentos Inteligente Ali – uma ferramenta com tecnologia de IA que prevê a demanda de produtos, otimiza o estoque, determina as ofertas de produtos certas e desenvolve estratégias de preços.

IKEA e o uso de realidade aumentada

Comerciantes que vender móveis online sabem como é difícil gerir devoluções. A natureza volumosa dos produtos torna difícil para os compradores imaginar a peça em seu entorno, o que dispara os custos de devolução. A IKEA é uma das marcas que está lidando com o problema com a ajuda de IA e realidade aumentada (AR): 

• Melhor CX offline e online. A novidade da marca de IKEA Criativo para seu site e um aplicativo permite que os clientes projetem e visualizem seus próprios espaços com móveis digitalizados. Eles não precisam mais ir até uma loja física para ver a peça; um simples clique no telefone será suficiente. 
• Busca visual. Um usuário pode apontar sua câmera para um móvel e um aplicativo IKEA Place encontrará outros como ele. Funcionalidade de apontar e pesquisar do GrokStyle foi adicionado ao aplicativo e é considerado o futuro da pesquisa.

Gap e seu camarim virtual

Quando Heather Mickman se tornou o CIO interino da Gap, uma das maiores varejistas de roupas e acessórios do mundo, ele fez disso sua missão para tornar a IA parte do DNA de como eles funcionam na Gap. Aqui estão as áreas em que eles certamente são bem-sucedidos:

• Movimentação de estoque otimizada. Sua solução baseada em ML produz perfis de tamanho automatizados e precisos que determinam o tamanho de venda de um determinado item em uma loja específica. Dessa forma, a marca acompanha a demanda e a satisfação dos clientes.
• Provadores virtuais. A empresa oferece um aplicativo AR que permite aos compradores experimentar as roupas da Gap sem entrar em uma loja. Um usuário pode selecionar um dos cinco tipos de corpo apresentados no aplicativo, aplicar a roupa Gap a ele e comprá-lo online se gostar do que vê.

Como implementar AI e Machine Learning em seu negócio de comércio eletrônico?

Os casos de uso de aprendizado de máquina no comércio eletrônico são impressionantes e abrangem todas as esferas, desde a melhoria do atendimento ao cliente até o fornecimento de maior segurança para seus negócios. A implementação da automação orientada por IA no varejo é projetada para aumentar de 40% para 80% nos próximos anos 3. 

Então, quais são os procedimentos específicos que ajudam sua empresa a pegar a grande onda e fazer uso do aprendizado de máquina no comércio eletrônico? Várias etapas irão ajudá-lo a estruturar o processo e desenvolver a respectiva estratégia antes de correr para o desconhecido.

1. Identifique quais processos de negócios podem ser habilitados para ML 

Analise seus fluxos de trabalho e faça a si mesmo as seguintes perguntas:

• Quais processos são intensivos em humanos?
• Quais processos são repetíveis?
• Quais processos requerem intervenção humana para estudar grandes volumes de dados?

As respostas indicarão onde exatamente a aplicação de IA e ML ajudará a economizar tempo e recursos em seu negócio.

2. Considere a coleta de dados e a extração de recursos

Os dados são a base para o uso eficiente de IA e aprendizado de máquina no comércio eletrônico. Uma decisão sábia será armazenar todos os dados em um banco de dados, que permita analisá-los e gerenciá-los no futuro.

3. Determine seus objetivos e capacidades

Tentar adotar um escopo maior de implementação de IA do que o necessário pode levar a despesas irracionais. Concentre-se em seus objetivos e comece com algo simples. Por exemplo, você pode se concentrar em prever e prevenir a rotatividade de clientes. Se você estiver satisfeito com os resultados, poderá ampliar a implementação da IA.

4. Escolha as ferramentas e plataformas apropriadas

Em geral, o software de comércio eletrônico que você escolhe é crucial para o seu negócio, pois influencia amplamente o custo e a eficiência de administrar sua loja de varejo online. Às vezes, você até precisa substituir a plataforma para encontrar uma solução adequada que atenda às suas necessidades de negócios. A tecnologia de computação moderna, em particular, permite o uso de ML na nuvem, o que economizará ainda mais tempo e esforço. 

Dependendo do ramo do seu negócio, você pode usufruir de múltiplas ferramentas de IA e ML destinadas a otimizar suas operações e potencializar as vendas. Por exemplo, Adobe Sensei automatiza inúmeras tarefas demoradas e deixa mais tempo para gastar no processo de criação. Nosto é uma solução de marketing abrangente que usa IA para fornecer automaticamente uma experiência altamente personalizada ao cliente em tempo real. Como resultado, você obtém maior engajamento e maiores vendas.

5. Crie uma equipe dedicada e determine quais fornecedores você precisa

Para gerenciar adequadamente o processo de adoção, você precisa de uma equipe dedicada que manterá as coisas sob controle. A equipe estará colaborando estreitamente com os terceiros necessários para o projeto e certificando-se de que o processo esteja sendo direcionado para os objetivos que você definiu.  

Dicas de comércio eletrônico de ML/AI

Você pode ter medo de adotar o novo AI/ML no comércio eletrônico por causa dos desafios organizacionais; ou, ao contrário, inspirado a seguir o exemplo de grandes nomes da indústria que integraram a tecnologia com sucesso. 

Seja qual for o seu sentimento, nenhum varejista deve ficar indiferente às inovações do setor.

Eles tornarão seus processos de negócios mais eficientes. Simplifique a experiência do cliente. Melhore sua segmentação e até mesmo ajude você a escalar para novos mercados.

A única coisa que você precisa fazer é elaborar um plano, criar uma equipe que acredite nessas tecnologias e ter paciência organizacional para aprender, melhorar e mudar quando necessário.

A Elogic vem aprimorando equipes de varejistas como desenvolvedores e consultores de comércio eletrônico há mais de 14 anos. Podemos ajudá-lo a avaliar seu estado atual de negócios, planejar as etapas e projetos que você precisará realizar para atingir seus objetivos e até mesmo implementar e integrar a tecnologia necessária de ponta a ponta.

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• Fonte: https://elogic.co/blog/how-to-use-machine-learning-and-ai-in-ecommerce-to-grow-your-business/