Aprendizado de máquina no varejo: você deve implementá-lo?

Publicados: 2022-04-12

Muitas empresas de varejo estão começando a usar IA e aprendizado de máquina para acompanhar as constantes mudanças nos comportamentos dos consumidores. Usar a mesma estratégia em seu negócio pode permitir que você obtenha bons resultados também.

Os dados do cliente são um componente essencial de um negócio de sucesso. Analisar e utilizar adequadamente esses dados é o maior fator no crescimento de um negócio. Com as fontes cada vez maiores de dados de clientes hoje em dia, o aprendizado de máquina tornou-se fundamental para o desenvolvimento de novas estratégias no setor de varejo.

De acordo com um relatório da IBM, mais de 70% dos negócios de varejo e produtos de consumo agora dependem de serviços de aprendizado de máquina para analisar os comportamentos de compra dos clientes, a fim de otimizar a cadeia de suprimentos e personalizar ofertas para seus clientes.

Enquanto a análise preditiva depende de pessoas para identificar tendências estatísticas nos dados, o aprendizado de máquina é um tipo de inteligência artificial (IA) que usa algoritmos de computador para identificar tendências de dados. Os computadores podem então gerar previsões por conta própria com base em tais tendências, efetivamente "aprendendo" sem serem treinados para um propósito específico.

Por que integrar o aprendizado de máquina em um negócio de varejo?

O aprendizado de máquina pode ajudar as empresas a otimizar preços, coletar dados do consumidor e simplificar as operações logísticas. A capacidade de aprendizado de máquina para simplificar o negócio de varejo economiza custos e fortalece as conexões do consumidor.

Mas, além disso, aqui estão mais benefícios na integração do aprendizado de máquina em um negócio de varejo:

Previsão de taxa de churn

Prever a taxa de churn é fundamental para as empresas. Quando uma empresa perde um cliente, perde tanto os ganhos potenciais quanto o dinheiro investido para atrair consumidores.

Se você continuar a perder clientes devido ao churn, nunca atingirá um limite de equilíbrio. A despesa de adquirir novos clientes será muito cara.

Felizmente, o aprendizado de máquina pode ajudá-lo a rastrear eventos que provavelmente resultarão em perda de clientes. Os dados da IA ajudarão você a criar ações apropriadas para reter os consumidores de maneira proativa, em oposição à abordagem reativa padrão.

Análise de mercado

As empresas devem prever a demanda por seus serviços para fornecer aos consumidores uma experiência totalmente personalizada.

O aprendizado de máquina no varejo pode realizar essas previsões e ajudar as empresas a acompanhar seu estoque para gerenciar os níveis de estoque. Além disso, eles podem determinar mudanças de demanda e ajustar seus preços adequadamente.

Automatizando processos básicos

O aprendizado de máquina pode avaliar os dados internos de uma empresa de varejo de maneira significativamente mais rápida e eficiente do que qualquer pessoa. Por exemplo, você pode permitir que a IA verifique e analise seus dados de recursos humanos.

Os dados produzidos pela IA podem ajudá-lo a realizar o seguinte:

● Torne seus funcionários mais adaptáveis

● Trabalhadores livres de tarefas mundanas

● Planejar efetivamente o horário de trabalho do funcionário

Além disso, você pode até aplicá-lo a casos em que você precisa verificar fisicamente o status de um produto. Costco está usando a tecnologia para verificar a frescura de seus corredores de produtos, de todas as coisas. Conseguiram reduzir significativamente a quantidade de alimentos desperdiçados e aumentaram a frescura e a sustentabilidade dos seus produtos expostos.

Detecção de fraude

As empresas podem desenvolver um sistema de autoaprendizagem com a ajuda do aprendizado de máquina. Além disso, a IA pode melhorar a eficiência do sistema na detecção de fraudes.

Os sistemas de aprendizado de máquina ajudarão na prevenção de ações fraudulentas e rastrearão o uso de cupons e descontos registrando o comportamento do usuário de um determinado endereço IP.

Roteamento Protegido e Rápido

Os varejistas podem empregar algoritmos de aprendizado de máquina para descobrir rotas mais rápidas e melhores e entregar itens aos clientes com muito mais rapidez.

As empresas podem utilizar o mesmo conceito para usar vários algoritmos que determinarão as intenções e desejos do usuário para proporcionar experiências personalizadas.

Mais ofertas personalizadas genuínas

Atualmente, a personalização está em alta porque os clientes de hoje não estão dispostos a fazer parte de uma lista de assinantes que é inundada com mensagens de e-mail genéricas.

O aprendizado de máquina pode ajudar os varejistas a se adaptarem a essa tendência, monitorando o comportamento do usuário e incorporando informações críticas sobre transações anteriores.

A análise com aprendizado de máquina pode filtrar o histórico de pesquisa, comentários e curtidas dos usuários no Google em sites de redes sociais para fazer as melhores recomendações de produtos ou serviços.

Um exemplo disso é a tentativa da H&M de restabelecer as vendas em suas lojas de varejo, personalizando as ofertas e produtos mostrados aos clientes, de acordo com este artigo do WSJ. Enquanto a empresa se recusou a divulgar quanto, eles relataram que seus ganhos e vendas cresceram em uma de suas lojas em Estocolmo.

Faça uso da análise preditiva

A análise preditiva tem se mostrado uma ferramenta valiosa para os proprietários de empresas de varejo.

A análise preditiva pode ajudar os varejistas a identificar os principais eventos industriais, os próximos padrões e como os clientes reagiriam a esses acontecimentos.

As empresas podem usar Machine Learning e Inteligência Artificial para analisar uma grande quantidade de dados históricos, atuais e alegados para tornar a análise preditiva bem-sucedida.

Um exemplo importante disso é a implementação da Amazon em suas lojas de varejo Amazon Go sem funcionários. A empresa instalou câmeras em suas lojas que rastreiam os usuários para determinar quais itens estão em demanda, o que é devolvido e várias outras características. Isso ajuda não apenas a determinar as melhores opções para os clientes, mas também a alterar a política de preços.

Otimização de preço

Grandes conjuntos de dados analisados por meio de sistemas de aprendizado de máquina permitem que os lojistas prevejam como o setor evoluirá. Ao fazer um exame minucioso dos dados do consumidor, as empresas de varejo podem definir o preço que a maioria dos clientes estará disposta a pagar por um determinado produto.

Os varejistas podem então modificar os preços com base nesses resultados para maximizar a vantagem e o lucro do mercado. Apotek Hjartat, a cadeia sueca de farmácias privadas, está usando aprendizado de máquina para rastrear as ofertas de seus concorrentes enquanto adapta seus próprios preços em resposta ao comportamento de compra do cliente.

Coisas a considerar antes de usar o Machine Learning

Os aplicativos de aprendizado de máquina e IA nem sempre são as melhores soluções para os problemas da maioria das empresas de varejo.

Além da complexidade dessas tecnologias, elas também são caras para integrar às operações de negócios. É por isso que é melhor resolver esses problemas antes de usar soluções de aprendizado de máquina ou inteligência artificial.

O aprendizado de máquina pode resolver seus problemas?

Lembre-se de que IA e aprendizado de máquina são ferramentas. Em certas situações, eles são a melhor ferramenta para o trabalho. Mas, infelizmente, eles não têm a capacidade de mudar uma empresa por conta própria.

Portanto, antes de decidir usar o aprendizado de máquina, identifique seus problemas primeiro e veja se ML e IA podem ser as soluções certas.

A integração de aprendizado de máquina é necessária?

Antes de decidir se deve buscar soluções de IA ou ML, é fundamental avaliar se as ferramentas que você possui atualmente são suficientes. Embora a nova tecnologia possa ser a solução mais atraente para um problema, nem sempre é a mais prática.

Apenas um punhado de problemas se adapta bem às soluções de IA e ML. Além disso, a tecnologia mais recente raramente é a mais econômica ou em termos de tempo ou custo.

Você tem os recursos para integração de aprendizado de máquina?

Vamos supor que você identificou um problema que ML ou IA pode resolver e concluiu que essas ferramentas são a melhor abordagem para resolvê-lo. A próxima etapa é avaliar se você tem a infraestrutura para implantar IA ou ML. Em outras palavras, você tem desenvolvedores de software de IA/ML na equipe que podem criar a solução que você deseja ou adaptar uma solução existente para atender às suas necessidades?

Devido à grande demanda por esses profissionais, eles são difíceis de encontrar neste momento. Eles também são altamente caros, como resultado da alta demanda.

A integração do aprendizado de máquina em seus negócios sem a infraestrutura ou os fundos necessários pode levar a vários problemas, como instabilidade financeira.