Aprendizados que o machine learning pode trazer para o varejo

Que a tecnologia é hoje uma das principais aliadas das empresas, isso é inquestionável. Conforme o tempo passa, os hábitos de consumo se transformam e a tecnologia avança, cada vez mais processos são assumidos por recursos automatizados e mais decisões são tomadas com base em dados e informações trabalhadas por sistemas de Machine Learning.

O aprendizado de máquina, inclusive, atualmente é um dos pilares das organizações modernas. A capacidade de análise trazida pelos algoritmos e softwares envolvidos nesse conceito elevam as empresas que o utilizam a outro patamar, especialmente quando o assunto é antecipar tendências, traçar perfis de consumidores, antever falhas na relação da companhia com o cliente e muito mais.

No varejo, setor em que há uma imensa quantidade de interações sendo efetivadas diariamente, o Machine Learning tem um suporte informativo ainda mais rico, podendo fortalecer — e muito — a condução dos negócios.

Dada a relevância do Machine Learning no cenário atual dos negócios, preparamos este post para deixá-lo inteirado sobre o conceito, as vantagens e as aplicações dessa tecnologia. Acompanhe!

O que é Machine Learning?

Machine Learning (ML) — ou aprendizado de máquina — tem na sua concepção um ideal trazido por outro conceito bastante conhecido atualmente: a Inteligência Artificial (IA). Nesse contexto, ML seria uma espécie de derivação da IA voltada para a análise estratégica de dados, com a finalidade de gerar respostas autônomas aos serviços a partir de leituras das máquinas e dos sistemas.

Em outras palavras, Machine Learning é um recurso capaz de analisar um grande volume de dados e informações a partir de algoritmos e métodos estatísticos próprios, com o propósito de encontrar padrões nos bancos de dados. É a partir desses padrões, então, que o sistema consegue realizar determinações ou predições acerca de situações específicas para os quais foram criados.

O grande diferencial do ML é a sua autonomia, isto é, a própria tecnologia tem a habilidade de aprender com os dados e desenvolver as suas funções de maneira cada vez mais aprimorada e precisa.

Quais são os benefícios?

A informação, no cenário empresarial atual, certamente desponta como um dos ativos mais valiosos para os negócios. Assim, quem domina os dados gerados na imensidão do Big Data e tem controle sobre as informações geradas no contexto interno da empresa certamente tem um diferencial valioso nas mãos, que pode ser explorado para atrair e fidelizar o consumidor.

No varejo, essa capacidade de reforçar a relação com o cliente, conhecendo-o mais a fundo, é, quem sabe, o maior benefício gerado pelo Machine Learning. Afinal, qual empresa não deseja alinhar as suas atividades aos hábitos do consumidor, oferecer o produto certo, no preço certo e da maneira ideal?

Nesse contexto, o Machine Learning age como suporte para outros benefícios estratégicos. Veja!

Aumento da produtividade

Como reflexo da transformação digital, o Machine Learning pode substituir e automatizar uma grande quantidade de expedientes dentro das empresas que antes só poderiam ser executados por seres humanos.

Em resposta, há um grande reforço na produtividade com processos mais eficientes e ágeis em todos os aspectos.

Por exemplo, a maior capacidade de processamento e leitura da máquina auxilia na identificação de falhas, além de garantir um suporte informativo mais rico e preciso para a tomada de decisão na hora de implementar mudanças e otimizações nos processos.

Redução de custos

A diminuição dos custos operacionais é um dos efeitos positivos mais perceptíveis do Machine Learning. Inicialmente, o aumento de produtividade gerado pela substituição de processos manuais, lentos e burocráticos por alternativas informatizadas e autônomas já promove cortes significativos nos custos.

A menor necessidade de recursos humanos, somada ao aprimoramento dos processos, é o cenário ideal para a redução de desperdício, a agilidade na identificação de erros e os ajustes nas estratégias de negócio, sempre priorizando o cliente.

Aprendizado com os dados

Outro grande benefício trazido pelo ML é a capacidade de geração de insights. Com algoritmos trabalhando em tempo integral, coletando e interpretando dados das inúmeras interações dos clientes com a empresa, é possível embasar as decisões de forma muito mais profunda e ao mesmo tempo objetiva, gerando melhores resultados.

O aprendizado com os dados proporcionados pelo Machine Learning, por exemplo, auxilia gestores, gerentes e líderes a entender as demandas do consumidor, traçar perfis de compra e, ainda, a antever demandas, problemas e riscos nas atividades.

Como usar essa tendência no Varejo?

Atualmente, o Machine Learning tem uma aplicabilidade bastante grande dentro das empresas de varejo, fornecendo um suporte interessante desde os expedientes internos, mais operacionais, até as ações estratégicas voltadas para o consumidor.

A seguir, listamos algumas das aplicações mais comuns e eficientes do ML no varejo. Confira!

Preço dinâmico

Com o objetivo de aumentar a aquisição de clientes e reduzir os custos, varejistas hoje já utilizam o Machine Learning para estabelecer estratégias de preços dinâmicos, baseando-se em análises preditivas.

O ML, nesse contexto, é capaz de correlacionar históricos de compra de consumidores e informações de perfil por meio de algoritmos. As leituras são baseadas em variáveis-chave, como sazonalidade, oferta e demanda, entre outras.

Essa capacidade dá aos varejistas a possibilidade de ajustar os preços conforme a realidade do seu mercado, garantindo assim o preço ideal, no momento certo, para reforçar as vendas e o lucro.

Recomendação de produtos

A recomendação de produtos é outro exemplo de ação que foi fortalecida pela Inteligência Artificial e pelo ML. A partir de avaliações de tendências comportamentais e de respostas obtidas da experiência de compra do cliente, os varejistas podem ajudar os consumidores com melhores recomendações e experiências de produtos ainda mais satisfatórias.

A título de exemplo, os chatbots, dotados de funcionalidades de Machine Learning e do processo de linguagem natural (NLP), auxiliam na compreensão e previsão do comportamento do consumidor enquanto ele se relaciona com a empresa.

Não por outro motivo, essa tecnologia tem sido alvo de intensos estudos e avaliações por parte de profissionais de vendas e marketing, dado o impacto positivo que pode trazer para o atendimento e para as conversões.

Otimização de rotas de entrega

Ao se valer de dados e históricos de vendas e da logística, o varejo aplica o Machine Learning também na gestão das rotas de entrega dos produtos. O estabelecimento de padrões de distribuição, por exemplo, ajuda na formulação de roteiros otimizados, os quais beneficiam os custos e geram maior agilidade nos deslocamentos.

Impulsionamento do engajamento da marca

O aprofundamento da relação dos consumidores com as empresas, trazido e reforçado pelo Machine Learning, hoje ajuda os varejistas a desenvolver campanhas de interação mais precisas, entregando a mensagem certa, no tom ideal, no momento mais indicado e, principalmente, no canal mais certeiro para atingir o cliente.

As bases de dados fortalecem a tecnologia de aprendizado de máquina, nutrindo-a com um combustível eficaz que, quanto mais o tempo passa, mais proveitoso se torna o trabalho dos sistemas.

Como exemplo, o Machine Learning viabiliza contatos em intervalos regulares ideais, uma vez que os bots de marketing podem aprender qual é a frequência e o horário de contato, tendo em vista uma maior resposta dos clientes.

Como reflexo disso, tem-se empresas mais atentas à dinâmica do consumo, mais preocupadas em se alinhar às demandas do comprador e em entregar não só produtos e serviços mais qualificados, mas também um atendimento personalizado e inovador.

Cadeia de suprimentos dinâmica

A eficiência dos estoques e da cadeia de suprimentos é um resultado direito da inteligência artificial. Sistemas baseados em Machine Learning, por exemplo, podem prever a demanda de cada produto, o tipo de consumidor e o melhor período de venda.

Isso, sem dúvidas, ajuda os varejistas a evitar a sobrecarga de trabalho e despesas em razão do excesso de estoque, além de evitar os infortúnios envolvidos no gerenciamento da cadeia de suprimentos.

Na prática, a análise de dados permite combinar rapidamente dados estruturados, como CRMERP e dados públicos. A partir disso, o varejista consegue identificar itens com maior demanda, melhorar a reposição dos produtos e trabalhar com estoques reduzidos e um giro mais elevado.

Ou seja, o fluxo de fornecimento entre o varejo e a indústria se torna mais dinâmico, as compras são realizadas com base nas exatas necessidades percebidas no PDV. Assim, o produto certo pode ser comprado e reposto no momento ideal, garantindo a disponibilidade ao cliente.

Por fim, como foi possível perceber, o Machine Learning já está inserido em diferentes pontos das atividades das empresas, especialmente no varejo. O reforço estratégico trazido pelos dados, sem dúvida, é um elemento altamente valorizado por companhias que desejam se diferenciar das demais, oferecendo produtos mais alinhados ao seu público e um atendimento mais personalizado. Além disso, ainda há a questão das otimizações nos processos, visto que os dados auxiliam na tomada de decisão e na correção de eventuais falhas.

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