O aprendizado de máquina no varejo é mais do que apenas uma tendência recente, os varejistas estão implementando tecnologias de big data, como o Hadoop e o Spark, para criar soluções de big data e perceber rapidamente o fato de que é apenas o começo. Eles precisam de uma solução que possa analisar os dados em tempo real e fornecer informações valiosas que possam se traduzir em resultados tangíveis, como a repetição de compras. Algoritmos de aprendizado de máquina processam esses dados de forma inteligente e automatizam a análise para tornar possível esse objetivo arrojado para gigantes de varejo como Amazon, Target, Alibaba e Walmart.
Exemplos de aprendizado de máquina no varejo para recomendações de produtos
De acordo com o Relatório de Realidades da Personalização Online, 42% dos varejistas estão usando recomendações personalizadas de produtos usando a tecnologia de aprendizado de máquina. Não é segredo que os clientes sempre procuram experiências de compras personalizadas, e essas recomendações aumentam as taxas de conversão para os varejistas, resultando em receitas fantásticas.
No momento em que você começa a procurar itens na Amazon, você vê recomendações para produtos nos quais está interessado como “Clientes que compraram este produto também compraram” e “Clientes que visualizaram este produto também visualizaram”, bem como recomendações específicas de produtos na página inicial e por e-mail. A Amazon usa o algoritmo de aprendizado de máquina de Redes Neurais Artificiais para gerar essas recomendações para você de forma totalmente customizada.
Para fazer recomendações personalizadas inteligentes, a Alibaba desenvolveu o “E-commerce Brain” que utiliza dados online em tempo real para construir modelos de aprendizado de máquina. O objetivo é prever o que os clientes querem e, além disso, recomendar os produtos relevantes com base no histórico recente de pedidos, bookmarking, comentários, histórico de navegação e outras ações.
Exemplos de aprendizado de máquina no varejo para melhorar o atendimento ao cliente
De acordo com uma matéria publicada na Harvard Business Review, encontrar novos clientes é 5 a 25 vezes mais caro do que manter clientes antigos. A fidelidade do cliente é uma mercadoria que não pode ser comprada e os varejistas estão usando a tecnologia de aprendizado de máquina para tornar a experiência geral de compra feliz e satisfatória, para que ela não passe de um varejista para outro.
Quando você tem problemas com um produto comprado, tentar obter ajuda pode ser uma experiência frustrante. Os clientes muitas vezes se queixam de tempos de espera extremamente longos em ligações telefônicas, tendo que explicar o problema a um novo funcionário de atendimento ao cliente toda vez que ligam e deparam com um representantes de suporte não qualificado. O aprendizado de máquina ajudará a automatizar esse processo através de chatbots e robôs que atenderão as chamadas telefônicas. O StoreHelp da Macy é um chatbot simples que ajuda os clientes a localizar os produtos na loja e também responde a perguntas simples que os clientes podem ter sobre um determinado produto.
Os varejistas exploram ações de clientes, transações e dados sociais para identificar clientes que correm um alto risco de mudar para um concorrente. Essas informações são então combinadas com os dados de lucratividade para que eles possam otimizar suas próximas estratégias de ação e personalizar a experiência de compra completa para o cliente.