Agora que ChatGPT foi experimentado por quase todas as pessoas no negócio de comércio eletrônico, o aprendizado de máquina está se tornando cada vez mais normalizado. Também é muito mais acessível para proprietários de pequenas e médias empresas.
Quer entender o que é aprendizado de máquina e como ele pode ser usado para beneficiar o seu negócio? Aqui está uma análise rápida.
O que é a Aprendizagem de Máquinas?
O aprendizado de máquina é um ramo da ciência da computação aplicada que lida com o treinamento inteligência artificial realizar certas operações sem precisar de instruções na forma de código algorítmico. De certa forma, ele imita o aprendizado humano em um processo em que a IA aprende o que deve fazer por tentativa e erro com a ajuda de um operador humano.
Felizmente, as empresas não precisam conduzir o aprendizado de máquina do zero, pois existem dezenas de soluções prontas no mercado. Tudo o que você precisa fazer é adicionar algum conhecimento específico à experiência já existente e usá-los para suas necessidades.
Benefícios do uso de aprendizado de máquina no comércio eletrônico
O aprendizado de máquina pode ser difícil de implementar em sua empresa, mas quando você o faz, ele tem alguns benefícios incríveis a oferecer. Veja o que as soluções de aprendizado de máquina podem fazer pelo seu negócio de comércio eletrônico:
- A retenção do cliente
- Aumento da receita
- Automação de tarefas domésticas
- Análise aprimorada
As soluções de ML podem fornecer suporte ao cliente e otimizar as vendas para aumentar os resultados, mas o maior benefício de usá-las é qualitativo, não quantitativo.
Se você usar aprendizado de máquina em análises, ele poderá fornecer informações que talvez você não encontre nos dados por conta própria. Encontrar correlações nos dados de vendas e marketing pode levar a melhorias de qualidade em sua abordagem de negócios e gerar mais receita do que uma simples otimização jamais poderia.
Aplicações de Machine Learning no comércio eletrônico
O aprendizado de máquina pode parecer intimidador para os proprietários de PME, pois apenas cinco anos atrás era acessível apenas para grandes corporações. Não é mais, e você pode usá-lo efetivamente nessas áreas do seu negócio.
Recomendações de produtos
Uma das maneiras mais fáceis de implementar soluções de aprendizado de máquina em sua loja de comércio eletrônico é por meio de recomendações de produtos. É uma maneira fácil de aumentar a receita em até 30% e implementá-lo requer nada mais do que instalar um aplicativo ou uma integração e aprender a usá-lo.
As recomendações de produtos são uma tática bastante intuitiva – ofereça produtos semelhantes ou produtos que possam complementar o atual, e os clientes provavelmente gastarão mais. A loja oficial da Adidas, por exemplo, possui três seções de recomendações nas páginas de produtos, uma para produtos similares e duas para complementares.
Fonte: Adidas
Fonte: Adidas
O problema é que a recomendação tem que ser relevante, caso contrário, as vendas não aumentarão. É possível adicionar produtos recomendados manualmente, mas se sua loja tiver centenas de produtos, será virtualmente impossível.
Um aplicativo baseado em ML pode verificar os dados de vendas da sua loja em busca de itens que são frequentemente comprados em conjunto e adicioná-los à seção recomendada. É mais preciso do que simplesmente oferecer recomendações com base em categorias de produtos e gerará mais vendas.
Chatbots e assistentes virtuais
Os chatbots tradicionais são uma grande melhoria no atendimento ao cliente porque tiram as perguntas mais frequentes dos ombros do suporte ao cliente e permitem que eles se concentrem nas tarefas difíceis. Mas um chatbot algorítmico nada mais é do que uma página de perguntas frequentes conveniente que funciona em um messenger.
Fonte: Facebook/PH de Wendy
Um chatbot baseado em algoritmo pode responder a algumas de suas mensagens pesquisando-as e encontrando uma palavra-chave.
Fonte: Facebook/PH de Wendy
Mas quando se trata de entender o conteúdo da sua mensagem, não funciona.
Um chatbot baseado em ML é um software mais sofisticado, pois possui processamento de linguagem natural que permite entender comandos de fala humana em vez de navegar em menus. Ele também tem acesso total a todas as suas políticas e páginas de ajuda e pode economizar tempo dos usuários navegando por conta própria.
Otimização de preço
O preço correto é uma das partes mais difíceis de um negócio de comércio eletrônico. Você precisa entender o mercado de centenas de produtos ao mesmo tempo e fazer mudanças dinâmicas à medida que o mercado muda para maximizar a receita.
O aprendizado de máquina é a solução perfeita para essa tarefa, pois pode trabalhar com enormes quantidades de dados de mercado e tirar conclusões que podem levar semanas para um humano fazer.
O resultado é um modelo de precificação que oferece descontos quando necessário e aumenta quando possível para obter o melhor ROI para sua loja.
Gestão da Cadeia de Suprimentos
Os dois maiores benefícios da implementação de inteligência artificial no gerenciamento da cadeia de suprimentos são automação e previsão.
Uma solução baseada em ML pode automatizar totalmente o atendimento, encaminhando os detalhes do pedido para o hub de logística. O que é mais importante, com dados históricos suficientes, pode prever a demanda de determinados produtos ou problemas com o sistema logístico.
Por exemplo, ele pode sugerir o pedido de um número específico de produtos antes de executar um desconto com base em picos de demanda anteriores ou solicitar um novo fornecimento de produtos quando o estoque estiver baixo com base no tempo médio de entrega do fornecedor.
Segmentação do Cliente
Existem dezenas de variáveis em publicidade paga e marketing no site. Há uma combinação específica dessas variáveis como idade, localização, comportamento do cliente ou interesses que refletem o retrato de um grupo específico de clientes.
Mas descobrir o que são vendo um painel de vendas ou vasculhando as folhas de dados você mesmo é difícil. O aprendizado de máquina torna isso mais rápido e fácil porque é perfeito para capturar padrões.
Com uma solução como essa, você pode descobrir os tipos de clientes, segmentá-los e personalizar suas ofertas para gerar conversões.
Detecção de fraude
Como o aprendizado de máquina é tão bom em capturar padrões, é uma ótima ferramenta para prevenção de fraude de comércio eletrônico.
A prevenção de fraudes depende da detecção precoce de comportamentos suspeitos. Uma solução baseada em ML pode descobrir que um padrão de compra não é adequado para o cliente ou que os detalhes de pagamento ou remessa não estão alinhados com o comportamento anterior e notificá-lo sobre possíveis abusos.
Exemplos de aprendizado de máquina no comércio eletrônico
Quais são alguns exemplos proeminentes de aprendizado de máquina no comércio eletrônico? O que a maioria das pessoas tem experiência é o sistema de recomendação da Amazon. Ele decide quais produtos oferecer aos clientes não apenas com base em seu comportamento, mas também com base no comportamento de clientes semelhantes a eles, economizando tempo na curva de aprendizado quando se trata de novos clientes.
Outra que as pessoas no dropshipping negócio pode estar familiarizado com é Alibabada Logística Inteligente. É um sistema de logística baseado em ML que usa processamento de linguagem natural para confirmar endereços de entrega e automatiza o atendimento com dropshipping fornecedores.
Um sistema de aprendizado de máquina que leva big data a outro nível é o Intelligent Retail Lab (IRL) do Walmart. É um sistema que monitora o comportamento do cliente na loja com um complicado sistema de câmeras e sensores para tirar conclusões a partir dele.
Depois, há os serviços de estilista pessoal da Stitch Fix que agora são executados em IA. Ele trabalha com uma tonelada de dados históricos de estilistas humanos fazendo recomendações aos clientes e faz
Futuro do aprendizado de máquina no comércio eletrônico
A tecnologia de aprendizado de máquina e inteligência artificial ainda está em sua infância. Apesar de ganhar imensa popularidade nos poucos meses em que o ChatGPT está disponível ao público, está longe de ser perfeito. É provável que tecnologias como essas progridam rapidamente à medida que são usadas por mais e mais pessoas e podem mudar a maneira como fazemos comércio eletrônico.
É provável que o aprendizado de máquina no comércio eletrônico faça isso para o setor:
- Reduzir a dependência de recursos humanos no atendimento ao cliente
- Estabelecer chatbots como uma forma popular de interagir com empresas
- Aumente a confiança em big data na tomada de decisões de negócios, pois o processamento é mais fácil
- Introduzir mais potencial para personalização e automação de fluxos de trabalho e sites
- Aumente a demanda por personalização em todas as áreas de negócios
Muitas dessas tendências já estão presentes hoje.
Conclusão
O aprendizado de máquina no comércio eletrônico é uma ferramenta poderosa que pode ajudar qualquer empresa, não importa quão grande ela seja e quais sejam seus objetivos. Tornou-se fácil de implementar e pode tornar sua carga de trabalho muito mais leve e melhorar seus resultados.
Comece a implementar o aprendizado de máquina no comércio eletrônico agora para aproveitar o potencial dessa tecnologia em um futuro próximo.
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