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Inteligência artificial no varejo: quais mudanças já estamos vendo?

Tecnologias estão sendo aplicadas em diversos setores, otimizando processos e tornando o trabalho das empresas mais prático

Não é mais novidade que, hoje em dia, a tecnologia mudou diversas indústrias e segmentos, proporcionando otimizações em serviços que antes não eram possíveis. Graças a ela, o comportamento dos consumidores também vem mudando ao longo dos anos e se tornando cada vez mais digital. A tecnologia mudou a forma como nos relacionamos uns com os outros, como pesquisamos por lojas, preços e indicações de produtos e, até mesmo, a maneira que realizamos uma compra.

Dessa maneira, a Inteligência Artificial e o Machine Learning, que já são utilizados em inúmeras situações – desde a medicina até no marketing, por exemplo – podem ser encontrados em todos os estágios da experiência de um cliente no varejo. De acordo com um novo relatório de pesquisa divulgado pela Global Market Insights Inc., o mercado de inteligência artificial nesse segmento deve ultrapassar US$ 8 bilhões até 2024, pois é impulsionado pelos investimentos crescentes no mundo todo. Esse investimento é atribuído às amplas aplicações da tecnologia na indústria, juntamente com análises avançadas e machine learning.

De acordo com a pesquisa, a inteligência artificial está pronta para a próxima fase da era digital em que vivemos, e todos os players do mercado estão se preparando para isso. O investimento na tecnologia está crescendo rapidamente, dominado por gigantes como Google, Microsoft, IBM, AWS e Baidu. Com o espaço do varejo tornando-se rico com mais plataformas de comércio eletrônico diante desse cenário, bem como startups com grande tecnologia, a adoção de IA no mercado é praticamente “obrigada” a aumentar.

 

 

Como a Inteligência Artificial já mudou o setor de varejo?

Nas últimas décadas, já pudemos perceber diversas mudanças proporcionadas ao setor de varejo graças às novas tecnologias que surgiram. A inteligência artificial reformulou a maneira como fazemos compras, gerenciamos cadeias de suprimentos e definimos os preços dos produtos, e algumas das principais mudanças que já encontramos são:

 

1. Mecanismos de recomendação e soluções de personalização

Hoje, muitos de nós já não podemos imaginar fazer compras sem as recomendações sofisticadas da Amazon, mas nem sempre foi assim. Os mecanismos de recomendação, também chamados de segmentação de produtos em tempo real, não eram amplamente utilizados há cerca de dez anos atrás. No entanto, atualmente, a maioria das empresas de e-commerce está adaptando as recomendações de produtos com base nos interesses exclusivos de cada cliente, na propensão a comprar, no histórico de dados e nos dados atuais dos clientes.

 

Fonte: Business2Community

 

O uso de mecanismos de recomendação direciona o tráfego, fornecendo conteúdo relevante no momento certo para o consumidor certo. Isso aumenta o engajamento do cliente, converte vendas, entre outras funções. Além de personalizar a experiência do cliente, a inteligência artificial também está ajudando as equipes de vendas e marketing a melhorarem o trabalho, pois elas conseguem utilizar ferramentas que identificam seus leads com maior probabilidade de conversão, baseando-se em um banco de dados da internet.

 

2. Visão computacional

A visão computacional já tem muitas aplicações em diferentes setores. No entanto, no varejo, essa tecnologia está mudando completamente a experiência do cliente, tanto nas lojas físicas quanto online. A Amazon, por exemplo, surpreendeu quando abriu uma loja da Amazon Go, onde as caixas de pagamento não existiam. Nessas lojas, os clientes podem pegar os itens de sua escolha e sair da loja sem nunca terem utilizado seus cartões de crédito. Os itens são digitalizados e os clientes são cobrados por meio de sua conta na Amazon, com o uso de visão computacional, deep learning e fusão de sensores.

A tecnologia também está chegando às lojas de varejo tradicionais cada vez mais. Por meio de câmeras na loja e inteligência artificial, as empresas podem monitorar o desempenho de seus produtos nas prateleiras e conduzir análises utilizando machine learning para otimizar a colocação e a promoção de produtos.

Além disso, as câmeras podem ajudar uma loja física a entender melhor a experiência dos clientes. A planta da loja está otimizada? Os clientes passam mais tempo em determinada zona da loja do que outras?  Onde passam a maior parte do tempo? Esses padrões se correlacionam com os dados de conversão de vendas que coletamos de nosso sistema de PDV? Todas essas questões podem ser respondidas com o uso de uma câmera e AI que analisa expressões faciais e as conecta a diferentes expressões faciais humanas e emoções.

A experiência de compra também será revolucionada. Alguns preveem que a câmera se tornará uma parte muito maior do processo de compra nos próximos 5 a 10 anos. Por exemplo, os clientes poderão comprar sapatos fotografando seus pés para serem mapeados em 3D para um ajuste personalizado, e os produtos nas lojas serão pagos com pouco mais do que selfies, graças ao reconhecimento facial.

 

3. Otimização da cadeia de suprimentos

A inteligência artificial foi implementada em vários estágios de uma cadeia de suprimentos, incluindo gerenciamento eficiente de estoque, sistemas de reabastecimento autônomo, determinação de rotas e alocações de distribuição otimizadas, etc. A tecnologia tem sido especialmente útil para o varejo omnichannel, onde o gerenciamento de estoque pode ser particularmente difícil. Um varejista líder de calçados implementou um sistema que liga o estoque em todos os pontos de venda e determina de onde o pedido deve ser enviado – uma loja ou um depósito central.

 

Fonte: Business2Community

 

O sistema funciona da seguinte maneira: quando um pedido é feito, o sistema identifica uma loja que tenha o produto em estoque, e que tenha as menores chances de vende-lo pelo preço integral antes do final da temporada. O custo extra do envio da encomenda da loja é comparado com a redução média. O produto é enviado do local que resulta em maior lucro.

A inteligência artificial ajuda na fabricação de produtos. Uma nova revolução industrial criou fábricas inteligentes onde a robótica, juntamente com a inteligência artificial, está impulsionando a maior parte da fabricação. Os trabalhadores não precisam mais operar as máquinas e tudo é feito através de um software de computador que pode iniciar a produção com base em dados de previsão, detectar um defeito antes que aconteça e otimizar as configurações nas máquinas para usar a menor quantidade de matéria-prima para obter os melhores produtos de qualidade.

De longe, a maior tarefa na gestão da cadeia de suprimentos é o planejamento da cadeia. O jogo de prever a demanda do cliente é a força motriz do lucro em todas as cadeias. As preferências do cliente e, portanto, a demanda por produtos, dependem de uma série de fatores que são representados em grandes conjuntos de dados, que somente algoritmos de machine learning conseguem interpretar.

 

4. Precificação dinâmica

A precificação, em muitas indústrias (como por exemplo companhias aéreas, locadoras de veículos, hotéis, etc.) pode ser complicada, pois vários fatores podem afetá-la. Ainda assim, muitas empresas têm confiado em uma fórmula antiga envolvendo apenas custo de aquisição e uma margem de lucro estática.

O preço dinâmico é, possivelmente, o melhor modelo de precificação hoje em dia, porque se baseia em uma análise de fatores que realmente influenciam os preços, como por exemplo: preços dos competidores, comportamento do consumidor, períodos de compras (de longo e curto prazo), informações do cliente e percepção do preço do cliente (grande impacto na margem de lucro). Além disso, com a ajuda do machine learning, os preços são sistematicamente atualizados para refletir qualquer mudança nas condições.

O principal benefício da adoção de preços dinâmicos é a capacidade de oferecer o preço ideal no momento certo para o cliente certo, com o objetivo de maximizar a conversão de vendas e as margens. No entanto, para obter resultados valiosos do preço dinâmico, é importante levar em consideração fatores como dados de qualidade suficientes e um algoritmo personalizado que atenda ao seu modelo de negócios específico.

 

Mas quais são, afinal, as vantagens de utilizar a inteligência artificial no varejo?

Como já pudemos notar anteriormente, a IA aplicada no varejo trouxe inúmeras mudanças para o setor, otimizando serviços, facilitando operações e fazendo com que o processo de vendas seja ainda mais dinâmico. No entanto, além dos resultados positivos que já percebemos, a utilização da tecnologia no varejo traz ainda mais benefícios, como por exemplo uma melhor experiência do consumidor no momento de compra.

Hoje em dia, os consumidores estão cada vez mais a procura de serviços rápidos e, ao mesmo tempo, de qualidade. A internet nos possibilitou encontrar uma infinidade de opções quando desejamos procurar por determinado produto ou serviço, e por isso, manter a qualidade na empresa é essencial. A tecnologia da inteligência artificial, portanto, pode ser uma aliada de marcas que utilizam a Internet das Coisas para conectar as lojas e marcas, e o atendimento ao cliente será cada vez mais personalizado, rápido e instantâneo. O uso de bots para responder mensagens de clientes nas redes sociais, por exemplo, permite que a pessoa tenha uma solução quase imediata para seu problema.

Além de ajudarem no fator do tempo, os robôs também conseguem coletar dados de usuários para que as mensagens sejam ainda mais segmentadas e entregues para o público-alvo correto. A Magazine Luiza, por exemplo, utilizou o Machine Learning e a Inteligência Artificial para criar uma lista com as principais semelhanças de seus melhores clientes. Assim, foi possível focar em uma estratégia para reter ainda mais clientes e reduzir seus custos. Já o Mercado Livre, criou um programa de fidelidade para entender melhor o usuário e atraí-lo para a plataforma.

Estamos vivendo em um mundo cada vez mais conectado e interativo, e por isso, utilizar tecnologias para o benefício das marcas é essencial. Mas não é só na internet que elas podem ser utilizadas! Lojas físicas também podem aproveitar da inteligência artificial para ajudar clientes na sua experiência de compra e otimizar seu atendimento. O Alibaba, por exemplo, é um varejo online que lançou em 2015 o supermercado futurista Hema Xiansheng, que já possui 46 lojas em 13 cidades da China. Conhecido como “Novo Varejo”, o mercado oferece entregas gratuitas para os clientes em 30 minutos, e o pagamento é realizado por meio de reconhecimento facial.

Para que as compras sejam feitas, o cliente precisa baixar o aplicativo do Hema que tem registrado todas as suas compras, preferências e endereço de entrega. Depois de escolher seus produtos, o usuário tem acesso à uma página personalizada com base nas suas preferências – como por exemplo se o alimento pode ser entregue ou o cliente prefere que ele seja preparado e retirado em até 30 minutos – e pode pagar pelo Aliplay, provedor de pagamentos móveis do Alibaba. O objetivo da rede, por meio dessa tecnologia, é fazer com que as compras no mercado tenham seu tempo otimizado e o cliente não precise perder tempo em atividades como filas de pagamento. Dessa maneira, sua experiência será mudada para melhor.

 

 

Outra empresa que está sendo beneficiada pela Inteligência Artificial é a Whole Foods, que foi adquirida pela Amazon em 2017, e prova que o varejista online está se preparando para mudar a maneira como compramos diversos produtos. A tecnologia, semelhante a recém-lançada na Amazon Go, será integrada em futuras interações da Whole Foods, e da ampla rede de serviços da Amazon.

A automação completa dos supermercados, que é o objetivo da Amazon, tira proveito de uma das principais competências da empresa: a digitalização do comércio, que costumava ser puramente físico. As lojas Amazon Go produzem uma tonelada de dados valiosos de consumidores, e a tecnologia AI é necessária para processar esses dados e torna-los uteis. Seus algoritmos irão rastrear dados para novos insights, como quanto tempo o consumidor leva, por exemplo, para terminar uma caixa de leite ou até mesmo informações mais abstratas, como o comportamento do consumidor que muda de acordo com o clima. Depois de identificadas, essas informações podem ajudar a Amazon a utilizar bots e outros mecanismos automatizados para atender os clientes com mais eficiência.

Será possível, também, uma estreita integração com os produtos domésticos de IoT da Amazon – Alexa, Echo e Dash. O ecossistema já construído pela empresa possui dispositivos cada vez mais conectados, que não serão desperdiçados nesse caso. Dispositivos domésticos inteligentes serão um canal para a venda de produtos da Whole Foods, e a aquisição provavelmente encorajará a empresa a investir ainda mais em outros canais de alta tecnologia similares, que ajudam a entender o comportamento individual e em grupo dos consumidores.

A tecnologia IA também irá abrir novos serviços e fluxos de receita no setor de supermercados. Um serviço interessante que a tecnologia poderá fornecer, é uma visão mais detalhada dos alimentos que compramos, sua origem, quanto tempo demorou para chegar na loja, entre outras informações.

Além disso, o processo de coletas de dados pode mudar drasticamente. Um rastreamento mais preciso pode utilizar beacons, geofencing, reconhecimento visual e outras tecnologias de IoT para fazer recomendações de promoções altamente personalizadas, enquanto um cliente está na loja ou nas proximidades. Essa nova realidade de uma loja física conectada que aproveita uma variedade de dados externos, servirá como uma função para que os concorrentes inovem também. Os consumidores podem esperar ainda mais dispositivos IoT, mais dados, mais bots e muito mais análises nos supermercados nos próximos anos.

 

 

O varejo de moda também é um setor que vem utilizando a inteligência artificial cada vez mais, e obtendo resultados surpreendentes. A Stitch Fix, empresa fundada em 2011, interrompeu a indústria de moda. Com a colaboração do cliente e a colaboração de IA e estilistas humanos, o serviço de assinatura de estilo online elimina a necessidade de seus clientes saírem e comprarem roupas, ou até mesmo navegarem online, pois eles entregam recomendações personalizadas em horário regular. Os clientes podem manter todos os produtos ou devolver os que não gostam ou não precisam. Esse feedback é inserido no histórico de dados da empresa para tornar os algoritmos ainda melhores na determinação do estilo preferido para cada pessoa, e até mesmo identificar tendências.

Em 2017, a empresa já tinha US$ 1 bilhão em receita e 2,2 milhões de clientes ativos, mas concorrentes como a Amazon estão, cada vez mais, se inserindo no mercado. Algumas das maneiras que o Stitch Fix já utiliza IA em combinação com estilistas humanos para impulsionar seus negócios são: personalização de roupas e acessórios com base em análises de estilo, medidas corporais e comentários de clientes; melhora na taxa de satisfação e diminuição da taxa de retorno a partir de seu algoritmo; desenvolvimento de novos estilos com machine learning; conhecer o cliente melhor; simplificação de operações e fazer gestão de inventário, organizando seus estoques e outros problemas complexos por meio da tecnologia.

 

O que podemos esperar para os próximos anos?

A chegada da tecnologia e sua evolução cada vez maior trouxe novos desafios para todas as indústrias, inclusive o varejo. A forma como consumimos produtos mudou, assim como a maneira como nos relacionamos com as empresas e procuramos indicações dos melhores serviços. Na geração que vivemos atualmente, os clientes estão sempre à procura de maneiras práticas e ainda mais rápidas de resolverem seus problemas.

A questão é que, cada vez mais, essas mudanças irão aumentar! As empresas, que já estão se adaptando às novas tecnologias, precisam estar atentas à todas as novidades do mercado para que não fiquem para trás em um mundo altamente conectado.

O avanço tecnológico e o desenvolvimento dos algoritmos avançados de machine learning e deep learning também são as principais forças para a inteligência artificial no varejo. Estima-se que o machine learning cresça de forma proeminente em inteligência artificial no mercado de varejo, com mais de 42% de CAGR. O crescimento é impulsionado pela crescente adoção da tecnologia pelos varejistas para proporcionar uma melhor experiência ao cliente e oferecer uma experiência de compra personalizada aos consumidores.

Analisando as novas tendências e a penetração da IA no setor, é inegável que o modelo de varejo tradicional está fadado a terminar. A tecnologia irá remodelar todo o ciclo de gestão de estoque e operações das lojas de varejo, proporcionando, assim, uma experiência de compra renovada para os clientes. Não apenas a eficiência e as vendas do espaço de varejo sofrerão um aumento, mas a proliferação da inteligência artificial faz com que a economia mundial cresça massivamente, abrindo portas para várias startups de alta tecnologia e uma infinidade de novas oportunidades de trabalho.

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