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Como a inteligência artificial pode transformar a experiência do consumidor nas lojas físicas

Como a inteligência artificial pode transformar a experiência do consumidor nas lojas físicas

by 18 de dezembro de 2018 0 comments

Por Carmela Borst *

Em 4 de setembro de 2018, a Amazon se tornou a segunda empresa a atingir a marca de 1 trilhão de dólares em valor de mercado, atrás apenas da Apple. Um império que supera, em termos de receita, a Disney, Netflix e Samsung juntas. E um dos motivos desse sucesso financeiro, é o fato da Companhia estar mais preocupada com a opinião dos clientes do que com a concorrência. Por isso, tem apostado, e muito, na experiência do seu usuário!

A era da internet, que no s√©culo passado trouxe o e-commerce e com ele imp√©rios de lojas virtuais, tamb√©m amea√ßou o varejo f√≠sico que n√£o se adaptou √†s demandas dos consumidores. Mas, n√£o foi s√≥ o varejo que sentiu as dores da internet ‚Äď neg√≥cios tradicionais que n√£o se reestruturaram, sentiram a disrup√ß√£o bater √† porta. Uma prova disso foi que conglomerados tradicionais norte-americanos como Macys, Sears, J.C Penney fecharam muitas de suas unidades nos Estados Unidos.

Somente no ano passado, o pa√≠s teve mais de 9 mil estabelecimentos encerrando suas atividades, realidade que tamb√©m assombrou o Brasil. Segundo a CNC, Confedera√ß√£o Nacional do Com√©rcio, s√£o mais de 225 mil estabelecimentos fechados no Brasil desde 2015 ‚Äď n√ļmeros que mostram o quanto o setor precisa se reinventar, experi√™ncia √© tudo.

No entanto, o varejo brasileiro tem entendido que os desafios dos neg√≥cios v√£o al√©m dos n√ļmeros e da situa√ß√£o econ√īmica, e que a inova√ß√£o depende tamb√©m da tecnologia. Por isso, h√° um movimento em torno da transforma√ß√£o digital se tornando real por aqui, com investimentos previstos pelas gigantes do varejo f√≠sico que podem ajudar as marcas a atender os clientes onde quer que eles estejam.

Embora essa jornada transformacional tenha entrado da agenda dos CIOs brasileiros, com muitas marcas investindo em tecnologias disruptivas, ainda é preciso um olhar adiante para compreender como o machine learning, a inteligência artificial e o analytics podem apoiar a sobrevivência das lojas físicas.

O futuro está na customização
N√£o h√° d√ļvidas de que o varejo f√≠sico tem respirado com ajuda de aparelhos, e o principal motivo √© que o consumidor ainda n√£o encontrou nesses estabelecimentos a experi√™ncia louv√°vel que muitas vezes os grandes imp√©rios virtuais oferecem. No Brasil, o omnichannel, come√ßa a sair do campo das ideias para de fato acontecer. E o que o varejo f√≠sico precisa compreender √© que o rem√©dio para essa crise est√° em obter as informa√ß√Ķes corretas por meio de tecnologias preditivas que melhorar√£o a experi√™ncia do cliente.

Hoje, varejistas gastam bilh√Ķes de d√≥lares procurando por insights que s√£o apresentados pela metade, porque n√£o analisam toda a rede de dados, e apresentam resultados bagun√ßados e incompletos. Veja alguns caminhos que podem ajudar os varejistas a perseguir a Intelig√™ncia Artificial de uma maneira eficiente:

1. Personalizar a experiência do usuário
Apelar para as necessidades dos usu√°rios √© o caminho mais efetivo para manter a lealdade do cliente. De fato, de acordo com uma pesquisa recente do Life Monitor, 70% dos entrevistados afirmam que eles seriam mais leais √†s marcas que permitissem customiza√ß√Ķes de vestu√°rios. Para o consumidor, o ato de comprar roupas √© uma atividade social.

Com machine learning e dados transacionais no centro das opera√ß√Ķes, varejistas podem rastrear, analisar os h√°bitos de consumo e comportamentos dos seus clientes e, com base em insights gerados, entregar ofertas sob medida, porque o machine learning no varejo pode ir fazer a loja ir al√©m das recomenda√ß√Ķes ‚Äď √© poss√≠vel predizer demandas e abrir novos caminhos para o atendimento personalizado que o consumidor tem buscado.

Um exemplo disso √© a Sephora, que criou o Color IQ, uma solu√ß√£o na loja f√≠sica que usa machine learning e escaneia a superf√≠cie da pele. Assim, consegue indicar ao cliente o tipo de base e corretivo usando tecnologia. Lan√ßada em 2012, a solu√ß√£o fez a marca gerar mais de 12 milh√Ķes de acertos nas recomenda√ß√Ķes, o que levou a companhia criar o Lip IQ, um spin-off para batons. Uma prova de que a personaliza√ß√£o, quando levada para um outro n√≠vel pode n√£o apenas gerar receita, mas apoiar na cria√ß√£o de novos produtos/servi√ßos.

2. Reduzir os itens fora de estoque
Insights podem ajudar os varejistas a ir al√©m dos padr√Ķes de vendas. Podem ajudar a evitar uma estrat√©gia errada em datas sazonais, como encher os estoques de alguns armaz√©ns com itens fora de demanda. H√° exemplos de varejistas no mundo que est√£o usando o Machine Learning para reabastecer o estoque de forma mais inteligente. Na H&M, por exemplo, com AI e Big Data, a loja consegue analisar os recibos e devolu√ß√Ķes de acordo com a localiza√ß√£o.

Assim, a rede de lojas monta seu invent√°rio com base nesses dados, pois ao analisar as compras √© poss√≠vel identificar itens e modelos que mais vendem em determinadas esta√ß√Ķes e unidades para n√£o deixar faltar nas prateleiras.

Esse método ajuda a reduzir o excesso de produtos e prejuízos, pois as lojas conseguem, com base nas análises de insights gerados pelos consumidores, apenas solicitar o que é aderente ao momento, evitando o desperdício e gerando uma economia mais inteligente e um consciente.

3. Insights direcionados de Machine Learning
O uso de tecnologias de IA para analisar os hábitos de consumo ajuda os varejistas a determinar produtos e quanto de inventário é preciso para atender os clientes e suas expectativas.

As empresas tamb√©m podem usar tecnologias inteligentes para predizer os¬† itens mais ‚Äėquentes‚Äô, que manter√£o as prateleiras aquecidas por mais tempo. H√° tamb√©m a possibilidade de personalizar o invent√°rio, antecipar produtos em √©pocas do ano em que gripes s√£o comuns, por exemplo – sem deixar faltar medicamentos e itens importantes nas prateleiras.

Utilizar dados e analytics para adaptar os pedidos de inventário ao comportamento do cliente é necessário para permitir que as lojas sobrevivam e prosperem na revolução do varejo. O motivo: se um cliente não encontrar o que procura quando estiver fisicamente na loja, ele fará o pedido online. E, como qualquer mudança anterior no setor, aqueles que se adaptarem cedo e permanecerem ágeis se manterão competitivos.

N√£o h√° d√ļvidas que a ci√™ncia e os dados s√£o estrat√©gicos nesse momento em que o relacionamento aut√™ntico e pessoal entre varejo f√≠sico e clientes demanda al√©m de criatividade, investimento em tecnologias assertivas, como a Intelig√™ncia Artificial, que pode permitir aos varejistas f√≠sicos competir com igualdade com neg√≥cios puramente digitais.

* Carmela Borst é Diretora Senior de Marketing da Infor para América Latina

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