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Inteligência artificial no varejo já é realidade

24/abr/2019
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Equipe Triscal

imagem destacada do artigo Inteligência artificial no varejo já é realidadeInteligência artificial no varejo já é realidade

Quando falamos em inteligência artificial (IA) muita gente acha que estamos falando de algo futurista, ainda mais quando pensamos em suas aplicações no varejo. Nada mais errado. A tecnologia já é uma realidade e hoje vai muito além dos chatbots, podendo ser aplicada em todo o ciclo de vida de produtos e serviços, da fabricação às interações de pós-vendas.

Neste post vamos apresentar alguns exemplos de como a inteligência artificial vem sendo integrada à indústria do varejo. Cada um mostra, na verdade, uma fração de como as tecnologias de IA estão sendo utilizadas atualmente.

Pesquisa de produtos por voz
O uso de Inteligência Artificial tem possibilitado que consumidores façam pesquisas por voz dos produtos que desejam. A funcionalidade está presente em lojas online de marcas tradicionais, como Costco, Target e Walmart, que utilizam tecnologia Google ou Amazon e smartphones para oferecer pesquisas rápidas e simples aos seus clientes.

Com o uso de IA, os clientes das lojas não precisam mais utilizar os pequenos teclados dos celulares. Eles simplesmente pedem a Alexa que adicione legumes ou novas sombras da MAC em suas sacolas de compras. Os clientes também podem questionar os assistentes virtuais sobre o prazo estimado de entrega, o status atual da compra ou ainda gravar itens que já tenham sido comprados.

Trocadores virtuais
Outra aplicação baseada em AI que vem ganhando espaço são os espelhos e trocadores virtuais. Estes últimos ajudam bastante os compradores ocupados, pois permitem que eles experimentem múltiplas peças de roupa, juntamente com os acessórios mais indicados em apenas alguns minutos. Em algumas lojas é possível criar avatares por meio dos quais os clientes experimentarão suas roupas, tomando sua decisão de compra mais rapidamente.

A startup canadense Me-Ality desenvolveu um trocador virtual onde o comprador pode escanear seu corpo inteiro. O processo leva 20 segundos e mede 200 mil diferentes pontos do corpo. Marcas como GAP, Levi’s e Old Navy, que já utilizam estes scanners em suas lojas físicas, já registraram um crescimento dramático em suas vendas.

Mas estes trocadores virtuais são especialmente importantes em lojas online. Isso porque cerca de 25% dos compradores online costumam devolver as roupas que compram e, em 70% dos casos, isso ocorre por conta do tamanho.

Recomendação de clientes
Não é segredo para ninguém que o IBM Watson está fornecendo uma série de recursos de gerenciamento de pedidos e de engajamento de clientes para vários varejistas de comércio eletrônico. A North Face está utilizando esta tecnologia de computação cognitiva para ajudar seus clientes a descobrirem qual o melhor modelo de jaquetas para eles. A sugestão é feita a partir de variáveis, como localização e atividade. Por exemplo, fazer caminhadas em outubro na Islândia e viajar para Toronto em janeiro certamente produzirão resultados diferentes.

Com base nos dados coletados de 55 mil clientes, o uso da tecnologia resultou em uma taxa de cliques de 60% e de 75% de conversão de vendas. O diferencial de se utilizar o machine learning nas operações da North Face está no fato de a loja poder rodar dezenas de milhares de perfis de consumidores. Com isso, a partir de um determinado volume de interações com clientes, o sistema obtém insights e padrões importantes sobre as sugestões que funcionam e as que não funcionam, permitindo que a empresa ganhe conversões cada vez mais altas ao longo do tempo.

Estes são apenas alguns exemplos. Há mais e, de acordo com a necessidade e o perfil do negócio, é possível desenvolver soluções sob medida com tecnologias já existentes. Achou interessante? Vamos marcar uma reunião e conversar melhor sobre isso.

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