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Como Machine Learning pode ajudar a aumentar as vendas?

Publicado em 31/ago/2018 5:00:00

A partir do momento em que o comportamento do consumidor é antecipado, toda estrutura da loja muda.

 

 

Como Machine Learning pode ajudar a aumentar as vendas?

 

Machine Learning, ou Aprendizado das Máquinas é uma das soluções em Inteligência Artificial, em que os computadores vão aprendendo sozinhos a resolverem questões de acordo com padrões, sem necessariamente existir a intervenção humana.


Os humanos programam as máquinas, inserem dados e indicam quais são as tarefas que precisam ser realizadas seguindo um padrão. A partir de então, todo o processo começa a ser realizado sozinho, precisando apenas de monitoramento de um especialista em TI para vir a corrigir alguma falha, se necessário.


Já falamos aqui que Machine Learning é uma ótima ferramenta contra cibercrimes, sendo uma das grandes responsáveis pela segurança das redes no futuro, de acordo com relatórios de instituições especializadas.

 

Também, Machine Learning pode ser usado para otimizar o atendimento a consumidores, tendo impacto direto na melhoria da experiência de clientes e funcionários, dando às empresas a capacidade de antecipar e solucionar problemas logo no primeiro momento, tornando todos os processos mais satisfatórios.


A tecnologia agora está sendo direcionada para melhorar as vendas do varejo, uma vez que permite observar melhor os clientes e entender as suas preferências.


Ao detectar padrões de consumo, as máquinas que aprendem sozinhas são capazes de trabalhar de forma autônoma, gerando relatórios com uma complexa variedade de dados, que vão colaborar com as decisões do negócio.

 

A cadeia de supermercados britânica Morrisons, por exemplo, utilizando Machine Learning consegue otimizar a reposição de produtos e automatizar pedidos de 26 mil itens nas suas 491 lojas. A redução de estoque encalhado tem chegado à 30%.

 

A Cisco e a Internet de todas as coisas

Novos benefícios aparecem nesse modelo, que afeta uma cadeia de suprimentos complexa. Se a empresa consegue antecipar seus pedidos, consequentemente, consegue avisar seus fornecedores que se programam para atender no prazo. Com previsões certeiras, é possível, inclusive, negociar melhores valores para a compra de mercadorias, sendo possível planejar estoques de armazéns e lojas, além da organização de transportadoras, por exemplo.

Outro ponto positivo é o alívio dos colaboradores da empresa que faziam gestão do estoque de forma manual. Agora, podem ser deslocados para outras funções, como o atendimento aos clientes.

Pesquisa do Gartner estima que o Machine Learning será a técnica mais disruptiva no varejo na próxima década. Estudo publicado pelo MIT Sloan Management Review reforça essa tendência, informando que pelo menos 38% das empresas que já adotaram a tecnologia, conseguem apontar melhorias nas suas performances.

Machine Learning também é usual para o Targeting Inteligente, que consiste no uso da análise preditiva para encontrar as melhores maneiras de abordar os clientes em campanhas de marketing mais assertivas, por exemplo.

No teste A/B, no qual dois tipos de anúncios digitais aparecem nas páginas em que os consumidores estão navegando e é testado qual deles recebe mais cliques, com o aprendizado da máquina é realizado de forma automatizada. Assim, é possível eleger e manter o tipo de oferta mais rentável, queimando etapas do processo e agilizando as campanhas.

Enfim, apesar do uso de Aprendizado de Máquinas ser ainda pequeno - relatório do fim de 2017 indica que menos de 10% assumem estar investindo nesta tecnologia -, a tecnologia começa a ganhar relevância com diferentes usos.

Empresários têm concluído que a capacidade preditiva da máquina é mais assertiva e têm experimentado que com um sistema treinado, entre os resultados do uso do Machine Learning está a maior conversão de clientes, o aumento da relevância da empresa no mercado e a diminuição de erros humanos.

 

Categorias: Machine Learning