Ainda na seara de tendências para o e-commerce em que é preciso ficar de olho para não perder o bonde – ou melhor, o foguete -, o machine learning ou, em bom português, “aprendizado de máquina” traz as premissas da inteligência artificial (IA) para personalizar as soluções que são oferecidas automaticamente aos consumidores dentro do e-commerce, tendo como base registros históricos de comportamentos e experiências de compra.
No seu dia a dia, aposto que você já teve diversas experiências resultantes do machine learning. Por exemplo, quando você faz uma compra ou mesmo realiza uma busca em um marketplace, existem grandes chances de ter produtos sugeridos em sua próxima visita, com base naquela sua busca ou compra anterior.
Outro exemplo bem simples: aquele seu streaming preferido tem sempre opções de filmes e séries para te indicar ou, de forma um pouco mais complexa, os aplicativos de transporte particular, que precisam dividir as corridas entre toda a sua base de motoristas e ainda triangular distâncias entre motoristas e passageiros. Todos esses processos possuem, em sua essência, algum nível de aprendizado da máquina.
Neste artigo, você verá algumas formas de utilizar o machine learning para aprimorar diversos processos de inteligência do seu e-commerce. Acompanhe!
Recomendação personalizada de produtos
Assim como você recebe recomendações de produtos que têm tudo a ver com as suas buscas na internet ou com compras anteriores que você realizou, é interessante oferecer essa inteligência ao seu cliente também. Para realizar uma busca no seu site, certamente o usuário precisa digitar algumas palavras para que a ferramenta faça a conexão com palavras-chave e sugira os produtos do seu catálogo.
Com o machine learning, você pode otimizar essa busca permitindo que o algoritmo encontre os produtos também através de sinônimos, grafias diversas e até mesmo sílabas. Afinal, a ferramenta de pesquisa é fundamental para o sucesso da sua loja e, se os clientes forem incapazes de encontrar os produtos, como vão saber que eles existem no seu catálogo?
Ainda no contexto de personalização, além da pesquisa, é possível mapear o tráfego do usuário pelo site, registrando as páginas que foram visitadas, os produtos buscados e detalhes que podem auxiliar na sugestão de novos produtos ou de itens complementares.
Atendimento mais relevante ao consumidor
O atendimento no e-commerce é um item crítico e que, muitas vezes, representa um gargalo para o negócio. Além da omnicanalidade e da agilidade no tempo de resposta, é preciso entender quais tipos de canais de atendimento fazem mais sentido para cada tipo de cliente.
Com o machine learning, é possível criar um bot de atendimento que “aprende” a responder de forma cada vez mais realista e satisfatória para o consumidor, simulando cada vez com mais fidelidade o atendimento humano para tirar dúvidas, oferecer mercadorias e até mesmo resolver problemas. Assim, você otimiza seus canais de atendimento e reduz o tempo de resposta para gerar mais satisfação no consumidor.
Potencialização do valor do Big Data
Também um recurso da IA, o Big Data representa um grande conjunto de dados que são coletados e apresentados de diversas formas, advindos de diversas fontes. Essa inteligência, que já é valiosa por si só, pode ser potencializada com o machine learning, gerando uma coleta e uma sistematização de um volume imensurável de dados que podem ser analisados de formas que superam a capacidade humana.
Uma das possibilidades dessas duas inteligências integradas é conseguir prever, com certo grau de certeza, probabilidades de ações e eventos futuros, como a obsolescência de alguns produtos, quais produtos estão começando a entrar nas buscas dos usuários com mais frequência, ou mesmo a necessidade de reposição dos estoques.
É possível ainda avaliar, em tempo real e de forma individualizada, o comportamento dos usuários, verificando seus níveis de engajamento sobre alguma campanha, por exemplo, e cruzar essas informações com o nível de necessidade que o indivíduo possui por determinado produto ou serviço. Com isso, é mais fácil criar uma precificação dinâmica, isto é, oferecer promoções, cupons ou descontos, ou até mesmo aumentar o preço do produto conforme o perfil e o comportamento do usuário.
Quando o e-commerce está pronto para usar o machine learning?
Agora que você já viu um pouco das funções do machine learning e como essa inteligência pode potencializar o negócio na sua loja, precisa saber que para conseguir implementar esse recurso de forma satisfatória e que faça, realmente a diferença nos resultados das suas vendas, é preciso ter uma gestão já bem estruturada e organizada.
Se você já tem uma boa estrutura tecnológica rodando na sua loja virtual ou marketplace, certamente tem o pano de fundo necessário para inserir essas inteligências de análise de dados. Além disso, precisa ter um sistema eficiente de organização dessas informações em um banco de dados, que permita o mapeamento das ações do usuário para que esses dados possam ser refletidos em resultados efetivamente úteis para as suas ações.
Lembre-se de que quanto mais inteligência você implementar, maior será o volume de dados com que seu sistema vai operar. Só que não adianta coletar dados e não saber como utilizá-los efetivamente ou como transformá-los em informações estratégicas para as suas ações. Por isso é fundamental ter estrutura tecnológica e um time que vai agregar valor às informações advindas dessas inteligências artificiais.