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Introdução
O e-commerce avançou muito nos últimos anos e a pandemia acelerou ainda mais este processo. Com cada vez mais pessoas fazendo compras online, os proprietários de e-commerce têm agora a oportunidade de atrair muito mais clientes em potencial e enfrentar muitos desafios.
Desde as crescentes demandas dos clientes e o número crescente de perguntas de suporte até tentativas de fraude, qualquer pessoa que possui uma loja online tem muito o que fazer.
Para lidar com todas essas tarefas sem atalhos, muitos varejistas online usaram dispositivos de inteligência artificial para ajudá-los a aprender mais sobre seus clientes e fornecer um excelente atendimento ao cliente.
Você também poderia usar IA em sua loja? Aqui estão algumas maneiras que a inteligência artificial também pode melhorar a experiência do cliente em sua loja.
Como a IA está transformando o setor de e-commerce?
No início de 2021, as vendas no e-commerce atingiram quase 5 bilhões de dólares; até 2024, os especialistas dizem que esse valor terá saltado para mais de 6 bilhões de dólares por ano.
Não deveríamos ficar muito surpresos – há anos que os clientes exigem uma maneira flexível, mas direta e conveniente de fazer compras. E as lojas online são convenientes, afinal:
- Elas estão disponíveis 24 horas
- Os compradores podem pesquisar por um produto e uma faixa de preço em suas casas.
- As pessoas podem comprar produtos com apenas alguns cliques usando pagamentos online e recebê-los por correio.
Não é de se surpreender que já existem mais de dois bilhões de compradores online e este número está crescendo rapidamente. Mas esses clientes também se tornaram bastante experientes. Agora que têm milhares de lojas online para comprar produtos, não se contentarão com nada menos do que uma experiência de compra perfeita.
É aqui que as ferramentas baseadas em inteligência artificial podem ser úteis para empresas de e-commerce de todos os tipos e tamanhos. A IA é muito mais do que apenas um brinquedo sofisticado para grandes empresas. Ela pode impactar todas as partes do seu negócio de e-commerce, desde o gerenciamento de estoque até o atendimento ao cliente.
Segundo a Accenture, a inteligência artificial pode aumentar a produtividade dos negócios em até 40%. 87% das organizações empresariais globais acreditam que a IA fornecerá uma vantagem competitiva. O que a torna tão poderosa? A capacidade de coletar e analisar vastos dados para encontrar padrões e então agir com base neles.
87% das empresas acreditam que a IA fornecerá uma vantagem competitiva. (statista.com)
Ferramentas de IA para empresas de e-commerce
A integração da IA no e-commerce revolucionou o setor, oferecendo ferramentas poderosas que melhoram as experiências dos clientes, melhoram as operações e combatem vários desafios. Vamos explorar algumas ferramentas essenciais de IA:
Mecanismos de recomendação
Os mecanismos de recomendação usam algoritmos de filtragem colaborativa para analisar o comportamento, as preferências e o histórico de compras do cliente. Ao identificar padrões e semelhanças de usuários, esses algoritmos prevêem produtos nos quais um usuário possa estar interessado, fornecendo recomendações personalizadas.
Ferramentas de preços dinâmicos
Essas ferramentas utilizam algoritmos de otimização considerando os preços dos concorrentes, custos de fabricação e demanda. Ao analisar dados em tempo real, estas ferramentas ajustam automaticamente os preços dos produtos para maximizar a rentabilidade, garantindo preços ideais a qualquer momento.
Chatbots para atendimento ao cliente
Os chatbots desenvolvidos com PNL usam machine learning para compreender e responder às perguntas dos usuários em linguagem natural. Eles lidam com tarefas rotineiras, respondem às dúvidas dos clientes, fornecem assistência fora do horário comercial e podem até coletar feedback. Embora não sejam totalmente autossuficientes, reduzem significativamente a carga de trabalho das equipes de suporte humano.
Ferramentas de segmentação de clientes
As ferramentas de segmentação de clientes baseadas em IA utilizam machine learning para analisar dados de clientes e identificar semelhanças. Ao examinar vários dados, essas ferramentas criam segmentos de clientes precisos, permitindo que as empresas adaptem as comunicações e estratégias de marketing a segmentos de público específicos.
Sistemas logísticos inteligentes
Os sistemas logísticos inteligentes utilizam dispositivos IoT, como sensores, tags RFID e prateleiras inteligentes, para coletar níveis de estoque e informações sobre condições em tempo real. Esses dados são usados para gerenciar o estoque com eficiência, prever a demanda e otimizar as operações da cadeia de suprimentos, evitando gastos excessivos e melhorando a eficiência da produção.
Previsão de vendas e demanda
As ferramentas de previsão baseadas em IA utilizam algoritmos de machine learning para analisar dados de vendas em tempo real, dados demográficos e vários fatores externos (por exemplo, clima, avaliações online). Isso permite que as empresas façam previsões precisas, melhorando o gerenciamento de estoque, o planejamento logístico e as estratégias de preços.
Pesquisa por voz
As empresas de e-commerce otimizam a pesquisa por voz incorporando técnicas de processamento de linguagem natural. Isso garante que os sites e as listagens de produtos sejam acessíveis por meio de comandos de voz, proporcionando uma experiência de compra perfeita e eficiente para usuários que preferem interações por voz.
Pesquisa visual
A tecnologia de pesquisa visual utiliza reconhecimento de imagem e algoritmos de IA para permitir que os usuários pesquisem produtos com base em imagens em vez de texto. Isto é particularmente útil para usuários que talvez não conheçam termos de pesquisa específicos, permitindo encontrar produtos relevantes de forma rápida e fácil.
Identificação de avaliações falsas
Os sistemas para identificar avaliações falsas usam análise de texto baseada em IA para examinar padrões de texto, estilos de escrita e formatação. Ao comparar avaliações e analisar anomalias, esses sistemas sinalizam e identificam rapidamente avaliações suspeitas, ajudando as empresas a manter a integridade do feedback dos clientes.
Detecção e prevenção de fraudes
As ferramentas de detecção de fraude usam algoritmos de IA para analisar o comportamento do usuário, padrões de transação e vários parâmetros associados à identificação do usuário e informações de cartão de crédito. Ao compreender o contexto e detectar irregularidades, estas ferramentas identificam e previnem potenciais atividades fraudulentas, garantindo transações financeiras seguras.
Conteúdo gerado automaticamente
Ferramentas baseadas em IA para geração automática de descrições de produtos usam técnicas de geração de linguagem natural. Essas ferramentas analisam especificações de produtos e utilizam princípios de copywriting como AIDA (atenção, interesse, desejo, ação) para criar conteúdo engajante, exclusivo e otimizado.
Quais benefícios as ferramentas de IA trazem para empresas de e-commerce
A inteligência artificial traz inúmeros benefícios para as empresas de e-commerce, impactando positivamente em vários aspectos das operações comerciais e das experiências do cliente:
Melhor experiência para o cliente
Algoritmos de IA analisam o comportamento anterior dos usuários na plataforma, histórico, navegação, etc., e com base nos dados, fornecem recomendações personalizadas. Isso economiza o tempo que gastariam pesquisando, aumentando a satisfação, melhorando a experiência e gerando taxas de conversão e fidelidade do cliente mais altas.
Tomada de decisão em tempo real
As ferramentas de previsão de vendas e previsão de demanda baseadas em IA utilizam dados em tempo real, como dados demográficos e vários outros fatores (por exemplo, clima e avaliações online) para fazer previsões precisas. Isso permite que as empresas tomem decisões bem informadas rapidamente e se adaptem às mudanças nas condições do mercado.
Maior eficácia no marketing
A IA analisa os dados do cliente para criar segmentos precisos e personalizar campanhas de marketing. Essa abordagem direcionada aumenta a relevância dos esforços de divulgação, levando a taxas de conversão mais altas, melhor ROI e melhores campanhas.
Maior segurança
As ferramentas de detecção de fraude baseadas em IA analisam o comportamento do usuário, padrões de transação e vários parâmetros para identificar e prevenir atividades fraudulentas. Isso aumenta a segurança das transações financeiras, protegendo empresas e clientes contra ameaças potenciais.
Eficiência operacional
Ferramentas alimentadas por IA, como otimização dinâmica de preços e sistemas logísticos inteligentes, automatizam tarefas repetitivas e processos de tomada de decisão. Isso agiliza as operações, reduz os esforços manuais e garante a utilização máxima dos recursos.
Custo-benefício
As ferramentas de IA otimizam estratégias de preços, detectam fraudes e automatizam tarefas rotineiras. Isso resulta em economia de custos comerciais, melhorando a eficiência, reduzindo erros e prevenindo perdas financeiras associadas a atividades fraudulentas.
💡 Como a Netflix faz isso?
O mecanismo de recomendações da Netflix (NRE), alimentado por IA, vale USD 1 bilhão por ano. Como ele fornece recomendações detalhadas e personalizadas para milhões de assinantes?
O NRE usa algoritmos para filtrar o conteúdo com base no perfil de cada usuário. Ele pode filtrar mais de 3.000 títulos por vez usando 1.300 grupos de recomendação para identificar os títulos exatos nos quais um usuário pode estar interessado.
Ao analisar os dados de cada visita e clique do cliente, o mecanismo de recomendação pode “entender” as preferências daquela pessoa e criar recomendações hiperpersonalizadas para cada uma. E não importa quantos clientes você tenha – o mecanismo pode combinar instantaneamente um determinado cliente com os produtos ou ofertas certos.
Netflix uses AI to tailor content to every user.
💡 Como a Amazon faz isso?
A Amazon é uma loja que utiliza uma estratégia de preços dinâmicos. Sempre que seus concorrentes oferecem promoções ou descontos, eles ajustam regularmente os preços dos produtos em até 20%.
No entanto, ela faz isso gradualmente para garantir a máxima rentabilidade com base nas previsões de vendas. Isso permite continuar a ter o preço mais barato e manter o controle sobre as suas margens de lucro.
💡 Como a Zalando faz isso?
A Zalando emprega chatbots para aprimorar a experiência do usuário e impulsionar as vendas. O chatbot implementado pela Zalando funciona como um assistente virtual, auxiliando os usuários em diversos aspectos de sua jornada de compra online.
O chatbot não só auxilia os usuários a encontrar itens de moda, mas também fornece conselhos de moda, recomenda produtos e até looks inteiros e ajuda nos pedidos.
A integração de chatbots que servem como ferramentas valiosas melhora a experiência do cliente, agiliza os processos de suporte e, em última análise, impulsiona as vendas, fornecendo assistência e orientação personalizadas ao longo da jornada do usuário.
💡 Como o Spotify faz isso?
O Spotify utiliza IA para criar uma compreensão individualizada das preferências musicais de cada usuário, adaptando e refinando constantemente suas recomendações sem depender de noções ou vieses pré-concebidos.
Os algoritmos de IA consideram muitos fatores, como o histórico de músicas do usuário, gêneros favoritos, artistas e até mesmo a hora do dia em que a música é tocada. Esta abordagem aumenta a satisfação do cliente e demonstra como a IA pode fornecer uma ideia mais precisa e dinâmica dos segmentos do público.
💡 Como a Amazon faz isso?
A Amazon investiu muito em logística inteligente para agilizar suas operações e garantir o atendimento eficiente de pedidos. A empresa utiliza uma combinação de tecnologias avançadas para gerenciar um estoque enorme, atender pedidos rapidamente e otimizar as operações de depósito. A integração de tecnologias inteligentes como RFID, códigos de barras e prateleiras inteligentes contribui para um ecossistema logístico altamente eficiente e automatizado.
💡 Como a Danone faz isso?
A Danone está entre as empresas que implementam um sistema de machine learning para melhorar as previsões de demanda. Além de criar estimativas mais precisas para seus produtos de curta duração, seu sistema de machine learning também melhorou o planejamento entre departamentos como vendas, cadeia de suprimentos, finanças e marketing.
Este sistema também melhorou a eficiência e o equilíbrio do inventário, ajudando a Danone a atingir os níveis de serviço pretendidos nos canais e nas lojas.
💡 Como a Sephora faz isso?
Um bom exemplo é a pesquisa por voz oferecida pela Sephora. Em 2017, a empresa lançou uma das primeiras ações do Google Assistant, permitindo aos usuários agendar serviços de beleza, jogar jogos de perguntas e ouvir podcasts de beleza.
Os usuários do Google Assistant agora podem fazer compras na Sephora, e os que possuem o Google Home podem até usar a ferramenta Skincare Advisor da Sephora para encontrar lojas próximas, obter dicas de cuidados com a pele e determinar seu tipo de pele. Os usuários também podem pedir ao Google Assistant para reproduzir um tutorial de maquiagem da Sephora por meio do Google Home.
The rise in voice assistants by generation.
8. Pesquisa visual para garantir produtos relevantes
A pesquisa visual é outro recurso inovador que muitas plataformas de e-commerce estão introduzindo gradualmente para atrair mais clientes. Isso envolve o uso de inteligência artificial para permitir que os compradores pesquisem online com base em imagens em vez de texto ou palavras-chave.
Para pessoas que não sabem exatamente o que procuram ou que digitam os termos de pesquisa errados na barra de pesquisa, isso é extremamente útil para ajudá-las a encontrar produtos relevantes de forma mais rápida e fácil.
9. Redução de avaliações falsas que podem prejudicar o seu negócio
No mundo das compras online, as avaliações dos clientes são cruciais para gerar confiança. Como os usuários não podem ver fisicamente a aparência dos produtos antes de comprá-los, eles criam opiniões com base em avaliações e classificações deixadas por compradores atuais e antigos ou usuários.
93% dos compradores leem avaliações online antes de comprar, e 91% dos compradores de 18 a 34 anos confiam nas avaliações online tanto quanto nas recomendações pessoais. Infelizmente, muitas dessas análises não são exatamente confiáveis.
Aproximadamente 31% das avaliações online são fraudulentas, de acordo com um relatório da Fakespot, desenvolvedora de tecnologia de IA que pode reconhecer avaliações falsas. Para esta pesquisa, a Fakespot analisou estudos de mais de 2 milhões de lojas online ativas no Shopify e nas principais plataformas de e-commerce, como Amazon, Walmart, BestBuy, eBay e Sephora.
No entanto, a inteligência artificial de autoaprendizagem está se tornando muito boa na identificação de avaliações falsas. Esses sistemas podem analisar padrões de texto, estilos de escrita e formatação para marcar imediatamente aquelas avaliações que parecem suspeitas.
Eles também podem comparar avaliações em um piscar de olhos e sinalizar avaliações falsas. Isto pode ser exatamente o que o setor de e-commerce precisa para começar a vencer a batalha sem fim contra as avaliações falsas.
10. Maior segurança com detecção de fraudes
De acordo com o Gabinete de Estatísticas Nacionais (ONS) do Reino Unido, foram comunicadas quase 63 mil fraudes ao consumidor no primeiro semestre de 2020, das quais cerca de 41 mil estavam relacionadas com compras online e fraude em leilões. O que é ainda mais preocupante é que durante o primeiro semestre de 2019 e o primeiro semestre de 2020, as compras online e a fraude em leilões aumentaram 37%.
À medida que os clientes mudam lentamente das compras na loja para as compras online, as empresas de e-commerce são particularmente suscetíveis a estes ataques devido ao volume crescente de transações, encomendas e entregas.
No entanto, as ferramentas de detecção e prevenção de fraude baseadas em IA podem ajudar os comerciantes a lidar com isso. Depois de analisar todos os dados disponíveis e compreender o contexto, as ferramentas de IA não têm muitos problemas para detectar e bloquear transações suspeitas.
Por exemplo, um usuário pode fazer muitos pedidos rapidamente, inserir um endereço não reconhecido no campo relevante ou pular informações básicas necessárias para entrega. A IA pode detectar todos esses casos e alertar os proprietários de empresas sobre possíveis tentativas de fraude.
Usando IA para combater isso, esses mecanismos também podem analisar vários parâmetros de identificação ou de cartão de crédito. Essa tecnologia também pode evitar o abuso de códigos promocionais e programas de fidelidade, identificando usuários com inúmeras contas ou servidores proxy fazendo diversas compras.
11. Descrições de produtos sempre precisas
Mesmo para redatores experientes, escrever descrições de produtos que sejam ao mesmo tempo persuasivas e boas para SEO não é uma tarefa fácil. Quanto mais produtos você tiver para vender, mais tempo levará para escrever descrições exclusivas para cada um.
Que tal recorrer a ferramentas alimentadas por IA para isso? É claro que elas não estão no nível de redatores profissionais, mas quando se trata de descrições simples de produtos, a IA pode criar rapidamente conteúdo engajante, exclusivo e otimizado com base nas especificações.
Além disso, a maioria das ferramentas de IA agora pode usar princípios de copywriting como AIDA (atenção, interesse, desejo, ação) para escrever como um ser humano e adicionar palavras-chave de forma inteligente para fazer parte do texto de forma natural. Embora o conteúdo gerado por IA, especialmente as descrições de produtos, ainda não seja amplamente aceito pelo setor, provavelmente será aceito em uma questão de tempo, considerando a rapidez com que essas ferramentas que contam com processamento de linguagem natural estão melhorando.
