Aprendizado de máquina para comércio eletrônico e SMB

Nunca é tarde para aprender – na verdade, agora é a melhor hora. Se você administra uma empresa de pequeno e médio porte ou uma empresa de comércio eletrônico, saber mais sobre seus clientes o ajudará a tomar melhores decisões de negócios do que nunca. Não há necessidade de ir de porta em porta: Machine Learning (ML) faz o truque para você.

Enquanto a IA trata de imitar as habilidades humanas, a tecnologia de aprendizado de máquina treina uma máquina em como aprender – é basicamente um funcionário autodidata que processa e interpreta os dados do consumidor, o que é particularmente importante para os varejistas online.

Algoritmos de Machine Learning podem ser encontrados em diversas aplicações de Inteligência Artificial. Falaremos mais sobre os dois principais benefícios e as cinco coisas que você pode implementar em sua estratégia de comércio eletrônico e crescimento.

Benefícios do ML para sites de comércio eletrônico e SMBs

Os benefícios do ML vão além de melhorar as vendas do e-commerce. Com o ML, você pode criar vantagens comerciais para todos os departamentos do seu negócio de comércio eletrônico. Melhore a eficiência, a produtividade, ofereça melhor suporte ao cliente e tome melhores decisões de RH. Veja como o ML ajuda pequenas e médias empresas e sites de comércio eletrônico.

Ajuda a identificar padrões e tendências

Entre na cabeça do seu cliente médio, saiba o que os motiva e o que eles precisam – antes que eles o façam. Os algoritmos de Machine Learning identificam tendências e descobrem padrões de dados, sem que você precise especificar o que está procurando. Isso garante que você realmente obtenha informações precisas e verdadeiras, em vez do que você esperava encontrar. Desculpe.

Cada ação que realizamos online deixa uma pegada digital. De compras anteriores a interações online – deixamos muitas informações valiosas para trás. Isso soa muito Big Brother, mas tenha certeza: com as diretrizes de privacidade atuais e os sistemas em vigor, eles não saberão quem você é, apenas que tipo de pessoa se isso for menos assustador.

O Machine Learning coleta todos esses dados e os combina em uma persona ou perfil que pode ajudar as empresas on-line a criar uma melhor experiência para o cliente – simplesmente porque entendem com quem estão interagindo. Olá, melhores relacionamentos! On-line, pelo menos. E com negócios. Mas ainda!

É preciso e automatizado

Como dissemos, o ML procura por padrões reais, sem que você o empurre para a direção desejada. Ele pode processar grandes volumes de dados incrivelmente rápido. Isso permite que você tome as ações apropriadas no momento certo. Depois de implementar uma tecnologia de Machine Learning, você está realmente livre para fazer outra coisa e deixá-la fazer o que faz de melhor.

O Machine Learning é totalmente automatizado e muito preciso, especialmente em comparação com a análise manual dos dados do cliente. Isso melhora a produtividade e a eficiência do seu departamento de marketing e vendas. Economiza tempo e (vamos ouvir todos juntos!) dinheiro! Isso também vale para o suporte ao cliente, se você implementar ML nisso. Saiba como mais adiante, porque agora vamos destacar 5 maneiras de usar o ML.

Cinco maneiras de aproveitar o poder do ML para seu site de comércio eletrônico ou SMB

Inteligência Artificial e Aprendizado de Máquina não são apenas ferramentas para grandes organizações – cada vez mais pequenas e médias empresas e sites de comércio eletrônico estão implementando para aumentar as vendas e reduzir custos. Aqui estão cinco maneiras para você fazer o mesmo.

1. Recomendação e personalização do produto

Sabe quando você está no supermercado e vai até o caixa, onde se depara com todos aqueles doces que você estava desejando, mas não estava na sua lista? Então você pega um Snickers porque não importa para o total, certo? Imagine se o comércio eletrônico pudesse fazer o mesmo.

Eles podem. A maior parte das lojas virtuais mostrará o que “você também pode estar interessado” depois de adicionar um item à sua cesta.

Isso por si só não é novidade. Mas enquanto as recomendações tradicionais de produtos mostram produtos com base em sua popularidade entre todos, um mecanismo de recomendação ajuda a criar experiências de compra personalizadas: mostra recomendações individuais.

Usando análises preditivas, essa tecnologia de IA aumenta substancialmente a conversão e o envolvimento do cliente. 80% dos compradores são mais propensos a comprar de uma empresa que oferece experiências personalizadas. Isso é um monte de compradores.

Os proprietários de pequenas empresas e aqueles que estão começando com ML para sua plataforma de comércio eletrônico podem se sentir um pouco sem noção de onde obter todos os dados necessários. Comece pequeno, por exemplo, implementando questionários em seu site para coletar informações sobre seus clientes, sem torná-lo muito intrusivo.

2. Implemente preços dinâmicos e retargeting

Não se trata apenas de mostrar o produto certo – o preço certo também desempenha um papel importante no processo de tomada de decisão dos consumidores. O ML detecta demandas e mudanças no comportamento dos consumidores. Com esses modelos preditivos, você pode oferecer descontos em tempo real, ajudando a ajustar os preços para aumentar as vendas ou melhorar as margens.

Às vezes, produto e preço não são os problemas. É hora. O ML ajuda o varejista de comércio eletrônico a implementar campanhas inteligentes de redirecionamento para lembrar os visitantes de seus produtos quando for a hora certa. Além do retargeting, essa tática também é útil para upselling e retenção geral de clientes.

3. Melhore os mecanismos de pesquisa

A forma como pesquisamos mudou drasticamente ao longo dos anos. Os mecanismos de busca se tornaram uma parte padrão da nossa vida, e a forma como “conversamos” com eles mostra essa mudança no relacionamento. Como em muitos relacionamentos: queremos que eles entendam tudo o que queremos sem realmente dizer o que queremos.

Usamos motores de busca para encontrar o que precisamos. Mas se esses motores são capazes de nos dar opções ainda melhores do que estávamos realmente pensando em nós mesmos, isso muda todo o jogo. O ML é capaz de fazer isso usando um modelo de aprendizado de máquina com preferências de usuário de curto e longo prazo, histórico e consultas anteriores.

Lembre-se de que, embora o ML possa subtrair todas essas informações dos usuários, seu site deve estar preparado para isso. O ML deseja corresponder palavras-chave e sinônimos, as palavras-chave que você atribuiu aos seus produtos. Portanto, verifique se eles estão no lugar.

4. Bots de bate-papo

Algumas pessoas só precisam de um empurrãozinho na direção certa. Talvez eles estejam procurando um link para informações sobre entregas. Se você tiver um agente do cliente gastando tempo com isso, isso é bom, mas não é muito econômico.

Um chatbot inteligente pode interpretar as perguntas de usuários individuais e respondê-las individualmente. Enquanto isso, seu agente de serviço pode se concentrar em consultas mais urgentes e fornecer suporte mais personalizado.

Os chatbots inteligentes dependem muito do Machine Learning. Quanto mais conversas eles tiverem, mais humanos eles parecerão. Mas com o tempo, e dependendo do seu investimento, eles podem aprender a fazer muito mais, como identificar potenciais oportunidades de upselling ou descobrir as necessidades de longo prazo do cliente.

5. Previsão de oferta e demanda

Por último, mas não menos importante: embora o ML ajude a prever quais produtos venderão melhor para consumidores individuais, também ajuda a otimizar sua cadeia de suprimentos. Simplificando: ao prever o comportamento do cliente, ele também prevê o estoque necessário e ajuda no gerenciamento da cadeia de suprimentos.

Vincular os esforços de comércio eletrônico ao gerenciamento de estoque oferece benefícios além do aumento das vendas e da fidelidade do cliente. Nenhum estoque desnecessário significa melhor fluxo de caixa – tudo graças ao Machine Learning.

Alex Birch é cofundador de negócios da Amazon FBA e amante de tudo relacionado a marketing e pesquisa. Originalmente de Manchester, Reino Unido, mas agora curtindo a vida na ensolarada Barcelona. Conecte-se com ele no LinkedIn.