Atualmente, com alto nível de competição – para aumentarem a margem e os níveis de satisfação do cliente – os empreenderes esforçam-se para realizarem inúmeras tarefas. Principalmente no que diz respeito a e-commerce. Por exemplo, o excesso de stock, cadeias de supply complexas e um número crescente de canais de distribuição e pontos de contacto com o cliente estão no topo da lista de pontos problemáticos.
Mas agora, os mesmos podem deixar a complexidade e o tédio dos negócios para a inteligência artificial (IA) generativa, dentro do universo E-commerce. A seguir, citamos 4 utilidades comprovadamente eficazes desta tecnologia.
1. Assistente de geração de conteúdo
Criar conteúdo de produto preciso para milhares de SKUs não é para os medrosos. É por isso que o conteúdo gerado pela IA foi um dos primeiros casos de uso que ganhou força no E-commerce. Além disso, as soluções alimentadas pela IA generativa simplificam a produção de conteúdo para descrições de produtos, listagens e até mesmo materiais promocionais personalizados. Por exemplo, a Amazon lançou ferramentas generativas de IA, para ajudar os vendedores a escreverem descrições de produtos em grande escala.
As capacidades da inteligência artificial (IA) são inúmeras e muitas ainda ser reveladas. Por exemplo, a conceituada Heinz usou IA generativa para criar imagens para publicidade. Enquanto a Shoplazza, um construtor de sites de e-commerce, implementou modelos de IA generativa para transformar modelos de manequim em modelos reais. Seja o que for, a inteligência artificial reduz o custo de criação de conteúdo e agiliza as tarefas manuais.
2. Maior eficácia na pesquisa de mercado e-commerce
Ao testar novos mercados e grupos de clientes, os retalhistas precisam de analisar grandes quantidades de dados e atualizarem as suas estratégias. Tudo isto incluiu plataformas de rede social, as percepções dos clientes, as empresas dos concorrentes e outros dados valiosos, que devem ser levados em consideração e compreendidos.
Nesse caso, perceba como a IA generativa poderá ajudar nas tarefas relacionadas à análise no E-commerce:
- Inteligência de mercado – a IA generativa pode ajudar a simular cenários de mercado, produzir dados sintéticos para preencher lacunas de dados e prever as respostas dos clientes com base em dados históricos.
- Resumo de informações — em vez de gastar meses em pesquisas, os donos das lojas online podem empregar ferramentas de IA para lerem e analisarem o material existente.
Nova segmentação de mercado e de clientes ou oportunidades de produtos – os algoritmos de IA generativa podem descobrir mercados e segmentos de clientes inexplorados. Isto bem como identificar novos nichos de produtos no mercado-alvo.
3. Planeamento de promoções e campanhas eficazes
Além de todos os casos de utilidade já mencionados, a tecnologia de IA generativa também pode “alavancar” as campanhas de vendas e marketing dos varejistas. Isto usando programas de fidelização de clientes altamente personalizados e estruturas de descontos eficazes. Assim, poderá aproveitar que os algoritmos inteligentes analisam dados de referência e de clientes para criarem recompensas e incentivos personalizados, de acordo com as preferências individuais do cliente.
Além disso, as ferramentas baseadas em IA generativa podem chegar ao fundo dos dados EPoS e das informações transacionais, descobrindo insights acionáveis sobre as tendências de vendas. Assim, esta informação pode sustentar esforços promocionais, informar estratégias de preços ou definir a direção dos processos de produção, de acordo com a procura esperada.
4. Impulsionar as redes e o seu alcance
Saiba que redes de varejo dependem de dados de fidelidade e transações para vender inventário de anúncios a marcas terceirizadas. Portanto, o objetivo final para o uso da IA generativa pelos RMNs – um objetivo particularmente valioso – são as suas capacidades analíticas. Ao analisar e obter insights dos dados dos clientes, as ferramentas de IA generativa podem informar aos empreendedores quais categorias de anunciantes devem atrair para os seus RMNs.
Além disso, dentro da rede, as ferramentas de geração de IA poderão ajudar os anunciantes a unirem e otimizarem os seus gastos com publicidade. Assim, a inteligência artificial generativa também poderá analisar as ofertas de melhor desempenho dos anunciantes. Isto como combiná-las com consumidores relevantes e gerar configurações de campanha, para replicar o sucesso do anúncio. É uma situação vantajosa para ambos: os anunciantes obtêm o melhor custo-benefício, enquanto os donos das lojas conseguem gerar mais receita de RMN.
5. Cadeia de supply e gestão de stock mais eficiente no e-commerce
De todos os setores, as cadeias de fornecimento são as mais dinâmicas, devido à demanda em constante evolução dos clientes. Bem como ao grande número de produtos e aos rápidos ciclos de vida dos produtos. Assim, a IA generativa adiciona simplicidade à gestão da cadeia de fornecimento, assumindo o controle das análises inerentes ao processo.
Além disso, as ferramentas Gen AI poderão analisar informações de vendas e tendências de demanda, para fazer previsões dessa procura, calcular níveis de stock de segurança e identificar stocks de movimentação lenta. Ou seja, essas ferramentas também podem ajudar as empresas de E-commerce em:
- Executar cenários hipotéticos, para se prepararem para interrupções na cadeia de fornecimento e flutuações na procura
- Avaliar fornecedores e analisar relatórios financeiros, bem como métricas de desempenho e outros dados
- Otimizar rotas logísticas, analisando locais de armazenamento, ligações de transporte e padrões de demanda
- Melhorar a entrega, selecionando as rotas corretas de entrega ou recolha, com base nas condições de trânsito, clima e outros dados.
6. Preços mais acertados, orientados pela IA generativa
Além de tudo isto, os modelos generativos de IA apoiam ferramentas baseadas em IA, na identificação do caminho ideal para a saúde financeira sustentável de um retalhista. Para fazer isso, as ferramentas de IA realizam simulações de preços, onde criam vários cenários de mercado com base em dados históricos, comportamento dos concorrentes e potenciais eventos futuros.
Além disso, as simulações de preços também permitem que os retalhistas localizem categorias e itens de valor-chave no seu portfólio, refinem a sua estratégia de preços e identifiquem dependências cruzadas implícitas entre produtos. Além de que o preço baseado na procura é outra área do E-commerce, onde a IA generativa brilha. Aqui, poderá modelar curvas de procura, com base em vários fatores de influência. Exemplos disso estão na sazonalidade, fatores económicos e outras variáveis, otimizando os preços durante picos ou desacelerações dessa procura.
7. Deteção de fraude atempada no seu negócio e-commerce
Finalmente, a IA generativa e o E-commerce formam uma combinação poderosa, quando se trata de deteção de anomalias. Até porque os métodos tradicionais de deteção de fraude baseiam-se frequentemente em regras ou modelos predefinidos, que podem não captar a natureza em constante evolução das técnicas de fraude. Por outro lado, a IA generativa permanece adaptável a novos padrões de fraude, aspirando constantemente os dados dos consumidores e analisando-os com interações anteriores.
Assim, ao compreender os padrões genuínos de comportamento dos clientes anteriores e os padrões de fraude detetados anteriormente, a IA generativa poderá simular atividades fraudulentas e treinar sistemas de aprendizagem de máquina para detectá-las e neutralizá-las. Isto combinado com uma interface conversacional, a IA generativa poderá notificar os engenheiros antifraude sobre o fluxo de risco e fornecer recomendações confiáveis sobre o que fazer a seguir. Tudo para que os problemas sejam evitados, logo à sua nascença.