Ainda no universo das tendências do e-commerce, onde é preciso ter cuidado para não perder o barco – ou melhor, o foguete – o machine learning ou, em linguagem simples, “máquina de aprendizado” traz premissas de inteligência artificial (IA) para customizar as soluções que são oferecidos automaticamente aos consumidores no e-commerce, com base em registros históricos de comportamento e experiências de compra. Aposto que você já tem algumas experiências de aprendizado de máquina em sua vida cotidiana. Por exemplo, quando você faz uma compra ou mesmo realiza uma pesquisa no marketplace, há grandes chances de você receber sugestões de produtos com base em sua pesquisa anterior ou compra em sua próxima visita.

Outro exemplo bem simples: seu serviço de streaming favorito sempre tem opções de filmes e séries para te mostrar, ou, de uma forma um pouco mais complexa, um app de transporte privado que precisa dividir as corridas entre toda a sua base de motoristas e até mesmo triangular as distâncias entre os motoristas e passageiros. Todos esses processos têm algum nível de aprendizado de máquina em seu núcleo. Neste artigo, você verá várias formas de usar o machine learning para melhorar vários processos de inteligência em seu e-commerce.

Recomendações personalizadas de produtos

Assim como você recebe recomendações de produtos que têm tudo a ver com suas pesquisas na internet ou compras anteriores que você fez, é interessante oferecer essa inteligência também para o seu cliente. Para realizar uma busca em seu site, certamente o usuário precisa digitar algumas palavras para que a ferramenta faça conexões com palavras-chave e sugira produtos em seu catálogo.

Usando o aprendizado de máquina, você pode otimizar essa busca permitindo que o algoritmo também encontre produtos por meio de sinônimos, grafias diferentes e até sílabas. Afinal, o buscador é fundamental para o sucesso da sua loja, e se os clientes não encontrarem os produtos, como saberão que existem no seu catálogo? Ainda no âmbito da personalização, além da pesquisa, é possível mapear o tráfego de usuários no site, registrar páginas visitadas, produtos pesquisados ​​e detalhes que podem auxiliar na concepção de novos produtos ou itens adicionais.

Atendimento ao cliente mais relevante

O atendimento no e-commerce é um item crítico que muitas vezes representa um gargalo para os negócios. Além do omnichannel e da agilidade no tempo de resposta, é preciso entender quais tipos de canais de atendimento fazem mais sentido para cada tipo de cliente.

Utilizando machine learning, é possível criar um bot de atendimento que “aprende” a responder de forma cada vez mais realista e satisfatória aos consumidores, simulando o atendimento humano com cada vez mais precisão em tirar dúvidas, oferecer mercadorias e até solucionar problemas. Isso otimizará seus canais de atendimento e reduzirá o tempo de resposta para obter maior satisfação do cliente.

Aproveitando o valor do big data

Big Data, também uma fonte de inteligência artificial, é um grande conjunto de dados coletados e apresentados de diferentes maneiras e provenientes de diferentes fontes. Essa inteligência, já valiosa por si só, pode ser aproveitada por meio do aprendizado de máquina, gerando a coleta e sistematização de imensas quantidades de dados que podem ser analisados ​​de maneiras que excedem a capacidade humana.

Uma das possibilidades dessas duas inteligências integradas é conseguir prever com certo grau de certeza as probabilidades de ações e eventos futuros, como a obsolescência de alguns produtos, quais produtos estão começando a entrar com mais frequência na busca do usuário, ou a necessidade de reposição de estoques. Em tempo real e de forma individual, é também possível avaliar o comportamento dos utilizadores, verificar, por exemplo, o seu nível de envolvimento na campanha e comparar esta informação com o nível de necessidade que o indivíduo necessita um determinado produto ou serviço. Isso facilita a criação de preços dinâmicos, ou seja, oferecer promoções, cupons ou descontos, ou até mesmo aumentar o preço de um produto de acordo com o perfil e comportamento do usuário.

Quando o comércio eletrônico está pronto para usar o aprendizado de máquina?

Agora que você já viu um pouco sobre as funcionalidades do machine learning e como essa inteligência pode apoiar o negócio da sua loja, você precisa saber que se você quer implementar esse recurso de forma satisfatória e para que ele realmente afete seus resultados de vendas, você precisa ter uma gestão bem estruturada e organizada. Se você já possui uma boa estrutura de tecnologia rodando em sua loja virtual ou marketplace, certamente possui o background necessário para inserir essas informações para 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 traduzidos em resultados efetivamente úteis para suas ações.

Lembre-se, quanto mais inteligência você implementar, mais dados seu sistema trabalhará. Mas de nada adianta coletar dados se você não souber como utilizá-los de forma eficaz ou como transformá-los em informações estratégicas para suas ações. Por isso, é fundamental contar com uma estrutura de tecnologia e uma equipe que agregue valor às informações provenientes dessas inteligências artificiais.