Como as grandes marcas estão melhorando seus e-commerces com o uso da Inteligência Artificial

Já faz um bom tempo que a Inteligência Artificial (IA) deixou de ser apenas um devaneio de um mundo futurista controlado por robôs e passou a ser considerada uma inovação cada vez mais presente no cotidiano das pessoas.

Dados do IDC preveem que, até 2022, os investimentos globais em IA chegarão a US$ 79 bilhões por ano, número que representa mais do que o dobro do previsto para o ano de 2019.

É claro que existe uma diversidade de recursos que ainda são apenas tendências ou testes, mas já é possível utilizar a Inteligência Artificial para inúmeras finalidades, principalmente em projetos que envolvam negócios. Neste artigo, falaremos como grandes marcas estão revolucionando os seus mercados com o uso da IA. Confira!

A constante evolução da Inteligência Artificial

Permitir que sistemas e máquinas apresentem comportamentos inteligentes semelhantes aos de humanos: essa é a premissa básica da Inteligência Artificial. Por isso, é comum associarem IA a produções cinematográficas e pressuporem que tudo começou ali, com robôs e máquinas futuristas.

Porém, a Inteligência Artificial já era realidade antes mesmo de fazer parte das grandes produções de ficção científica. O assunto começou a ser discutido na década de 50 e, desde então, tem se tornado uma inovação cada vez mais robusta.

Assim, para entender todos os benefícios que a IA pode trazer, é fundamental conhecer as tecnologias relacionadas a ela:

Para compreender a imagem, pense que estamos falando de subáreas da Inteligência Artificial. A machine learning (ML), por exemplo, é uma área desenvolvida para permitir que máquinas e sistemas sejam programados para aprender, ou seja, para que eles se tornem capazes de ajustarem as suas respostas aos dados a que são expostos.

Tudo isso é incrível, mas pode ficar ainda melhor se considerarmos a técnica mais avançada de ML, a deep learning (DL). Esse tipo de tecnologia trabalha com algoritmos avançados que imitam a rede neural do cérebro humano.

O DL diz respeito à quantidade de camadas de processamento da tecnologia que são capazes de trabalhar com um grande número de dados e operações matemáticas, se assemelhando ao funcionamento de um cérebro humano.

Um exemplo clássico é o AlphaGo, sistema baseado em deep learning que, em 2016, venceu o ex-campeão mundial Lee Sedol no Go — jogo milenar de alta complexidade — após utilizar um conjunto de dados de mais de 100 mil partidas entre dois humanos para aprender as melhores táticas do jogo.

Versões mais avançadas do AlphaGo já foram lançadas e, graças a algoritmos e operações com probabilidade, são capazes de aprender sozinhos e de derrotar outras versões de jogadores artificiais.

As formas de utilizar a IA

Nesse ritmo de crescimento, a IA tem sido utilizada em e-commerces para alavancar vendas e otimizar a experiência de compra de seus clientes. Separamos alguns exemplos de como essas empresas têm feito isso.

Chatbots inteligentes

Segundo a Gartner, 25% das operações de atendimento ao cliente serão integrados a assistentes virtuais ou chatbots até 2020, e um estudo da Grand View Research prevê que, até o ano de 2025, esse mesmo mercado crescerá com taxas anuais de 24%.

Os números relacionados ao mercado de chatbots denotam rápido crescimento e as tecnologias por trás deles evoluem em um ritmo parecido.

Se no início era possível contar basicamente com chatbots mais simples, programados para responder a uma lista pré-definida de palavras e seguir um padrão de interação baseado em regras, hoje, é possível encontrar bots baseados em tecnologias avançadas de IA.

Chatbots que utilizam Inteligência Artificial são capazes de processar e relacionar novas informações de modo a oferecer mais interações ao usuário, indo além das respostas pré-programadas.

Para isso, essas soluções podem ser programadas para aprender conforme as interações que fazem com os usuários, criando bases de dados mais inteligentes e proativas, as quais podemos considerar, de certo modo, como uma experiência.

A Salesforce oferece soluções que permitem integrar o chatbot da marca, o Einstein Bot, a outras soluções da plataforma, como o Sales Cloud. As principais vantagens são a automação de processos, a diminuição de casos e o aumento na eficiência do atendimento.

O Einstein Bot pode ser configurado para utilizar IA, além de tecnologias como NLP (Natural Language Processing ou Processamento de Linguagem Natural) e NLU (Natural Language Understanding ou Compreensão de Linguagem Natural).

O que isso significa na prática? Que esses bots utilizam tecnologias capazes de capturar, processar e compreender as mensagens enviadas pelos clientes mesmo que elas sejam mais complexas.

Graças à NLP, o sistema de chatbot segue uma linha similar ao raciocínio humano, ou seja, ele capta, entende e responde ao cliente conforme sua configuração. Já a NLU permite que os bots do Einstein lidem com situações que fujam das pré-programadas, permitindo que o sistema contextualize a mensagem do cliente e converta para uma mensagem que o bot entenda.

Recentemente, o Starbucks integrou à sua estratégia de e-commerce um chatbot o qual permite que clientes façam pedidos por voz ou texto e utiliza Inteligência Artificial para analisar dados de pedidos de clientes e fornecer recomendações mais precisas para os seus próximos pedidos.

Com o mesmo objetivo, a Sephora utiliza chatbots baseados em IA para ajudar suas consumidoras a escolher um tom de batom ideal para sua boca. Eles recebem selfies enviadas pelo Facebook Messenger e, por meio de IA, analisam a foto e enviam a melhor opção de batom.

Visual Search

Pesquisas por texto e voz: são essas as opções oferecidas aos usuários pela maioria das lojas virtuais. Porém, não sabemos até quando as marcas conseguirão postergar a busca por novas maneiras de melhorar a experiência do cliente quando ele decide procurar por um produto em suas lojas virtuais.

Segundo o Pinterest, 93% dos seus usuários usam a plataforma para pesquisar produtos e planejar as suas compras. Entendendo a oportunidade, a rede social lançou recentemente a função de visual search, ou, busca por imagem, em português. Em vez de digitar “câmera vintage” no campo de busca, os usuários da plataforma podem upar imagens e esperar que a inteligência artificial do sistema encontre resultados relevantes.

No entanto, se o Pinterest não é um e-commerce, como a sua estratégia se relaciona com o setor? Bem, além da rede social ter firmado parceria com grandes empresas de moda, a mesma tecnologia pode e tem sido utilizada por outras lojas virtuais.

Marcas como o Ebay e Neiman Marcus permitem que usuários arrastem ou subam imagens de seus smartphones para obterem produtos semelhantes disponíveis no catálogo. Imagine o quão positivo pode ser para experiência usuário poder, por exemplo, tirar print de um acessório que viu em um vídeo e, graças ao sistema Visual Search com IA, encontrar algo semelhante em sua loja favorita?

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Fonte: techcrunch.com

Experiência do cliente personalizada

Escalonar não é mais desculpa para oferecer uma experiência do usuário genérica. Existem diversos mecanismos baseados em IA capazes de entender cada um dos clientes de uma marca, mesmo que eles sejam muitos.

A The North Face também é conhecida no mercado por implantar em sua estratégia de e-commerce a famosa inteligência artificial da IBM, o Watson. Os clientes podem interagir com a marca por meio de mensagem de voz, e, graças à tecnologia de IA, o sistema consegue examinar centenas de produtos e sugerir combinações perfeitas a partir das informações fornecidas pelos próprios usuários combinadas ao uso de informações-chave prévias, como condições climáticas, estações do ano e ocasiões.

A Etsy, famoso e-commerce dos Estados Unidos, utiliza machine learning para identificar padrões de consumo dos clientes e classificar automaticamente as imagens da loja. Todos os elementos da interface são pensados para fomentar as interações dos usuários, uma vez que quanto maior esse número, mais dados serão utilizados para o aprendizado do sistema.

A Nike implantou, em seu aplicativo, uma funcionalidade capaz de “escanear” e medir os pés dos clientes a fim de ajudá-los a encontrar o calçado ideal. Esse recurso, baseado em inteligência artificial, também utiliza uma série de tecnologias de machine learning e computer vision.

Coleta de reviews confiáveis

A Amazon é empresa pioneira em utilizar AI no combate a análises falsas dos produtos vendidos em seu e-commerce. Fugindo do tradicional sistema de média de notas, hoje a empresa consegue, graças à tecnologia de machine learning, dar destaque e peso aos comentários vindos de compras verificadas ou marcados como úteis por outros usuários.

Com o mesmo objetivo e utilizando a mesma tecnologia de machine learning, o hotel Bellagio, o mais famoso de Las Vegas, conseguiu reunir mais de 25 mil opiniões espalhadas pela internet e identificar quais apresentam as características necessárias para serem consideradas procedentes.

Análises preditivas

Inovações que combinam tecnologias de IA e Big Data têm permitido que as ações tomadas por e-commerces sejam mais proativas e menos reativas. Um exemplo é a análise preditiva, técnica que faz com que sistemas aprendam (machine learning) a partir de dados históricos e algoritmos estatísticos.

A Staples é um exemplo de comércio virtual que utiliza análise preditiva para entender o comportamento de compra dos consumidores e sugerir produtos e construir jornadas de compra que realmente sejam do interesse deles. Segundo a própria marca, a estratégia resultou em um aumento inicial de 137% no ROI desde que foi implantada.

Seguindo esse mesmo raciocínio, imagine agora um e-commerce que realiza o controle do seu estoque apenas com a regra de compra e reposição: com um pico de demanda, o próprio sistema pode perder o controle, caso não consiga atualizar em tempo real

Tecnologias envolvendo machine learning e análises preditivas permitem que empresas antecipem acontecimentos e ações e enxerguem futuras demandas e vendas. Um bom passo para cuidar do estoque de forma mais precisa.

Já que estamos falando de demanda, é importante ressaltar que a IA está ajudando e-commerces como a Amazon a definirem seus preços de forma mais inteligente. Fugindo de métodos tradicionais de pricing, baseados em regras e análise de concorrência, a tecnologia de machine learning já permite que a precificação seja feita utilizando uma alta variedades de dados.

Graças à IA, é possível que os preços sejam determinados e otimizados considerando a intenção de compras do usuário e o quanto ele está disposto a pagar, o seu histórico de compras, dentre outras variáveis.

E aí, conseguiu entender melhor o uso da IA no setor de e-commerce? Veja como a inovação tem sido importante para o processo de transformação digital nas empresas.