O machine learning permite levar o conhecimento dos consumidores para um patamar nunca visto, gerando mais vendas e lucros para as empresas
De tempos em tempos, algumas expressões parecem ganhar vida própria e se transformam em sinônimos de modernidade. A NRF Big Show, que aconteceu no mês de janeiro em Nova York, mostrou que o varejo colocou “machine learning”, “big data” e “inteligência artificial” em seu radar de investimentos, ainda que nem todos entendam completamente as razões para investir. E, sem isso, dificilmente uma ação gera resultados sustentáveis para as empresas.
Motivos para empolgação não faltam. O Gartner acredita, por exemplo, que o machine learning será a tecnologia mais disruptiva para o varejo nos próximos 10 anos. Isso porque o machine learning é um processo de análise de dados para a construção de modelos analíticos automatizados. O objetivo é fazer com que os computadores analisem os dados de milhões de clientes e sejam capazes de identificar insights usando algoritmos que aprendem ao longo do tempo.
Machine learning é uma combinação de estatística, lógica, análise combinatória e capacidade de processamento de dados para realizar cálculos matemáticos complexos em grandes conjuntos de dados. Das recomendações de filmes no Netflix às indicações de produtos na Amazon, muitas empresas estão utilizando essa tecnologia para analisar grandes quantidades de dados e oferecer resultados personalizados, mesmo que em escala gigantesca. Com isso, aumenta a possibilidade de identificar padrões de comportamento e aumentar o retorno sobre o investimento nas ações de marketing.
Existem várias aplicações de varejo em que é possível utilizar sistemas de machine learning para entregar resultados personalizados aos clientes, a custos acessíveis, e abrindo oportunidades de expansão de vendas e resultados que poderiam ficar ocultas. Entre essas aplicações estão:
Previsão de vendas
Fazer uma correta previsão das vendas é uma tarefa bastante complexa e de grande risco. Afinal, é a partir do forecasting que são gerados os pedidos de compra dos fornecedores e em que grande volume de capital é alocado, muitas vezes com meses de antecedência. Errar na compra de um produto faz com que a empresa perca dinheiro várias vezes: por não ter recursos para comprar outro item que vende mais, por ter estoque empatado, pela necessidade de realizar demarcações e pelo desperdício de recursos promocionais.
Algoritmos de machine learning ajudam o varejo a estimar corretamente as quantidades a serem adquiridas de cada SKU, além de prever anomalias, o que aumenta a assertividade da área de compras.
Análise do comportamento do consumidor
Empresas com um volume significativo de clientes podem utilizar os dados de consumo e visitação às lojas, sites e aplicativos para entender melhor seu comportamento e, com isso, encontrar melhores formas de engajar com esse público. Uma rede de supermercados, por exemplo, pode entender as diferentes missões de compra de um mesmo cliente em horários e dias da semana diferentes para promover, por exemplo, itens de conveniência no meio da semana para mulheres solteiras, enquanto nos finais de semana faz ações voltadas para a casa dessa consumidora. O machine learning também permite identificar, entre consumidores e prospects, quais são os drivers geradores de intenção de consumo, o que impulsiona as ações de marketing.
Identificação de oportunidades de negócios
A análise extensiva dos dados por meio de machine learning permite encontrar padrões de comportamento e, com isso, identificar produtos, segmentos de mercado e perfis de consumidores que ainda não estouraram como oportunidade de negócios, mas apresentam um potencial interessante. Quando bem aplicada, a tecnologia orienta o varejo a respeito de produtos que poderiam estar nas lojas, ou que poderiam ser comprados em maior volume para aumentar as vendas.
Auxílio na retenção de consumidores
Tudo o que pode ser traduzido em padrões de comportamento pode ser analisado por meio de machine learning e, com o tempo, passar a ser previsto com exatidão cada vez maior. Isso inclui o gerenciamento do ciclo de vida dos consumidores: ao identificar que os clientes que ficam três meses sem visitar a loja não costumam voltar, por exemplo, o varejista pode criar ações para estar sempre em contato com o público e estimular seu retorno à loja com mais frequência.
Melhora da performance da sua equipe
Ao identificar situações que disparam vendas, aumentam a possibilidade de upsell e estimulam a aquisição de itens adicionais, o varejista pode treinar suas equipes para usar a seu favor esses momentos. O machine learning também pode analisar o desempenho de cada integrante do time, gerar o perfil ideal do vendedor e identificar os gaps que precisam ser corrigidos, trazendo insumos para criar uma equipe cada vez mais forte.
Recomendação automática de produtos
Conhecendo o perfil de cada cliente e analisando os dados históricos de comportamento de milhares ou milhões de consumidores, é possível entender que determinado consumidor tem uma probabilidade maior de adquirir, por exemplo, cervejas artesanais de trigo às sextas-feiras quando também compra carne para o fim de semana. Assim, o aplicativo acessado pelo cliente no PDV pode já recomendar o corte de carne preferido junto com a cerveja.
Otimização das rotas logísticas
O Waze é um aplicativo baseado em machine learning: ele analisa uma quantidade incrível de dados de movimentação dos usuários, destinos, trajetos possíveis e condições das vias urbanas para entregar uma resposta complexa para uma pergunta simples: qual o percurso mais rápido entre o lugar em que estou e para onde vou? Um varejista que otimize as rotas logísticas em função da capacidade de carga dos caminhões, das condições do trânsito e das limitações de movimentação nas cidades / capacidade de armazenamento na loja está no meio de uma grande transformação: uma pesquisa da Forbes Insight mostra que 65% dos executivos do setor prevê que a entrega de produtos passará por uma revolução nos próximos anos.
Adotar machine learning é um processo que leva algum tempo, conforme o sistema analisa a base de dados e passa a identificar padrões de comportamento de consumo e preferências de indivíduos e grupos de pessoas. Quanto mais estreito for o relacionamento do varejo com seus clientes, maior a quantidade de dados disponíveis a respeito de cada consumidor e maior a assertividade.
É por essa razão que os investimentos em machine learning podem começar pela automatização das ações do programa fidelidade, uma vez que os clientes fiéis são aqueles sobre os quais a empresa sabe mais e que geram mais resultados. Inicie suas ações de machine learning por onde é possível obter mais resultados e saiba que, quanto mais você usar a tecnologia, maior será o potencial de lucros e geração de receitas.