Aprendizado de máquina para impulsionar seu e-commerce

O aprendizado de máquina é um tipo de Inteligência artificial que está revolucionando a indústria de comércio eletrônico. Por esse método, seu sistema “aprende com as experiências dos usuários”, possibilitando que ele se ajuste automaticamente às necessidades dos usuários que visitam seu e-commerce.

Abaixo, listamos oito aplicações de aprendizado de máquina que podem impulsionar seu e-commerce:

1. Personalização de atendimentos e direcionamento de campanhas publicitárias:

Quando um cliente entra em uma loja física, um vendedor geralmente se aproxima do cliente e pergunta o que ele está procurando.  Aproveitando a oportunidade, ele faz mais perguntas para entender o gosto e as preferências do cliente. Além disso, o vendedor também observa o comportamento do cliente, a linguagem corporal e outras dicas não-verbais que o ajudam a atender melhor o cliente.

Quando o cliente tem uma dúvida, o vendedor o aborda imediatamente e o incentiva a fazer a compra. Ou seja, o vendedor oferece um atendimento direcionado e personalizado ao cliente.

Para fornecer ao cliente virtual uma experiência semelhante à que ele teria em uma loja física, os varejistas de e-commerce precisam coletar grandes quantidades de dados, analisá-los e entendê-los. É aqui que o aprendizado de máquina pode ajudar na elaboração de campanhas direcionadas que podem converter compradores em potencial, em compradores reais.

2. Preços otimizados:

Os compradores online, geralmente, são muito sensíveis ao preço. Se um produto custar o mesmo preço em uma loja virtual e uma loja física, os clientes tendem a ir até loja física para testar o produto, e consequentemente o adquirem. Também é comum que os compradores online comparem os preços dos produtos em várias plataformas de comércio eletrônico para encontrar a melhor oferta.

Nesse sentido, várias empresas de comércio eletrônico obtêm vantagens sobre seus concorrentes utilizando preços dinâmicos. Ao utilizar aprendizado de máquina, seu sistema pode alterar e reajustar os preços levando em consideração vários fatores ao mesmo tempo. Esses fatores incluem preços do concorrente, demanda do produto, dia da semana, hora do dia, tipo de cliente, etc.

3. Proteção contra fraude:

Infelizmente, todas as atividades virtuais estão sujeitas a atividades fraudulentas. Nesse sentido, as empresas de e-commerce não devem economizar para detectar e prevenir qualquer tipo de fraude. Ao analisar o comportamento dos visitantes de sua loja de forma autônoma e exaustiva, o aprendizado de máquina pode eliminar significativamente o número de atividades fraudulentas.

4. Resultados de pesquisa otimizados:

Nem todos os compradores são ótimos com palavras-chave, e nem todas as pesquisas são inteligentes. Para fazer uma compra, os compradores devem ser capazes de encontrar o que procuram de forma simples e rápida.

Você pode ter todos os produtos disponíveis em seu site de comércio eletrônico. No entanto, isso não adiantará se o cliente não conseguir encontrar o que está procurando de forma conveniente.

Assim, os resultados da pesquisa não podem ser baseados apenas em palavras-chave. O aprendizado de máquina pode revelar padrões de pesquisa, compras e preferências que permitem resultados de pesquisa ideais. Os resultados da pesquisa com base nesses fatores podem mostrar aos clientes exatamente o que estão procurando e sugerir itens semelhantes ou complementares.

5. Recomendações de produto:

Os compradores podem entrar em uma loja sabendo o que desejam. No entanto, um excelente vendedor pode antecipar as necessidades do cliente e recomendar produtos antes mesmo que eles percebam que precisam deles. Assim, as recomendações de produtos podem aumentar substancialmente a receita da sua loja.

Entretanto a recomendação de produtos em lojas virtuais é um pouco mais complicada, pois dependem da identificação de padrões no comportamento de vendas e compras. Para sanar essas deficiências, muitos varejistas de comércio eletrônico aproveitaram o aprendizado de máquina para criar com sucesso um mecanismo de recomendação de produtos.

6. Suporte ao cliente:

Nesse ambiente de negócios competitivos, os clientes não esperam apenas adquirir um bom produto. Eles também avaliam a qualidade do suporte ao cliente.

A maioria dos clientes teme ligar para os números de ajuda gratuita, ouvir inúmeras opções de menu e ter dificuldades para se conectar com uma pessoa real que possa ajudá-los.

Para muitas organizações, manter o controle das solicitações de atendimento ao cliente pode ser muito desafiador. Dessa forma, automatizar o suporte ao cliente pode ajudar tanto o varejista quanto ao cliente.

Nesse sentido, o aprendizado de máquina pode ser usado de várias maneiras para solucionar os problemas dos clientes, e ao mesmo tempo para aumentar sua satisfação com o serviço recebido. Assim, a utilização de chatbots como sistema de suporte pode identificar e resolver os problemas “conversando” com os clientes de maneira ágil, precisa e natural.

7. Gerenciando a demanda e fornecimento:

Todas as empresas recorrem a previsões para adequarem suas demandas as ofertas. Para obter uma previsão confiável, os varejistas de e-commerce baseiam suas decisões, principalmente, em análise de dados.

Utilizando aprendizado de máquina, os lojistas podem processar quantidades exaustivas de dados, de forma rápida e precisa. O aprendizado de máquina também pode estudar os dados da sua loja para fornecer o máximo de insights possível, permitindo não apenas fazer previsões de oferta e demanda, mas também ajudar as lojas virtuais a melhorarem seus portfólios de produtos e serviços.

8. Marketing onicanal impulsionado pelo aprendizado de máquina:

A utilização de marketing onicanal aumenta a retenção de clientes, aumenta a taxa de compras, e aumenta o engajamento entre lojistas e clientes. Visto que o aprendizado de máquina funciona pela constante coleta e atualização da base dados, e pelo aprimoramento de algoritmos ao longo do tempo, quanto maior for a base de dados do lojista melhor será sua estratégia de marketing onicanal.

Fontes: ominsend, freepik

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