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Revolucionando a logística: como IA e Machine Learning estão trabalhando a favor da previsibilidade

No contexto da logística moderna, a previsão de demanda desempenha um papel crucial na otimização de operações e na redução de custos. Tradicionalmente, a previsão de demanda dependia de métodos estatísticos básicos e, sejamos francos, da intuição dos gestores. No entanto, com a evolução da Inteligência Artificial (IA) e do Machine Learning (ML), surgiram novas possibilidades que estão revolucionando esse processo.

Os algoritmos avançados de IA e ML permitem uma análise mais profunda e precisa dos dados históricos e das tendências de mercado. Diferentemente dos métodos tradicionais, esses algoritmos podem aprender continuamente com novos dados, ajustando-se às mudanças no comportamento do consumidor e às variações sazonais, resultando em previsões muito mais precisas e eficientes.

Essa precisão na previsão de demanda leva como consequência a redução de excessos e ruptura de estoque. Afinal, estoques abarrotados representam dinheiro parado e custos adicionais de armazenamento, enquanto a escassez de produtos pode resultar em perda de vendas e insatisfação do cliente. Com a aplicação de inteligência artificial e machine learning, as empresas podem equilibrar melhor diversos processos.

Por exemplo, ferramentas de WMS (Warehouse Management System) já utilizam IA para automatizar o gerenciamento de armazéns, melhorando a eficiência do armazenamento e na movimentação dos produtos, podendo prever demandas e sugerir a melhor disposição dos itens dentro dos armazéns, bem como dentro dos veículos. Também há outras soluções combinadas, como YMS (Yard Management System), que aplica IA para coordenar a movimentação de veículos nos pátios, otimizando os recursos e melhorando a eficiência das operações logísticas, e o TMS (Transportation Management System), que usa algoritmos de machine learning para otimizar as rotas, arranjos de cargas, sequenciamento de entrega e prever tempos de entrega com maior precisão, ajudando a reduzir custos e melhorar a satisfação do cliente.

Pode parecer ultrapassado bater na tecla do WMS, YMS e TMS, mas acredite, ainda há muitas empresas que não extraem o máximo dessas tecnologias em suas operações. Segundo o IPT (Índice de Produtividade Tecnológica) da Logística, estudo lançado pela TOTVS em 2021, entre as prioridades de investimento futuro por parte dos prestadores de serviços logísticos, estão digitalização e automação de processos, mostrando que ainda não estamos no nível de maturidade que poderíamos estar. Por isso, é fundamental que haja, também, a mudança de cultura nas empresas e a capacitação dos profissionais para o uso efetivo de tecnologias.

Isso porque, é fato que a aplicação de inteligência artificial e machine learning na previsão de demanda está transformando a logística, proporcionando uma gestão de estoque mais eficiente e precisa. Com produtos avançados sendo disponibilizados pelo mercado de tecnologia, as empresas podem integrar essas soluções de forma eficaz, otimizando suas operações e garantindo uma resposta mais ágil às demandas do mercado. Essa evolução não apenas melhora a eficiência operacional, mas também fortalece a competitividade das empresas em toda a cadeia de suprimentos. A previsibilidade é a base para um bom planejamento em todas as frentes do negócio, por que não contar com tecnologia de ponta para isso?

Fonte : https://gironews.com/opinioes/revolucionando-a-logistica-como-ia-e-machine-learning-estao-trabalhando-a-favor-da-previsibilidade/

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O poder do Machine Learning e da IA na melhoria da gestão do CX

Entenda como a Deep impulsiona o processo de criação e treinamento de modelos AutoML, com apoio da Inteligência Artificial para melhorar o CX.

É unânime para todos que a Inteligência Artificial (IA) está moldando o futuro dos negócios de maneira nunca antes vista. E em meio a esse avanço tecnológico surge uma ferramenta que impulsiona ainda mais a forma como as empresas fazem gestão, lidam com dados e tomam decisões estratégicas: o Automated Machine Learning (AutoML).

Mas o que é exatamente o AutoML, e como ele está transformando a gestão de negócios, desde o Business Intelligence (BI) e Analytics, Experiência do Cliente (CX), cobrança ao Contact Center e todos os aspectos da administração empresarial?

AutoML reduz complexidades

De acordo com a Deep, empresa que une alta tecnologia em big data com o skill do segmento de Contact Center e cobrança, a AutoML é uma abordagem inovadora que visa simplificar e automatizar o processo de criação e treinamento de modelos de Machine Learning (ML).

Tradicionalmente, a construção de modelos de ML é encarada como uma tarefa complexa que exigia conhecimento técnico profundo em ciência de dados. Com o AutoML, essa complexidade é reduzida por meio da automação de várias etapas do processo, tornando-o acessível a um público mais amplo, incluindo profissionais de negócios.

De forma bem prática, permite que empresas criem modelos de aprendizado de máquina sem a necessidade de um cientista de dados, além de criar modelos personalizados para suas necessidades específicas.

Exemplos de Aplicações do AutoML

Previsão de Demanda: Empresas podem usar o AutoML para prever a demanda de produtos, otimizando estoques e entregas.

Personalização de Experiência do Cliente: O AutoML permite a personalização de ofertas e recomendações com base no histórico de interações do cliente.

Detecção de Fraude: Instituições financeiras podem utilizar o AutoML para detectar atividades fraudulentas com maior precisão.

Otimização de Processos de Negócios: O AutoML pode identificar gargalos e ineficiências nos processos de negócios, sugerindo melhorias.

Monitoramento de Qualidade: O AutoML pode ser usado para monitorar a qualidade das interações com o cliente em Contact Centers.

Outros benefícios apoiadas pela Inteligência Artificial

Democratização da IA: O AutoML permite que profissionais de negócios e gestores utilizem a IA mesmo sem conhecimento técnico avançado, democratizando o acesso a essa tecnologia poderosa.

Economia de Tempo: O processo de criação de modelos de ML é acelerado significativamente com o uso do AutoML, economizando tempo precioso.

Precisão Aprimorada: Os algoritmos de AutoML são projetados para otimizar a precisão dos modelos de ML, resultando em melhores previsões e insights.

Análise de Dados Avançada: O AutoML permite análises avançadas de dados, identificando padrões e tendências ocultas em grandes conjuntos de dados.

Suporte à Tomada de Decisão: Os modelos de ML gerados pelo AutoML ajudam os gestores a tomar decisões informadas com base em análises de dados precisas.

Uma tecnologia para inovar

Para a Deep, o AutoML está redefinindo a forma como as empresas abordam a IA e a análise de dados. Ele capacita profissionais de negócios e gestores a tirar proveito do poder da IA acelerando a obtenção de insights valiosos e aprimorando a tomada de decisões. À medida que o AutoML se torna uma parte fundamental da estratégia empresarial, as organizações estão melhor posicionadas para inovar, aprimorar a experiência do cliente e otimizar seus processos de negócios.

Ao que tudo indica, a jornada da inteligência artificial (IA) com o AutoML poderá transformar a maneira como empresas gerenciam e conduzem seus negócios, sobretudo, em um mundo cada vez mais orientado por dados e muita inovação.

https://consumidormoderno.com.br/2023/12/15/automl-ia-gestao-cx/?utm_campaign=cm_news_151223&utm_medium=email&utm_source=RD+Station

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Bard, do Google, explica como pode ajudar lojista de e-commerce no dia a dia

Ontem o Google disponibilizou o Bard a outros 40 países, incluindo o Brasil. Rival do ChatGPT, a Inteligência Artificial chegou com tudo, elevando as ações da Alphabet (dona do Google) em mais de 4%. Mas, será que a ferramenta fará diferença para quem atua no mercado de e-commerce? De acordo com o Bard, sua ajuda pode acontecer de diversas formas, como você acompanha a seguir!

Gerando conteúdo criativo

Com o objetivo de auxiliar na construção de conteúdo criativo aos lojistas de e-commerce, o Bard pode auxiliar nos seguintes momentos:

Postagens de blog

Pode gerar postagens sobre uma variedade de tópicos relacionados aos produtos e serviços da loja. Como a IA afirma, isso pode ajudar a atrair novos clientes e manter os clientes existentes interessados na loja.

Descrições de produtos

Gerar descrições de produtos mais informativas, com poder de envolvimento e convincentes. Por consequência, segundo o Bard, ajuda os clientes a tomarem decisões de compra informadas e a aumentar as taxas de conversão.

E-mail marketing

Desenvolve conteúdos personalizados relevantes aos interesses dos clientes — o que promove o aumento da abertura e da taxa de cliques dos e-mails, assim como nas conversões.

De acordo com a Inteligência Artificial, isso pode contribuir para a economia de tempo (e dinheiro) do lojista, além de auxiliar com a melhora da qualidade do conteúdo da loja.

Atendimento a clientes via Bard

Outra sugestão da ferramenta é aproveitar a sua tecnologia para atender clientes do e-commerce, seja por meio de chat ao vivo ou e-mail. De novo, ele explica que o recurso auxilia o lojista no suporte ao cliente 24 horas por dia, 7 dias por semana. E, consequentemente, contribui para elevar o NPS da empresa.

Entre as informações produzidas pelo Bard em um atendimento, destaque para:

– problemas com pedidos, devoluções e trocas;

– informações sobre sobre produtos, serviços e políticas da loja;

– criação de experiência personalizada ao cliente, considerando suas necessidades e interesses.

Análise de dados

Uma boa notícia ao lojista de e-commerce: o Bard, segundo a própria ferramenta, pode ser utilizado para analisar dados da loja de e-commerce. Isso inclui informações como tráfego do site, vendas e comportamento do cliente. Além de ajudar o lojista a identificar tendências e a melhorar a eficácia das campanhas de marketing, tem papel fundamental na tomada de decisões para o negócio.

Outro benefício da análise de dados gerada, segundo o Bard, é a visualização simplificada para o fácil entendimento do lojista de e-commerce. Com isso, a comunicação do empreendedor em relação aos dados coletados também é otimizada. Ou seja, o profissional pode compartilhar as informações com outras pessoas, como investidores, funcionários e clientes.

Automatizando tarefas

Como espera-se de uma IA, o Bard pode ser utilizado para automatizar tarefas diárias (inclusive no e-commerce). A ferramenta pode, por exemplo, tanto fazer o envio de e-mail marketing, como o gerenciamento de estoque. Nesse último caso, ele rastreia as quantidades disponíveis de cada produto e avisa quando é necessário o reabastecimento.

O Bard também pode processar pedidos da loja de e-commerce, incluindo coleta de informações de pagamento, confirmação do estoque e envio dos produtos. Outro ponto que a IA garante eficiência é na gestão financeira do e-commerce, a fim de rastrear receitas, despesas e lucros.

Vale destacar que o Bard está disponível em 40 idiomas, a princípio é oferecido gratuitamente e, assim como o ChatGPT, da OpenAI, pode fornecer respostas imprecisas.

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Logística digital precisa estar no radar das empresas que querem sobreviver no mercado

Muitas empresas sentem a necessidade de otimizar cada vez mais o setor logístico para atender as necessidades do mercado. Com o aumento do comércio eletrônico, o envio rápido e o acompanhamento se tornam cada vez mais necessários em toda a cadeia de entrega. Os números comprovam isso. Segundo dados da Associação Brasileira de Comércio Eletrônico (ABComm), em 2021 o e-commerce registrou faturamento de R$ 150,8 bilhões e espera um crescimento de 12% este ano. O comércio eletrônico exige que as empresas estejam mais próximas do consumidor, o que motiva investimentos sobretudo na digitalização dos negócios.

Vemos a movimentação de grandes players do mercado, como a Magalu, com a aquisição da SODE, e o Mercado Livre adquirindo a Kangu, para atuarem juntamente com operadores logísticos para impulsionar ainda mais o setor, e isso já se tornou um diferencial competitivo no mercado.

Diferente de um operador logístico convencional, que está atento aos processos de armazenagem e despacho, o operador logístico digital está focado em toda a operação, desde o carregamento da mercadoria, a distribuição, o monitoramento de todo o transporte e a entrega para o cliente final, além da logística reversa para distribuição, trazendo mais tecnologia, digitalização e inovação. Ele traz muito mais do que apenas um sistema, mas toda a inteligência, para que o cliente esteja sempre atualizado com custos, espaço, funcionários e produtividade otimizados, com centralização de dados e visibilidade da sua operação, do carregamento, a viagem, faturamento e pagamento do frete.

Entre os pontos positivos, temos vantagens que devem ser ressaltadas dentro de todas as melhorias trazidas pelo operador logístico digital, como:

Diminuição de SLAs: o tempo de atendimento de chamados é reduzido pela centralização e digitalização das informações, não se prendendo a espaço físico ou pessoas, mas sistemas;

Otimização no faturamento: com informações e documentos centralizados, o prazo do faturamento também reduz;

Diminuição de papel e sustentabilidade: com menos papel circulando na logística, a sustentabilidade da operação aumenta – ou como é falado, logística verde;

Mais acesso a tecnologias de ponta: por ser focado no digital, o operador logístico está sempre ligado a novas tecnologias, no desenvolvimento de soluções que tenham um impacto positivo e que sane uma dor nas operações, além de otimizar;

Indicadores de dados e performance: tanto na operação quanto na análise, um operador logístico traz uma nova visão sobre toda operação, com indicadores de performance e gargalos da logística para melhoria contínua;

Otimização de custos: com a análise de dados reais, é possível descobrir onde estão gastos para otimizar custos e, assim, melhor direcionar investimentos para potencializar cada vez mais a operação.

O fato é que sem os investimentos necessários, a logística pode se tornar um grande gargalo e acabar gerando um enorme custo dentro da empresa. Pior do que isso, companhias que não traçarem esse caminho terão problemas de sobrevivência.

Fonte : https://bdcnoticias.com.br/noticia/5749/logistica-digital-precisa-estar-no-radar-das-empresas-que-querem-sobreviver-no-mercado

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Sete tendências digitais para 2022

Depois de dois anos de uma aceleração insana na digitalização global por conta da pandemia do coronavírus, sete tendências foram citadas em um relatório feito pela CI&T, com potencial para ganhar ainda mais força em 2022.

1. Análise de dados

Entender o consumidor, analisar dados e ter uma visão geral dos clientes, já é uma estratégia consolidada no meio digital. Além de proporcionar experiências melhores, é possível prever vendas e gerenciar melhor os estoques usando os dados.

Com a sinergia entre o gerenciamento de estoque e a demanda e procura, o risco de um determinado produto se esgotar em poucas horas, é muito mais difícil.

2. Mensuração da experiência do cliente

Pesquisas de satisfação podem sim ser um ponto de partida para mensurar a satisfação do cliente, mas elas sozinhas não são o suficiente. Entenda a necessidade do seu cliente e crie projetos que otimizem a experiência do cliente. Para isso, use uma abordagem mais abrangente para a mensuração e análise.

3. Foco nas nuvens

Utilizar nuvens públicas para oferecer produtos e serviços de última geração faz parte da tecnologia de transformação digital. Mesmo que a implementação de lift-and-shift, armazenamento de dados e recuperação de desastres sejam trabalhos muito valiosos, a verdadeira vantagem competitiva vem da utilização da nuvem para impulsionar a inovação.

4. IA não é um assunto novo

Para quem ainda acha que a Inteligência Artificial é o assunto do momento, está atrasado ou parado no tempo. O assunto é estudado desde a Segunda Guerra mundial e hoje colhe os frutos de muita pesquisa e teste. A IBM chama isso de “possivelmente a tecnologia mais poderosa à qual as empresas já tiveram acesso”.

Pense na implementação da IA precisa de cuidados constantes e de muita atenção, com tendências e falhas arriscadas, mostrando quais caminhos devem seguir.

5. Everything as-a-Service (XaaS)

Esse método as-a-service, está fazendo com que empresas entreguem quase tudo. Organizações B2B, por exemplo, oferecem ofertas usando o XaaS. Essas ofertas são feitas para criar serviços personalizados que atendam às necessidades de cada cliente, com um valor que faça sentido para ele. O principal objetivo das ofertas XaaS é aumentar o valor para o cliente.

6. Equipes multiculturais

A mistura de raças, experiências, nacionalidades, gêneros, culturas, sem a menor dúvida vão trazer a uma inteligência além do que se pode notar a curto prazo. O aproveitamento dessa mistura multicultural, além de construir uma cultura corporativa que valoriza a diversidade e o respeito, é na resolução de situações que o grupo pode colaborar com seus conjuntos de competências.

7. Transformação sustentável

Que o consumidor está mais exigente quando se trata de meio ambiente, não é mais novidade. A sustentabilidade é sim a onda do presente e empresas de várias categorias diferentes já se preocupam em intensificar seus esforços para o impacto ambiental não seja ainda pior.

Os consumidores, especialmente os mais jovens, estão exigindo mudanças por parte das empresas. Mais de três quartos dos consumidores britânicos de alimentos boicotaram determinados produtos com base nos padrões ambientais de uma marca, enquanto sete em cada dez pessoas das gerações Y e Z dizem que pagariam mais por ofertas ecológicas e sustentáveis.

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Consumidor brasileiro é o que mais está mudando no mundo

Pesquisa da Accenture indica que fatores como reputação, confiança, origem dos produtos, segurança e saúde estão em alta na tomada de decisão de compra dos brasileiros.
Os fatores que mais impactam na decisão de compra de um consumidor são, tradicionalmente, dois: qualidade do serviço ou produto oferecido e o seu preço. No entanto, os consumidores, em especial o consumidor brasileiro, estão passando por uma transformação em escala global, acelerada pela pandemia, que aumenta o peso de outros elementos na hora de decidir de qual marca comprar.

Este movimento de mercado foi identificado na pesquisa mundial Accenture Life Reimagined, que entrevistou 25 mil pessoas em 22 países, incluindo o Brasil. O levantamento divide os consumidores em três grupos: os tradicionais, que correspondem a 17% dos entrevistados, os reimaginados (50%), e os em evolução (33%), cujo comportamento indica uma transição da forma de consumo tradicional para a reimaginada.

Na prática, isto significa que, hoje, pelo menos metade das pessoas tomam decisões de compra com base em fatores que vão muito além do custo-benefício. Como mostra o gráfico (acima), os consumidores reimaginados dão mais importância ao conjunto de elementos que engloba: personalização, reputação, conveniência, segurança e origem do produto.

Vale ressaltar que o relatório leva em consideração 14 indústrias diferentes, que vão desde o setor automotivo até o varejo, passando por turismo e seguros. Ou seja, engloba a tomada de decisão desde produtos e serviços triviais como os mais caros, duradouros e importantes na trajetórias dos consumidores.

Consumidor brasileiro
Dentre todos os países que participaram da pesquisa, o Brasil é o líder em proporção de consumidores reimaginados. Por aqui, 71% dos compradores estão neste grupo; 21% estão em evolução; e apenas 8% tomam decisão de compra considerando mais os fatores de qualidade e preço.

Em uma série de focus groups (conversas com grupos de consumidores sobre os temas em questão) realizados pela Accenture, o consumidor brasileiro se destacou com frases como “eu espero um maior cuidado com o consumidor após a pandemia, porque as marcas perceberam o quanto precisam de nós” e “eu comecei a ler os rótulos dos produtos para entender mais sobre a origem deles”. Estas falas são indicadores de uma mudança de comportamento do cliente, que se posiciona no centro do negócio e sabe da sua relevância na crescente concorrência digital.

Segundo a Accenture, é interessante notar que a única coisa que une os consumidores reimaginados é a forma como tomam decisões de compra. Não há indícios de que fatores como idade, classe social, emprego ou formação influenciem diretamente no comportamento de consumo.

E você, empreendedor, com isso?
Com os consumidores cada vez mais preocupados com fatores que vão além do preço e qualidade do que sua empresa oferece, é fundamental oferecer uma boa experiência como um todo. Isto significa, entre outras coisas:

– Transformar clientes em fãs, ou seja, embaixadores da sua marca, estabelecendo uma relação mais próxima com eles.

– Utilizar formas inovadoras para fidelizar os clientes, como cashback, personalização de brindes e programa de pontos.

– Coletar e analisar os dados dos clientes em sistemas de CRM para realizar uma boa gestão do relacionamento com o consumidor.

Fonte : https://www.whow.com.br/consumo/consumidor-brasileiro-e-o-que-mais-esta-mudando-no-mundo/?utm_campaign=news_whow_180821&utm_medium=email&utm_source=RD+Station

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Comportamento do consumidor: o poder das empresas que sabem ‘minerar’ dados

Eric Siegel, um dos maiores especialistas no assunto, autor do livro “Análise Preditiva: O poder de prever quem vai clicar, comprar, mentir ou morrer”, concedeu entrevista à Mercado&Consumo.

Como saber que um cliente vai cancelar a assinatura de um serviço antes dele mesmo? Por que a aposentadoria precoce reduz a expectativa de vida? Por que os vegetarianos perdem menos voos? Como a Target descobre que uma mulher está grávida? Como a Hewlett-Packard deduz que um funcionário está prestes a pedir demissão? Como, enfim, prever o comportamento do consumidor?

As respostas a perguntas como essas estão longe do campo da adivinhação: moram na ciência de dados. A forma como as empresas captam, mineram e usam esses dados permite que elas tomem decisões melhores, determinando que consumidor deve ser abordado, de que forma e quando.

“[A análise preditiva] direciona anúncios, otimiza a cadeia de suprimentos e oferece suporte a decisões sobre produtos e vitrines – em quais SKUs focar e onde construir o próximo ponto de venda”, explica Eric Siegel.

Siegel será um dos destaques do Latam Retail Show 2021, maior evento de consumo e varejo B2B do Brasil, que será realizado entre os dias 14 e 16 de setembro. Em entrevista à Mercado&Consumo, ele explicou como a ciência de dados ajuda as empresas a compreender o comportamento do consumidor e falou sobre como as mudanças no consumo decorrentes da pandemia de Covid-19 intensificaram a necessidade de análises preditivas.

Comportamento do consumidor: o poder das empresas que sabem ‘minerar’ dados
Eric Siegel, autor do livro “Análise Preditiva: O poder de prever quem vai clicar, comprar, mentir ou morrer”
Mercado&Consumo: Que valor a análise preditiva oferece às empresas de varejo quando se fala em prever o comportamento do consumidor?

Eric Siegel: A análise preditiva, que é outra palavra para machine learning (quando aplicada a negócios), gera uma pontuação preditiva para cada indivíduo – como cada cliente, usuário, transação, etc. O valor vem em como essa função é aplicada. Em marketing, é um meio de direcionar, seja para adquirir novos clientes, seja para reter clientes existentes. Por exemplo, visando aqueles que estão em maior risco de cancelamento, a fim de fornecer-lhes uma oferta de retenção.

Além do marketing, a pontuação preditiva se aplica amplamente a empresas de varejo e a todos os setores. É o meio de detectar e filtrar transações fraudulentas. Ela direciona anúncios, otimiza a cadeia de suprimentos e oferece suporte a decisões sobre produtos e vitrines – em quais SKUs focar e onde construir o próximo ponto de venda.

M&C: Que tipo de transformação – e evolução – a ciência de dados teve durante a pandemia de Covid-19?

ES: Ciência de dados é uma expressão ampla que pode muito bem se referir a qualquer esforço para usar dados para valor de negócios, então irei abordar a questão conforme ela se aplica a análises preditivas e machine learning, uma vez que são bem definidos. As mudanças intensas no comportamento do consumidor decorrentes da pandemia intensificam a necessidade de análises preditivas. A forma de gerar pontuações preditivas é pelo aprendizado com os dados. Cada vez que você cria um novo modelo preditivo, está usando dados mais recentes, portanto, está “aprendendo” com o histórico mais recente. Portanto, dada a maneira como a pandemia pode criar um “novo mundo” em qualquer semana, a capacidade de atualizar o comportamento dos negócios para se adaptar rapidamente ao “novo normal” é muito mais importante.

M&C: Quais são os maiores desafios na adoção da análise preditiva?

ES: O grande desafio é organizacional, não técnico. É o requisito frequentemente esquecido de uma prática de liderança muito particular para garantir que a análise de números realmente gere valor de negócios, o que só acontece se o modelo preditivo for realmente implantado. Essa implantação significa que as previsões por indivíduo são incorporadas às operações de negócios existentes para que essas operações sejam alteradas e aprimoradas levando-se em consideração as pontuações. Esse resultado final muitas vezes não é alcançado e, portanto, todo o projeto de machine learning é um fracasso do ponto de vista do negócio. Para resolver isso, esse plano de implantação deve ser compreendido e acordado em toda a organização. Essa meta organizacional só é alcançada seguindo um processo de liderança de machine learning muito específico.

M&C: Quais são as tendências atuais em análises e com que rapidez elas mudam?

O método de machine learning mais eficiente atualmente é o deep learning. É muito avançado e poderoso. No entanto, para a aplicação nos negócios, geralmente é um exagero. Muitas vezes, não vale a pena o aumento da complexidade, pois pode representar um ganho muito pequeno na melhoria preditiva. Em geral, melhorar a quantidade e a qualidade dos dados compensa muito mais do que aumentar a complexidade do método de modelagem.

M&C: Que desafios você vê para os profissionais da área de análise de dados?

ES: De longe, o maior desafio – o problema que mais frequentemente mata um projeto de análise preditiva – é o dilema organizacional que mencionei acima, a falta de um caminho pré-estabelecido para uma implantação bem-sucedida. O motivo pelo qual essa prática de liderança específica deve ser adotada é que o foco da maioria das pessoas está muito na tecnologia central “empolgante”, em vez de em como ela realmente exigirá grandes mudanças nas operações de grande escala existentes. As necessidades de gerenciamento de mudanças são subestimadas. Certifique-se de planejar exatamente como o valor será gerado ativamente com o machine learning. A análise principal e a análise de números não são independentes – não podem ser conduzidas no vácuo. É apenas um componente de um projeto de toda a organização.ne.

Fonte : https://mercadoeconsumo.com.br/2021/08/13/comportamento-do-consumidor-o-poder-das-empresas-que-sabem-minerar-dados/

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Como a Inteligência Artificial transforma a experiência de compra no e-commerce

A Inteligência Artificial no e-commerce trouxe muitos benefícios para os consumidores e, também, para os lojistas. Afinal, a tecnologia sempre teve o poder de transformar a sociedade. Com o surgimento do comércio eletrônico não foi diferente. Principalmente na pandemia do coronavírus, essa modalidade ganhou ainda mais força e notoriedade.
Com um contato cada vez maior com os diferentes sites de venda de produtos, o cliente também se tornou mais criterioso. Nesse processo de constante evolução, a Inteligência Artificial no e-commerce surge como uma ferramenta valiosa, contribuindo diretamente para aprimorar a jornada do consumidor.
No final, cliente satisfeito se transforma em sinônimo de aumento nas vendas. Portanto, os empresários precisam encontrar formas para melhorar constantemente a jornada de compra em seus portais de venda. É aqui que a Inteligência Artificial no e-commerce conquista uma importância ainda maior.
Inteligência Artificial no e-commerce
Por conta do isolamento social necessário, a pandemia do coronavírus testou intensamente e comprovou os benefícios da utilização da Inteligência Artificial no e-commerce. “O atual cenário é de amplo crescimento sendo hoje considerado uma grande disputa entre os quatro maiores players do mercado”, destaca Vanessa Croccia, Executiva de Contas da Nuveto.
Segundo ela, é possível afirmar que a pandemia trouxe um crescimento de 75% para o setor. Essa evolução do segmento criou, consequentemente, um cliente ainda mais exigente.
Isso ocorre, principalmente, pela ausência da experiência presencial. Consequentemente, o consumidor tornou-se mais criterioso.
Expectativa do consumidor
Dessa forma, o cliente atualmente espera e necessita que a jornada de venda seja simplificada e eficiente. Portanto, o comerciante digital precisa observar alguns critérios antes, durante e depois de todo o processo.
Logo de início, a pré-venda deve respeitar alguns cuidados básicos, selecionando todas as informações relevantes sobre a mercadoria. “O anúncio precisa ser bem descritivo em relação ao produto, suas qualidades, funcionalidades, preço, frete e imagens”, explica Vanessa Croccia.
Na sequência, é preciso projetar a jornada do cliente durante o processo de compra. “Aqui estamos falando de omnicanalidade e funcionalidade da plataforma, sendo cada uma de acordo com a disponibilidade de interação”.
A Executiva de Contas da Nuveto destaca que, atualmente, diversas pesquisas demonstram que o cliente “sente confortável” em receber o atendimento por um canal de chat, por ser imediato, em tempo real.
Por fim, o pós-venda não pode ser ignorado por quem almeja obter sucesso nas vendas on-line. Dessa forma, é preciso garantir a entrega com qualidade, segurança e sempre respeitando os prazos.
Com tantos detalhes relevantes em jogo, a Inteligência Artificial no e-commerce contribui em todas as etapas, entendendo as necessidades dos clientes e criando facilitadores durante todo o processo até a entrega do produto, tornando essa experiência cada vez mais personalizada e eficiente.
Importância da comunicação
A comunicação, aliás, desempenha papel importante neste trabalho de criação e implantação da melhor jornada de compra. Entre as recomendações, estar disponível de forma rápida nos mais diversos canais para responder dúvidas e se relacionar com esse consumidor, que busca respostas rápidas e aproximação com a marca. Isso facilitará a sua decisão e garantirá a sua satisfação.
“Um ponto importante é estar atento aos canais digitais e redes sociais para executar um atendimento em tempo real”, destaca Vanessa Croccia. Isso evita a insatisfação e insegurança do consumidor, assim como elimina a oportunidade para a atuação da concorrência.
Pontos de atenção
Para entender a importância da Inteligência Artificial no e-commerce é preciso entender também as maiores dificuldades encontradas pelos clientes nos portais de vendas. A lista conta com problemas nos meios de pagamento, assim como a dificuldade para a uma possível troca do produto.
Além desses fatores, a executiva de contas da Nuveto destaca outros pontos críticos, como a falta de informações sobre o produto, prazos de entrega e garantia. “É preciso também cuidado para evitar erros de digitação, uso excessivo de termos técnicos e textos apelativos e não informativos”.
Outro fator que contribui para a desistência do cliente em determinado produto é a baixa qualidade na resolução das imagens.
É importante lembrar também que, atualmente, a maior tendência do consumidor está voltada para os marketplaces, por conta do menor prazo de entrega associado ao melhor custo de frete.
Além disso, não se podemos deixar de citar a garantia necessária no caso de insatisfação para devolução do produto.
Fator relevante
Em uma loja tradicional, o vendedor é o ponto de referência para o consumidor tirar as dúvidas e, assim, decidir pela compra do produto. Mas como isso ocorre em um site?
Mesmo com todo o processo de compra automatizado, o cliente ainda deseja falar com as marcas durante a jornada para tirar dúvidas. “Para um atendimento perfeito é necessário a disponibilização de campos na plataforma do e-commerce para tirar todas as dúvidas antes da aquisição do produto”, reforça Croccia.
É preciso lembrar também da agilidade e qualidade nas respostas para garantir a segurança e satisfação ao efetuar uma compra on-line. Dessa forma, a utilização de IA pode agilizar a comunicação das lojas com seus clientes.
Nesse caso, o melhor caminho é trabalhar com soluções omnichannel. “Sendo elas chatbot ou mecanismos de recomendações (análise do perfil do cliente), entre outras”.
Vanessa Croccia explica ainda que a utilização da omnicanilidade reduz consideravelmente os abandonos de carrinhos.
O futuro do consumo
A tendência é que esse novo perfil de consumo que foi acelerado pela pandemia do novo coronavírus permaneça nos próximos anos.
Segundo o relatório eMarketer Roundup Fast Growing EcommerceMarket – LATAM, com a crescente adoção às compras on-line, o total de vendas passou de 4,9% em 2019 para 10,8% em 2021, mais que o dobro de vendas realizadas anteriormente. A expectativa é que esse mercado se mantenha nos próximos anos
Aqui é importante destacar que as plataformas que usam Inteligência Artificial no e-commerce estão aumentando agressivamente as vendas, com a melhora constante da experiência do consumidor.
Além disso, promovem a expansão da escala de produção, criando valor industrial e novas oportunidades de negócios. “Essa convergência é um ajuste natural para o futuro”.
Certamente, existem diversas vantagens para a utilização da Inteligência Artificial no e-commerce, dentre elas estão a otimização da jornada do consumidor, acompanhamento de status do pedido, experiência mais naturais e dados mais estruturados.
Suporte necessário
Com todas as vantagens na utilização da Inteligência Artificial no e-commerce, mas tantos detalhes para ficar de olho, é importante contar com o auxílio de quem realmente entende do assunto.
A Nuveto, por exemplo, consegue auxiliar as lojas digitais na conquista de maior produtividade em relação a omnicanalidade, mídias digitais, rede socias, integração com CRM, resposta em tempo real, Inteligência Artificial, chatbot e voz.
Dessa forma, é possível garantir a melhor experiência em relação a jornada do cliente no. Isso desde o processo de definição de um produto, até o canal que ele irá escolher para consumir e se relacionar com a marca.

Fonte : https://bluestudioexpress.estadao.com.br/conteudo/2021/08/05/como-a-inteligencia-artificial-transforma-a-experiencia-de-compra-no-e-commerce/

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Experiência do Cliente: como agradar um público cada vez mais seletivo

Grandes empresas, conhecidas mundialmente até mesmo gigantes brasileiras, vendem mais do que produtos, mais do que um celular, um streaming de vídeos ou cartão de crédito.

Já não é de hoje que a forma como consumimos qualquer tipo de produto tem mudado, e muito. A transformação digital que enfrentamos nos últimos anos mostra para clientes e empresas que a experiência do consumidor vai muito além da compra de um item. O foco agora é na percepção e na interação para a construção de um relacionamento duradouro.
Grandes empresas, conhecidas mundialmente, como Apple, Disney, Netflix, até mesmo gigantes brasileiras como Nubank e Magazine Luiza, vendem mais do que produtos, mais do que um celular, um streaming de vídeos ou cartão de crédito. Elas são e estão se especializando em atender cada vez mais as exigências dos consumidores que não estão mais buscando apenas produtos e, sim, experiências entregues através destes produtos ou serviços.
De acordo com pesquisa da RightNow Technologies, 86% dos consumidores estão dispostos a pagar até 25% mais caro para ter um atendimento melhor.
Com a atual facilidade de acesso à Internet e o aumento do uso das redes sociais – 3,2 bilhões de pessoas utilizam diariamente ao menos uma rede social por dia, em pesquisa da Emarsys – é importante ficar atento ao feedback dos clientes, pois 79% deles vão postar suas experiências ruins nas redes sociais, após terem suas reclamações ignoradas pela empresa, em dados de um estudo feito pela empresa RightNow Technologies.
É através da Internet também que as empresas ficam atualizadas sobre a movimentação dos consumidores nas redes. Utilizando análise de dados para medir o comportamento dos compradores, e plataformas que evidenciam as necessidades mais frequentes do cliente, podemos oferecer a experiência que ele está buscando.
Na construção civil, por exemplo, há uma importante mudança no que diz respeito à experiência e necessidade do consumidor. Segurança, conforto e privacidade são requisitos cada vez mais comuns, além de espaços maiores para adequar o home office, que devem ser incluídos na experiência através do uso da tecnologia.
As casas inteligentes, com configurações que são acessadas por meio de assistentes de voz, como Alexa, Siri, Google Assistente – também fazem parte das novas exigências dos consumidores que participaram da pesquisa da Deloitte com a Abrainc. Aliás, 10% já possuem smart home, enquanto 30% pretendem ter esse recurso no futuro.
O fato é que tudo hoje é pesquisado na Internet antes de ser adquirido, seja um smartphone, um seriado para assistir no fim de semana e até mesmo inovações tecnológicas do mercado da construção, devem ser levados em consideração na jornada do consumidor. Com a devida atenção às necessidades de consumo é possível desenvolver melhorias e até mesmo otimizar custos, tempo de entrega e facilidade de acesso por meio da tecnologia.
*Por Jean Ferrari – CEO e co-founder da FastBuilt, construtech que alia inovação e interatividade para aproximar e facilitar o relacionamento das construtoras com seus consumidores.

Fonte : nsctotal.com.br

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