7 principais aplicações de machine learning para e-commerce

Empresas de tecnologia costumam utilizar muito palavras de efeito como big data, inteligência artificial e machine learning. É evidente que todo e-commerce gera muitos dados nas suas operações, bem poucos estão utilizando estes dados para gerar valor e alavancar o negócio.

Se por um lado o uso de Machine Learning habilita a construção de análises em uma velocidade muito superior ao que um humano é capaz (especialmente quando o volume de dados é grande), escolher onde aplicar a tecnologia é um desafio para muitas empresas.

Em um mundo ideal, poderíamos escolher tudo, deixar as máquinas assumirem o controle e relaxar. Mas isso está muito longe da realidade. As empresas trabalham com recursos limitados e precisam priorizar o que a tecnologia de aprendizado de máquina deve adotar. Diante disso, vamos listar diferentes formas de aplicar essas técnicas em e-commerce.

1. Identificação de Padrões e Tendências – Machine Learning pode ser o Futuro do Marketing 

Através de aplicação de técnicas de machine learning é possível reconhecer padrões e prever tendências. Este conhecimento pode ser utilizado para descobrir desejo futuro dos clientes, assim definindo o que deve ser mudado ou eliminado de uma campanha de marketing. A Microsoft conseguiu aumentar a taxa de abertura de mala direta de 4,9% para 8,2% usando o BrainMaker, um software de rede neural para maximizar retornos em uma campanha de marketing (via California Scientific).

Todos os resultados de identificação de padrões e tendências são obtidos sem que uma pessoa programe a máquina para isto. Este processo substitui definitivamente uma análise manual de dados. Como um sistema é capaz de analisar uma quantidade enorme de dados em questão de segundos, é uma tarefa relativamente simples para que ele possa identificar os padrões de mercado em períodos de tempo.

Imagine identificar que todo mês de novembro as vendas de certos produtos, como celulares, aumentam por certo motivo, assim, as equipes poderiam planejar uma campanha de lançamento ou promoção de produtos similares para aproveitarem este momento. Tal qual como identificar clientes Premium, segundo os critérios do seu negócio, podendo assim prover atendimento exclusivo para os mesmos.

2. Previsibilidade – Estando sempre um passo à frente

A análise preditiva (forecasting) é, para qualquer vertical de negócio, uma demanda das mais comuns. Listamos algumas aplicações para e-commerce:

• Prever se um determinado usuário fará uma compra em uma categoria de produto específica em tempo real: para que o vendedor possa reagir adequadamente (por exemplo, ligue para essa pessoa ou envie um e-mail com conteúdo envolvente). Isso lhe dá a oportunidade de aumentar as conversões enquanto o cliente, por exemplo, está pensando em comprar.
• Prever se o usuário retornará e quais compras ele fará em determinados momentos: Isso pode ajudar as campanhas de marketing personalizada para este cliente, ou pessoas parecidas, aumentando a probabilidade de compra e incentivo de retorno.
• Previsão de valor da vida útil do cliente: para prever quanto dinheiro um usuário específico gastará em sua loja. Com uma estimativa mais precisa do valor futuro do cliente, é possível alocar efetivamente as despesas de marketing, identificar e cuidar de clientes de alto valor e reduzir a exposição a perdas.
• A previsão de rotatividade de clientes descobrirá clientes que pretendem sair: a solução implementada permitirá que reação rápida para evitar que clientes deixem de realizar compras na plataforma. Esse sistema aumentará a taxa de retenção e trará um fluxo estável de receita.
• Previsão da demanda por categorias de produtos específicas: isso ajudará a atender a todas as necessidades e tendências do cliente no futuro. Isso fará com que os clientes fiquem felizes em retornar à sua loja on-line, onde a maioria das mercadorias está disponível e pode ser comprada imediatamente.

3. Precificação Dinâmica e Otimizada – Maximização de margens considerando diversos fatores em tempo real

Preço de seus produtos é de extrema importância, principalmente quando falamos de e-commerce, onde clientes podem comparar os preços em tempo real. Seu negócio não pode depender apenas de uma taxa de marcação definida ou até mesmo do preço de mercado local para ganhar a venda.

Os algoritmos de machine learning podem alterar os preços considerando diversos fatores de uma vez. Produtos fornecidos, demanda, a hora do dia, e o tipo de cliente de seus concorrentes podem influenciar seu preço. Esses algoritmos aprendem continuamente com novas informações e detectam novas demandas e tendências. A direção que o e-commerce tomará nos próximos anos será de ter preços dinâmicos, ao invés de simples desconto de preço.

4. Aperfeiçoamento das Ferramentas de Pesquisa – Apresentando ao cliente o que ele realmente precisa

Normalmente, para encontrar um produto em um e-commerce, o usuário deve digitar algumas palavras de sua preferência e a ferramenta de busca testará produtos que tenham as mesmas palavras-chave. Podemos aperfeiçoar essa busca utilizando técnicas para buscar sinônimos nas palavras fornecidas pelos usuários, assim como frases semelhantes que outras pessoas usam para o mesmo tipo de problema. Uma torneira com vazamento e uma pia gotejante devem produzir os mesmos resultados, mas eles nem sempre estão nas palavras-chaves utilizadas.

A ferramenta de pesquisa é parte fundamental para o sucesso de qualquer e-commerce. Se seus produtos não aparecerem na frente de clientes em potencial, como eles saberão que eles estão no catálogo? Além da ferramenta de pesquisa, também pode-se utilizar o tráfego pelo site, determinando quais páginas foram navegadas. Assim, podendo identificar o que ele estava procurando e onde ele passou a maior parte do tempo. Com base em várias informações: perfil da atividade anterior do cliente, suas preferências, dados de mídia social, localização, entre outros, tudo isso é utilizado para relacionar o que está sendo buscado na ferramenta com seu desejo de compra.

5. Proteção Contra Fraudes – Segurança em Primeiro Lugar.

Sites de e-commerce são muito visados para fraudes. Chargebacks são apenas a ponta do iceberg. Ter clientes inseguros por uma manchada pode ser catastrófico. Detectar e prevenir isso em escala é quase impossível sem a ajuda de técnicas apropriadas. Podendo processar os dados repetitivos e tediosos em velocidade rápida e evitar transações fraudulentas antes que elas aconteçam.

Quanto mais dados for coletado (como histórico dos usuários e suas compras), mais fácil será detectar anomalias. Portanto, pode-se aplicar técnicas de machine learning para identificar padrões, aprendendo o que é “normal” ou não, notificando quando algo estiver errado. Os varejistas geralmente enfrentam clientes que compram grandes quantias usando cartões roubados ou retraem seus pagamentos após os itens já terem sido entregues.

6. Chatbots

Combinando técnicas de artificial inteligence e neuro-linguistic programming é possível gerar um chatbot capaz de interpretar perguntas de usuários e responde-las individualmente. O chatbot aprende com o tempo a melhor forma de atender cada cliente, seu objetivo é aprender com os melhores consultores para poder ajudar os usuários de e-commerce no processo de compra da maneira mais eficaz. Por exemplo, ajudar a chegar aos produtos, sugerir as melhores soluções de preços, finalizar o processo de transação.

Tente lembrar a última vez que precisou ligar para seu banco, agência de crédito ou alguém cuja voz de robô lhe disse para prestar atenção, pois as opções do menu podem ter mudado. Em e-commerce, seja nas Perguntas frequentes, nos carrinhos ou em qualquer outra visita do cliente, você pode garantir que seus clientes nunca tenham que passar por essa frustração graças aos chatbots inteligentes.

7. Sistema de Recomendação de Produtos e – Saiba o que seus clientes desejam comprar antes mesmo que eles saibam.

Como discutido anteriormente, a personalização de um e-commerce pode ser uma peça fundamental no direcionamento do cliente a compra. Através de aplicação de técnicas de machine learning é possível identificar com precisão os produtos ou serviços que os usuários estão procurando. Assim adicionando estas técnicas estrategicamente no processo de pesquisa, os resultados se tornam mais significativos e voltados para o que o comprador deseja, ao invés de apenas considerar o que usuário está procurando no momento.

Vamos entender como funciona o sistema de recomendação. O sistema analisa as informações coletados sobre o tráfego dos usuários, assim pode-se determinar quais subpáginas o cliente visitou, quais produtos procurou, e quais compras foram finalizadas. Com base nesses e outros dados: um perfil do cliente pode ser criado, buscando entender seus interesses. Através da utilização da inteligência artificial é possível processar enormes quantidades de dados, sendo possível analisar a atividade on-line de centenas de milhões de usuários. Com base nisso, você pode criar recomendações de produtos, personalizadas para um cliente ou grupo específico.

Concluindo…

A inteligência artificial está aí para ficar, os robôs estão chegando, mas não com a intenção de dominar o mundo ou roubar nossos empregos. O emprego de técnicas variadas nessa área está aí para facilitar nosso dia a dia. O machine learning está destinado a se tornar um grande trunfo para empresas de e-commerce que buscam automatizar muitos de seus processos manuais mais tediosos e com mais recursos para obter insights significativos de seus clientes e, o mais importante, gerar cliques, compras etc.

A BRLink está aqui para ajudar as empresas na jornada de adoção de machine learning para seus negócios. Conte com nosso time desde a ideação do seu projeto, até a construção dos protótipos e operacionalização do produto.

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