Se ela não impactou a sua empresa e a gestão do seu negócio online, provavelmente, já acertou em cheio os seus consumidores. Estamos falando da Inteligência Artificial. Um termo que deixou de ser ficção científica. Hoje, é o ramo da tecnologia mais comentado e está presente em grande parte dos produtos ou serviços com os quais interagimos diariamente.

No final do ano passado, a Forrester, empresa norte-americana de pesquisas sobre comportamento do consumidor, previu que, até 2020, negócios que usam Inteligência Artificial, Big Data e Internet das Coisas (IOT) vão tirar 1.2 trilhões de dólares por ano dos seus concorrentes menos preparados. O estudo da companhia aponta um crescimento de 300% dos investimentos em Inteligência Artificial no mundo ainda em 2017.

O levantamento apenas fortalece um movimento que já está em plena ascensão. Cada vez mais, empresas se tornam o que chamamos de data-driven. Em uma tradução mais literal, seriam “guiadas por dados”. O que isso quer dizer: a tomada de decisões sai das mãos unicamente das pessoas e passa a ser baseada em dados e previsões. Essa mudança de paradigma, além de agregar mais segurança aos negócios, facilita a inovação nas ações de marketing, gestão de produto, e-commerce e muitas outras áreas.

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Inteligência Artificial: do conceito à prática

Digamos que a Inteligência Artificial é o conceito macro. Aquele que remonta à conferência da Dartmouth College (USA), em 1956, quando John McCarty, Marvin Minsky e seus colegas inauguraram o debate sobre o tema. Começou a se desenvolver no cenário pós-guerra, uma década depois do lançamento do primeiro computador elétrico de grande escala.

Desde o início, a proposta era estudar e desenvolver o ramo da computação que permitiria a existência de máquinas dotadas de habilidades praticamente humanas, como raciocínio e resolução de problemas. Seis décadas se passaram e há quem defenda que a evolução da Inteligência Artificial se deu a passos curtos e demorados. No entanto, a área originou outras frentes de estudo e aplicações. As mais atuais, o Machine Learning e o Deep Learning, são consideradas minas de ouro para o mercado global.

Machine Learning no e-commerce

Quando falamos em Machine Learning nos referimos ao braço da Inteligência Artificial que se dedica a usar algoritmos para analisar dados, aprender com eles e fazer previsões sobre uma determinada matéria. Ou seja, no lugar de configurar uma máquina para realizar uma tarefa como se espera, ela é “treinada” para absorver uma grande quantidade de dados e concluir “sozinha” como se comportar diante daquele desafio.

Recomendações assertivas

Um dos exemplos mais comuns trata-se do sistema de recomendações de produtos. Nada mais é que o bom e velho “quem comprou isso, comprou também” ou “quem gostou disso, gostou também”.  Os algoritmos de recomendação podem indicar opções considerando as escolhas anteriores de consumidores similares ou mesmo fazendo combinações entre o conteúdo do seu perfil público (gênero, idade) e o dos produtos (categoria, marca, preço). O que, antes, era feito manualmente ganha rapidez e assertividade com uma ajudinha da Inteligência Artificial.

Buscas avançadas

Para vender é preciso fazer com que o produto ideal chegue ao consumidor certo, no momento em que ele precisa. A busca é um dos principais aliados para cumprir essa missão, por isso, ela deve ser efetiva. O Machine Learning aplicado a essa ferramenta crítica para o funil de vendas do e-commerce pode otimizar, por exemplo, o sistema de ranking. Assim, coloca os resultados mais relevantes em destaque considerando não só a frequência com que o termo é pesquisado. O algoritmo cruza este elemento com dados do perfil do usuário (visualizações e buscas anteriores, faixa etária). Então, pode oferecer as melhores respostas. É muito mais que uma combinação de palavras, mas uma “indicação” do que o consumidor quer e precisa. O melhor, é que o sistema pode, inclusive, prever o que o comprador deseja ou necessita, antes que ele próprio decida por isso.

Detecção de fraude

O grande volume de dados disponível na rede e mais especificamente no e-commerce requer uma habilidade extrema de processamento. Nesse ponto, o Machine Learning também desempenha um papel importante. Por exemplo: identificando as ações fora do padrão e emitindo sinal de alerta quando isso ocorre. Detectar tentativas de fraude e preveni-las ajuda a preservar a loja virtual de prejuízos inestimáveis. Deve-se considerar ainda um ponto menos lembrado, mas tão relevante quanto; o valor agregado que uma marca oferece ao consumidor, quando embute tecnologia e segurança à sua operação.

Acompanhe nosso próximo artigo sobre como a área mais recente da Inteligência Artificial, conhecida como Deep Learning, está impactando positivamente as formas de consumo online.

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