Prepare-se: A Inteligência Artificial entrará na sua loja

[Romildo de Paula Leite]

Em 4 de setembro de 2018, a Amazon se tornou a segunda empresa a atingir a marca de US$ 1 trilhão em valor de mercado, atrás apenas da Apple. Um império que supera, em termos de receita, a Disney, Netflix e Samsung juntas. E um dos motivos desse sucesso financeiro é, sabidamente, o fato de a companhia estar mais preocupada com a opinião dos clientes do que com a concorrência. Ela tem apostado, e muito, na experiência do seu usuário.

A era da internet, que no século passado nos trouxe o e-commerce e, com ele, impérios de lojas virtuais, também abalou o varejo físico que não se adaptou às demandas dos consumidores. E não foi só o pequeno varejo que sentiu as dores da internet – redes gigantescas que não se reestruturaram sentiram a disrupção bater à porta. Uma prova disso foi que conglomerados tradicionais norte-americanos como Macy’s, Sears e JC Penney fecharam muitas de suas unidades nos Estados Unidos. Somente no ano passado, aquele país teve mais de 9 mil estabelecimentos encerrando suas atividades e essa realidade também assombrou o Brasil. . Segundo a Confederação Nacional do Comércio (CNC), são mais de 225 mil os estabelecimentos fechados no Brasil desde 2015 – números que mostram quanto o setor precisa se reinventar.

Experiência é tudo. O varejo brasileiro começa a entender que os desafios dos negócios vão além dos números e da situação econômica, e que a inovação depende também da tecnologia. Não à toda, já se vê um movimento em torno da transformação digital por aqui, com previsão de investimentos que podem ajudar as marcas a atender os clientes onde quer que eles estejam. Essa jornada transformacional entrou na agenda dos CIOs brasileiros do varejo também. Mas arrisco dizer que ainda é preciso um olhar adiante para compreender como o machine learning, a inteligência artificial e o analytics de dados podem apoiar a sobrevivência das lojas físicas.

EXPERIÊNCIA COMO A DA INTERNET

Não há dúvidas de que o varejo físico tem respirado com ajuda de aparelhos, e o principal motivo é que o consumidor ainda não encontrou nesses estabelecimentos a experiência louvável que muitas vezes os grandes impérios virtuais oferecem. No Brasil, o omnichannel começa a sair do campo das ideias para de fato acontecer. E o que o varejo físico precisa compreender é que o remédio para essa crise está em obter os insights corretos por meio de tecnologias preditivas que melhorarão a experiência do cliente.

Hoje, varejistas gastam bilhões de dólares procurando por insights que são apresentados pela metade, porque não analisam toda a rede de dados, e apresentam resultados bagunçados e incompletos. Vejam alguns caminhos que podem ajudar os varejistas a perseguir a inteligência artificial de uma maneira eficiente:

        1.  Personalizar a experiência do usuário

Apelar para as necessidades dos usuários é o caminho mais efetivo para manter a lealdade do cliente. De fato, de acordo com uma pesquisa recente do Life Monitor, 70% dos entrevistados afirmam que eles seriam mais leais às marcas que permitissem customizações de vestuários. Para o consumidor, o ato de comprar roupas é uma atividade social. Com machine learning e dados transactionais no centro das operações, varejistas podem rastrear, analisar os hábitos de consumo e comportamentos dos seus clientes e, com base em insights gerados, entregar ofertas sob medida, porque o machine learning no varejo pode ir fazer a loja ir além das recomendações – é possível predizer demandas e abrir novos caminhos para o atendimento personalizado que o consumidor tem buscado.

Um exemplo disso é a Sephora, que criou o Color IQ, uma solução na loja física que usa machine learning e escaneia a superfície da pele. Assim, consegue indicar ao cliente o tipo de base e corretivo usando tecnologia. Lançada em 2012, a solução fez a marca gerar mais de 12 milhões de acertos nas recomendações, o que levou a companhia criar o Lip IQ, um spin-off para batons. Uma prova de que a personalização, quando levada para um outro nível pode não apenas gerar receita, mas apoiar na criação de novos produtos/serviços.

2. Reduzir os itens fora de estoque

Insights podem ajudar os varejistas a ir além dos padrões de vendas. Podem ajudar a evitar uma estratégia errada em datas sazonais, como encher os estoques de alguns armazéns com ítens fora de demanda. Há exemplos de varejistas no mundo que estão usando o Machine Learning para reabastecer o estoque de forma mais inteligente. Na H&M, por exemplo, com AI e big data, a loja consegue analisar os recibos e devoluções de acordo com a localização. Assim, a rede de lojas monta seu inventário com base nesses dados, pois ao analisar as compras é possível identificar ítens e modelos que mais vendem em determinadas estações e unidades para não deixar faltar nas prateleiras.

Esse método ajuda a reduzir o excesso de produtos e prejuízos, pois as lojas conseguem, com base nas análises de insights gerados pelos consumidores, apenas solicitar o que é aderente ao momento, evitando o desperdício e gerando uma economia mais inteligente e um consciente.

3. Insights direcionados de machine learning

O uso de tecnologias de IA para analisar os hábitos de consumo ajuda os varejistas a determinar produtos e quanto de inventário é preciso para atender os clientes e suas expectativas.

As empresas também podem usar tecnologias inteligentes para predizer os  ítens mais ‘quentes’, que manterão as prateleiras aquecidas por mais tempo. Há também a possibilidade de personalizar o inventário, antecipar produtos em épocas do ano em que gripes são comuns, por exemplo – sem deixar faltar medicamentos e ítens importantes nas prateleiras.

Utilizar dados e analytics para adaptar os pedidos de inventário ao comportamento do cliente é necessário para permitir que as lojas sobrevivam e prosperem na revolução do varejo. O motivo: se um cliente não encontrar o que procura quando estiver fisicamente na loja, ele fará o pedido on-line. E, como qualquer mudança anterior no setor, aqueles que se adaptarem cedo e permanecerem ágeis se manterão competitivos.

COMPETIR EM PÉ DE IGUALDADE

Não há dúvidas: a ciência e os dados são estratégicos nesse momento em que se espera relacionamento autêntico e pessoal entre varejo físico e clientes.

Isso demanda, além de criatividade, investimento em tecnologias assertivas como a inteligência artificial. A recompensa é boa: isso tende a permitir aos varejistas físicos competir em pé de igualdade com negócios puramente digitais.

* Carmela Borst é diretora-sênior de marketing da Infor para América Latina. Escreveu este artigo com exclusividade para o site HSM Publishing.

http://sbvc.com.br/prepare-inteligencia-artificial-loja/

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