Dicas Machine Learning: Inteligência para minha Loja Virtual

Machine Learning: Inteligência para minha Loja Virtual

Por Bruno Ananias em 28 de Março de 2017

Machine Learning ou Aprendizagem da Máquina, é a Inteligência Artificial trabalhando para fazer previsões que irão auxiliar e melhorar a experiência dos Lojistas e usuários em Lojas Virtuais e diversas outras áreas onde a tecnologia está presente.

Machine Learning aplicada no e-commerce!

Como nosso foco são as lojas virtuais, separamos 6 maneiras que a Machine Learning impactará o E-commerce

Este texto foi traduzido automaticamente do site practicalecommerce.com e adaptado para nosso idioma!

Machine Learning é uma disciplina destinada a ter computadores descobrindo padrões ou tendências em um determinado conjunto de dados sem serem explicitamente programados para reconhecer o padrão ou tendência.

Machine Learning School

Um exemplo de contador ajudará a explicar a técnica.

A Target é famosa no setor de varejo por ter funcionários estatísticos e cientistas de dados, que usam o comportamento de compra para identificar consumidores grávidos e depois vender para eles. Presumivelmente, esses estatísticos e cientistas de dados usaram dados do sistema de registro da Target para bebês, afim de identificar padrões de compra impulsionados pela gravidez. Estes padrões foram então utilizados para escrever algoritmos que poderiam identificar as possíveis grávidas e oferecer descontos ou cupons que eram susceptíveis de fazer esse cliente mais fiel à Target.

Diferente disso, um sistema de Machine Learning teria partido para uma abordagem diferente. Ao invés de ser dito, se você quiser, como identificar uma consumidora grávida, ele teria identificado esses padrões em si.

Machine Learning AI - Inteligência Artificial

Nota: Neste ponto vemos profissionais trabalhando para fazer previsões baseados em informações de sua base de dados e em contrapartida o conceito de ML que encontraria essas previsões/padrões baseada em si mesma.

Embora existam limitações, a aprendizagem de máquinas tem o potencial de otimizar e automatizar vários sistemas de comércio eletrônico comuns.

6 maneiras que a Machine Learning impactará o E-commerce

 

1. Serviço inteligente ao cliente: Chatbots

Bom atendimento ao cliente geralmente requer uma conversa. É por esta razão que o bate-papo funciona tão bem no comércio eletrônico. Quando um cliente chats faz uma pergunta, um representante de atendimento ao cliente pode responder e orientar o cliente para uma solução.

Da mesma forma, quando um cliente publica uma pergunta ou reclamação em sites de mídia social como Facebook, Twitter ou similar, uma resposta rápida e útil faz um mundo de diferença na experiência do cliente.

Mas pequenas e médias empresas podem considerar um desafio manter uma equipe de representantes de atendimento ao cliente para monitorar chats e mídia social. A sugestões é, recorra à Machine Learning.

Uma aprendizagem inteligente de chatbot pode gerenciar questões básicas de atendimento ao cliente e aprender a ajudar os clientes de forma específica para uma determinada loja online. Esses chatbots serão capazes de cuidar de sessões de bate-papo na loja ou tweets e posts de redes sociais.

Muitas empresas terceirizadas estão desenvolvendo soluções de chatbot que até mesmo os pequenos comerciantes online podem pagar.

 

2. Pesquisa de produto melhorada

Machines Learning poderiam melhorar drasticamente a pesquisa de produtos, gerando resultados que não apenas fornecem resultados relevantes para os compradores, mas também maximizam os lucros para o varejista de comércio eletrônico.

Incrível, não!? Imagine literalmente programar sua loja para trabalhar e gerar lucros para seu negócio…

Os algoritmos de aprendizado de máquina irão melhorar muito os recursos de pesquisa de produtos no comércio eletrônico.
A maioria das soluções atuais de pesquisa de comércio eletrônico se concentram em palavras-chave ou sinônimos para oferecer o que alguns considerariam os resultados de pesquisa mais relevantes. Mas a busca melhorada da aprendizagem considerará também taxas do clique, taxas de conversão, avaliações do cliente e até mesmo estoque do produto ou margem de lucro. A aprendizagem da pesquisa irá entender melhor o que o comprador deseja, em vez de apenas o que ele digitou.

Esses sistemas de aprendizagem de busca fornecerão resultados de produtos que seus compradores provavelmente desejarão e comprarão.

 

3. Grande melhorias no Merchandising local

As recomendações de produtos estão entre a forma mais poderosa de merchandising local para varejistas on-line. Os sistemas de aprendizagem de recomendação de produtos prometem melhorar drasticamente as taxas de conversão e a satisfação do cliente.

Sistemas de Machine Learning podem ser melhores em recomendar produtos para merchandising local.

Os sistemas atuais de recomendação de produtos geralmente usam a popularidade de um determinado produto para decidir como e quando recomendá-lo. No entanto, sistemas de aprendizado de recomendação automáticos podem levar em conta os hábitos de compra específicos de um cliente ou comparar atributos do produto como cores ou “looks” correspondentes para recomendar. O sistema pode até mesmo prever qual recomendação será a mais provável para gerar vendas incrementais.

Enquanto as grandes empresas de comércio eletrônico já estão usando a aprendizagem da máquina para recomendação de produtos em seu merchandising local, esperamos por ferramentas de terceiros para tornar esses recursos disponíveis até mesmo pequenas lojas virtuais.

 

4. Preços de mercado

Os varejistas on-line podem usar algoritmos de aprendizado para analisar e entender as tendências de preços, demanda de produtos e comportamento do cliente para determinar o preço justo para um item específico, maximizar lucros ou alcançar outros objetivos do e-commerce.

Com muita frequência, os vendedores on-line se envolvem em uma guerra de redução de preços com os concorrentes, principalmente em Marketplaces. Mas um sistema aprendizagem de gerenciamento de preços pode ajudar os varejistas a encontrar o melhor preço para cada item que ele oferece.

 

5. Detecção e Prevenção de Fraudes

Detecção de fraude e prevenção tende a ser mais um problema para as empresas de comércio eletrônico, principalmente para os grandes varejistas, mais do que para os de pequeno ou mesmo de médio porte. A razão é simplesmente financeira. Pequenas empresas de e-commerce não sofrem fraudes suficientes para fazer valer a pena comprar um software de detecção de fraude.

Se você seu negócios sofre R$ 2.000 em perdas de fraude por ano e custaria R$ 9.000 por o ano para comprar um software de detecção de fraude, pode fazer mais sentido financeiro sofrer as perdas da fraude e fazer algo a respeito.

Quando fizer sentido empregar uma solução de prevenção de fraude, você pode esperar que as soluções de aprendizado de máquinas se tornem populares. Estes sistemas irão procurar padrões de fraude em uma base de clientes particular de comércio eletrônico.

A principal vantagem é que um sistema de aprendizagem será quase exclusivo para seu varejista de e-commerce. Ele estará olhando para as tendências que preveem a fraude de uma forma muito específica. Por fim, isso poderia tornar o sistema muito melhor na previsão de fraude em relação a um determinado negócio de comércio eletrônico.

 

6. Melhores decisões de negócios

Algoritmos de aprendizagem da máquina também podem contribuir para a tomada de decisão de comércio eletrônico, incluindo qualquer uma das seguintes operações abaixo.

  • Previsão da demanda do produto.
  • Identificar possíveis problemas de inventário.
  • Classificando produtos e identificando palavras-chave.
  • Gerenciando campanhas de marketing.
  • Estimativa de custos de transporte e embalagem.
  • Melhorar a segmentação de clientes.

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Machine Learning

Há muito para aprendermos sobre Machine Learning, este foi apenas um artigo de apresentação sobre o assunto!

 

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