No setor de varejo, o produto é fundamental, mas a experiência do cliente é um grande diferencial competitivo. Os líderes de varejo agora se concentram nas muitas experiências físicas e sensoriais que os clientes têm quando interagem com a marca, a loja e a presença nas mídias sociais. O comportamento do cliente pode dizer muito sobre como otimizar seu PDV.
Machine Learning no varejo
Devido a esses muitos pontos de contato e ao volume de informações de clientes gerados pela transformação digital e pela IoT, o varejo está especialmente maduro para aplicativos de Machine Learning.
Por meio de inovações recentes, o Machine Learning está ajudando os varejistas a transformar os dados dos clientes – compartilhados com a permissão do usuário – em insights que conduzem experiências personalizadas com sua marca. Em um cenário, os clientes que pedem uma refeição usando o aplicativo de um varejista recebem seus alimentos no exato momento em que entram na loja.
Como é possível esse nível de precisão?
Em grande parte, é devido aos recursos preditivos de Machine Learning combinados com a inteligência de localização. Ao analisar milhões de pontos de dados com base no comportamento do cliente e nos dados de localização rastreados por meio do aplicativo, os algoritmos de Machine Learning podem fazer previsões precisas sobre quando o cliente chegará – sem a prática de violação de privacidade do rastreamento de localização individual.
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A inteligência artificial depende dos dados
“A IA, de longe, é um jogo baseado nos dados”, explica Sud Menon, da Esri:
“As previsões serão precisas apenas se os dados de treinamento usados para ensinar o modelo de previsão de IA forem realmente representativos dos casos-alvo que estão sendo classificados ou previstos. Se eu tivesse que defini-la em uma frase, diria que IA tem tudo a ver com a tomada de decisão mais inteligente.”
Precisão na previsão do comportamento do cliente
Os varejistas com visão de futuro estão encontrando maneiras de acessar os dados que precisam para poder prever – com altos níveis de precisão – o que os clientes vão demandar, em que momento, por qual canal e o mais importante, onde eles estão. Combinando GIS e inteligência artificial, as empresas podem preencher a lacuna tradicional entre a previsão da cadeia de suprimentos e a demanda real do consumidor.
A detecção preditiva da demanda proporciona a vantagem de competir e construir a confiança do cliente. As empresas aplicam essa abordagem inovadora para oferecer maior satisfação ao cliente, obter vantagens competitivas e alcançar maior valor de marca.
A experiência do cliente pode ser melhorada de outras maneiras por meio de Machine Learning. As cidades já estão colocando o GIS e o Machine Learning para trabalhar direcionando os motoristas para os espaços de estacionamentos abertos mais próximos de áreas urbanas densas. Os grandes varejistas também podem oferecer ofertas no aplicativo quando um cliente passa pela loja, proporcionando incentivos de acordo com sua localização, comportamento e histórico de compras precisos.
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