Se o e-commerce sozinho já abre um leque de possibilidades, existem outros conceitos em tecnologia que podem elevar a experiência de compra online
Se o e-commerce sozinho já abre um leque de possibilidades, existem dois outros conceitos em tecnologia que podem elevar para outro nível a experiência de compra online e o faturamento de uma empresa que vende na internet: o Big Data e o Machine Learning (ML).
Quando falamos em Big Data, estamos nos referindo a análise e a interpretação de grandes volumes de dados. Machine Learning é a habilidade de aprender padrões e responder a eles – é um dos elementos da inteligência artificial (AI). Imagine que toda ação gerada por um usuário da internet possa se transformar em informação sobre o que ele quer ou vai fazer, e que essas tecnologias simulem a ação de um vendedor perfeito, capaz de ler pensamentos? É mais ou menos assim o potencial da AI aplicada ao e-commerce.
Antes de mais nada, essas informações precisam ser organizadas em um banco de dados que mapeie todas as ações do usuário dentro do seu e-commerce: quando ele entra, o que procura, quanto tempo fica na sua loja virtual, se coloca coisas no carrinho, o que realmente compra, entre centenas de outras coisas.
Além disso, o e-commerce deve estar muito bem organizado. Se sua loja virtual já tem “a casa arrumada”, podem entrar em cena essas tecnologias de análise de dados, que junto com o volume maciço de informações sobre o comportamento do usuário na internet, conseguem prever, com cada vez mais precisão, como seu negócio deve se comportar para vender mais.
Mas na prática, o que é possível fazer? Para citar só algumas ferramentas, o Big Data e a AI possibilitam soluções para precificação dinâmica, antecipação de demanda com base em tendências, recomendação de produtos e motores de busca mais relevantes.
É possível também personalizar ao máximo a experiência do usuário de acordo com o perfil de comportamento dele, tanto pelos produtos que ele verá quanto pela forma de comprar. Por exemplo, um cliente com perfil mais objetivo pode ver um botão de compra direta, em vez de uma etapa com mais detalhamento do produto.
O Machine Learning, por exemplo, permite que um bot de atendimento ao cliente “aprenda” a responder de forma cada vez mais realista, simulando um bom vendedor para tirar dúvidas, oferecer mercadorias e apresentar soluções a problemas. Essa mesma tecnologia pode ser usada, com um recurso chamado NLG – Natural Language Generation (Geração de Linguagem Natural), por meio de um software de Inteligência Artificial onde é possível criar uma descrição de cada item baseada em suas características e ainda com as melhores práticas de SEO, usando como referência a própria forma que os consumidores falam sobre os produtos que amam.
A tendência é que tanto Big Data quando ML passem a ser cada vez mais integrados em ferramentas de gestão de e-commerce, sem exigir intervenção de uma consultoria especializada. É possível identificar que produtos estarão obsoletos em breve, e antecipar as tendências de mercado para atualizar o catálogo, assim como uma gestão de estoque mais inteligente, que prevê o mercado a partir do cruzamento de milhares de variáveis.
Vale ressaltar que nem todo uso de dados significa uso de inteligência artificial. Retargeting e remarketing, por exemplo, são aplicações simples de cruzamento de dados, assim como outras ações derivadas de business intelligence ou relatório gerencial. Big Data e Machine Learning realmente caminham na direção da simulação de inteligência humana, com pitadas de onisciência.
*Carlos Alves é Diretor de Marketplace da Associação Brasileira de Comércio Eletrônico (ABComm), Head de E-Commerce na Riachuelo e Vice-presidente da ABLEC sendo um dos precursores dos shoppings virtuais no país e o primeiro lojista a integrar em uma mesma plataforma todos grandes players nacionais.
FONTE: SEGS