Machine learning é trunfo estratégico para inovar no varejo

Machine learning como trunfo para inovar no varejo

O aprendizado automático das máquinas (machine learning) vem aprimorando o setor de vendas

Por André Scatolini

O mercado de varejo vive em constante pressão para garantir a entrega do produto o mais compatível possível com o consumidor para satisfazê-lo em todos os níveis. Com a pluralidade de inovações que surge a cada minuto, os comerciantes devem ficar atentos. O desafio é mais do que criar soluções inovadoras. É preciso desenvolvê-las em velocidade tal que se antecipem às expectativas dos clientes digitais.

Essa meta instigante fica um pouco mais clara diante da definição de transformação digital, da qual me aproprio da realizada pela consultoria global IDC. “É o processo contínuo pelo qual as organizações se adaptam a mudanças disruptivas ou as criam no seu ecossistema externo por meio de competências digitais. Seu objetivo é inovar com modelos de negócios, produtos e serviços que integram o digital e o físico de maneira transparente e ainda com experiências, de negócios e de clientes, que gerem melhorias na eficiência operacional e organizacional”.

Assim, para ganharmos e, ao mesmo tempo, provermos aos clientes competências digitais é vital refinar nosso perfil. Isso necessita ter como valor agregado o conhecimento profundo das tecnologias emergentes para entender como elas podem transformar os negócios do varejo. Mas o segredo, acredite, mora na certeza de que tecnologia hoje é uma facilitadora da visão que podemos ter e oferecer ao negócio do usuário. Uma alavanca para a disrupção.

Machine learning para inovar no varejo

E na construção da minha visão de negócios, pegando carona em casos de sucesso, estudos e troca de informações estratégicas, elejo o machine learning (aprendizado de máquina) como trunfo estratégico para inovar no varejo. Isso porque os fatores que colocam em ebulição o crescimento dessa tecnologia são a sua aplicação diversificada e a capacidade de aprender e de resolver problemas da vida real a partir de dados. Sendo assim, é capaz de atender a cada cliente da forma mais personalizada e única possível para garantir a satisfação nas vendas.

Esse algoritmo machine learning é uma parte da Inteligência Artificial (AI, na sigla em inglês) que concede aos computadores a capacidade de aprender sem a necessidade de programação e de encontrar as ideias ocultas sem ser explicitamente programado para onde procurar.

Entender a linguagem, reconhecer padrões e aprender com a informação podem ajudar o comércio a enfrentar desafios significativos e complexos. Esse recurso possibilita “ler” um texto, “ver” as imagens e “ouvir” o discurso natural. E sei que a evolução do machine learning com inteligência artificial não vai parar por aí. Não vou me surpreender, portanto, se no futuro (talvez breve), a computação cognitiva seja capaz de aprender também a sentir, a tocar e a provar o gosto das coisas, levando o consumidor a uma experiência singular na sua jornada de compra.

Aditivo para os negócios

A vantagem que machine learning proporciona aos varejistas, por exemplo, é a capacidade de oferecer novos produtos, serviços diferenciados e personalizados, além de aumentar a eficácia e diminuir o custo dos produtos e serviços existentes. Permite ainda que a organização direcione seus esforços para outros setores com a maior parte da interação sendo realizada pelas máquinas, reduzindo o risco de erros e, consequentemente, a queda de produtividade.

O potencial é realmente significativo. Fabricantes de tecnologia estão investindo fortemente na adição da tecnologia em suas aplicações existentes e na criação de outras. Esse é o “caminho expresso” da inovação. Isso porque proporciona às empresas a vantagem de descobrir padrões e tendências de conjuntos de dados e automatizar análises realizadas tradicionalmente por pessoas, para aprender com as interações relacionadas a negócios e fornecer respostas baseadas em evidências.

Não por acaso, a IDC projeta que, até 2018, mais de 50% das equipes de desenvolvimento vão incorporar serviços cognitivos em seus aplicativos, gerando até 2020 uma economia de mais de US$ 60 bilhões. Ainda segundo projeções da consultoria, a adoção de sistemas cognitivos e inteligência artificial em diversas indústrias deverá gerar receita anual de US$47 bilhões em 2020.

Tecnologias cognitivas

As tecnologias cognitivas tornaram-se tão penetrantes que a maioria de nós as utilizamos sem perceber. Você já deve ter notado que ao frequentar sites de compra e buscar por determinado produto, certamente você foi direcionado para produtos similares em uma nova visita à página. Em sua rede social, não por acaso, você recebe as atualizações de pessoas com quem tem uma interação mais frequente. E é assim que o machine learning funciona, aprendendo cada vez mais conforme você utiliza a plataforma e se adapta ao seu perfil, possibilitando auxiliar o usuário na compra de um produto específico.

O aprendizado de máquina, portanto, é excelente solução para uma série entraves no desenvolvimento de produtos e serviços que antes eram inimagináveis. O recurso é capaz de viabilizar e tornar precisos e confiáveis projetos em que abordagens tradicionais apresentem falhas.

Alexander Linden, vice-presidente de Pesquisas do Gartner, disse: “Há dez anos, lutávamos para encontrar dez aplicativos de negócios baseados em machine learning. Agora, nos esforçamos para encontrar dez que não usam esse recurso”. Esse resultado é mais do que uma evolução ou inovação, é uma questão de visão de negócios despertada e possibilitada pela tecnologia e o varejo pode evoluir muito mais com a sua utilização.

André Scatolini é Vice-Presidente de Infra Technologies & Solutions da Resource IT

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