Aprendizado de máquina no varejo: mais do que apenas a última tendência

O aprendizado de máquina no varejo leva a indústria além dos fundamentos do big data. Há anos que nos dizem que os dados são fundamentais e que devem ser aproveitados para todas as decisões; o que estocar, quanto comprar, quais produtos sugerir aos clientes habituais. Mas fazer mais com esses dados usando aprendizado de máquina é exatamente o que os varejistas precisam para realmente ter sucesso no mercado atual.

Um estudo da McKinsey descobriu que as operações da cadeia de abastecimento dos retalhistas dos EUA que adotaram dados e análises registaram um aumento de até 19% na margem operacional nos últimos cinco anos.

Os dados são claramente eficazes para os varejistas, mas trata-se de colocá-los para funcionar nas áreas certas e adicionar recursos preditivos.

A McKinsey cita a otimização de preços em tempo real como um caso de uso de alto potencial para aprendizado de máquina com base nas respostas de 600 especialistas em 12 setores. O estudo apontou atividades de varejo que poderiam utilizar efetivamente o aprendizado de máquina, que inclui o reconhecimento de padrões conhecidos e a otimização e o planejamento. Vejamos alguns dos principais usos do aprendizado de máquina no varejo.

Casos de uso de aprendizado de máquina no varejo

Existem inúmeras maneiras pelas quais os dados foram empregados no varejo. Alguns casos de uso incluem:

1. Personalização
2. Previsão de demanda
3. Otimização de preços
4. Gestão de inventário
5. Apoio e Logística

Uma das principais prioridades dos varejistas hoje é a personalização. Todos os varejistas desejam conhecer seu comprador-alvo, mas compreender o passado e o presente de suas interações simplesmente não é suficiente.

A próxima peça do quebra-cabeça é ser capaz de projetar o que os clientes farão e precisarão em seguida, a fim de otimizar o sortimento e as ofertas. Afinal, a maioria dos compradores não precisará de protetor solar o ano todo. Portanto, seria um desperdício continuar sugerindo isso no inverno, depois de já terem comprado algumas vezes no verão.

Além disso, os dados demográficos dos compradores não são permanentes. Só porque alguém tem um filho e compra brinquedos de dentição para ele online, não significa que você deva continuar sugerindo-os para sempre.

As necessidades dos clientes mudam ao longo do tempo e os varejistas precisam dos dados para entender o que um cliente comprou no passado, quais desses itens provavelmente precisarão novamente em breve (em comparação com a sugestão de que comprem xampu repetidamente quando o frasco durará algum tempo) e quais desses itens são claramente uma compra temporária ou única.

Com a aprendizagem automática, os retalhistas podem dar o salto dos dados passados ​​e presentes para o futuro, a fim de melhor compreender e satisfazer as necessidades dos seus clientes.

Se alguém ostenta uma pasta de luxo na época da formatura, mas seu comportamento de compra é normalmente mais modesto, mudar de assunto para recomendar itens de moda em seu nível de preço mais alto não será eficaz.

Algoritmos de aprendizado de máquina podem gerar sugestões para itens que os clientes realmente podem querer, em vez de empurrar coisas com as quais eles não se importam ou que acabaram de comprar.

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O preço está certo

Outro caso de uso importante do aprendizado de máquina no varejo é a precificação dinâmica. O que é considerado o “preço certo” muda ao longo do tempo e um algoritmo pode levar em conta as principais variáveis ​​de preços, como sazonalidade, oferta e demanda.

Isso dá aos varejistas a flexibilidade de gerar o preço certo no momento certo, ao mesmo tempo em que permanecem no caminho certo com metas específicas, como lucro ou otimização de receita. Os algoritmos aprendem com base no desempenho ao longo do tempo, para que se adaptem facilmente às mudanças do mercado.

Há também a vantagem adicional de remover o preconceito humano, uma vez que pequenos erros podem ter um grande impacto nos resultados financeiros.

Quer o aprendizado de máquina seja empregado para melhorar promoções, recomendações ou preços, ele é extremamente eficaz para encontrar padrões. Depois que os varejistas estiverem munidos de dados e capacidade para agir de acordo com hábitos de consumo, comportamento e tendências de mercado, eles poderão personalizar suas ofertas para criar uma experiência que impulsionará as vendas.

Com informações sobre os padrões de compra, os varejistas podem otimizar as operações da cadeia de suprimentos, o gerenciamento de estoque e a logística. Os compradores podem obter o que precisam e os varejistas não ficam sobrecarregados com estoques que não mudam.

Além de apenas big data

O aprendizado de máquina permite que os varejistas automatizem a análise de dados e vão além da superfície para realmente conhecer seus clientes, descobrir padrões por trás dos dados e torná-los acionáveis, incorporando análises preditivas.

Em vez de apenas entender em que consiste o sortimento de seus concorrentes e o que seus clientes compraram no passado, eles podem descobrir como planejar melhor suas ofertas para fornecer o que os compradores desejam antes mesmo de saberem o que desejam.

O aprendizado de máquina no varejo leva o big data para o próximo nível e junta as peças do quebra-cabeça fragmentado que temos observado há anos.

Ele consegue isso combinando dados de clientes com tendências de mercado para fornecer aos varejistas um plano de ação holístico para atingir melhor os clientes. Assim, os varejistas poderão otimizar os preços e prever o comportamento de compra com maior grau de precisão.

O objetivo final do aprendizado de máquina no varejo é impulsionar o crescimento das receitas de uma forma mais eficiente e é certamente eficaz para conseguir isso. Para dizer o mínimo, o aprendizado de máquina está mudando o varejo para sempre. Isso torna possível a hiperpersonalização, pois leva mais longe o big data baseado em dados demográficos. O aprendizado de máquina melhora a tomada de decisões, trazendo dados mais precisos para informar decisões de negócios cruciais.