Comércio eletrônico baseado em IA: os 10 principais aplicativos para aumentar o ROI

Estima-se que o tamanho do mercado de comércio eletrônico habilitado para IA atinja US$ 16,8 bilhões até 2030. Além disso, a análise de atendimento ao cliente é o caso de uso mais comum de IA em marketing e vendas. 57% de todos os entrevistados nas economias emergentes afirmam ter adotado a IA.

Nos últimos tempos, a influência transformadora da Inteligência Artificial (IA) e do Aprendizado de Máquina (ML) no comércio eletrônico tornou-se inegável. Os sistemas de IA/ML permitem que os profissionais de marketing analisem grandes quantidades de dados, façam previsões precisas e automatizem processos. Como resultado, a IA/ML encontrou muitas aplicações no marketing de comércio eletrônico, desde a personalização das experiências do cliente até a otimização das cadeias de suprimentos.
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Hoje, estamos testemunhando uma rápida integração de IA/ML à medida que as tecnologias continuam a evoluir e os clientes se tornam mais familiarizados. Com acesso às ferramentas e sua facilidade de uso, a adoção de aplicações baseadas em IA e ML é agora inevitável.

Tipos de tecnologias comumente usadas

Estamos acostumados a ouvir e pensar na IA como uma peça de tecnologia única e contínua. É um nome comum usado para se referir a vários modelos. No entanto, esse dificilmente é o caso. Chegando especificamente ao comércio eletrônico, a seguir estão quatro tecnologias líderes de IA/ML que são usadas com mais frequência:

• Processamento de linguagem natural (PNL): Este tipo de IA permite que os computadores entendam, apoiem e manipulem palavras faladas ou escritas da mesma forma que um ser humano faz.
• Aprendizado de máquina (ML): Aprendizado de máquina é um termo abrangente para resolução de problemas por computadores que imitam a maneira como os humanos aprendem a “descobrir” seus próprios algoritmos.
• Visão computacional (CV): A visão computacional é um campo da inteligência artificial que ajuda os computadores a adquirir, processar, analisar e compreender imagens ou vídeos digitais.
• Mineração de dados: a mineração de dados extrai e detecta padrões em grandes conjuntos de dados para informar algoritmos e sistemas de IA
• Aprendizado por reforço profundo: é um subcampo do ML que combina aprendizado por reforço (RL) e aprendizado profundo. RL considera o problema de um agente computacional aprendendo a tomar decisões por tentativa e erro.

As 10 principais maneiras pelas quais a IA transforma o comércio eletrônico

O uso de IA/ML no marketing de comércio eletrônico oferece uma ampla gama de vantagens competitivas que podem aumentar o sucesso e a produtividade dos negócios de varejo online.

À medida que a tecnologia avança, essas vantagens se tornarão ainda mais evidentes, tornando a IA/ML uma ferramenta essencial para empresas de comércio eletrônico que buscam prosperar em um mercado competitivo.

Aqui estão as dez principais maneiras de aproveitar IA/ML para elevar seu negócio de comércio eletrônico.

#1. Recomendações personalizadas de produtos

O uso de IA/ML no comércio eletrônico que a maioria de nós experimentou diretamente são recomendações personalizadas de produtos. De acordo com um relatório da Forbes Insights, a personalização impacta diretamente a maximização das vendas, o tamanho da cesta (o número total de produtos que um consumidor compra em uma transação) e os lucros nos canais de distribuição D2C.

Algoritmos de IA/ML podem ser empregados para analisar o histórico de navegação e compras de um usuário, dados demográficos e comportamento em tempo real para sugerir produtos que sejam mais relevantes para eles. Essa abordagem individualizada melhora a experiência de compra e aumenta significativamente as taxas de conversão e as vendas.
Flipkart, por exemplo, usa IA/ML para impulsionar muitos aspectos de seu negócio, sendo um deles o uso de algoritmos que oferecem recomendações personalizadas de produtos aos usuários. Isso aumenta o envolvimento do usuário e aumenta as vendas.

Da mesma forma, o BigBasket emprega IA/ML para criar listas de compras personalizadas para os usuários, ou seja, Smart Basket, que fornece sugestões com base em compras anteriores e preferências em relação a preços e qualidade.

A Powerlook empregou o mecanismo de recomendação e catálogo do WebEngage para resolver a falta de recomendações específicas do usuário em seu site. Com base no histórico de compras, roupas e outras preferências de vestuário do usuário, opções relevantes foram recomendadas aos usuários 15 dias após a última compra. Produtos e escolhas também foram recomendados com base no histórico de carrinho dos usuários. Os resultados, um aumento de 302% nas conversões únicas, falam por si.

Assim como ajudou o Powerlook, o WebEngage Recommendation and Catalog Engine pode fazer a diferença para o seu negócio, permitindo que você gere recomendações personalizadas para sua clientela.

#2. Análise preditiva para gerenciamento de estoque

A análise preditiva baseada em IA/ML orienta as empresas de comércio eletrônico na otimização do gerenciamento de estoque. Ele pode analisar dados históricos de vendas, sazonalidade, tendências de mercado e fatores externos como clima. Estas análises permitem que os algoritmos prevejam a procura com uma precisão notável. Isso ajuda os varejistas a reduzir problemas de excesso e falta de estoque, resultando em economia de custos e maior satisfação do cliente.

A indústria de comércio eletrônico da moda, que deve acompanhar as tendências para prosperar, pode se beneficiar muito com a análise preditiva. Os sistemas de IA/ML podem ajudar a fornecer inteligência valiosa para marcas de moda, identificando padrões e fornecendo insights mais profundos sobre tendências da moda, comportamento de compra e orientação orientada para estoque.

Um ótimo exemplo disso é Myntra. Usando IA/ML para analisar dados de portais de moda, mídias sociais e banco de dados de clientes da Myntra, eles puderam descobrir quais produtos movimentam mais rápido e garantir que eles estivessem disponíveis em seu aplicativo. Como resultado, a Myntra lançou coleções muito mais rápido do que seus concorrentes.

#3. Chatbots e assistentes virtuais

Chatbots e assistentes virtuais baseados em IA/ML estão se tornando cada vez mais essenciais para o suporte ao cliente no comércio eletrônico. Eles respondem a perguntas frequentes, oferecem recomendações de produtos e até processam pedidos. Esses sistemas alimentados por IA operam 24 horas por dia, 7 dias por semana, melhorando o atendimento ao cliente, reduzindo os tempos de resposta e aumentando o envolvimento do cliente.

Por exemplo, o chatbot Decision Assistant da Flipkart usa várias técnicas para compreender o “pensamento humano” por trás da consulta de um cliente e responde de acordo. O chatbot contribuiu para as métricas de negócios da Flipkart, reduzindo o número de conversas repassadas a um agente humano e diminuindo a taxa de abandono do carrinho.

Da mesma forma, o assistente virtual de Nykaa, listado como um dos melhores chatbots de IA da Índia, ajuda os clientes em suas compras, oferecendo recomendações personalizadas com base nas preferências expressas pelo cliente. Oferece a opção de conversar por vídeo com um especialista e também é capaz de ajudar o cliente a encontrar sozinho o produto relevante.

Mais recentemente, o novo chatbot generativo de IA da Myntra, MyFashionGPT, permite aos usuários pesquisar, em linguagem natural, respostas para perguntas como: “Vou passar férias em Goa. Mostre-me o que posso vestir.

#4. Precificação dinâmica

O preço dinâmico, também conhecido como preço dinâmico, preço de demanda ou preço baseado no tempo, é uma estratégia em que as marcas ajustam os preços de forma flexível para seus produtos/serviços com base nas condições atuais do mercado. Aproveitar um catálogo permite atualizações eficientes de preços, considerando fatores como demanda, concorrência e comportamento do cliente. Por exemplo, se determinados produtos forem muito procurados ou se as condições do mercado mudarem, o catálogo adapta os preços instantaneamente. Isso garante que as empresas permaneçam competitivas, maximizem as receitas e proporcionem uma experiência de compra tranquila, alinhando os preços com a dinâmica atual do mercado e as preferências dos clientes.

MakeMyTrip, uma marca de comércio eletrônico de viagens, usa IA/ML para ajustar preços em tempo real. Isso permite que os clientes recebam informações contextuais e relevantes sobre preços e contribui para o envolvimento do cliente. Isso, por sua vez, leva a maior retenção, menos rotatividade e mais conversões.

#5. Segmentação e direcionamento de clientes

Os sistemas de IA/ML permitem que os profissionais de marketing de comércio eletrônico segmentem sua base de clientes de maneira mais eficaz. As soluções de segmentação baseadas em IA/ML eliminam preconceitos humanos, identificam padrões ocultos e aumentam a personalização, além de serem altamente escalonáveis. Ao analisar os dados dos clientes, pode identificar segmentos distintos de clientes de acordo com comportamento, interesses e dados demográficos.

Você pode aproveitar a segmentação preditiva para identificar um público-alvo de cliente ideal na multidão. Este recurso de IA/ML permite criar segmentos com base na propensão do usuário para uma ação desejada.
Os segmentos preditivos usam aprendizado de máquina para prever quais usuários têm maior probabilidade de realizar determinadas ações, como fazer uma compra ou sair. Esse método é mais poderoso do que a forma usual de categorizar usuários porque vai além dos dados e atributos existentes, permitindo que os profissionais de marketing façam previsões mais precisas sobre o comportamento do usuário à medida que o mundo se torna mais sem cookies.

Isso permite que as empresas criem campanhas de marketing direcionadas. Esse tipo de incentivo a leads tem maior probabilidade de gerar conversões do que a segmentação genérica com base na idade ou localização geográfica.

Para MyGlamm, a segmentação de clientes com base nas personas dos usuários (por exemplo, um segmento de todos os usuários registrados que tinham 150 GlammPOINTS em suas contas e não fizeram nenhuma compra) usando as ferramentas de segmentação da WebEnage permitiu-lhes projetar múltiplas jornadas para esses segmentos. Direcionar seus esforços de marketing e comunicações para os usuários, dependendo do estágio de sua jornada em que se encontravam, permitiu-lhes atrair os clientes de forma eficaz.

Isso resultou em melhores experiências do usuário e engajamento na web e no aplicativo, com um aumento de 13,5% nas conversões de usuários que receberam um e-mail personalizado sobre um item em seu carrinho e um crescimento de 166% nas compras de usuários que já haviam abandonado o carrinho.

A experiência da WebEngage com segmentação de clientes ajudou a MyGlamm a alcançar esses resultados fenomenais. O WebEngage também pode ajudá-lo a obter insights mais profundos sobre o seu negócio usando a segmentação de clientes.

#6. Pesquisa visual e reconhecimento de imagens

Os aplicativos de pesquisa visual e reconhecimento de imagem com tecnologia de IA permitem que as pessoas encontrem produtos olhando imagens em vez de texto. Esta tecnologia pode identificar e combinar produtos com base em imagens. Isso simplifica o processo de compra, pois permite que os usuários pesquisem produtos cujos nomes talvez não saibam exatamente.

Lenskart, por exemplo, preenche a lacuna na compra de óculos, permitindo que os usuários experimentem armações virtualmente para ver qual delas combina melhor com eles. Isso elimina a necessidade de o cliente ir fisicamente a uma loja. Sua realidade virtual aumentada usa IA para detectar as características faciais de um cliente e produz uma lista personalizada de óculos para o cliente em menos de 10 segundos. Permite-lhes experimentar os estilos virtualmente e até mesmo compartilhá-los com os amigos para uma segunda opinião.

Da mesma forma, Pepperfry permite que os usuários pesquisem móveis e itens de decoração e façam demonstrações virtuais de produtos. Ele permite que os usuários visualizem virtualmente os móveis de suas casas para que possam tomar decisões informadas sobre as compras.

#7. Detecção e prevenção de fraudes

As empresas de comércio eletrônico são vulneráveis ​​a várias formas de fraude, como fraude de pagamento e apropriação de contas. Os algoritmos de IA podem analisar padrões de transação e detectar anomalias que são sinais de alerta para atividades fraudulentas. Ao marcar automaticamente essas transações suspeitas, a IA ajuda a reduzir perdas e a proteger empresas e clientes. Esse uso da IA ​​também cria confiança entre marcas e clientes, levando a melhores experiências e maior envolvimento do cliente.

Um exemplo de empresa que usa IA para detecção e prevenção de fraudes é a Flipkart. Se, por exemplo, um vendedor decidir enganar a plataforma ou usar imagens manipuladas nas listagens, os algoritmos de IA podem detectar e sinalizar o mesmo. Isso garante que os clientes tenham uma imagem precisa do que procuram.

#8. Otimização de e-mail marketing

As ferramentas de automação de marketing por e-mail baseadas em IA/ML são uma virada de jogo para campanhas por e-mail. Essas ferramentas analisam o comportamento e as preferências do cliente e personalizam o conteúdo do e-mail e os prazos de entrega. A análise preditiva baseada em IA/ML também pode sugerir produtos nos quais os clientes possam estar interessados, aumentando a eficácia dos esforços de marketing por e-mail.

O recurso Generative AI do WebEngage permite que você crie mensagens de e-mail personalizadas rapidamente! A IA generativa ajuda você a criar modelos de mensagens personalizados, levando em consideração as preferências, dados demográficos e comportamentais do seu público. Isso garante que seus e-mails tenham repercussão em cada destinatário, gerando maior engajamento e conversões.

A WebEngage conseguiu ajudar a marca líder de comércio eletrônico da Arábia Saudita, HNAK, a atingir uma taxa de abertura de 67% para e-mails de abandono de carrinho. O uso de recursos como o construtor de e-mail de arrastar e soltar ajudou a HNAK a criar e-mails estéticos otimizados para dispositivos móveis. Eles também conseguiram reduzir o esforço manual necessário para personalizar e-mails.

Outro grande exemplo de como IA/ML pode ser aproveitado para otimizar o marketing por e-mail vem da história de impacto da Juicy Chemistry, uma marca de cuidados orgânicos para a pele D2C. A parceria com a WebEngage permitiu que a Juicy Chemistry experimentasse canais, segmentos, horários e mensagens. Isso levou a um melhor envolvimento e maior caixa de entrada em pastas não promocionais. No geral, a Juicy Chemistry conseguiu atingir um crescimento de 4,5 vezes nas conversões de e-mail e uma melhoria de 2 vezes nas taxas de abertura de e-mail .

#9. Pesquisa por voz e comércio por voz

Seguindo a popularidade de dispositivos ativados por voz, como Amazon Echo e Google Dot Echo, a IA também está possibilitando o comércio de voz. Com comandos de voz, os compradores podem encontrar produtos, fazer pedidos ou verificar o status do pedido.

Uma maneira única pela qual a Flipkart alavancou o comércio de voz foi introduzindo o “Hagglebot”, um chatbot que permitiu aos clientes pechinchar por um negócio melhor durante sua promoção Big Billion Days Sale. A campanha foi um grande sucesso, pois a receita total de vendas da Flipkart por meio de produtos oferecidos no Hagglebot atingiu US$ 1,23 milhão. O tempo médio de envolvimento da experiência foi de 6 minutos e 5 segundos, tornando-a a experiência mais envolvente do Google Assistente na época.

MakeMyTrip também pretende tornar o planejamento de viagens mais inclusivo e acessível, permitindo reservas assistidas por voz em idiomas indianos.

#10. Gestão da Cadeia de Suprimentos e Logística

A IA/ML está melhorando radicalmente a eficiência do gerenciamento e da logística da cadeia de suprimentos para empresas de comércio eletrônico. A IA pode ajudar no planejamento de rotas, gerenciamento de estoque e previsão de demanda. Isso resulta em entregas mais rápidas, menores custos operacionais, melhor gerenciamento de estoque e maior satisfação do cliente.

Os bots alimentados por IA da Flipkart, chamados AGVs (Automated Guided Vehicles), por exemplo, permitem que operadores humanos processem 4.500 remessas por hora com o dobro da velocidade e com 99,9% de precisão. Os bots também permitiram aumentos na capacidade e no rendimento do armazém.

Conclusão

Como vimos em todos os exemplos acima, a IA revolucionou o terreno do comércio eletrônico ao fornecer soluções inovadoras e focadas no cliente. Eles permitem que as empresas simplifiquem as operações e, em última análise, aumentem o ROI. Desde recomendações personalizadas de produtos até otimização da cadeia de suprimentos, os dez principais aplicativos de IA/ML discutidos neste artigo tornaram-se ferramentas necessárias para empresas de comércio eletrônico que buscam se manter à frente da concorrência.

WebEngage está na vanguarda desta tecnologia revolucionária e aproveitou o poder de seu pacote de automação de marketing para ajudar empresas de comércio eletrônico como a sua a alcançar resultados fenomenais. Solicite uma demonstração hoje para descobrir como o WebEngage pode ajudá-lo a aproveitar o impulso revolucionário da IA ​​no marketing de comércio eletrônico.