Entre as várias aplicações da IA (Inteligência Artificial) no e-commerce, uma das mais valiosas são as soluções que permitem melhorar a experiência do usuário.
Num cenário de aumento exponencial da concorrência, essa é uma frente decisiva para atrair o consumidor e, principalmente, elevar a taxa de conversão.
Nos últimos anos, os processos de automação têm ajudado bastante o varejo, porém a IA permite que as empresas ganhem agilidade e precisão em suas iniciativas.
E, se pensarmos nos atributos das soluções de machine learning, por exemplo, isso significa avanços contínuos, uma vez que a proposta é que a máquina aprenda a partir das interações, refinando ainda mais suas respostas.
Ou seja, quanto mais interações, mais dados e aprendizados, o que influencia diretamente nos resultados, até porque estamos falando da possibilidade de não apenas atender às demandas do público, mas de se antecipar a elas.
A importância da personalização
Ao avaliarmos as tendências nessa área, um dos pontos centrais para melhorar a experiência do cliente é ter como personalizar cada vez mais a abordagem durante toda a jornada de compra.
As opções do que pode ser feito nessa frente são diversificadas, até porque o objetivo é ampliar as interações que o consumidor estabelece com a marca.
E, vale enfatizar, a proposta neste caso é tratar as demandas de forma individualizada, ainda que a abordagem seja feita em escala.
Este é um diferencial importante proporcionado pela IA: os robôs têm como processar um volume muito alto de informações e gerar ações específicas para cada usuário, respeitando as particularidades do seu perfil.
Vamos entender melhor como isso tem acontecido na prática.
Recomendações de produto: como a IA impacta os resultados?
O emprego da IA tem sido decisivo para aprimorar as possibilidades de recomendações de produto.
A operação, em tese, é bem simples: o robô monitora o comportamento e a preferência do cliente e, a partir daí, consegue determinar, com muita precisão, quais são os produtos que têm mais chance de conversão.
E, como citamos acima, essa abordagem será feita de forma individualizada, elevando o uso da segmentação ao seu potencial máximo.
Contudo, com as condições propícias para coletar, armazenar e processar as informações, é possível executar essa operação em tempo recorde e para uma base enorme de clientes.
Além disso, os resultados das abordagens tendem a ser cada vez melhores, uma vez que os perfis de compra vão sendo construídos a cada clique. E quanto maior o número de interações, mais condições para que o algoritmo possa fazer recomendações muito mais assertivas.
Importante lembrar que, a partir dessas “escolhas” feitas pela máquina, o e-commerce pode adotar diversas estratégias.
O uso dessas informações é bastante útil, por exemplo, para que a loja atue com o formato de vitrine personalizada.
Ou seja, ao entrar no site, aquele cliente não será abordado de forma genérica. Ele verá opções de produtos adequadas ao seu perfil.
Em outra frente, essa abordagem pode ser empregada para o envio de mensagens via WhatsApp. Neste caso, além da customização das ofertas, estamos falando da possibilidade de adotar uma linguagem apropriada para aquela pessoa.
O uso da IA durante a jornada do cliente
Pensando em estratégias de divulgação, essas informações mais refinadas podem ainda servir como base para as ações de cross selling ou up selling do e-commerce.
Veja que a IA neste caso está sendo direcionada para refinar as iniciativas das lojas, otimizando os recursos que já existem nas operações.
Divulgação
Assim, no caso do cross selling, a proposta é que a máquina consiga gerar recomendações muito mais precisas e praticamente de forma instantânea. Trata-se de um ganho enorme para o e-commerce, uma vez que o resultado da campanha tende a ser maior, assim como o nível de satisfação do cliente.
No dia a dia, como consumidores, quando somos abordados por uma marca, é bem frustrante quando o direcionamento não corresponde aos nossos interesses.
Voltamos, então, ao ponto da experiência: quando ela é negativa, a pessoa não apenas deixa de comprar, como acaba tendo uma percepção negativa sobre a marca.
Neste caso, os riscos são enormes, até porque o consumidor hoje é muito exigente e, para o bem ou para o mal, tem como hábito compartilhar suas experiências.
E, quanto mais informações são trocadas, mais importante essa recomendação se torna.
Difícil encontrar atualmente quem faça uma compra sem recorrer, primeiro, ao aval da sua rede. Isso pode acontecer de forma pública (via mídias sociais e serviços dedicados às avaliações) ou mais reservada (como numa troca via WhatsApp), mas certamente exercerá alguma influência na decisão de compra.
Vendas
Focando nas estratégias de vendas, as recomendações de produto formuladas a partir da IA têm sido empregadas em outras soluções.
Nas plataformas de e-commerce, por exemplo, é comum o uso do “compre também” ou da oferta de kits de produtos.
Essas soluções automatizadas fazem parte do dia a dia das lojas e ajudam bastante na elevação da taxa de conversão, contudo, na maior parte dos casos, as configurações ainda são realizadas de forma manual.
Com a IA (os sistemas de vendas já oferecem integrações para viabilizar o seu uso), fica bem mais simples aplicar esses recursos, por exemplo, na configuração de kits de produtos.
Pesquisa
Ainda pensando nas possibilidades de melhora da experiência do usuário, tornando-a mais personalizada, é importante citar também as soluções relacionadas à pesquisa visual.
No dia a dia, isso significa que a busca será muito mais precisa para fazer a oferta de produtos correspondentes, como disponibilizar rapidamente outras opções de cor e tamanho.
Com a capacidade de captar informações disponíveis, os robôs não dependem apenas dos dados inseridos nas descrições dos produtos.
Conversão
Olhando para as opções disponíveis, há ainda outros recursos que podem ser explorados, como a possibilidade de mapeamento da movimentação do cliente na loja ou no aplicativo.
Se ele passou determinado período analisando um item, por exemplo, o próprio sistema indicará a necessidade de fazer uma oferta, considerando que a pessoa demonstrou interesse naquela mercadoria.
É o tipo de informação que dificilmente poderá ser monitorada sem soluções de IA, mas que pode ser empregada para influenciar a decisão de compra. Afinal, é como se a loja tivesse como ler a mente do cliente.
Atendimento
Outro ponto importante neste processo de customização da abordagem é o uso dos chatbots. Além do atendimento mais humanizado, uma vez que ele se adapta ao perfil do cliente, o diferencial é a inteligência por trás do processo. Ele é capaz, por exemplo, de fazer a transferência da chamada no momento mais apropriado.
Essas são apenas algumas das aplicações da AI para aprimorar a experiência do cliente, focando basicamente na importância da personalização.
No dia a dia, a proposta é que o próprio algoritmo gere as recomendações e que isso seja usado a partir de outros métodos empregados pelas lojas.
O mais importante, neste processo, é entender como as empresas podem explorar melhor as soluções de inteligência artificial não apenas para obter taxas mais altas de conversão, mas para oferecer jornadas de compra mais satisfatórias.
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