O uso da inteligência artificial para reinvenção das compras online

19 de abril de 2017 - 10h20

*Eric Brassard

O comércio eletrônico dos Estados Unidos entrou oficialmente em uma fase madura. Não estou dizendo isso porque as vendas digitais se estabilizaram. Estou falando porque um grupo progressivamente menor de novos compradores está entrando nesse mercado a cada ano, apesar de um crescimento saudável nas vendas globais (veja o gráfico abaixo).

Isso, naturalmente, tem implicações significativas na estratégia individual que as empresas terão de adotar para assegurar o sucesso e, em alguns casos, simplesmente sobreviver: a conversão eficiente do comprador e a venda repetida não são mais importantes, são essenciais.

Entre as muitas tecnologias e ferramentas que podem ajudar os varejistas online, as mais atraentes envolvem a inteligência artificial (IA). A evolução que a IA oferece é tão importante que simplesmente não pode ser ignorada. O maior salto é aquele fornecido pela tecnologia chamada aprendizagem profunda (deep learning).

O valor que os varejistas oferecem aos seus clientes resume-se a forma como são eficientes em fazer uma ligação entre produto e necessidades dos clientes e fazê-lo com a experiência de uma marca própria. Isso implica que, para garantir a conversão e a recorrência, ser bom em apresentar o produto certo a cada cliente e no momento exato torna-se não um, mas “o” diferenciador-chave.

A Propulse Analytics tem trabalhado em tal solução, tanto que foi lançada este ano no Canadá, Estados Unidos e, agora, no Brasil. Nós nos concentramos no que acreditamos ser a questão central: compreender os gostos dos clientes em tempo real. Se uma empresa for capaz de ver o que os clientes veem (e querem) através de seus olhos enquanto as sessões se desenrolam, acreditamos que seria muito mais fácil oferecer o que eles querem e quando desejam.

A Propulse fez exatamente isso e realizou testes de consumo para observar o impacto dessa nova tecnologia em um site. Sem alavancar quaisquer dados pessoais, detalhes do produto ou histórico de transações – apenas imagens – criamos uma loja virtual fictícia e escolhemos consumidores anônimos. Por trás da cena, o motor de reconhecimento de gosto estava funcionando. Os resultados confirmaram a tese inicial, mas também vieram com uma surpresa.

Um minuto após terem entrado no site, 90% dos usuários decidiram renunciar à categorização tradicional do produto em favor das recomendações. A surpresa veio do fato de que apesar de 100% declararem que desejavam recomendações e apenas 10% terem feito compras a partir destas, todos começaram a navegar quase exclusivamente usando as recomendações do mecanismo. A divisão tradicional de seções de produtos da loja foi pouco ou nunca usada uma vez que os consumidores se envolveram com um tipo de produto, e eles fizeram isso com pouca ou nenhuma consideração pelo preço até o final de sua sequência de compras.

O que este teste provou é que descobrindo e utilizando os gostos únicos, e em tempo real de um usuário, você pode engajá-lo a tal modo que a experiência de compras online possa realmente refletir a experiência personalizada da loja física de um modo que transcende as barreiras digitais.

Dada a crescente importância dos clientes e da fidelidade à marca nos próximos anos, está ficando claro que para ser bem-sucedido na nova era do comércio eletrônico, é preciso fazer do engajamento de compras um foco central da estratégia. Acreditamos que aqueles que se colocarem mais cedo na direção dessas notáveis tecnologias de inteligência artificial (que estão se tornando disponíveis) se transformarão nas forças dominantes da indústria.

*CEO da Propulse Analytics, ferramenta de previsão de compras para e-commerce