Os varejistas podem usar IA por vários motivos. Eles podem usá-la para ajudar a criar campanhas de marketing direcionadas a indivíduos, em vez de fatias demográficas, analisando rapidamente as compras dos clientes, históricos de navegação e transcrições de bate-papo para identificar áreas de interesse. A IA também pode ajudar os varejistas a melhorar a forma como eles exibem os produtos em suas prateleiras físicas ou sites de comércio eletrônico, criando rótulos de prateleira atraentes e conteúdo online e sugerindo layouts ideais de mercadorias em lojas físicas. Outra aplicação de IA no varejo é informar previsões de demanda mais precisas para ajudar a evitar remarcações e otimizar o espaço de armazenamento disponível.
Ela também é usada para escolher rotas de entrega mais eficientes, analisando dados sobre padrões de tráfego, condições climáticas, bloqueios de estradas de construção e outras variáveis. Os varejistas também podem usar a IA para melhorar muitos aspectos do atendimento ao cliente, incluindo avisos para ajudar os vendedores a aumentar o cross-selling e o upselling e sugestões para ajudar os agentes de serviço a fornecer orientação relevante de pós-venda.
8 benefícios da IA no varejo para empresas
Os varejistas estão adotando IA em seus negócios, inclusive para ajudar a automatizar tarefas repetitivas de back-office e para ajudar a aumentar as receitas ao fornecer aos associados da loja avisos de vendas em tempo real. Aqui estão alguns exemplos.
1. Automação de tarefas
Os varejistas podem usar IA para ajudar a automatizar tarefas repetitivas que são suscetíveis a erros, como o processo de coleta e análise de dados de várias fontes internas e externas para calcular previsões de demanda que informam quais sortimentos de produtos comprar, em quais quantidades e para quais lojas eles devem ser alocados. Os varejistas também podem usar IA para ajudar a automatizar o processo de coleta e análise de dados relacionados a preços — incluindo custos internos e preços competitivos — e combinar isso com previsões de demanda para definir preços e até mesmo limites para reduções de preços no caso de precisarem limpar o excesso de estoque. Eles também podem usar IA para ajudar a automatizar respostas a alguns tipos de consultas de clientes, permitindo que os humanos intervenham em menos delas.
2. Empoderamento dos funcionários
Um varejista usa o GenAI para reunir todos os tipos de informações para os associados da loja, como reiniciar uma caixa registradora que travou e como ajudar um cliente a se inscrever para ser membro do programa de fidelidade do varejista. A tecnologia usa um chatbot de IA para permitir que os funcionários façam perguntas e, em seguida, extrai do armazenamento de dados relevante para fornecer a resposta correta. Essas “folhas de dicas” detalhadas são ainda mais importantes no varejo, dadas as altas taxas de rotatividade de funcionários do setor.
3. Prevenção de perdas
Os varejistas estão em uma batalha constante contra perdas decorrentes de encolhimento e de cobranças excessivas de fornecedores. Os varejistas estão começando a recorrer à IA para ajudar a mitigar essas perdas. Por exemplo, eles estão usando IA para comparar pedidos com faturas de cada fornecedor para ajudar a garantir que sejam cobrados apenas por mercadorias que foram realmente entregues. A IA também está se tornando uma parte importante do arsenal empregado pelos varejistas para identificar transações fraudulentas iniciadas por caixas no ponto de venda, analisando vídeos na loja e registros de transações para cada caixa individual. Os varejistas também podem usar IA para analisar vídeos de vários locais da loja e fornecer alertas quando detectar comportamento ou atividades incomuns, incluindo nos fundos da loja, depósitos, corredores e caixas. E pode ser usado com análises tradicionais para correlacionar ainda mais dados RFID e outros dados de sensores para explicar como os itens saíram da loja
4. Minimização de resíduos
A conscientização crescente do consumidor sobre — e ênfase em — sustentabilidade é mais um motivo para os varejistas se concentrarem na redução de desperdício. Os varejistas usam IA para identificar tipos de mercadorias que têm tendência a estragar e recomendar descontos (ou doações) antes que atinjam suas datas de validade. Os supermercados que embalam seus próprios alimentos preparados usam IA para ajudar a garantir que os itens sejam cortados ou selecionados da forma mais eficiente possível — por exemplo, calculando quanta carne cabe em uma embalagem padrão
5. Otimização da cadeia de suprimentos
Os varejistas e seus fornecedores usam IA para otimizar rotas de entrega, com base em sua análise de dados históricos e em tempo real para uma variedade de fatores, como condições climáticas, padrões de tráfego, redirecionamento de construção e eventos extraordinários que bloqueiam ruas, portos ou rotas marítimas. Embora a análise de dados convencional tenha sido usada para alguns desses trabalhos, a IA é exclusivamente capaz de unir todos esses elementos e fornecer recomendações tangíveis. Os varejistas também usam IA para ajudar a carregar caminhões com base no cronograma de entrega para que as mercadorias possam ser descarregadas facilmente e os caminhões possam passar rapidamente para o próximo local de entrega.
6. Satisfação do cliente
A IA pode ajudar os varejistas a atingir níveis mais altos de satisfação do cliente simplesmente criando ofertas que pareçam aos clientes como se o sortimento do varejista tivesse sido criado apenas para eles, em vez de para uma fatia demográfica gigante de pessoas parecidas com eles. Os varejistas fazem isso de várias maneiras, incluindo o uso do GenAI para criar e-mails de ofertas personalizados e o uso da IA para renderizar uma versão personalizada de seus sites de comércio sempre que um comprador frequente faz login, com base nos históricos de compras de cada cliente. Os varejistas também podem usar a IA para ajudar a determinar quais incentivos (preço, sortimentos de produtos, assistência personalizada) provavelmente influenciarão clientes específicos. Em um nível mais básico, os varejistas usam chatbots imbuídos de IA para responder rapidamente a perguntas simples dos clientes sobre produtos, preços, layout da loja e outras coisas.
7. Redução de erros
Os varejistas podem usar IA para automatizar a coleta de dados, ajudando assim a reduzir as taxas de erro em tarefas manuais ou repetitivas. Isso é particularmente relevante, dado que muitos varejistas ainda coletam relatórios manualmente de planilhas, possivelmente introduzindo erros que podem resultar em previsões de vendas e demanda defeituosas, o que, por sua vez, pode levar a oportunidades perdidas de vender mais itens ou a ter muitos itens em estoque.
8. Redução de custos
A IA pode ajudar os varejistas a atender às flutuações de demanda de forma mais eficaz do que as gerações anteriores de aplicativos analíticos, levando a oportunidades de reduzir custos praticamente em todos os lugares do negócio. Por exemplo, ao ajudar os varejistas a prever as vendas por loja com mais precisão, as análises de IA podem ajudar a reduzir os custos de estoque, os custos de mão de obra associados à reposição ineficiente e o custo de mão de obra em momentos em que menos associados de loja são necessários. Os varejistas também podem usar previsões de vendas baseadas em análises de dados e aumentadas pela IA para ajudá-los a pedir quantidades suficientes de mercadorias populares, permitindo que negociem descontos com base em volume maior dos fornecedores. A IA também pode ajudar a reduzir os custos de mão de obra, reduzindo o número de horas gastas pelos agentes de atendimento ao cliente em consultas de baixo nível, reduzindo o encolhimento e o desperdício (veja acima), reduzindo erros (veja acima) e reduzindo o consumo de energia, sugerindo alterações no horário de funcionamento com base em análises baseadas em tempo do volume de vendas.
