Machine Learning está se tornando item obrigatório para varejistas. Custo inicial e preparação de dados continuam sendo obstáculo para a maioria

O setor de varejo é o garoto-propaganda do uso da inteligência artificial. Robôs de entrega autônomos, armazéns automatizados, chatbots inteligentes, recomendações personalizadas e análises profundas da cadeia de suprimentos estão causando um impacto significativo nos resultados – principalmente se a sua empresa for a Amazon.com.

Outros varejistas, no entanto, estão lutando para se adaptar. De fato, apenas 19% dos grandes varejistas nos EUA, Reino Unido, Canadá e Europa implantaram a IA e estão utilizando a tecnologia na produção, segundo o Gartner.

Esse número mudará rapidamente nos próximos anos, com 31% dos varejistas adotando soluções de IA e outros 27% planejando implementar a tecnologia até o final de 2020. “Há muita experimentação em andamento”, diz Bob Hetu, analista do Gartner. Os varejistas que adotam a IA tem como objetivo a redução dos custos e o aumento das receitas. E embora o investimento inicial seja um obstáculo para muitas empresas, não investir em IA pode ser fatal.

“Nos próximos cinco anos, mais ou menos, a IA se tornará um dos principais elementos de diferenciação para os varejistas”, afirma Hutu. “É realmente urgente que eles sejam proficientes nisso.”

“Consideramos a IA um bloco de construção absoluto, não mais uma opção”, concorda Suketu Gandhi, parceiro na prática de transformação digital da AT Kearney. “Se você não estiver usando, deve contar os seus dias.”

Melhorias na eficiência

De acordo com Jon Duke, analista da IDC, varejo e bancos são os dois setores mais agressivos em investimentos em IA. “O varejo em particular é amplamente entendido como uma das indústrias mais promissoras para a aplicação da IA”, explica.

As aplicações atuais compreendem amplamente a automação de processos administrativos, atividades repetitivas e tarefas de tomada de decisão de baixo nível.

A varejista Build.com é uma das organizações que optou por adotar a IA para aumentar a eficiência. Patrick Berry, diretor sênior de tecnologia da empresa, afirma que o aprendizado de máquina está libertando os funcionários de tarefas básicas, permitindo que eles se concentrem em problemas de nível superior.

Por exemplo, a tecnologia está reduzindo o tempo de espera para chamadas de atendimento ao cliente. “Quando temos uma ideia melhor do que um cliente está procurando ou quer fazer com base nas ações que realiza em nosso site, podemos fornecer a eles um atendimento mais rápido”, explica Berry.

Os sistemas baseados em aprendizado de máquina também estão afetando a implantação de aplicativos na Build.com, onde a tecnologia é usada para estabelecer linhas de base e detectar anomalias. “Economizamos muito tempo sem que os engenheiros verifiquem os logs ou monitorem os sistemas”, acrescenta Berry.

A companhia também procura usar inteligência na revisão de código. “As análises automatizadas liberarão um tempo valioso da engenharia, removendo muitas das análises mundanas da fila. Isso permitirá que as nossas equipes aumentem a velocidade de entrega sem sacrificar a qualidade”, declara o executivo.

De acordo com o Gartner, 88% dos varejistas citam a economia como o maior impacto da IA, e as tecnologias relacionadas à eficiência estão entre as mais citadas para uso planejado, incluindo robôs nos armazéns (59%), IA para detecção de fraude ou anomalias (56%) e robôs de entrega (45%).

Mas apenas uma pequena minoria tem essas tecnologias em produção. Atualmente, somente 19% dos grandes varejistas contam com a detecção de fraudes com IA. Os robôs nos armazéns continuam sendo testados, com 41% na fase de experimentação.

“Há muita coisa acontecendo”, diz Hetu, do Gartner. Por exemplo, a Fedex e a Amazon e até a Domino’s Pizza estão experimentando robôs de entrega, e a UPS acaba de obter a autorização da FAA para os drones de entrega. “Isso pode acontecer mais rápido do que podemos imaginar.”

Uma cadeia de suprimentos mais inteligente

Os varejistas também estão recorrendo à IA para melhorar o gerenciamento da cadeia de suprimentos, com 77% fazendo uso da tecnologia, segundo a Coresight Research.

As principais oportunidades de melhoria incluem o gerenciamento de inventário, previsões de demanda e cálculos de preços, pois as reduções custaram US$ 300 bilhões aos varejistas norte-americanos no ano passado, ou cerca de 12% das vendas, principalmente por conta de más decisões de estoque que levam a um excesso de produtos ou ao tipo errado de produtos.

O Gartner descobriu que 64% dos grandes varejistas estão usando ou planejam usar a IA para desenvolvimento e seleção de produtos, e 60% estão usando ou planejam usar a tecnologia para melhorar os preços.

Aprimorando a experiência do cliente

Hoje, a experiência do cliente é um dos principais focos, e os varejistas buscam aproveitar a IA e o ML para obter recomendações de produtos e otimizar promoções. A personalização e os assistentes virtuais também são vistos como tecnologias que podem impulsionar o crescimento da receita.

“As expectativas dos consumidores mudaram”, observa Arpit Jain, vice-presidente de entrega multifuncional e recursos da Nerdery, consultoria de serviços digitais. “Temos maiores expectativas e queremos menor atrito.” Os chatbots são um exemplo disso. Outro item indispensável é poder apresentar o conteúdo certo para os consumidores, onde, quando e como eles desejam.

“Quatro ou cinco anos atrás, era bom ter isso. Agora, é fundamental”, explica Jain. Na Bluestem Brands, por exemplo, a IA é usada para melhorar a pesquisa, em um esforço para apresentar os produtos e serviços mais relevantes aos clientes. A empresa de comércio eletrônico com sede em Minneapolis, com US$ 2 bilhões em vendas anuais, possui sete sites, incluindo Fingerhut, Haband e Appleseed’s.

“IA e ML são ferramentas poderosas para discernir correlações e padrões no comportamento de busca e compra dos nossos clientes”, revela Jacob Wagner, diretor de TI da empresa. As ferramentas baseadas em IA ajudam a Bluestem a entender melhor o que os clientes acham interessante ​​e, em seguida, criam modelos para prever quais novos produtos ou serviços sugerir.

Por exemplo, se um cliente pesquisar algo como “jeggings”, que o mecanismo de pesquisa não indexou, o sistema entende que o cliente quis dizer “leggings” e fornece esses resultados. Quando o cliente acessa os resultados e clica nas leggings da cor jeans, o sistema toma nota. “Agora temos um sinal de que este produto específico é compatível com o termo ‘jeggings’, mesmo que o produto em si não use esse termo em nenhum lugar”, diz Wagner.

A mais recente tecnologia de IA – especificamente, redes neurais convolucionais – leva isso a outro nível. “Podemos ver as imagens do produto em que o usuário clicou”, explica o executivo. “Podemos então usar a pontuação de similaridade em relação às imagens de todos os outros produtos.”

Por exemplo, o sistema pode encontrar todos os itens com o formato de calças cor de jeans e adicioná-los às recomendações. “Na próxima vez que um cliente digitar ‘jeggings’, os produtos nos quais o usuário clicou usando esse termo poderão aparecer primeiro, os produtos com imagens semelhantes em segundo e o restante das leggings em terceiro”, relata.

A Wayfair é outra empresa de comércio eletrônico que usa a tecnologia de IA, incluindo visão computacional, para melhorar o atendimento ao cliente. A varejista de artigos para o lar, que teve receita de US$ 6,7 bilhões no ano passado, atende a mais de 15 milhões de clientes ativos.

“Em categorias como móveis e decoração, pode ser difícil descrever com precisão um item, principalmente para que os mecanismos de pesquisa possam entender”, diz Dan Wulin, chefe de ciência de dados e aprendizado de máquina da empresa. “Então, construímos uma ferramenta de pesquisa visual com inteligência artificial.”

Por exemplo, a Wayfair anunciou recentemente uma função “pesquisar com foto”, que usa fotos de smartphones para ajudar os usuários a encontrar produtos. O aplicativo, lançado no início de novembro, inclui uma ferramenta de realidade aumentada que permite aos clientes visualizar como os móveis ficarão em suas casas.

“Como nosso catálogo é muito grande e existe uma enorme variedade de produtos, e os nossos clientes compram de maneira tão visual, precisamos usar a IA de uma maneira diferente para ter sucesso”, acrescenta. Segundo Wulin, a IA e o aprendizado de máquina são tão importantes, que a Wayfair possui 2.300 engenheiros e cientistas de dados trabalhando na aplicação de técnicas de IA a problemas de negócios.

Uma área em que eles estão trabalhando é na utilização da visão computacional e processamento de linguagem natural juntos para criar novos modelos que espelhem melhor como o cérebro aprende. Mas a que custo? Poucos varejistas podem contratar dezenas de cientistas de dados, muito menos milhares.

Portanto, para a maioria das empresas, o grande investimento inicial em IA é um obstáculo, apesar da sua vantagem de longo prazo. “Os varejistas são econômicos”, afirma Kim Knickle, especialista no setor de varejo de inovação digital da consultoria Insight.

“A menos que eles saibam que isso afetará diretamente os negócios, eles serão cautelosos sobre a decisão dos investimentos em TI que farão.” Além disso, muitos ainda precisam executar etapas básicas de digitalização antes que a IA possa ser aplicada. Pegue a Ste Michelle, por exemplo. É a terceira maior empresa de vinhos premium dos EUA, com mais de 1.000 funcionários e 14 lojas físicas, além de distribuição adicional em pubs e o seu site de comércio eletrônico. A vinícola tinha três conjuntos de dados separados sobre os seus clientes em três canais diferentes, diz o CIO Joe Gregg. O primeiro passo para a IA foi resolver esse problema com os dados,. “Estamos realmente apenas começando essa jornada”, declara.

A empresa estava ciente do fato de que não competiria contra o Facebook e a Amazon no departamento de IA. “Podemos contratar os melhores produtores de vinho do mundo, e fazemos isso. Mas nunca poderemos contratar os melhores cientistas de dados”, acrescenta Gregg.

Pensando nisso, o CIO optou pelo Dynamics 365 Commerce da Microsoft, construído sobre o Dynamics 365 Retail. A implantação está prevista para ser concluída até o final do ano. Depois que o problema dos dados for resolvido, a vinícola começará a usar a plataforma para análises preditivas – por exemplo, para recomendar novos tipos de vinhos aos clientes com base no que eles compraram antes.

Isso exemplifica outra tendência: à medida que a IA se torna comoditizada, ela se torna muito mais acessível para os pequenos varejistas. “Com a tecnologia mais disponível, os varejistas especializados estão começando a obter vantagens”, comenta Tracie Kambies, líder da equipe de análises e gerenciamento de informações da Deloitte Consulting, nos EUA. “É apenas uma questão de tempo para tornar a tecnologia ainda mais acessível.” Uma questão que não tem dificultado a adoção da IA ​​é o aumento dos regulamentos de privacidade.

Na verdade, as novas legislações podem até estar ajudando. “Os regulamentos de privacidade, na verdade, fornecem algumas restrições sobre a prática”, diz Ray Wang, analista principal e fundador da Constellation Research. Para Wang, o GDPR da Europa e o CCPA da Califórnia tornaram mais fácil para os varejistas reunir e analisar dados de clientes, “pois agora existem algumas regras básicas”.

Fonte: CIO