Gerenciamento de dados e crescimento do comércio eletrônico

Os dados são tudo, e as percepções da interpretação dos dados podem mudar a cara dos negócios hoje. No entanto, as empresas, em geral, demoraram a se adaptar e incorporar os benefícios dos dados. Embora muitos tenham obtido sucesso na geração, coleta e armazenamento de dados, poucos foram capazes de analisá-los e obter insights relevantes para seus negócios.

O assunto prevalece, principalmente no contexto do e-commerce, onde quantidades consideráveis ​​de informações dos clientes são armazenadas nos sistemas de CRM, análises in-app e conversas com chatbots, entre outras ferramentas. Assim, embora as empresas tenham formatado formas bastante estruturadas de coletar dados, pouco aconteceu nas esferas de interpretação e análise desses dados.

Além disso, dada a natureza do negócio, o acesso direto aos dados do consumidor dá ao e-commerce a capacidade de aplicar com mais eficiência seus aprendizados de gerenciamento e análise de dados. Portanto, quando os dados não são estruturados e exigem uma análise detalhada, a tarefa pode reduzir fortemente os custos da empresa. No entanto, se as empresas conseguirem superar esse obstáculo por meio da tecnologia, os benefícios que poderão obter serão enormes.

Como os dados podem acelerar o crescimento? Aqui estão algumas maneiras.

Uma abordagem abrangente por meio de Data Lakes

Para melhorar a previsão de demanda

Um dos maiores benefícios que podem advir da análise de dados é a previsão de demanda aprimorada, que ajudará os varejistas de comércio eletrônico a gerenciar seu estoque e mercadorias ativas com mais eficiência. Ao criar perfis de consumidores com base em preferências individuais, gastos e tempo de compra, os varejistas poderão criar mais valor para seus usuários, bem como racionalizar suas próprias despesas.

Elimine a necessidade de hierarquias de dados

Alguns críticos acham inútil coletar dados brutos e não estruturados e armazená-los na forma de data lakes, até o momento em que são utilizados. Por sua própria natureza, os Data Lakes coletam dados sem criar hierarquias ou quaisquer restrições. Portanto, para alguns cientistas de dados, isso apresenta duas oportunidades principais:

• Em primeiro lugar, os dados podem ser estudados minuciosamente para selecionar dados relevantes e úteis
• Os dados podem ser analisados ​​e testados para entender os aspectos mais sutis do comportamento do consumidor ou do movimento do tempo

Gerenciamento de dados econômico

Para reduzir os custos envolvidos com o gerenciamento e as complexidades dos dados, algumas empresas recorreram aos data lakes. Por exemplo, a Vicomi, uma empresa de inteligência emocional para serviços online, enfrentou uma tarefa árdua quando se tratava de produzir insights adequados. No entanto, ao mudar para uma arquitetura de data lake desenvolvida pelo Upsolver, houve uma redução significativa nos custos com o tempo de desenvolvimento de novos modelos de análise, prevendo novas tendências e alcançando mais clientes.

Crie Esforços de Marketing Centrados no Cliente

Para empresas dinâmicas que estão constantemente revisando suas percepções do consumidor e seu próprio modelo de negócios para se adaptar às mudanças, os data lakes oferecem flexibilidade. Como constituem diversas campanhas de marketing, os data lakes podem ajudar a personalizar e direcionar seus esforços de marketing, produzindo novas maneiras de filtrar esses dados.

Os data lakes adotam uma abordagem mais abrangente, permitindo a personalização de modelos analíticos, em vez de restringir os dados a modelos predefinidos. Isso tem levado cada vez mais empresas a escolher os data lakes como a resposta às suas necessidades de negócios.

Inteligência Artificial (IA) como um agente mutuamente benéfico

Segundo pesquisa da Tractica, a inteligência artificial no e-commerce está crescendo em um ritmo saudável, e a receita mundial deve chegar a US$ 36,8 bilhões até 2025. Um dos melhores exemplos desse crescimento é o gigante global do comércio eletrônico Amazon, cujo a receita anual é medida em US$ 100 bilhões.

O dinamismo na estratégia e adequação do produto ao mercado trouxe o e-commerce para o topo de seu jogo. O que começou como uma livraria on-line, rapidamente se adaptou e atendeu a todas as necessidades crescentes do consumidor, da moda aos eletrônicos e agora até ao supermercado.

Aqui vai além da simples análise de dados. Detectar os problemas, lacunas e demandas subjacentes no mercado envolve a necessidade de um algoritmo superior. Para usar a inteligência artificial e extrair sentido do data lake, é preciso haver uma abordagem melhor que coloque os sistemas avançados em primeiro plano. Os processos existentes precisam ser combinados com aprendizado de máquina e sistemas que possam fornecer feedback que possa ser aplicado em nível de negócios. Isso pode ser alcançado por meio de comércio eletrônico de inteligência artificial e aprendizado de máquina.

Uma análise dos padrões de compra do usuário, a plataforma, por sua vez, é capaz de fazer previsões sobre o que ele comprará a seguir. E essas previsões funcionam em up-selling e cross-selling, ou seja, quando um usuário olha para um produto, ele/ela verá uma recomendação de produto, na forma de – 'clientes que compraram este item também compraram' (no caso da Amazon ) ou negócios combinados, em que um desconto é aplicável na compra de um item relacionado.

Isso acontece por meio de inteligência artificial e aprendizado de máquina. Assim, quanto mais transações, mais personalizadas se tornam as sugestões, pois a plataforma reúne informações mais relevantes sobre o usuário. Isso beneficia tanto o comprador quanto o vendedor, onde a transação do primeiro fica mais conveniente e o segundo consegue fazer uma venda extra.

Em um estudo de caso, descobriu-se que a mineração de dados dos hábitos de compra dos clientes permitiu que outro gigante do varejo previsse que uma mulher estava grávida. Ao formular um conjunto de critérios, a loja conseguiu derivar um conjunto de mulheres, que em breve estariam grávidas e otimizar seus esforços de marketing e publicidade para incentivar a compra de itens relevantes. Embora alguns possam perceber que isso é um passo longe demais na invasão da privacidade do cliente, alguns consideram isso um marketing eficaz.

Mas a inteligência artificial no e-commerce não é elitista em seus modos e até encontrou aplicação no nível de pequenas empresas.

Conclusão

Ao aprofundar os insights de dados, é importante observar que não se trata apenas de prever problemas, mas também de oferecer uma plataforma para criar soluções e criar mais valor para o cliente. Dito isto, as oportunidades daí resultantes tornam-se ilimitadas para a aplicação de inteligência artificial e aprendizado de máquina no oceano do comércio eletrônico.