Em entrevista sobre Inteligência Artificial Aplicada no Varejo, publicada recentemente pela Futurecom, abordamos alguns aspectos e exemplos, que trazemos aqui na versão completa, sem os ajustes feitos para a edição.
Acompanhe e saiba do impacto dessas tecnologias no varejo, e como as empresas tem alavancado seu resultado.
Como tem sido a evolução da inteligência artificial?
A Inteligência Artificial (IA) é uma ciência que procura dotar as máquinas, computadores e aparelhos celulares com uma capacidade cognitiva, ou seja, simular a capacidade humana de raciocinar, tomar decisões e executar tarefas complexas.
Do ponto de vista mais conceitual, suas aplicações se dão nos chamados Machine Learning (sistemas de autoaprendizagem), redes neurais, mineração de dados, processamento de linguagem natural, simulação do pensamento humano, Internet das Coisas (IoT) e Big Data dentre outros.
Do ponto de vista de nosso dia a dia, já é fácil vermos as centenas de práticas que vivenciamos hoje, na chamada digitalização das pessoas e dos negócios, tenham por trás o conceito e a aplicação da Inteligência Artificial, como no simples envio de uma mensagem para alguém da família, por exemplo, quando um corretor ortográfico sugere palavras que estamos digitando, ou quando fazemos uma pesquisa no Google.
As primeiras experiências com IA começaram ainda na década de 1940 e, sobretudo após a pandemia de 2020 que resultou na aceleração da transformação digital, viu seu uso crescer vertiginosamente.
Nos negócios, o uso da IA pode ser visto nas práticas comerciais ou nas operações, em processos de atendimento ao cliente – com os bem conhecidos robôs de atendimento (chatbot) – no atendimento personalizado feito por uma máquina, no e-commerce, no marketing digital, na logística de entrega e recebimentos de mercadorias, no mapeamento do comportamento dos clientes, na oferta de produtos promocionais ou preços dinâmicos, na coleta e análise de dados, na geração de relatórios gerenciais, nas pesquisas de satisfação do cliente, ou ainda na comunicação interna das equipes de trabalho.
Segundo pesquisas realizadas recentemente por consultorias internacionais(*), o uso da IA não só é uma tendência para os próximos anos, como sugere que a estimativa é de US $7 bilhões de investimentos em 2022.
Outros dados que comprovam essa tendência, e apenas sob um aspecto da IA: estima-se que 85% das interações entre empresas e clientes até 2020, já seria realizadas com o auxílio de inteligência artificial (**). Além disso, houve crescimento de 120% na quantidade de empresas que planejam oferecer um serviço de chatbot para seus clientes.
Quais as aplicações da inteligência artificial no varejo?
No varejo, mais especificamente, podemos ver a inteligência artificial aplicada tanto na interação com o consumidor como nas operações de loja, e presente tanto nas plataformas digitais como nas lojas físicas, no sentido de atender melhor o cliente e automatizar processos internos.
Seja nas plataformas digitais, nos e-commerce ou nas lojas físicas, as derivações da IA ao Machine Learning, redes neurais, mineração de dados, processamento de linguagem natural, simulação do pensamento humano ou na Internet das Coisas (IoT), são uma realidade que estão por trás dos negócios mais bem sucedidos, pois permite a tomada de decisões, redução de custos e aumento de eficiência das operações do varejo.
Isso fica bem explícito na área de Atendimento ao Cliente, em que robôs de atendimento ou assistentes virtuais (chatbot) permitem maior produtividade e atendimento personalizado, mesmo sendo realizado por uma máquina. Esses mecanismos simulam o processamento do pensamento humano, com sistemas de autoaprendizagem, fazem a mineração de dados, reconhecem padrões de comportamento, processam a linguagem natural, e geram relatórios de desempenho. O resultado é a melhora da experiência do cliente.
Por menos “humano” que possa parecer, alguns dados vão de encontro a essas práticas:
- 35% das pessoas preferem uma resposta instantânea, mesmo vinda de um robô, a uma resposta demorada de um atendente.
- Chat é o canal de suporte preferido da geração nascida entre 1981 e 1996.
Só sob esse aspecto, os resultados do atendimento com uso da IA são a redução das filas de espera dos serviços de atendimento (com funcionamento 7 dias por semana e 24 horas por dia), a melhora no tempo de atendimento, a personalização do atendimento, a redução dos custos operacionais e o ganho de produtividade.
Nos pontos de venda físicos (PDV), a IA está aplicada nas máquinas de cobrança automática, como no reconhecimento facial (que permite ser identificado, debitado em sua conta e não pegar filas para passar no check-out), na sugestão de produtos similares ou complementares ao que o consumidor está levando (na hora do check-out), ou o mapeamento personalizado do comportamento de compras (dias, horários, produtos, etc.) que permitem a automatização de comunicação de ofertas e promoções.
No e-commerce, mapear o comportamento on-line do consumidor – que permite a oferta de produtos e serviços mais assertivos – ou a oferta de preços dinâmicos (segundo a sazonalidade ou horário do dia), são exemplos do Machine Learning (IA) funcionando.
Na logística, a inteligência Artificial (IA) é aplicada no sentido de imitar a capacidade humana de raciocinar, diminuindo falhas, trabalhando com um volume imenso de informações de forma ágil e precisa, gerando economia de tempo e recursos. Como exemplo estão o planejamento das melhores rotas para o transporte, a redução do tempo de preparo das mercadorias para envio, a otimização da alocação das cargas no armazém e, sobretudo, a distribuição dos produtos dentro do prazo estabelecido.
O planejamento de estoque do varejo também já conta com os recursos da inteligência artificial, com funcionamento muito além de uma simples previsão de demanda. Algoritmos gerados permitem a reposição de produtos com base nos dados de vendas correntes e históricos passados, estação do ano, picos de consumo do item, demanda de produtos complementares ou concorrentes, preços relativos, condições meteorológicas, dentre outros. Também é possível inventariar o estoque e corrigir erros de precificação dos produtos, algo que facilita o controle financeiro.
Precisamos lembrar que o consumidor de hoje é hiperconectado e omnichannel, participando ativamente em diversas plataformas, simultaneamente, como nos mecanismos de busca (Google, Bing, etc.), redes sociais, Whatsapp, call center, etc.. Dessa forma, o cruzamento de dados em tempo real, que permite a automatização de processos ou facilitam a tomada de decisão, sem requerer horas de análise ou interação humana, são exemplos do uso corriqueiro da inteligência artificial.
Alguns casos que se tornaram clássicos no uso da inteligência artificial
- Os mecanismos de pesquisa do Google, a Netflix e o Spotify, dentre outros, recomendam conteúdos, como filmes, músicas, ou artigos que tenham a ver com seu perfil de pesquisa ou consumo que tenham feito recentemente.
Isso é realizado pela inteligência artificial dessas plataformas, que analisam os dados dos usuários, correlaciona com o de outros usuários com perfil semelhante ao seu e propõe conteúdos com maior chance de agradar. - A aplicação da inteligência artificial no autoatendimento do check-out de lojas físicas já é uma realidade na loja conceito da Amazon (EUA).
No self-checkout, o cliente, já pré-cadastrado, é reconhecido por sua imagem, pode pegar os produtos diretamente nas prateleiras e sair da loja, sem precisar pegar filas no caixa ou sacar sua carteira. Os produtos que estão sendo levados são escaneados automaticamente ao sair da loja, e o pagamento é debitado da conta do cliente, sem a necessidade de pegar filas, esperar, ou realizar o pagamento no caixa. - Há quase 10 anos a Magalu criou a Lu, um personagem de chatbot digital para solucionar dúvidas dos clientes, sem precisarem passar pelo atendimento pessoal. Ainda no primeiro semestre de 2020 foram registrados, em média, 1,4 milhão de atendimentos por mês.
Ainda em meados de 2020, o Magazine Luiza direcionou as atividades digitais para apoiar também os pequenos varejistas. Em poucos meses, o chatbot do Parceiro Magalu acumulou mais de 5,5 mil atendimentos ao mês.
Essa iniciativa foi possível graças ao uso da inteligência artificial da IBM Watson, que realiza uma interação amigável com os clientes. - Mesmo marcas exclusivas, como a grife Louis Vuitton integrou chatbots ao seu Messenger do Facebook, utilizando a chamada linguagem natural (que se aproxima mais de como as pessoas realmente falam). Mesmo sendo um robô, a conversa fica fluida, são mostradas as linhas de produtos e passadas as informações, chegando até a dar sugestões bem assertivas às consumidoras.
O atendimento e suporte prestados pela inteligência artificial dispensam as funcionárias da tarefa de resolução de problemas mais simples, mas que consomem tempo. - Outro caso que exemplifica a capacidade de reconhecimento dos padrões humanos pela máquina está nas inteligências virtuais de algumas empresas, que utilizam os assistentes digitais com vozes femininas. É o caso da Siri (Apple), Alexa (Amazon), Bia (Bradesco), Nat (Natura), Lu (Magazine Luiza). Em todas há relatos de assédio sexual e mensagens ofensivas realizadas pelos usuários.
A Bia (inteligência artificial do Bradesco), criada para tirar dúvidas e realizar operações bancárias, recebeu aproximadamente 95 mil mensagens ofensivas, com assédio sexual em 2020. Anteriormente essas mensagens respondiam com “não entendi, poderia repetir?”. Hoje a máquina identifica a linguagem, muda o tom de voz e responde: “essas palavras não podem ser usadas comigo e com mais ninguém” e “para você pode ser uma brincadeira. Para mim, foi violento”. Tudo isso pensado dentro da iniciativa da UNESCO de combater a violência contra a mulher.
Se quiser ver a matéria publicada pela Futurecom, pode acessá-la aqui.