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Os recentes avanços em inteligência artificial (IA) estão transformando o comércio em um ritmo exponencial. À medida que essas inovações estão remodelando dinamicamente a jornada do comércio, é crucial que os líderes prevejam e preparem suas empresas para o futuro, para adotar esse novo paradigma.
No contexto desse rápido avanço, a IA generativa e a automação têm a capacidade de criar experiências de compra mais relevantes e apropriadas ao contexto. Elas podem simplificar e acelerar os fluxos de trabalho ao longo de toda a jornada de comércio, desde a descoberta até a conclusão bem-sucedida de uma transação. Para citar um exemplo, ferramentas facilitadas por IA, como a navegação por voz, prometem revolucionar a maneira como os usuários interagem fundamentalmente com um sistema. E essas tecnologias fornecem às marcas ferramentas inteligentes, permitindo maior produtividade e eficiência do que era possível há apenas cinco anos.
Modelos de IA analisam grandes quantidades de dados rapidamente e se tornam mais precisos a cada dia. Eles podem fornecer insights e previsões valiosas para informar a tomada de decisões organizacionais no comércio omnichannel, permitindo que as empresas tomem decisões mais informadas e baseadas em dados.
Ao implementar soluções eficazes de IA, utilizando IA tradicional e generativa, as marcas podem criar experiências de compra personalizadas e sem dificuldades. Essas experiências resultam em maior fidelidade, envolvimento e retenção de clientes, além de aumentar a participação na carteira, tanto em canais business-to-business (B2B) quanto business-to-consumer (B2C). Em última análise, essas experiências impulsionam aumentos significativos nas conversões, gerando um crescimento expressivo de receita a partir da transformação da experiência de comércio.
Houve uma rápida mudança em direção ao uso ubíquo da IA. Os primeiros varejistas de comércio eletrônico usavam a IA tradicional principalmente para criar campanhas de marketing dinâmicas, melhorar a experiência de compras online, automatizar iniciativas de otimização de mecanismos de busca (SEO) ou selecionar solicitações de clientes. Hoje, os recursos avançados da tecnologia incentivam uma adoção generalizada. A IA pode ser integrada a todos os pontos de contato ao longo da jornada do comércio. De acordo com um relatório recente do IBM Institute for Business Value, metade dos CEOs está integrando a IA generativa a produtos e serviços. Enquanto isso, 43% estão utilizando a tecnologia para informar decisões estratégicas.
No entanto, os clientes ainda não estão completamente convencidos. A familiaridade com IA cresceu junto com o lançamento do ChatGPT e de assistentes virtuais como o Alexa, da Amazon. Mas, como as empresas de todo o mundo adotam rapidamente a tecnologia para aumentar os processos, desde a comercialização até o gerenciamento de pedidos, há algum risco. Falhas de grande destaque e litígios caros ameaçam prejudicar a opinião pública e comprometer a promessa da tecnologia de comércio impulsionada por IA generativa.
O impacto da IA generativa no cenário das redes sociais ocasionalmente recebe má reputação. A desaprovação de marcas ou varejistas que utilizam IA chega a 38% entre gerações mais velhas, exigindo que as empresas trabalhem mais para conquistar a confiança desse público.
Um relatório do IBM Institute for Business Value descobriu que há um enorme espaço para melhorias na experiência do cliente. Apenas 14% dos consumidores entrevistados se descreveram como "satisfeitos" com a experiência de compra online. Um terço dos consumidores considerou suas primeiras experiências com o suporte ao cliente e chatbots que utilizam processamento de linguagem natural (NLP) tão decepcionantes que não quiseram interagir novamente com a tecnologia. E a centralidade dessas experiências não se limita aos fornecedores B2C. Mais de 90% dos compradores empresariais dizem que a experiência do cliente de uma empresa é tão importante quanto o que ela vende
Implementações mal feitas de tecnologia de IA tradicional ou generativa no comércio (como a implementação de modelos de deep learning treinados em conjuntos de dados inadequados ou impróprios) resultam em experiências ruins, que afastam tanto consumidores quanto empresas.
Para evitar isso, é crucial que as empresas planejem e projetem cuidadosamente iniciativas de automação inteligente que priorizem as necessidades e preferências de seus clientes, sejam eles consumidores ou compradores B2B. Ao fazer isso, as marcas podem criar experiências de compra personalizadas e contextualmente relevantes, sem dificuldades, o que promove lealdade e confiança dos clientes.
Este artigo explora quatro casos de uso transformadores de IA no comércio que já estão aprimorando a jornada do cliente, especialmente nos negócios de e-commerce e nos componentes da plataforma de e-commerce dentro da experiência omnichannel geral. Também discute como empresas com visão de futuro podem integrar efetivamente algoritmos de IA para inaugurar uma nova era de experiências de comércio inteligente para consumidores e marcas. No entanto, nenhum desses casos de uso existe isoladamente. À medida que o futuro do comércio se desenrola, cada caso de uso interage de forma abrangente para transformar a jornada do cliente de ponta a ponta, para clientes, funcionários e parceiros.
Ferramentas impulsionadas por IA podem ser incrivelmente valiosas para otimizar e modernizar operações de negócios ao longo da jornada do cliente, mas são críticas na continuidade do comércio. Ao usar algoritmos de aprendizado de máquina e análise de dados de big data, a IA pode descobrir padrões, correlações e tendências que poderiam não ser percebidas por analistas humanos. Esses recursos podem ajudar as empresas a tomar decisões informadas, melhorar a eficiência operacional e identificar oportunidades de crescimento. As aplicações da IA no comércio são vastas e variadas. Elas incluem:
A IA tradicional alimenta mecanismos de recomendação que sugerem produtos com base no histórico de compras e nas preferências dos clientes, criando experiências personalizadas que resultam em maior satisfação e fidelidade do cliente. Estratégias de criação de experiências como essas têm sido usadas por varejistas online há anos. Atualmente, a IA generativa possibilita a segmentação dinâmica de clientes e o perfilamento. Essa segmentação ativa recomendações e sugestões personalizadas de produtos, como pacotes e vendas adicionais, que se adaptam ao comportamento e às preferências individuais dos clientes, resultando em maior engajamento e taxas de conversão.
A IA tradicional permite a automação de tarefas rotineiras, como gerenciamento de inventário, processamento de pedidos e otimização de entregas, resultando em maior eficiência e economia de custos. A IA generativa ativa análises preditivas e previsões, permitindo que as empresas antecipem e respondam a mudanças na demanda, reduzindo rupturas de inventário e excesso de estoque, além de melhorar a resiliência da cadeia de suprimentos. Ela também pode impactar significativamente a detecção e prevenção de fraudes em tempo real, minimizando perdas financeiras e melhorando a confiança do cliente.
Tanto a IA tradicional quanto a generativa desempenham funções essenciais que podem redefinir os modelos de negócios. Elas podem, por exemplo, possibilitar a integração sem dificuldades de uma plataforma de marketplace, onde algoritmos impulsionados por IA conectam a oferta com a demanda, conectando eficazmente vendedores e compradores em diferentes áreas geográficas e segmentos de mercado. A IA generativa também pode possibilitar novas formas de comércio (como o comércio por voz, comércio social e comércio experiencial) que proporcionam aos clientes experiências de compra personalizadas e sem dificuldades.
A IA tradicional pode melhorar as compras internacionais automatizando tarefas como conversões de moeda e cálculos de impostos. Ela também pode facilitar a conformidade com as regulamentações locais, simplificando a logística de transações transfronteiriças.
No entanto, a IA generativa pode criar valor gerando suporte multilíngue e conteúdo de marketing personalizado. Essas ferramentas adaptam o conteúdo às nuances culturais e linguísticas de diferentes regiões, oferecendo uma experiência mais contextualizada para clientes e consumidores internacionais.
Utilizando o poder da IA, as marcas podem revolucionar o gerenciamento da experiência de produtos e a experiência do usuário ao fornecer experiências personalizadas, envolventes e sem dificuldades em todos os pontos de contato no comércio. Essas ferramentas podem gerenciar conteúdo, padronizar informações de produtos e impulsionar a personalização. Com a IA, as marcas podem criar uma experiência de produto que informa, valida e constrói a confiança necessária para conversão. Algumas maneiras de usar a personalização relevante, transformando o gerenciamento da experiência de produtos, incluem:
A IA generativa pode revolucionar o gerenciamento de conteúdo ao automatizar a criação, classificação e otimização de conteúdo de produtos. Ao contrário da IA tradicional, que analisa e categoriza conteúdo existente, a IA generativa pode criar novos conteúdos adaptados a clientes individuais. Esse conteúdo inclui descrições de produtos, imagens, vídeos e até experiências interativas. Usando IA generativa, as marcas podem economizar tempo e recursos, enquanto simultaneamente entregam conteúdo de alta qualidade e envolvente que ressoa com seu público-alvo. A IA generativa também pode ajudar as marcas a manter consistência em todos os pontos de contato, garantindo que as informações sobre produtos sejam precisas, atualizadas e otimizadas para conversões.
A IA generativa pode revolucionar o gerenciamento de conteúdo ao automatizar a criação, classificação e otimização de conteúdo de produtos. Ao contrário da IA tradicional, que analisa e categoriza conteúdo existente, a IA generativa pode criar novos conteúdos adaptados a clientes individuais. Esse conteúdo inclui descrições de produtos, imagens, vídeos e até experiências interativas. Usando IA generativa, as marcas podem economizar tempo e recursos, enquanto simultaneamente entregam conteúdo de alta qualidade e envolvente que ressoa com seu público-alvo. A IA generativa também pode ajudar as marcas a manter consistência em todos os pontos de contato, garantindo que as informações sobre produtos sejam precisas, atualizadas e otimizadas para conversões.
A IA generativa pode levar ao próximo nível a personalização para negócios e compradores online, ao criar experiências personalizadas adaptadas a clientes individuais. Ao analisar dados e consultas dos clientes, a IA generativa pode criar recomendações de produtos, ofertas e conteúdo personalizados que têm mais chances de gerar conversões.
Ao contrário da IA tradicional, que só pode segmentar clientes com base em critérios predefinidos, a IA generativa pode criar experiências únicas para cada cliente, considerando suas preferências, comportamentos e interesses. Essa personalização é crucial à medida que as organizações adotam cada vez mais modelos de software como serviço (SaaS). A previsão é que o faturamento global por assinatura dobre nos próximos seis anos, e a maioria dos consumidores diz que esses modelos os ajudam a se sentir mais conectados a uma empresa. Com o potencial da IA para hiperpersonalização, essas experiências de consumo baseadas em assinatura podem melhorar drasticamente. Essas experiências resultam em maior envolvimento, aumento da satisfação do cliente e, no final das contas, mais vendas.
Ferramentas de IA permitem que indivíduos aprendam mais sobre produtos por meio de processos como pesquisa visual baseada em reconhecimento de imagens, tirando uma fotografia de um item para aprender mais sobre ele. A IA generativa leva esses recursos adiante, transformando as informações de produtos ao criar experiências interativas e imersivas que ajudam os clientes a entender melhor os produtos e tomar decisões de compra informadas. Por exemplo, a IA generativa pode criar visualizações de produtos em 360 graus, demonstrações interativas de produtos e recursos de experimentação virtual. Essas experiências oferecem uma compreensão mais rica dos produtos, ajudando as marcas a se diferenciar da concorrência e a criar confiança com clientes potenciais. Ao contrário da IA tradicional, que fornece informações estáticas sobre produtos, a IA generativa pode criar experiências envolventes e memoráveis que geram conversões e promovem fidelidade à marca.
A IA generativa pode revolucionar os mecanismos de busca e as recomendações ao fornecer aos clientes resultados personalizados e contextualizados que correspondem à sua intenção e preferências. Ao contrário da IA tradicional, que depende de correspondência de palavras-chave, a IA generativa pode entender a linguagem natural e a intenção, fornecendo aos clientes resultados relevantes que têm mais chances de corresponder às suas consultas de pesquisa. A IA generativa também pode criar recomendações baseadas no comportamento, preferências e interesses individuais do cliente, resultando em maior envolvimento e aumento das vendas. Ao usar a IA generativa, as marcas podem oferecer recursos de busca e recomendação inteligentes que aprimoram a experiência geral do produto e impulsionam conversões.
A IA generativa e a automação podem permitir que as empresas tomem decisões baseadas em dados para otimizar processos ao longo da cadeia de suprimentos, reduzindo a ineficiência e o desperdício. Por exemplo, uma análise recente da McKinsey descobriu que quase 20% dos custos logísticos podem resultar de "transferências cegas" — o momento em que uma remessa é deixada em algum ponto entre o fabricante e o local pretendido. De acordo com o relatório da McKinsey, essas interações ineficientes podem chegar a gerar perdas de até US$ 95 bilhões por ano nos Estados Unidos. A inteligência de pedidos impulsionada por IA pode reduzir algumas dessas ineficiências ao usar:
Ao considerar fatores como disponibilidade de inventário, proximidade da localização, tendências do mercado, custos de envio e preferências de entrega, as ferramentas de IA podem selecionar dinamicamente as opções de atendimento mais eficientes e econômicas para um pedido individual. Essas ferramentas podem determinar a prioridade das entregas, prever as rotas de pedidos ou despachar entregas para cumprir requisitos de sustentabilidade.
Ao analisar dados históricos, a IA pode prever a demanda e ajudar as empresas a otimizar seus níveis de inventário e minimizar o excesso, reduzindo custos e melhorando a eficiência. As atualizações de inventário em tempo real permitem que as empresas se adaptem rapidamente às mudanças nas condições, fornecendo insights praticáveis e permitindo uma alocação eficaz de recursos.
Os sistemas de gerenciamento de pedidos impulsionados por IA fornecem visibilidade em tempo real de todos os aspectos do fluxo de trabalho crítico de gerenciamento de pedidos. Essas ferramentas permitem que as empresas identifiquem proativamente possíveis interrupções e mitiguem riscos. Essa visibilidade ajuda clientes e consumidores a confiar que seus pedidos serão entregues exatamente quando e como foram prometidos.
Pagamentos inteligentes aprimoram o processo de pagamento e segurança, melhorando a eficiência e a precisão. Essas tecnologias podem ajudar a processar, gerenciar e proteger transações digitais, e fornecer alertas antecipados sobre possíveis riscos e a possibilidade de fraudes.
Tanto a IA tradicional quanto a IA generativa aprimoram os processos de transações para clientes B2C e B2B que fazem compras em lojas on-line. A IA tradicional otimiza sistemas de POS, automatiza novos métodos de pagamento e facilita múltiplas soluções de pagamento entre canais, simplificando operações e melhorando a experiência do consumidor. A IA generativa cria modelos de pagamento dinâmicos para clientes B2B, abordando suas transações complexas com faturamento personalizado e comportamentos preditivos. A tecnologia também pode fornecer soluções financeiras estratégicas e personalizadas. Além disso, a IA generativa pode aprimorar os pagamentos de clientes B2C ao criar estratégias de preços personalizadas e dinâmicas.
A IA tradicional e o aprendizado de máquina se destacam no processamento de grandes volumes de pagamentos B2C e B2B, permitindo que as empresas identifiquem e respondam rapidamente a tendências suspeitas. A IA tradicional automatiza a detecção de padrões irregulares e possíveis fraudes, reduzindo a necessidade de análises humanas custosas. Enquanto isso, a IA generativa contribui simulando vários cenários de fraude para prever e prevenir novos tipos de atividades fraudulentas antes que ocorram, aumentando a segurança geral dos sistemas de pagamento.
Na jornada do comércio, a IA tradicional ajuda a proteger os dados de transações e automatiza a conformidade com as regulamentações de pagamento, permitindo que as empresas se adaptem rapidamente a novas leis financeiras e realizem auditorias contínuas dos processos de pagamento. A IA generativa aprimora ainda mais essas recursos, desenvolvendo modelos preditivos que antecipam mudanças nas regulamentações de pagamento. Ela também pode automatizar medidas complexas de privacidade de dados, ajudando as empresas a manter a conformidade e proteger os dados dos clientes de maneira eficiente.
O cenário comercial atual está se transformando rapidamente em um ecossistema digitalmente interconectado. Nesta realidade, a integração da IA generativa no comércio omnichannel, tanto B2B quanto B2C, é essencial. No entanto, para que essa integração seja bem-sucedida, a confiança deve estar no centro de sua implementação. Identificar os momentos certos na jornada do comércio para integrar a IA também é crucial. As empresas precisam realizar auditorias abrangentes de seus fluxos de trabalho existentes para garantir que as inovações em IA sejam eficazes e sensíveis às expectativas dos consumidores. É fundamental introduzir soluções de IA de forma transparente e com medidas robustas de segurança de dados.
As empresas devem ver a introdução de IA generativa confiável como uma oportunidade para melhorar a experiência do cliente, tornando-a mais personalizada, conversacional e responsiva. Isso exige uma estratégia clara que priorize valores centrados no ser humano e construa confiança por meio de interações consistentes e observáveis, que demonstrem o valor e a confiabilidade dos aprimoramentos de IA.
No futuro, a IA confiável redefinirá as interações com os clientes, permitindo que as empresas atendam seus clientes exatamente onde eles estão, com um nível de personalização anteriormente inatingível. Ao trabalhar com sistemas de IA que são confiáveis, seguros e alinhados às necessidades dos clientes e aos resultados de negócios, as empresas podem construir relações mais profundas, baseadas na confiança. Essas relações são essenciais para o envolvimento a longo prazo e serão fundamentais para o sucesso futuro, o crescimento e, em última instância, a viabilidade do comércio de cada empresa.
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