Inteligência Artificial Gerativa no Varejo: os 5 principais casos de uso a serem considerados

Se você está pensando em quais setores se beneficiarão mais com a adoção de soluções generativas de inteligência artificial (IA), o varejo pode não ser o primeiro setor a passar pela sua cabeça.

No entanto, um novo relatório da Salesforce afirma que 17% dos compradores já usaram IA generativa para se inspirar nas compras. Especificamente, os usuários recorrem a modelos de linguagem altamente desenvolvidos (LLMs), como o ChatGPT, para pesquisar ideias de gadgets, obter inspirações de moda e desenvolver planos de nutrição pessoal – e só se passaram nove meses desde que a IA generativa se tornou popular!

Neste artigo, exploraremos maneiras pelas quais os varejistas tradicionais podem aproveitar essa tecnologia emergente para automatizar tarefas, turbinar a experiência do cliente e melhorar as margens de lucro, otimizando as cadeias de suprimentos e eliminando fraudes.

Explorando o potencial transformador da IA ​​generativa no varejo

IA generativa é um subconjunto de IA que tem a capacidade de criar conteúdo novo e exclusivo, como texto, recursos visuais, áudio e vídeo, usando as informações para as quais foi treinado.

Ao contrário da maioria das soluções baseadas em IA que são projetadas para tarefas específicas (por exemplo, reconhecer caracteres em imagens e arquivos PDF ou detectar transações de pagamento anômalas), os modelos generativos de IA podem executar múltiplas tarefas e produzir vários resultados, desde que sejam semelhantes ao treinamento. conjuntos de dados.

No entanto, as diferenças visíveis entre os dois tipos de IA não significam que não possam coexistir. Pelo contrário, as tecnologias ajudam a colmatar as deficiências umas das outras, capacitando as marcas retalhistas a tomar decisões de negócio mais informadas e a renovar as suas estratégias digitais.

Em larga escala, o uso de IA generativa pode ser categorizado da seguinte forma.

Geração de Dados Sintéticos

Os sistemas tradicionais de IA dependem fortemente de grandes conjuntos de dados para treinamento. No entanto, a recolha destes dados pode ser um processo demorado e dispendioso, que também levanta questões de privacidade. E é aí que a IA generativa se torna útil. Graças à sua versatilidade na geração de diferentes tipos de dados, esta nova tecnologia pode auxiliar na síntese de informações para o treinamento tradicional de modelos de IA. Além disso, aborda os obstáculos relacionados com a privacidade e segurança dos dados, permitindo aos retalhistas otimizar o desempenho do modelo de IA sem riscos.

Análise Avançada

Os sistemas tradicionais de business intelligence (BI) são adeptos do processamento e análise de dados estruturados, apresentando insights em formatos legíveis. Os sistemas de BI com infusão de IA apresentam a capacidade de analisar dados estruturados, semiestruturados e não estruturados provenientes de vários sistemas de TI internos e externos. As soluções generativas de IA para o varejo imitam a funcionalidade das ferramentas de análise de dados baseadas em IA. Essas soluções oferecem uma interface amigável para funcionários sem conhecimento técnico, além de acesso a diversos tipos de dados de diversas fontes, como avaliações de clientes e menções em mídias sociais. Além disso, eles podem produzir dados semelhantes às informações que você já possui para ampliar seus esforços analíticos e simular cenários realistas que refletem as tendências atuais do mercado e as mudanças no comportamento do cliente.

Criação de conteúdo mais inteligente

A capacidade da IA ​​generativa de criar conteúdo é incomparável. É por isso que as principais empresas de comércio eletrônico do mundo recorrem à IA generativa para escrever postagens de blog, páginas de destino e descrições de produtos amigáveis ​​​​ao SEO. No varejo tradicional, as aplicações de IA generativa relacionadas ao conteúdo podem não ter um impacto tão transformador. No entanto, as lojas físicas ainda podem aproveitar a tecnologia para criar conteúdo contextualmente relevante, desde folhetos e mensagens de marketing personalizadas em aplicativos de compras até vídeos de produtos exibidos em displays interativos.

Vamos ver como esses recursos se alinham com casos de uso específicos.

Os 5 principais casos de uso de IA generativa no varejo

Fornecendo orientação de compras personalizada aos clientes

Para personalizar a experiência do cliente em lojas físicas, as empresas podem usar modelos básicos de IA para criar assistentes de compras digitais que foram treinados em seus dados corporativos. Vivendo dentro do aplicativo de sua marca, esses assistentes podem ajudar os compradores a encontrar produtos em uma loja, organizar produtos relacionados em pacotes, criar listas de compras e oferecer descontos com base em compras anteriores e dados de navegação. Você também pode aproveitar a tecnologia de IA generativa do varejo para desenvolver conteúdo dinâmico e adaptável para sinalização digital e quiosques.

Alguns dos primeiros exemplos de marcas de retalho que recorrem à personalização generativa baseada na IA incluem o Carrefour, uma cadeia multinacional de retalho e grossista que opera quase 14.000 lojas em 30 países. No início deste ano, a empresa lançou o Hopla, um chatbot com tecnologia ChatGPT que fornece dicas de compras personalizadas e até receitas aos clientes do Carrefour, levando em consideração seu orçamento, compras anteriores e restrições alimentares. Esses chatbots podem ser uma adição bem-vinda às soluções de compras sem pagamento, oferecendo assistência integrada aos clientes com experiência em tecnologia.

Aprimorando o design de display em lojas físicas

Com modelos generativos de IA, os varejistas podem projetar layouts de lojas e exibições de produtos mais atraentes, eficientes e eficazes, aumentando a experiência do cliente e as vendas. Como mencionamos na seção anterior, a IA ajuda a resumir diversos dados do cliente em insights significativos, estabelecendo correlações entre o layout da loja e o comportamento do comprador. Um exemplo disso poderiam ser mapas de calor destacando áreas de alto tráfego em sua loja, que poderiam ser usados ​​para posicionamento ideal de produtos.

Os varejistas com visão de futuro também podem utilizar a IA para criar displays que atendam a segmentos específicos de clientes ou preferências individuais e estimulem as interações dos clientes com os designs usando telas interativas, aplicativos de realidade aumentada (AR) e soluções de marketing de proximidade que dependem da tecnologia Bluetooth. Embora algumas dessas ideias possam parecer um conceito de ficção científica à primeira vista, às vezes o conselho da IA ​​generativa no varejo pode ser tão simples quanto colocar um display no ponto de compra (POP), o que por si só poderia aumentar as vendas em até 32 %.

Auxiliando no gerenciamento de estoque e cadeia de suprimentos

Desde que a pandemia da COVID-19 surgiu, o setor retalhista tem lidado com desafios assustadores na cadeia de abastecimento. Estas incluíram o encerramento de fronteiras e subsequentes atrasos no envio, perturbações na produção causadas por regras rigorosas de confinamento em países como a China, e excessos e rupturas persistentes de stock resultantes de mudanças massivas no comportamento dos compradores.

Empresas com experiência em tecnologia como a H&M e a Zara há muito que recorrem aos serviços de desenvolvimento de software de retalho para resolver estes problemas com a ajuda de ecossistemas de dados integrados infundidos com capacidades de IA. A Zara, por exemplo, rastreia todas as compras usando números de unidades de manutenção de estoque (SKU), analisa tendências de vendas para cada uma de suas lojas físicas e ajusta os volumes de produção com base na demanda real. Da mesma forma, a H&M utiliza inteligência artificial para monitorizar as vendas em todas as suas 4.700 localizações, antecipar os volumes de vendas e reabastecer os artigos atempadamente.

Ao utilizar IA generativa nas cadeias de abastecimento do retalho, também é possível prever a procura, manter níveis de inventário ideais e otimizar as operações logísticas. A questão é: como a IA generativa se compara à IA tradicional e quais benefícios ela traz? Ao contrário das soluções tradicionais de IA para o retalho, que dependem de dados históricos para detectar padrões em novas informações e fornecer recomendações inteligentes, os sistemas generativos de IA para o retalho podem produzir dados de formação sintéticos. Usando esses dados, algoritmos inteligentes simulam condições e cenários de mercado e testam modelos de cadeia de suprimentos. Estas capacidades tornam a IA generativa uma opção viável para retalhistas que carecem de quantidades substanciais de dados de vendas e logística, capacitando as empresas a adotar uma abordagem mais granular ao planeamento de inventário e a otimizar as operações da cadeia de abastecimento com variáveis ​​complexas.

Desenvolvendo estratégias de preços competitivos

Os varejistas tradicionais podem usar IA generativa para desenvolver estratégias dinâmicas de preços. Como primeiro passo, eles precisam coletar dados sobre dados demográficos, comportamento e histórico de compras dos clientes. Em seguida, é crucial reunir informações atualizadas sobre os preços dos concorrentes para categorias específicas de produtos. Você pode aprimorar seus conjuntos de dados com informações de fontes externas, como relatórios de mercado. Além disso, é importante considerar outros fatores que podem influenciar os padrões de compra dos clientes, como épocas do ano, feriados e eventos recorrentes como a Black Friday. Os sistemas generativos de IA do retalho absorverão estes dados e adquirirão as competências necessárias para interpretar informações em tempo real e tomar decisões instantâneas de preços com base na procura real. Os algoritmos inteligentes também podem ajudar a desenvolver estratégias de preços personalizadas, orientadas pelo histórico de compras do cliente.

Eliminando Fraude

A IA generativa pode ser fundamental na detecção e prevenção de comportamento fraudulento em lojas físicas por vários meios. Por exemplo, você pode encarregar a IA generativa de criar dados sintéticos realistas para treinar modelos de aprendizado de máquina quando os dados reais são escassos ou confidenciais. Esses dados podem ser usados ​​para ensinar sistemas de segurança baseados em visão computacional para detectar furtos em lojas e eventos amorosos – para obter mais informações sobre essas aplicações de IA no varejo, confira nossa postagem recente no blog sobre os supermercados do futuro.

A IA generativa também pode criar dados de transações autênticos que auxiliam na detecção de atividades fraudulentas, como devoluções e compras falsas. Isso não apenas aumenta a confiança do cliente, mas também melhora seu desempenho financeiro geral. Existe até uma opção de combinar contratos inteligentes baseados em blockchain com soluções de varejo generativas de IA para detectar vendedores não autorizados e produtos falsificados nas cadeias de abastecimento de varejo tradicionais.

Sua empresa poderia usar contratos inteligentes de blockchain que são executados automaticamente quando certas condições são atendidas, enquanto a IA generativa analisará dados de blockchain em tempo real, identificando padrões e tendências que os operadores humanos podem perder. Alguns casos de uso prático para essa combinação incluem a verificação de produtos usando códigos QR ou números de série exclusivos e, em seguida, o uso da IA ​​generativa para prever padrões fraudulentos associados à geração desses códigos. Além disso, é tecnicamente possível implementar algoritmos de IA para analisar informações e transações de fornecedores na tecnologia blockchain para identificar vendedores não autorizados ou falsos.

Embora a IA generativa no varejo ainda esteja em seus estágios iniciais, como líder visionário, você deve considerar adicionar a tecnologia à sua caixa de ferramentas digital o mais rápido possível. Com os clientes cada vez mais dependentes de seus smartphones e aplicativos enquanto fazem compras em lojas físicas, você pode aproveitar a IA generativa para personalizar sua mensagem, ajustar suas estratégias de upsell e vendas cruzadas e obter insights mais profundos sobre o comportamento do consumidor.

No entanto, existem certos obstáculos que sua organização pode precisar superar ao implementar qualquer tipo de IA nos negócios. Para ajudá-lo a navegar em seu projeto piloto de IA, a equipe ITRex escreveu vários guias práticos.

• Uma explicação do que é uma prova de conceito (POC) de IA e por que ela é essencial para o sucesso do seu projeto
• Um resumo dos desafios de implementação de IA
• O manual AI in Business que fornece instruções passo a passo para implementar IA em sua organização
• Um resumo dos fatores que afetam os custos de desenvolvimento de IA (com estimativas aproximadas de projetos de IA do nosso portfólio)

E se precisar de ajuda para implementar IA tradicional ou generativa no varejo, entre em contato com a ITRex! Aproveitamos nossa ampla experiência em ciência de dados, computação em nuvem, DevOps e engenharia de software personalizada para ajustar modelos existentes e construir soluções personalizadas de IA do zero.

Este artigo foi publicado originalmente no site itrex.