Sob a influência do mundo digital de hoje, o domínio do comércio eletrónico em rápida evolução sofreu uma grande reformulação. A recente ascensão da IA impactou não apenas as pessoas, mas também as empresas.
Graças às mais recentes funcionalidades e produtos baseados em IA no comércio eletrônico, você certamente notará como seu site favorito mudou para melhor.
Os chatbots, sem dúvida a parte mais irritante de qualquer site de comércio eletrônico, deixaram de fornecer respostas inúteis e com script para respostas em tempo real, informativas e dinâmicas.
A função de pesquisa em vários sites melhorou, quase como se finalmente tivesse entendido o que você quer dizer quando escreve uma consulta, e não apenas o que digita.
O avanço da IA não traz apenas uma experiência de usuário aprimorada, mas também tem o potencial de mudar a indústria como um todo.
Muitas empresas, em particular a Gearheart, já estão na vanguarda do aproveitamento do poder da IA para remodelar a experiência do comércio eletrónico.
Vamos discutir o impacto da IA no comércio eletrônico e como as empresas a utilizam para criar aplicativos que renovam os vários aspectos do comércio eletrônico.
Aplicativos para personalização e recomendações
Os aplicativos baseados em IA no comércio eletrônico têm vários usos – um deles é a criação de recomendações de produtos personalizadas sob medida para cada usuário.
Eles se tornaram incrivelmente populares nos últimos anos, com empresas como YouTube, Instagram e Facebook usando-os em seus sistemas de distribuição de conteúdo (Instagram Reels, Meta videos e assim por diante) para manter os usuários em seus feeds pelo maior tempo possível.
Esses algoritmos levam em conta todos os fatores que entram em jogo quando um usuário abre o aplicativo. Mesmo coisas que podem parecer triviais no início, como quando você passa muito tempo sobre um produto ou pula um anúncio em vídeo depois de assisti-lo por um tempo, são notadas.
Ele estuda continuamente você e suas preferências e assume sua intenção em cada ação que você executa. Por meio dessa análise constante, os algoritmos podem obter uma compreensão precisa do que uma pessoa gosta e, posteriormente, recomendar isso a ela.
Você certamente já deve ter notado como fica o conteúdo personalizado nas típicas seções “Recomendado para você” e “Usuários também compraram” em vários sites.
Os clientes não querem que seu tempo seja desperdiçado com recomendações frívolas e inúteis. Se sentirem que suas preferências são compreendidas e que seu tempo é valorizado, estarão mais inclinados a voltar para um aplicativo. Qualquer empresa que afirma se preocupar com seus clientes e com seu tempo terá mais chances de sucesso no mercado.
Maneiras comuns de usar
Vamos nos aprofundar em como funcionam os aplicativos baseados em IA no comércio eletrônico. O Spotify e o YouTube, por exemplo, utilizam algoritmos de IA para analisar o histórico de pesquisa do usuário e suas preferências em relação ao conteúdo que visualiza, como gostos, desgostos, comentários, salvamentos, compartilhamentos e assim por diante.
Todas essas interações podem dizer o que um usuário sente sobre um determinado tipo de conteúdo, o que pode ajudar a IA a decidir se deve afastá-lo desse gênero ou aproximá-lo.
No caso da Netflix, eles usaram filtragem colaborativa, na qual agrupam espectadores com interesses semelhantes em uma categoria e sugerem conteúdo semelhante para todos eles juntos.
O Spotify, por outro lado, possui vários modelos que podem processar recursos de áudio, listas de reprodução de usuários e hábitos de audição para criar e sugerir músicas com base no humor atual e no gênero favorito do usuário.
Enquanto isso, o YouTube usa um sistema de recomendação mais simples que pega o histórico e os dados contextuais do usuário e os combina com as preferências e interesses atuais do usuário.
A capacidade de aprender repetidamente com o usuário é o que torna esses modelos e, por sua vez, esses aplicativos, um sucesso.
O Size Advisor da Zalando foi criado para abordar um problema específico que todos enfrentam online: a questão do tamanho. Se uma peça de roupa vai servir ou não é o maior problema que qualquer pessoa enfrenta ao visitar qualquer site de comércio eletrônico.
Felizmente, o provador virtual da Zalando utiliza os melhores algoritmos de IA que fornecem recomendações precisas de tamanho aos clientes.
Depois de preencherem a altura e o peso, o sistema analisa dados de construções semelhantes e sugere as melhores peças de roupa para eles. O sistema também aprende com base nas avaliações dos usuários, minimizando assim a necessidade de devoluções ou trocas.
Aplicativos para Chatbots e Suporte ao Cliente
Os chatbots com tecnologia de IA inauguraram uma nova era de suporte ao cliente, sendo capazes de fornecer suporte 24 horas por dia, 7 dias por semana e soluções personalizadas para clientes frustrados que precisam de ajuda com seus problemas.
Um de seus maiores benefícios é que não há tempo de inatividade entre as respostas e nenhum problema de fuso horário. Enquanto o bot estiver hospedado em um servidor, ele sempre permanecerá ativo e funcionará conforme programado.
Ele permite que as empresas ofereçam suporte 24 horas por dia a todos os seus clientes com precisão e eficiência. Os chatbots podem responder instantaneamente e recuperar informações baseadas no produto solicitadas pelo cliente, melhorando muito a experiência do usuário.
Esses bots também podem ser usados para fazer a transição para suporte humano real para problemas complexos, mas muitas vezes podem resolver a maioria dos problemas imediatamente, economizando muito tempo para funcionários e clientes.
Aplicativos para uso diário
Existem alguns aplicativos dignos de nota para esse propósito específico se você estiver considerando um sistema de suporte baseado em chatbot para seu aplicativo.
Por exemplo, o Zendesk Chat usa IA para facilitar interações em tempo real entre clientes e empresas. A plataforma atua como intermediária na coleta de informações e os próprios modelos aprendem com as interações feitas entre clientes e empresas.
O chatbot com tecnologia de IA do Tidio oferece respostas quase instantâneas e coleta dados do usuário para fornecer uma experiência personalizada.
Ele começa com respostas predefinidas, mas lentamente aprende a se tornar mais preciso em suas respostas e pode, eventualmente, crescer para prever a intenção do usuário e oferecer assistência específica para cada usuário.
Aplicativos para detecção de fraude e segurança
A IA também viu inovações no campo da segurança cibernética. Os algoritmos usados hoje são incrivelmente completos e precisos, capazes de detectar imediatamente padrões e comportamentos incomuns que indicam fraude.
Mesmo que você não esteja ciente dos perigos do mundo digital, você pode usar a segurança baseada em IA para seu próprio benefício. Tornou-se mais fácil do que nunca implementar protocolos seguros e construir um aplicativo que possa proteger os clientes contra usuários mal-intencionados e suas atividades.
Exemplos mais populares
Um dos exemplos mais populares de detecção de fraude baseada em IA de que você ouvirá falar é o Forter. A tecnologia que a Forter possui permite que eles informem os comerciantes sobre o risco de cada transação feita em sua plataforma.
Forter utiliza análise de dados comportamentais, onde analisa os usuários em tempo real para julgar a confiabilidade de um cliente sem ter que bloquear uma venda.
Signifyd é outro exemplo notável de uma excelente ferramenta de detecção de fraudes. O que o torna tão popular é a facilidade de uso com plug-ins de comércio eletrônico pré-existentes, como o Shopify.
Em uma nota mais relacionada, ele usa dados históricos do usuário para contextualizar os pedidos em sua plataforma. O que isso significa é que a Signifyd é capaz de discernir e, de certa forma, compreender a intenção por trás de cada transação.
Com esta extensa informação, a Signifyd é capaz de aceitar ou rejeitar decisões com precisão em tempo real.
Perspectiva futura
Para concluir, o futuro dos negócios online está nas mãos de aplicações baseadas em IA no comércio eletrónico. Muitas outras inovações ainda estão por se tornar a norma: recursos como o atendimento automatizado ao cliente, que oferece assistência contínua em tempo real, o comércio de voz, que transforma a interação com o cliente, e até mesmo a otimização da cadeia de suprimentos, ainda não foram amplamente implementados.
À medida que os algoritmos continuam a avançar, as empresas são forçadas a acompanhá-los. Aqueles que abraçam estas tendências não estão apenas a preparar-se para o sucesso a longo prazo, mas também a moldar o futuro do comércio eletrónico tal como o conhecemos.
Imagem principal de Austin Distel no Unsplash
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