A Revolução do Machine Learning
No cenário atual de constante evolução digital, os varejistas buscam vantagens competitivas por meio do Machine Learning (ML). Jane Medwin, CEO da LEAFIO AI Retail Solutions, destaca que os algoritmos de ML podem ser aplicados em diversas áreas do varejo, como previsão de demanda, gerenciamento de cadeia de suprimentos, preços dinâmicos, análise de comportamento do cliente, detecção de fraudes e estimativa de valor vitalício do cliente.
Expectativas vs. Realidade
Ao adotar ML, as empresas muitas vezes esperam resultados imediatos e precisos. Porém, um artigo da Harvard Business Review revela que os resultados podem ser inesperados e frustrantes, como preços absurdamente altos na Wayfair e Uber. A decepção é quase inevitável se o retorno sobre o investimento demorar muito.
Humanos vs. Precisão da Máquina
A intuição humana ainda é crucial no varejo. Gerentes experientes identificam padrões e contextos que o ML pode ignorar, como eventos que afetam vendas. Além disso, os algoritmos de ML são retrospectivos e podem não prever o impacto de iniciativas futuras.
O Desafio da Mudança
O mundo em rápida mudança apresenta um grande desafio para o ML no varejo. A pandemia de COVID-19, por exemplo, alterou radicalmente o comportamento de compra, tornando os dados históricos obsoletos. Coletar e atualizar esses dados constantemente é uma tarefa monumental.
O Dilema dos Dados
O ML depende de grandes quantidades de dados para desenvolver algoritmos e fazer previsões. No entanto, a qualidade dos dados muitas vezes deixa a desejar. Varejistas possuem dados básicos, mas muitos fatores significativos não são capturados. Um exemplo é o gerenciamento de estoque: um produto fora da prateleira pode ser considerado invendável pelos algoritmos.
Influências Contextuais
Varejistas são especialistas em prever a demanda considerando fatores previsíveis, como sazonalidade e feriados. No entanto, promoções e campanhas publicitárias externas podem influenciar significativamente os resultados. Detalhes como esses geralmente não são incluídos nos bancos de dados dos varejistas.
Conclusão
O Machine Learning oferece oportunidades emocionantes para o varejo, mas não é uma solução única. O sucesso depende da qualidade dos dados, da capacidade de adaptação às mudanças e das nuances contextuais. É essencial selecionar um sistema e um provedor que entendam as particularidades do seu negócio. O ML, quando usado adequadamente junto com a experiência humana, pode melhorar a experiência do cliente e otimizar operações de varejo.
Fonte e imagem:Leafio.ia
