Negociologia é a nova forma de fazer negócio na “era digital”

A mudança no hábito de compra deve mudar como nunca antes por causa da tecnologia. Neste cenário, o varejo precisa aprender a fazer negócio. Trata-se da chamada negociologia. Entenda melhor!

 

Não importa a qual geração você pertença, mas é muito provável que algo significativo tenha mudado na forma como você comprava roupas, por exemplo, quando ainda era adolescente. Nos próximos anos, as mudanças serão ainda mais acentuadas.

Vivemos hoje a chamada quarta revolução industrial – a transformação digital de praticamente todos os aspectos de nossas vidas –, um fenômeno que já está redefinindo o varejo. Tecnologias como Internet of Things (IoT), Cloud, Big Data e Inteligência Artificial ainda não tiveram tempo de mostrar a revolução que irão realizar no dia a dia.

Essas tecnologias trarão enorme impacto na forma como consumimos. É urgente que todo varejista passe a conhecer conceitos como smart business e negociologia: o estudo dos recursos e técnicas disponíveis para que negócios se tornem mais tecnológicos e inteligentes. Como, afinal, utilizar os avanços tecnológicos para satisfazer os clientes e vender mais?

Em eventos de tecnologia, notamos cada vez mais a presença de executivos que não possuem qualquer relação com os setores de TI em suas corporações. Mesmo longe das funções técnicas, esses tomadores de decisão estão cientes do quanto é fundamental acompanhar as novidades da indústria 4.0 para não perderem espaço.

Crédito: Shutterstock

Aquele temor do passado de que o e-commerce mataria as lojas físicas era muito equivocado. Na verdade, os dois ambientes se complementam. Hoje, é comum que clientes comprem no site após visitarem algum estabelecimento ou vice-versa.

A junção de físico e digital tem nome e o termo pode causar estranheza a quem ainda não teve contato com ele, mas é muito provável que em breve esteja na boca de todo mundo. Trata-se do phygital (a mescla das palavras inglesas physic e digital). Um caso que ilustra bem o conceito é o da Amazon Bookstore. A livraria da gigante americana começou no on-line e migrou para lojas de endereço fixo, sem abandonar características do mundo virtual, como organização dos livros nas mesmas seções encontradas em sites, acesso a resenhas de leitores e reprodução de outras funcionalidades antes restritas à internet.

A Amazon é, provavelmente, a companhia que mais tem se notabilizado por explorar bem as novas tecnologias, não apenas em seu conhecido varejo on-line, mas também em lojas físicas. Chamou a atenção, recentemente, o início das atividades da Amazon Go, em Seatlle, um local onde não há caixas, atendentes ou filas. Os clientes que já possuem registro podem simplesmente entrar, adquirir um produto e levá-lo, com a cobrança totalmente feita por sensores. A agilidade do sistema é um marco.

A chave para o sucesso é utilizar essas tecnologias para proporcionar uma experiência ao consumidor, conseguir tratá-lo com uma abordagem personalizada. A aplicação de Big Data, por exemplo, é extremamente útil nesse sentido: imagine que, em um ambiente físico, seja possível imitar o que hoje ocorre somente no e-commerce e oferecer produtos aos clientes com base em suas preferências demonstradas em compras ou visitas anteriores à mesma loja. Uma maneira mais assertiva de oferecer o produto ideal e fidelizar o público.

Mais do que isso, podemos comemorar o fato de que as abomináveis filas também estão com os dias contados no comércio físico. Já sabemos que será cada vez mais comum realizar compras automatizadas (com pagamentos instantâneos) ou mesmo se beneficiar do sistema que hoje é utilizado em unidades da varejista americana Target, onde filas nunca ultrapassam um certo tamanho (pois sensores imediatamente liberam novos caixas para satisfazer à demanda, utilizando Inteligência Artificial e IoT. São aplicações que otimizam o tempo e ampliam as possibilidades para os clientes, além de garantir que os recursos de uma loja sejam aplicados de maneira coerente.

Outra cena “futurista” que deve se tornar realidade em breve: lojas sem estoques. Ambientes físicos não sofrerão com as limitações de espaço em suas prateleiras e os gastos para manter a reposição imediata de produtos nas vitrines. Os consumidores poderão entrar no estabelecimento em seu caminho para casa, fazer uma compra utilizando apenas recursos digitais e saber que não precisarão carregar nada, pois em algumas horas a encomenda será entregue em seu domicílio.

Há muito que se aprimorar nessa congruência entre mundo físico e virtual, mas os benefícios já podem ser usufruídos. No Brasil, o uso ainda é pouco desses mecanismos, o que apenas aumenta a vantagem de quem buscar conhecê-los melhor e aplicá-los.

 

Lawrence da Mata

Com assistente virtual, UOL DIVEO reduz em 40% tempo de resolução de chamados

Empresa iniciou uso da solução há três meses

UOL DIVEO criou uma ferramenta de atendimento para aumentar a eficiência e a agilidade do atendimento a clientes. Com a UOL DIVEO Message Automation (UMA), a empresa reduziu em 40% o tempo médio de resolução de chamados, nos três primeiros meses de uso.

Baseado em inteligência artificial, a ferramenta foi implementada na operação da companhia e é um exemplo prático da filosofia de que, antes de ser um fornecedor, a empresa deve ser consumidora e implementar as soluções internamente.

Edward Monteiro, diretor de operações do UOL DIVEO, comenta que a UMA surgiu do empenho para agregar valor na operação de atendimento e conseguir aumentar a efetividade do trabalho, sempre com a preocupação de evoluir também na agilidade, melhorando a experiência do cliente. “Em três meses de aplicação, já observamos nitidamente os excelentes resultados e o cumprimento de todos esses objetivos. Os relatórios indicam que hoje temos uma efetividade de comunicação 60% maior para acionar equipes resolvedoras para atuação em crise”, destaca.

“A inteligência artificial da ferramenta é uma importante aliada, que reduz os esforços do time no escalonamento de atividades e assim permite que se dediquem a funções técnicas, proporcionando um serviço de mais qualidade.”

Como funciona

No primeiro estágio do atendimento, a UMA atua como uma ferramenta de chatbot. De forma ágil e segura, as informações coletadas nesse contato são transferidas a um grupo de mensagens instantâneas acessado pela equipe de Service Desk, que assim consegue visualizar o status de cada chamado e atendê-los de acordo com as ordens prioritárias.

Monteiro explica também que a solução permite aproveitar o melhor das qualidades dos robôs e dos humanos. “Automatizando processos extremamente trabalhosos, ganhamos muito tempo e assertividade, pois temos pleno controle de todos os chamados, além de conseguirmos reunir indicativos claros sobre prazos e o andamento de cada operação. Em soma a isso, os profissionais capacitados da nossa equipe conseguem concentrar seus esforços em realizar atividades que agregam mais valor, como o atendimento técnico voltado a compreender as necessidades específicas de cada demanda. O trabalho foi otimizado, ganhamos rapidez e desenvolvemos uma célula técnica de atendimento que é um importante diferencial no serviço de gestão para clientes”, completa. 

O desenvolvimento da ferramenta iniciou no setor de operações do UOL DIVEO e hoje é um dos projetos assumidos pela nova área de Inovação, criada no fim de 2017, sob comando do Head Alexis Rockenbach. Com foco em adotar soluções que disseminem a cultura do “ágil” e simplifiquem processos, a nova área tem como base quatro pilares principais: big data & analytics, internet das coisas, machine learning/inteligência artificial e jornada de nuvem/transformação digital.

 

Fonte: Computer Word

Self-checkout e m-payment: aliados na redução das filas

Terminais de self-checkout já são realidade no varejo brasileiro. Ao funcionar como um caixa inteligente de autoatendimento, permitindo ao cliente realizar, sozinho, todas as etapas da compra numa loja – desde pesar os produtos e registrar os códigos de barras no leitor até efetuar o pagamento – esses terminais garantem maior comodidade aos clientes e reduzem em até 30% o tempo de espera nas filas dos supermercados.

Por serem fáceis de administrar, os self-checkout estão ganhando força e propiciando empoderamento e agilidade na experiência de compra. Projetados com recursos de áudio e vídeo para orientar os consumidores, eles são equipados com sistema antifraude, composto por câmeras e balanças para garantir ao lojista a segurança de que o cliente registrará toda a compra. Com tanta agilidade em frente ao caixa, o self-checkout representa hoje uma das grandes tendências para otimizar o atendimento dentro das grandes redes.

O Estudo de Prontidão e Maturidade Tecnológica do Varejo Supermercadista, divulgado pela consultoria PwC, mostra que as empresas com sucesso no processo de automatização do ckeckout podem conquistar um aumento de produtividade em torno de 10 a 15%, melhorando a satisfação dos clientes.

 

Mobile payment como alternativa para redução das filas

Da mesma forma, diversos aplicativos de pagamento pelo celular estão permitindo que os clientes saiam às compras sem carteira, o que contribui também para a redução das filas.

Um bom exemplo disso é o Android Pay, sistema de pagamentos pelo celular criado pelo Google. É muito simples de utilizar: basta o cliente baixar o aplicativo e cadastrar seus cartões. Para efetuar pagamentos pelo app, basta aproximar o celular das máquinas de pagamento.

O Instituto de pesquisa norte-americano Forrester Research prevê que o dinheiro gasto em compras utilizando carteiras digitais chegue aos US$ 34 bilhões de dólares até 2019, o que significa US$ 30 bilhões a mais do que o valor gasto em 2014. Embora os dados sejam dos EUA, a história se repete em terras brasileiras. Segundo o Forrester, no Brasil, a tendência é que as primeiras iniciativas em adotar novos sistemas de mobile payment sejam lideradas pelas grandes redes de varejo por meio dos private labels.

 

Fundamental na transformação digital no varejo

O pagamento pelo celular configura uma das mais importantes transformações digitais para o varejo. Mas por enquanto são poucos os estabelecimentos que adotaram este formato.

Nos Estados Unidos, de acordo com o eMarketer, 23,2 milhões de pessoas usaram o m-payment em 2015. Em 2016, este número cresceu 61,8%. No caso do mercado brasileiro, o mobile payment ainda precisa evoluir para que o conceito vire, de fato, parte do nosso dia a dia.

Por enquanto, existe uma promessa de que essas práticas cheguem com força ao varejo brasileiro em breve. Isso deve ocorrer nos próximos anos, por conta do nível de exigência relacionadas às novas tecnologias por parte dos próprios clientes.

 

Se você quer eliminar a morosidade do seu PDV por conta das filas, está na hora de  planejar a automatização do fluxo de atendimento. O UOLDIVEO está pronto para ajudar o seu negócio. Com o nosso serviço de consultoria, você passa a ter mais maturidade dos processos, qualidade das entregas, redução dos custos totais envolvidos e dos tempos de resposta às demandas operacionais. Nossa consultoria é especializada no desenho e apoio na implementação de projetos, a partir do conhecimento do ambiente e dinâmica do seu negócio. Entre em contato conosco e troque suas experiências e expectativas com as nossas.

 

Veja como o machine learning pode ajudar a roteirizar as entregas do e-commerce

O aprendizado de máquina vem se apresentando como a solução ideal para uma série de gargalos no desenvolvimento de produtos e serviços, antes considerados pelo mercado impossíveis de serem colocados em prática. Há menos de dez anos, praticamente não existiam casos de sucesso de aplicativos baseados em aprendizado de máquina; hoje, em contrapartida, é difícil encontrar um aplicativo que não utilize esse recurso.

Até 2018, segundo o IDC, mais de 50% das equipes de desenvolvimento vão incorporar serviços cognitivos em seus aplicativos, gerando uma economia de mais de US$ 60 bilhões até 2020. Segundo a consultoria, a adoção de sistemas cognitivos e inteligência artificial em diversas indústrias deverá gerar receita anual de US$ 47 bilhões em 2020.

Junto com uma estratégia de big data, machine learning é responsável por otimizar ações, interagir com os clientes e, claro, impulsionar vendas. Os modelos preditivos de hoje são capazes de compreender o lado crítico de cada operação por meio do software e fazer com que as organizações tenham insights significativos para a tomada de decisão.

 

Roteirizando as entregas com o machine learning

As empresas de e-commerce estão cada vez mais investindo em serviços diferenciados de entrega. É comum que o próprio consumidor determine o prazo de recebimento de sua compra, mediante um pagamento menor ou maior, dependendo do tempo que está disposto a esperar para receber o produto. Da mesma forma, uma rota inteligente pode reduzir os prazos e os preços do frete, fazendo com que o consumidor desfrute de uma experiência surpreendente.

Com base na experiência de informações disponibilizadas pelos demais sistemas da empresa, o recurso do machine learning é capaz de planejar e roteirizar suas entregas com mais exatidão, rapidez e custo reduzido, respeitando as restrições de circulação e levando em conta outras variáveis.

As entregas podem, por exemplo, se valer de machine learning para consolidar pedidos de diversas lojas nos centros de distribuição, para reduzir distâncias, concluir as entregas mais rápido ou otimizar quantidade de veículo e comprimir os custos. Além disso, o tempo todo o sistema está aprendendo com as próprias decisões, sugerindo cada vez melhores escolhas.

Além disso, é possível monitorar a performance dos motoristas que realizam diariamente as entregas, em tempo real, permitindo que eles tenham em mãos informações detalhadas sobre seu plano diário de entregas e que eles recebam as entregas emergenciais a tempo de se adaptarem a novas rotas. Outra vantagem é contar com estatísticas e indicadores sobre as entregas e a performance da equipe de motoristas e seus ajudantes.

Esse é o caminho direto para a inovação, porque proporciona aos negócios a vantagem de descobrir padrões e tendências de conjuntos de dados e automatizar análises realizadas tradicionalmente por pessoas, para aprender com as interações relacionadas a negócios e fornecer respostas baseadas em evidências.

 

Roteirização inteligente na prática

Há sete anos, a empresa de logística UPS começou a testar o projeto ORION (On-Road Integration Optimization and Navigation), tecnologia cujo objetivo era otimizar as rotas de entrega. A iniciativa ocorreu porque os motoristas da empresa faziam, em média, 120 entregas por dia.

Ao cruzar os dados dos sensores nos veículos, requisitos das encomendas dos clientes e dados de mapas e geolocalização, a UPS reduziu em 85 milhões o número de milhas percorridas por ano. Além do aumento de qualidade de vida para os funcionários, a medida proporcionou uma economia expressiva de combustível.

Tais resultados só foram possíveis graças à estratégia de Big Data, aliada ao machine learning.

 

Principais benefícios do machine learning na roteirização

Além de sequenciar as visitas de modo mais inteligente, a roteirização otimiza o carregamento dos veículos levando em consideração suas limitações de peso, cubagem e qualquer outra restrição. Reduz horas extras dos funcionários e o tempo investido no atendimento aos clientes.

Entre os principais benefícios, podemos citar a melhor eficiência nas entregas, mapeamento e localização de todos os motoristas em rota, comparativo entre rota definida e rota realizada, padronização dos processos, controle de riscos, acompanhamento dos roteiros diários e suas entregas, entre outros.

As empresas que não conseguirem adotar o machine learning para o desenvolvimento de produtos ou para as operações comerciais correm o risco de ficar para trás na próxima década.

Basta lembrar que, segundo o McKinsey Global Institute, a Inteligência Artificial, que inclui qualquer tecnologia em que uma máquina pode imitar o comportamento da mente humana, como o machine learning, atraiu três vezes mais investimentos em 2016 – entre US$ 26 bilhões e US $ 39 bilhões – do que nos três anos anteriores. Vale a pena ficar atento para não perder essa carona!

 

Saiba mais sobre video-analytics no combate à prevenção de perdas

Na contramão do restante do mundo, o Brasil continua registrando índices assustadores de perdas no varejo. De acordo com o Barômetro Global do Furto no Varejo, realizado pelo The Smart Cube, as perdas vêm decrescendo em países da Europa e dos EUA, com o passar dos anos – em 2012, elas foram de 1,36% e em 2014, o número baixou para 1,23%.

Entretanto, aqui no Brasil, uma pesquisa do Ibevar (Instituto Brasileiro de Executivos de Varejo & Mercado de Consumo) apontou que os índices de perdas não param de subir, batendo a marca de 2,89% em 2016.

Uma das razões é atribuída à cultura de prevenção, disseminada somente entre as empresas de grande porte. E ainda assim, aquelas que conseguem obter redução da perda, passam a considerar que já não possuem mais o problema e deixam de investir em procedimentos de prevenção.

Além disso, o índice de perdas histórico no Brasil justifica-se porque mesmo com a profissionalização dos últimos anos, a maior parte do varejo ainda não despertou para a importância de contar com uma área estratégica de proteção às perdas.

 

Principais causas de perdas nos supermercados

Fonte: Ibevar (Instituto Brasileiro de Executivos de Varejo & Mercado de Consumo)

 

Evolução do processamento de imagens

Todos os recursos disponíveis para as companhias de varejo no exterior estão também à disposição das organizações brasileiras. Recentemente, o processamento de imagens que já era utilizado para a prevenção de perdas no varejo ganhou mais valor agregado, com a utilização da plataforma de IoT. É o chamados vídeo-analytics.

Estas soluções que chegaram há pouco tempo no país, trazendo consigo ganhos decorrentes da inteligência embarcada, e a partir de regras de negócio bem definidas, reduzem o risco de erros humanos e aumentam a probabilidade de acerto nas decisões.

Tradicionalmente, o setor já optava pelas imagens capturadas pelas câmeras de CFTV, transmitidas e monitoradas, em tempo real, e gravadas para permitir a sua utilização em momento posterior.

Esta prática ganhou inteligência com as soluções de Video-Analytics, plenamente capazes de mapear um ser humano e individualizar essa pessoa. Isso pode ser feito sem que seja necessário usar dispositivos móveis, mas sim a partir da análise das imagens em vídeo do indivíduo.

Para dar um exemplo real do que é possível fazer, as soluções de vídeo-analytics podem ser capazes de detectar o número de carros que passam numa estrada e, ao mesmo tempo, calcular estatísticas organizadas por cor, modelo e placa dos veículos monitorados. Em alguns casos, será a tecnologia RFID que irá identificar as características dos carros em questão. Traga isso para a realidade do varejo e imagine a aplicabilidade desta solução!

É possível identificar as pessoas, individualizá-las, definir sexo, idade estimada, estado de humor e, a partir daí, cruzar esses dados com o perfil da pessoa nas redes sociais e passar a acompanhar o comportamento, onde quer que ela esteja. Este sensor de pessoas era, no passado, definido pelo aparelho móvel do usuário, fosse o celular, o tablet, etc.

As tecnologias disponíveis atualmente em CFTV permitem um grande suporte nos processos de segurança de empresas de todos os setores, possibilitando também a redução de custos, dos índices de perdas, com a substituição parcial, e em alguns casos, total, da presença do elemento humano em muitas áreas.

 

A Internet das Coisas como aliada na prevenção de perdas

De acordo com o IDC, os projetos de IoT vão movimentar US$ 8 bilhões no Brasil em 2018, um crescimento de mais de 14% na comparação com 2017. As iniciativas das empresas vão representar a maior parte dos recursos aplicados, impulsionadas, principalmente pelo Plano Nacional de Internet das Coisas.

À medida que a oportunidade no setor de IoT continua a aumentar, empresas de todo o mundo procuram uma maneira de colocar seus projetos em prática, afinal, a fase de descoberta acabou e a implantação está a caminho.

Por isso, esteja atento às novidades e as utilize em seu favor, afinal, as perdas não podem continuar a crescer.

 

Pagamento por smartphone: entenda por que vale a pena investir nessa tecnologia

O mobile payment é a grande promessa para o varejo nos próximos anos. Impulsionado pela cultura e necessidades da Geração Y, o pagamento pelo celular vem ganhando força nos Estados Unidos e chegando de mansinho no Brasil, como uma forte tendência no varejo.

Para se ter uma ideia deste mercado, nos Estados Unidos, os logos do Apple Pay e do Android Pay já eram vistos em muito mais lojas na última Black Friday, em comparação aos anos anteriores. Relatório da IDC constatou que as vendas por essas plataformas aumentaram 124% em 2016 em relação ao ano anterior, movimentando perto da casa do trilhão de dólares.

Um levantamento realizado pela IEEE (Instituto de Engenheiros Eletricistas e Eletrônicos), o dinheiro vivo deve ser substituído pelo pagamento por meio de dispositivos móveis até 2030. A pesquisa foi feita com 1.900 entusiastas da tecnologia e apontou que 70% dos entrevistados acreditam que o dinheiro vivo deve ser extinto ao longo dos próximos anos.

 

Investimentos não param de crescer

Banco do Brasil e Bradesco são duas instituições financeiras que começam a explorar a tecnologia de pagamentos por aproximação (NFC – Near Field Communication). O conceito está disseminado há anos no Japão, e começa a ganhar corpo agora por aqui no Brasil.

Desde 2015, o Banco do Brasil permite o pagamento por aproximação por meio do cartão de crédito Ourocard, enquanto o Santander prevê o lançamento de um conjunto de soluções baseadas em NFC, que permitirão ao correntista pagar do ônibus ao coco na praia sem precisar de cartão. O objetivo é não apenas possibilitar o pagamento pelos smartphones equipados com NFC, como também incluir outros dispositivos, como pulseiras e adesivos.

O Itaú Unibanco possui um projeto-piloto de pagamento via NFC em sua base de clientes e deve colocar o serviço à disposição dos clientes em breve, já que as maquininhas de sua subsidiária Rede já estão preparadas para a tecnologia, dependendo apenas de serem habilitadas.

Esses são apenas alguns casos de bancos brasileiros que já perceberam esta fatia de mercado e pretendem fazer acontecer esta tendência que já ganhou força em países considerados early adopters das mais avançadas tecnologias.

 

Cashless como tendência

Quem já ouviu falar na modalidade de pagamento chamada cashless reconhece que ela representa uma alternativa de pura inovação para agilizar o trabalho nos caixas e reduzir as filas. Este conjunto de ferramentas e de tecnologias permite o pagamento sem o uso de dinheiro de papel ou cartões de crédito e débito, abrindo a possibilidade de escolha entre vários sistemas:  pulseiras, cartões pré-pagos ou até mesmo via smartphone.

Tais tecnologias podem se comunicar diretamente com o sistema de pagamento ou até com a máquina de cartão, realizando transferência automática da conta do cliente para o vendedor.

Mais uma vez, aqui se utiliza a tecnologia via NFC com a aproximação de um celular ou de uma pulseira à máquina de cartão, via RFID, que faz a leitura automática dos dados. É prático, moderno e já configura uma realidade em países como a Suécia e a Dinamarca, onde o uso de dinheiro em papel está restrito apenas a serviços essenciais.  

No Brasil, já vemos iniciativas bastante interessantes de cashless, onde o cliente pode reservar seu restaurante por aplicativo, consumir o que desejar e ao terminar, simplesmente levantar e ir embora. Todo o consumo está vinculado ao seu cartão cadastrado no aplicativo, assim como acontece em aplicativos já consolidados no mercado como é o caso do Uber.

 

O UOL DIVEO tem contribuído com uma série de inovações no varejo brasileiro, como é o caso de uma das primeiras lojas físicas de presença nacional a aceitar Bitcoin como meio de pagamento. Os desafios relacionados a cashless e a transformação que o varejo está passando são temas que tem recebido muita atenção da companhia e temos colocado à disposição os maiores especialistas para ajudar as empresas a vencerem seus desafios de transformação.

Se este é seu caso, entre em contato e entenda como podemos ajudar.

 

O que o cliente sente quando está dentro da sua loja?

Considerada um dos pilares de tecnologia fundamentais para a transformação digital, a inteligência artificial levou a TI a um patamar que ninguém esperava que ocorresse ainda nesta década: estamos nos beneficiando da capacidade das máquinas que estão sendo programadas para pensarem como seres humanos, de terem o poder de aprender, raciocinar e decidir de forma racional.

A Inteligência Artificial vem sendo aplicada em diversos setores para finalidades diversas. No varejo, uma utilização interessante é para monitorar o humor dos clientes dentro das lojas. Um levantamento realizado pela consultoria Markets and Markets observou que as tecnologias voltadas para o reconhecimento da emoção já foram adotadas amplamente em muitas empresas de diversos setores, em todo mundo. Há ainda uma crescente demanda para o software de extração de recursos faciais.

Segundo o relatório, o mercado global de computação afetiva passará de US$ 12,2 bilhões em 2016 para US$ 53,98 bilhões em 2021.

Descobrir o que uma pessoa estava sentindo parecia ser algo impossível de acontecer, mas isso é real. Pesquisadores do Instituto de Ciência da Computação de Massachusetts e do Laboratório de Inteligência Artificial se uniram e decidiram criar um dispositivo capaz de detectar emoções por frequência de rádio.

Tudo funciona a partir dos roteadores e mede as ondas emitidas e rebatidas pelo corpo, coletando informações dos sinais vitais como batimento e respiração e, reconhecendo o estado emocional da pessoa no mesmo momento, por meio de inteligência artificial.

 

Realidade que pode ser usada hoje mesmo

A Inteligência Artificial utiliza algoritmos para analisar a justaposição dos músculos da face e, dessa forma, inferir sobre o estado emocional da pessoa.

O rosto humano tem cerca de 45 músculos faciais e, quando eles se contraem, convertem-se em movimentos que são reconhecidos por esses algoritmos. Quando uma pessoa comprime as sobrancelhas, o algoritmo procura identificar as suas rugas.

E quando uma pessoa sorri, o algoritmo está procurando identificar se o formato da sua boca mudou e se os dentes estão a mostra.

Os avanços no uso de inteligência artificial nos últimos anos permitem que com poucas linhas de comando ter à disposição essa tecnologia à valores que permitem uma adoção massiva deste tipo de iniciativa.

 

 

Inteligência artificial no varejo: conheça o case Magazine Luiza

Aqui no Brasil, existem grandes varejistas que já fazem uso desta tendência. Um exemplo é o Magazine Luiza, que buscou melhorar o seu desempenho de clientes e conversão com inteligência artificial ao criar uma lista com algumas semelhanças com seus melhores (e já conhecidos) clientes.

Neste caso, a I.A. buscou audiências similares e o resultado foi expressivo, uma vez que trouxeram pessoas parecidas com os consumidores e alguns deles realmente consumiram os produtos.

Outro exemplo foi referente a missão de impulsionar o aplicativo do varejista. O Magazine optou pela tecnologia de machine learning para divulgar o aplicativo no canal com melhor desempenho.

Além do Magazine Luiza ter alcançado sua meta, reduziram os custos em 30%.

 

 

Pão de Açúcar utiliza I.A. aliada aos programas de fidelidade

A análise das informações de mais de 13 milhões de clientes cadastrados permite segmentar a oferta de descontos com ajuda dos algoritmos, que permitem saber a forma como o cliente compra.

Sabendo que ele quer um desconto, a empresa deixou de oferecer esta vantagem de forma massiva para chegar ao consumidor de maneira mais exclusiva.

Os dados dos programas de fidelidade foram abertos aos fabricantes, que começaram a fazer ofertas diretas ao cliente por meio do aplicativo do Pão de Açúcar. São três categorias de descontos. Uma válida para todos os clientes cadastrados no plano de fidelidade; outra tem produtos que o cliente já comprou; e uma terceira é relacionada aos seus hábitos.

Por exemplo, se ele já comprou carvão e cerveja, a análise dos dados entende que ele costuma fazer churrascos, e aí vai fazer uma oferta de carne. O aplicativo já soma mais de dois milhões de downloads, o que mostra que a adesão, tanto por parte dos clientes como dos fornecedores, foi grande — a expectativa era atingir esse número só no fim deste ano.

 

Inteligência Artificial e o monitoramento do humor

A aplicações de IA e Customer Experience Analytics das lojas físicas ganham força e apresentam resultados consistentes com o uso de sistemas de câmeras específicos ou até mesmo por meio das próprias câmeras de segurança (CFTV) já instaladas nas lojas. Assim, é possível monitorar e estudar o comportamento dos consumidores e melhorar a performance de vendas da seguinte forma:

Avaliando o humor dos clientes ao ver uma vitrine e a respectiva taxa de conversão

Desta forma, ao identificar clientes incomodados numa fila, é possível avisar ao gerente, para que ele autorize a abertura de um novo caixa, acelerando o atendimento.

Analisando as curvas de calor ou os locais mais frequentados da loja

Com este dado, é possível reposicionar produtos com maior margem, aumentando a lucratividade.

Medindo a quantidade de clientes em uma determinada região da loja e o respectivo engajamento dos vendedores para com eles 

Assim é possível informar ao gerente, em tempo real, a necessidade de alocar mais funcionários naquela região ou, simplesmente, que ele cobre mais empenho da sua equipe.

 

Nesse momento, existem muitas empresas pensando em projetos de IA dentro de suas lojas. Hoje há muitos casos de sucesso de organizações que melhoraram amplamente a experiência das pessoas com o emprego desta tecnologia para esta finalidade. Colocamos a sua disposição os maiores especialistas no assunto para discutir seus desafios e compartilhar experiências que já vivenciamos.

 

A experiência de compra gerada em quiosques de autosserviço para pick up in store

Há alguns anos, muitos apostavam que as lojas online iriam diminuir drasticamente a movimentação das lojas físicas. Mas quem apostou, errou. O cenário recente mostra que a grande tendência para o varejo é a integração de estratégias on e offline, sobretudo em temas como estoque e vendas.

Uma das inovações no setor atualmente é o modelo de pick-up in store, que une o comércio eletrônico com a loja física, garantindo uma experiência de compra híbrida na qual o cliente possui a oportunidade de comprar com agilidade pela internet, com a vantagem de experimentar ou retirar o produto no ponto físico. A entrega é de acordo com o gosto do freguês: ele pode levar para casa ou receber seu pedido em seu endereço de preferência, seguindo o modelo de frete no e-commerce.

 

Casos de sucesso de pick up in store

O conceito vem sendo adotado aos poucos entre os varejistas brasileiros, mas os norte-americanos já estão familiarizados com esta modalidade. Walmart, Macy’s e Nordstrom já colocaram à disposição de seus clientes este serviço, tanto em seus respectivos sites como em suas unidades de negócio.

Por aqui, os grandes players do setor da moda foram os primeiros a adotar o modelo, depois de compreenderem que o público brasileiro que consome vestuário sente a necessidade de provar os produtos antes de adquiri-los.

Um caso de sucesso foi a marca de óculos RayBan, que colocou uma PopUp Store no festival de música Lollapalloza. Era um espaço para 20 mil pessoas que possibilitava comprar óculos com descontos. Os óculos seriam entregues no dia seguinte na loja física. A comunicação era feita por meio de totens com tablets. Tornou-se uma variação do showroom, que foi levada para o festival, mas poderia estar em qualquer lugar – um evento na praia, por exemplo.

No modelo de pick up in store, as marcas adaptam suas lojas físicas com o estoque e pedidos integrados ao online para facilitar e gerar oportunidades de venda. Em muitos casos, quando o produto não se encontra disponível para venda e retirada na loja física, aciona-se o estoque virtual e a transação acaba no meio online.

 

O autosserviço como apoio ao pick up in store

Um estudo da Croma Marketing Solutions aponta que 60% dos consumidores pretendem usar o autosserviço no varejo. Esta é uma tendência que está em sintonia de um perfil de comprador cada vez mais independente, visual e interativo, especialmente os da Geração Y, que apresentam os resultados mais expressivos de aderência às tecnologias. Eles buscam checkout automático e personalização da experiência de compra.

Existe uma grande oportunidade para as empresas que estejam planejando atuar dentro desse modelo, porém as lojas ainda precisam evoluir para centros de atendimento e garantir a melhor experiência para seus consumidores.

 

Soluções para quiosques de autosserviço e pick up in store

O UOL DIVEO atua diretamente nesses desafios, com avaliação do nível de maturidade, análise de cenários e apoio na identificação e implementação de soluções inovadoras para o varejo, transformando a experiência de compra dos clientes.

Este é um tema que está nas suas prioridades? Entre em contato conosco para mais informações.

 

UOL DIVEO demonstra a aplicação de tecnologias para superar desafios de negócios na 1ª edição do Thinkers and Makers

UOL DIVEO, integradora de soluções para infraestrutura de TI, multicloud, serviços gerenciados e aplicação, em parceria com a Dynatrace, empresa mundial especializada em soluções de gerenciamento de performance digital, promoveram a 1ª edição do Laboratório de Inovação Thinkers and Makers, realizado no último dia 23 em um espaço no bairro de Pinheiros, na zona oeste de São Paulo. O evento contou com a presença de empresas, startups e especialistas com o objetivo de debater tendências e demonstrar na prática a aplicação de tecnologias inovadoras para superar desafios corporativos.

“A primeira edição do Thinkers and Makers atendeu a todas as expectativas e foi um evento incrível. Conseguimos, em uma tarde, realizar um processo que habitualmente dura semanas, percorrendo as etapas necessárias para desenvolver soluções tecnológicas adequadas aos desafios específicos de cada empresa. De forma simplificada, comprovamos na prática o quanto os quatro pilares que norteiam a nova área de Inovação do UOL DIVEO (Big DataIoTInteligência Artificial e Transformação Digital) são tecnologias que se complementam e oferecem um leque gigantesco de possibilidades. Em poucas horas, mapeamos as necessidades de cada empresa participante e chegamos a uma solução, o chamado mínimo produto viável (MVP)”, comenta Alexis Rockenbach, CTO da área de Inovação do UOL DIVEO.

O laboratório contou com a participação de sete empresas: Renner, Claro, Natura, Atento, Honda, Drogaria Onofre e o próprio UOL DIVEO, que também utilizou a experiência para mapear oportunidades internas e aprimorar procedimentos. “Gostei muito de ver exemplos reais e cases de como as tecnologias foram aplicadas. Nós ouvimos falar muito das novas tendências e hoje pudemos ver resultados da aplicação das tecnologias. Foi um aprendizado enorme, sair do dia a dia da empresa e ver essas apresentações. Certamente eu recomendo o evento”, afirma João Ribeiro, analista de TI de uma das empresas presentes.

A oportunidade de compartilhar ideias inovadoras com profissionais de diferentes áreas foi bastante valorizadas pelos participantes. “Esses eventos nos ajudam a conhecer ideias de outras pessoas, com expertises diferentes. Com as palestras, consegui ter uma visão das tecnologias que estão sendo mais faladas atualmente e observar onde elas foram implantadas. Muitas vezes pensamos ‘quero utilizar isso’ e não sabemos como”, declara o executivo Rafael Auday.

Cada uma das empresas participantes apresentou um desafio de negócio particular para ser solucionado ao longo da tarde. Conforme ditam as regras das metodologias agiles, foram formados grupos multidisciplinares de 4 a 6 pessoas para avaliar cada caso, com a presença de executivos da companhia analisada (tomadores de decisão e líderes dos setores de TI, marketing e vendas), acompanhados de especialistas nas áreas de Big DataIoTInteligência Artificial e Transformação Digital. O processo todo durou cerca de quatro horas, tempo no qual as companhias participantes percorreram etapas para identificar seus desafios e chegar às soluções. Os profissionais presentes, com a consultoria dos especialistas multidisciplinares, puderam se aprofundar nas soluções inovadoras disponíveis no mercado para atender aos desafios apresentados e encerrar o evento com um mínimo produto viável (MVP) indicado para resolver seu desafio.

A congruência entre as diferentes tecnologias marcou o evento desde seu início. Pela manhã, antes do laboratório prático, especialistas convidados conduziram uma série de palestras, nas quais apresentaram cases de aplicação dos quatro pilares tecnológicos que representam a base da nova área de Inovação do UOL DIVEO. Felipe Plets, co-fundador e CEO da Menvia, comentou sobre IoT. Na sequência, Luciano Costa, fundador e CTO do MeekaLabs, apresentou exemplos de uso de Machine Learning e Inteligência Artificial. O tema “Big Data & Analytics” foi abordado em conjunto por Fabio Rios, sócio e CEO da Plugar Data & Intelligence, e Alan Camillo, fundador e diretor de tecnologia da Blue Shift. Por fim, Leonardo Alves, o “Carioca”, CEO e fundador do aplicativo de relacionamento Deeper, e Juliana Glasser, CEO e co-fundadora da empresa de soluções tecnológicas Carambola.com.vc, expuseram suas visões sobre transformação digital.

 

Fonte: E-commerce News

Big data e consumidor

Como marcas famosas estão usando o Big Data entender o comportamento do consumidor

O Big Data é um dos pilares de inovação considerado fundamental para a transformação digital vivenciada pelas empresas atualmente, ao lado da IoT, Machine Learning e Inteligência Artificial. Sem estas quatro tecnologias fica impossível acompanhar todas as mudanças promovidas na vida dos consumidores.

As melhorias propiciadas pelo Big Data às organizações vão desde serviços digitais fornecidos pelos governos, passando pela detecção de tendências de mercado e até mesmo personalizando completamente sua experiência de compra.

De acordo com uma pesquisa da SNS Research, os projetos de Big Data devem atingir US$ 72 bilhões até 2020, mundialmente. E não faltam casos de sucesso para mostrar como este conceito vem mudando a forma de interagir com os clientes.

 

Nike e a integração de apps com redes sociais

Foto: Divulgação/Nike

 

A Nike, uma das maiores fabricantes de materiais esportivos do planeta, desenvolveu um software para ser usado por praticantes de corrida, informando a eles frequência de batimentos cardíacos, velocidade, quantidade de passos dados, distância percorrida e muitos outros dados.

O aplicativo era de fato muito interessante para a empresa, mas o que mais chamou atenção foi a integração do app com as redes sociais, estimulando amigos e fãs de corrida a compartilharem suas informações, fomentando uma competição sadia entre atletas amigos.

Ao estimular esse comportamento, a empresa multiplicou a quantidade de dados gerados diariamente. Essas informações preciosas foram usadas pela Nike para compreender seu público, aprimorar seus produtos e desenvolver novos modelos de tênis e roupas esportivas de acordo com o que descobriu por meio da iniciativa.

 

Danone e a logística na distribuição do iogurte grego

Já a Danone norte-americana precisava melhorar sua cadeia logística na distribuição do iogurte do tipo “grego”. O motivo era que esse iogurte perece com maior rapidez, por isso precisa ser produzido e entregue ao varejo em sincronia matemática.

A saída para não amargar desperdício do produto antes mesmo que ele chegasse à gôndola foi pensar em um software que realizasse o cruzamento de informações de rotas, tempo de entrega e prazo de validade. Desta forma, com o uso do Big Data, foi possível readequar a distribuição do alimento sem que houvesse desperdício por perecimento.

 

Starbucks e a estratégia de Big Data para estar no lugar certo

Foto: Divulgação/Starbucks

 

A Starbucks utiliza Big Data para guiar o processo de abertura de suas cafeterias, enfrentando a onda do e-commerce e, principalmente, aperfeiçoando a relação entre suas lojas, sua marca e seu público-alvo.

Eles possuem um sistema que gera poderosas análises demográficas para guiar planos de mercado e estratégias de aplicações de novas lojas, tudo feito de acordo com a demanda de cada região. O grande volume de dados analisados pela ferramenta é gerado pelo sistema de geoprocessamento e geomarketing, que traz informações sociodemográficas que possibilitam previsões de lucro e decisões de investimento com mais agilidade e menos riscos.

Ao analisar volumes gigantescos de informações, a grande rede de cafeterias percebeu que um espaço decorado e aparentemente bem localizado nem sempre representa, de fato, a escolha geográfica ideal para abrir uma de suas lojas. Apenas com informações sobre as pessoas que ali circulam, as áreas de negócios, o tráfego de veículos e a disponibilidade de transporte público em mãos, a rede de cafeterias define se irá ou não abrir uma nova cafeteria.

Embora pareça complexo – e realmente é – tudo acontece de maneira simples quando essa avalanche de dados é coletada, processada e disponibilizada para análise a partir de uma solução inteligente de Big Data.

 

Big data no varejo: apoio na compreensão do cliente

As soluções em Big Data para o varejo e a indústria de bens de consumo têm sido usadas na compreensão do cliente. O simples discernimento de informações processadas pela tecnologia possibilita a um supermercado, rede de lojas ou mesmo uma grande montadora automotiva, readequar a ação em caso de rejeição ou complementá-la, caso seu cliente apresente novas necessidades.

Outro ponto importante é que por meio deste conceito é possível ter subsídio para o desenvolvimento de novos produtos, uma vez que ele transforma dados brutos em indicativos do que seu consumidor precisa (de fato), garantindo maior personalização, potencial de fidelização e aumento da base de clientes.

O Big Data funciona ainda na otimização dos processos internos, provendo inteligência operacional ao seu negócio.

 

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