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!

 

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

uoldiveo-Black-Friday: como o varejo tem se preparado para suportar a alta demanda

Black Friday: como o varejo tem se preparado para suportar a alta demanda

No ano passado, a Black Friday rendeu ao varejo online R$ 1,9 bilhão de faturamento em apenas 24 horas, segundo dados apurados pela Ebit. Em um único dia foram feitos mais de 2,92 milhões de pedidos, com tíquete médio de R$ 653 por compra. Com a crise econômica dando sinais de recuperação, a expectativa é que a data mantenha sua trajetória ascendente, com desempenho ainda melhor este ano.

A boa notícia vem acompanhada de alguns alertas de precaução. Para as empresas tirarem o máximo de proveito da Black Friday é preciso preparar a estrutura de TI para encarar o pico de acessos e de demandas computacionais em um curto período de tempo. As maiores dificuldades enfrentadas pelas companhias de varejo online estão ligadas ao datacenter, uma vez que eles nem sempre são estruturados para lidar com o volume tão alto de transações simultâneas.

Para evitar surpresas de última hora, o varejo tem se preparado com meses de antecedência, justamente para conseguir realizar todos os testes e desenhar uma previsão de possíveis falhas, antes do período crítico.

 

Veja quais são os principais pontos de atenção:

 

  • Adapte sua estrutura

As empresas precisam ter consciência de que necessitam de uma infraestrutura elástica para suportar os picos de acesso em datas especiais, sobretudo na Black Friday.

O uso de servidor em nuvem pode ajudar a evitar quedas e indisponibilidades do site durante grandes demandas, mas só a cloud não resolve, porque parte dela também depende de infraestrutura. A tecnologia de suas aplicações vai dizer até que ponto você poderá usufruir da escalabilidade oferecida pela nuvem.

 

  • Realize Teste de Estresse

O Teste de Estresse consiste em checar se a plataforma na qual a loja virtual está instalada suportará o maior número de acessos e se a própria loja está preparada para lidar com um grande volume de vendas em um curto espaço de tempo, gerenciando prevenção de fraudes, emissão de notas fiscais, embalagem dos produtos vendidos e toda a operação logística.

Para isso, tenha em mão informações sobre performance, estabilidade ou funcionalidades que precisarão ser testadas.

No caso de performance e estabilidade, você submeterá o ambiente a um pico de atividade, onde o objetivo é ver o limite da infraestrutura montada. Já no caso da funcionalidade, o objetivo é saber se tudo está funcionando de acordo com o que foi especificado.

Tenha bem definido o desenho da arquitetura do ambiente, os componentes que fazem parte desta arquitetura (rede, servidores, aplicação e usuários), produtos e aplicações que serão testadas, se a carga na qual o ambiente foi montado deverá atender as demandas e, o mais importante: a quantidade estimada de usuários que vão acessar este ambiente na Black Friday.

 

  • Verifique os serviços de suporte

Cheque com a plataforma quais os serviços de suporte que os fornecedores vão praticar no dia “D”. Geralmente, quem fornece infraestrutura e datacenter cria força-tarefa com uma equipe especial que fica 24 horas à disposição, porque sabem que nesse dia tudo vai ter utilização bem superior à média. Vale a pena verificar com seus fornecedores quais são os planos para suportar o pico de atividade na Black Friday.

É importante contar com uma capacidade maior de processamento e memória do datacenter, exclusivamente para a data. O objetivo é evitar que o serviço pare ao chegar no limite, descartando os pedidos que não consiga processar. Essa condição é denominada “on demand”, criada para situações nas quais o lojista sabe que vai ter um pico de vendas.

 

  • Invista em uma análise de transação robusta

Utilize um processador de pagamentos que realize uma excelente análise de todas as transações corretamente.  Com o aumento das vendas no seu site, mais análises de transações serão necessárias e alguns serviços de análise de risco do tipo automática, feita por software, podem bloquear transações legítimas em função de inconsistências no sistema. E como nessa época o número de transações é maior, o risco de bloqueio de transação também aumenta.

É recomendável que sua empresa tenha uma equipe focada em verificar a legitimidade das transações. Talvez seja necessário repensar a forma como as transações são analisadas para que não as vendas não sejam perdidas e nem sejam vítimas de golpes.

 

  • Conheça a capacidade de seu ambiente

Por fim, tenha em mente que você precisa saber exatamente o quanto seu ambiente consegue escalar. É possível traçar estratégias de acordo com seu nível de escalabilidade, evitando picos repentinos. Uma outra possibilidade é distribuir a campanha ao longo do mês, em vez de apostar tudo em um único dia e deixar os clientes a ver navios.

 

Não se esqueça: este é um trabalho constante que envolve ações estruturadas que devem ser programadas ao longo de 12 meses. Caso contrário, fica a lacuna que pode ser ocupada pelo concorrente, que se preparou antes de você. Nós podemos ajudar a sua empresa a fazer isso. Consulte-nos!

 

Alexis Rockenbach

 

Alavancando a performance do seu e-commerce com TI

O número de profissionais dedicados exclusivamente ao planejamento e gestão de infraestrutura de E-Commerce está crescendo. E existem motivos de sobra para isso: cada vez mais percebe-se o valor de pessoas especialistas numa área que é missão crítica para muitas empresas, sejam elas dedicadas ou não ao varejo online. Um cliente disposto a comprar que não encontra o site disponível naquele momento pode não voltar mais tarde.

O objetivo do trabalho do Gestor de Infraestrutura de e-Commerce é projetar, desenvolver e manter o business rodando de forma a atender alguns objetivos essenciais:

  • Trabalhar para ter uma infraestrutura de padrões abertos, segura, e escalável para futuras necessidades;
  • Ter bem definido o modelo de sustentação do negócio;
  • Ter a visão da correta estratégia de Cloud que melhor se adequa ao seu negócio para os próximos anos

Ainda, o profissional deve estar muito familiarizado com alguns conceitos básicos e funcionalidades de componentes de Hardware e Software, especificação de níveis de serviço (SLA’s), gerenciamento da operação e uma noção de todos os componentes e ambientes satélites do seu e-Commerce (ERP, Gateway de Pagamento, Antifraude, Recomendações, Service Center, Emissão de NF-e, Gestão de Conteúdo, etc).

Além disso, é muito importante que o Gestor de Infraestrutura conheça os componentes de Hardware e Software do seu ecossistema (Middleware, Banco de Dados, Servidores Web, Balanceadores, Storage) e sua forma de escalonamento. Conhecer como esses componentes podem ser escalados é informação crucial para preparar o seu ambiente para eventos sazonais que certamente exigirão de seus componentes a manutenção dos níveis de resposta razoáveis para o usuário final.

Como avaliar uma infraestrutura de e-Commerce? Existem diversas maneiras e indicadores para auxiliar nesta tarefa. Alguns que podemos citar:

  • Flexibilidade:a capacidade de responder rapidamente à necessidade de up e downscaling com base na necessidade do negócio;
  • Custos:CapEx e OpEx relacionados aos custos de aquisição e manutenção para servidores, licenças e outros itens de hardware e software. Não esquecer a parte relativa à manutenção/suporte anual dos fornecedores da plataforma & implementação
  • Segurança e Compliance de TI:de que forma as informações sensíveis armazenadas pela plataforma estão protegidas? Estou inserido em uma indústria regida por leis específicas e/ou políticas de privacidade particulares? É possível que, dado o contexto, as informações geridas pela plataforma precisem estar regidas por algum tipo de regulamentação
  • Confiabilidade:como meus clientes são afetados por fatores como disponibilidade de serviços e cumprimento dos SLA’s internos da minha plataforma? Normalmente o cliente final (usuário do site) é impactado em medida equivalente à entregue pelos nossos fornecedores
  • Gerenciamento de serviços centralizado e Cloud-ready:fatores como suporte oferecido pelos fabricantes e funções para controle e monitoramento com visão 360º dos componentes da plataforma

O desempenho e-Commerce é outro fator bastante importante. Mais importante ainda é poder diagnosticar com rapidez eventuais relatos de lentidão no acesso ao site, seja via monitoramento do usuário real ou de monitores de pontos vitais específicos, e agir mitigando a má experiência de navegação do usuário naquele momento no site. Alguns exemplos:

  • Monitoramento contínuo dos tempos de resposta das principais páginas do site (TTFB | Time-to-First-Byte e Load Time)
  • Desempenho de rede com foco em tempos de resposta ponta a ponta (interno e externo), bem como a banda internet disponível
  • Monitoramento dos sinais vitais dos componentes da plataforma (CPU/memória/disco)
  • Monitoramento DNS
  • Avaliação de serviços de terceiros, principalmente aqueles que são executados de forma síncrona

A Compasso – uma empresa UOL DIVEO – é especialista na implementação de Plataformas de E-Commerce, tendo entregue dezenas de projetos nesta área ao longo dos últimos 5 anos. A Compasso atua no planejamento, design, implementação e sustentação de projetos de E-Commerce. Além disso, hoje sustenta e gere a infraestrutura de E-Commerce de grandes varejistas no Brasil.

Neste ano, a Compasso prestigia cinco de seus clientes que estão concorrendo ao Prêmio E-Commerce Brasil, a maior e mais importante premiação do segmento. Encerra hoje (19/07) a fase de votação popular.

  • Inovação em Tecnologia: Loja Natura
  • Inovação em Tecnologia: Profissional Rony Meisler, Reserva
  • Inovação em Vendas: Lojas Renner
  • Inovação em Operação: Livraria Cultura
  • Inovação em Experiência: Loja Farm

Sentimos muito orgulho do sucesso dos nossos clientes, mais ainda por fazer parte dele!