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Como IA pode transformar a experiência do cliente na Black Friday

Com análise de dados, é possível transformar não somente a Black Friday, mas todas as demais datas importantes do varejo
Dados são importantes aliados quando falamos em uma melhor experiência. (Andriy Onufriyenko/Getty Images)
Dados são importantes aliados quando falamos em uma melhor experiência. (Andriy Onufriyenko/Getty Images)
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BússolaPublicado em 23/11/2021 às 16:25.

Por Jhonata Emerick*

Este ano, a Black Friday deve ser a mais digital da história, além de ter um crescimento dentro do que já era esperado. De acordo com um estudo realizado pela McKinsey & Company, por conta da pandemia do covid-19, a digitalização de empresas e consumidores avançou, em oito semanas, o equivalente a cinco anos, gerando uma quantidade enorme de dados.

De acordo com o levantamento da Enext, consultoria de e-commerce e marketing, a taxa média de abandono de carrinho de compra no Brasil é de 61%. Em 2020, a porcentagem de desistência chegou a 71%. Os motivos podem ser diversos, desde dificuldades com o cadastro até problemas em páginas.

A Inteligência Artificial (IA), com suas aplicações, deve ser uma grande parceira para mudar esse cenário. Existem soluções mais conhecidas do público em geral, como os sistemas de recomendação, que operam na linha de frente. Porém, há muitas outras operando nos bastidores, mas garantindo uma melhor experiência de compra.

Os dados são importantes aliados quando falamos em uma melhor experiência, o chamado ciclo virtuoso. Afinal, com eles é possível entender melhor seu cliente e captar ainda mais dados — que muitas vezes você nem capturava. Dá-se a somatória: junção de produtos mais dados, mais estratégia.

Por exemplo, um dos problemas comuns durante a Black Friday, inclusive na loja física, é a ruptura no estoque — falta de um determinado produto para venda, ou seja, quando o consumidor vai em busca de um artigo de uma “marca X” e, todavia, não o encontra, o que deixa a experiência muito prejudicada.

Essa situação acarreta diversos problemas, pois, além de perder a venda, o cliente pode passar a consumir um produto similar de uma marca concorrente. As principais causas de ruptura ou excesso de estoque se dão, sim, por falta de planejamento. Seja por ausência de mercadorias no estoque, ineficiência ao abastecer gôndolas ou previsão errada das vendas.

Deve-se levar em conta também a estratégia aplicada com os fornecedores, a sazonalidade dos insumos e o prazo de entrega. A partir da coleta de todos esses dados, uma solução de previsão de demanda pode ser proposta para evitar as rupturas. Capaz de monitorar desempenho a curto prazo, estimar necessidades futuras para facilitar a criação de políticas de decisões em médio e longo prazo e auxiliar nas tomadas de decisões que envolvem estratégias e planejamento de um negócio — independentemente de seu tamanho, público ou segmento.

Utilizando dados históricos, ela entrega insights valiosos por meio de modelagem preditiva. Um ponto importante a se considerar é que para utilizar esse tipo de modelo para eventos anuais — como a Black Friday — são necessários alguns anos de dados para entender a variação sazonal nessa época do ano.

Portanto, com as ferramentas adequadas e com os dados em mãos, podemos concluir que temos os componentes certos para transformar não somente a Black Friday brasileira, mas todas as demais datas importantes em verdadeiros eventos de varejo. Gerando tanto uma grande experiência de compras para os consumidores quanto melhores resultados na conversão e redução do abandono de compras. 

*Jhonata Emerick é CEO da Datarisk, startup de desenvolvimento de modelos preditivos, com foco em crédito, cobrança e fraude