O ChatGPT da Open AI criou um burburinho sobre a atual “Revolução da IA”, mas não é uma revolução para todos. Este é um momento em que os inovadores entregam lentamente os aplicativos de IA aos primeiros usuários. A maioria inicial ainda está esperando à margem, esperando que a Revolução da IA atinja seu setor ou mercado.
Apenas começou a permear o comércio eletrônico , onde vemos empresas usando inteligência artificial e aprendizado de máquina para agilizar as operações, personalizar o marketing e aprimorar a experiência de compra.
À medida que os primeiros usuários começam a integrá-los em seus sistemas, veja como você pode aplicá-los ao seu negócio de comércio eletrônico:
1. ChatGPT e conteúdo gerado por IA
A aplicação mais óbvia da IA é usar ferramentas como o ChatGPT para gerar cópia e conteúdo estratégicos. O ChatGPT é particularmente surpreendente para todos nós porque responde de uma forma que todos entendemos, sem necessidade de código ou conhecimento de programação. Como um modelo de linguagem, sua habilidade é navegar na linguagem humana, extraindo de vastas bibliotecas de informações, dando a você exatamente o que você pediu.
Isso significa que você não precisa confiar em escritores humanos para vasculhar a pesquisa para criar descrições de produtos otimizadas para mecanismos de pesquisa. As empresas já estão usando o ChatGPT para identificar essas palavras-chave e usá-las para otimizar seus direitos autorais. O Shopify ainda oferece descrições geradas por IA com base nas palavras-chave inseridas pelos comerciantes.
Embora esses modelos de IA sejam impressionantes, eles não são infalíveis. Eles ainda cometem erros: alucinações – ou lacunas de informação que foram preenchidas de forma criativa pela IA para dar uma resposta completa. Essas confabulações podem se manifestar em mentiras ou informações equivocadas, citando fontes que não existem.
As fontes de dados das quais a IA extrai são limitadas em escopo e variedade… e ligeiramente controversas. As reivindicações de direitos autorais são uma preocupação quando a IA é gerada a partir de outras fontes, e mais empresas, como o Reddit , querem ganhar mais dinheiro com os dados que fornecem.
Mas o texto é apenas metade da batalha. Na Amazon, o título e a imagem são a prioridade número um. A primeira imagem de um produto em um fundo branco é essencial. Então você precisa de fotos de estilo de vida, sobreposições de marcadores e um exemplo de escala de produto. Você sempre perde algumas imagens de que precisa durante uma sessão de fotos. As sessões de fotos são caras e a IA pode preencher essa lacuna. Tipo de.
A geração de imagens ainda não chegou lá. A Levi’s, empresa de denim, recentemente fez uma campanha usando IA da Lalaland.ai vestindo suas roupas. Os modelos têm uma aparência ligeiramente “off”, como a maioria das imagens geradas por IA, mas exibem as roupas sem ter que contratar um modelo real para vesti-las. Essa tecnologia funciona bem com roupas, mas ainda não vimos uma ferramenta que use modelos interagindo com objetos 3D mais complicados.
2. Chatbots e interações com clientes
Cada vez mais clientes estão interagindo com chatbots e gostando do processo. Eles estão disponíveis 24 horas por dia, 7 dias por semana e geralmente conversam naturalmente, personalizando a experiência. Eles também podem fazer upsell no momento da interação.
Os chatbots também aceleram o processo de suporte ao cliente. Uma pesquisa com executivos de empresas que usam chatbots descobriu que 90% tiveram “melhorias mensuráveis na velocidade de resolução de reclamações”. Quanto menos tempo as pessoas esperam ao telefone por um agente de atendimento ao cliente, mais felizes elas ficam.
Eles têm limites, no entanto. A empresa de chatbot, Tidio , descobriu que as pessoas preferem um assistente humano quando se trata de devolver um produto, solucionar problemas e reclamar de um serviço ou produto. Outras empresas oferecem integração de chatbot para negócios online, pois se torna mais comum interagir com esses chatbots durante a jornada do cliente online. É possível ter um sob medida para sua empresa, mas também mais caro.
3. Segmentação e personalização de publicidade
Capturar clientes em potencial na fase de consideração está ficando mais fácil, pois os anúncios direcionados à IA os interceptam durante o processo de compra. Os compradores on-line pesquisarão o produto que melhor atende às suas necessidades e, à medida que aprimoram suas pesquisas, um anúncio pode aparecer, fornecendo exatamente o que precisam.
A varejista de móveis online Wayfair é um exemplo de empresa que usa IA para determinar quais clientes têm maior probabilidade de serem influenciados pelos anúncios e, usando seus históricos de navegação, escolhem os produtos que podem realmente comprar.
Os algoritmos de IA analisam grandes quantidades de dados sobre o comportamento do cliente, dados demográficos, histórico de compras e interesses. Mais empresas estão usando especificamente a IA para destilar essas informações para direcionamento e segmentação de público, evitando bombardear os consumidores com conteúdo irrelevante. Taxas de engajamento mais altas se transformam em mais conversões.
Outro aspecto importante da criação de anúncios direcionados é por meio da coleta de palavras-chave – encontrar a melhor correspondência de palavras-chave para o seu produto. As campanhas automáticas podem ser configuradas para extrair palavras-chave, transferir palavras-chave entre campanhas e aumentar os lances dependendo dos horários de pico e fora do horário de pico. É um processo contínuo otimizado que você ou um funcionário teria que fazer constantemente.
A personalização de marketing fica ainda mais avançada com personas de clientes geradas por IA. Empresas como a Delve.ai usam milhões de pontos de dados de fontes internas e externas para criar personas de clientes ideais, personas de concorrentes e personas sociais. Algumas ferramentas de IA usam dados psicográficos coletados e fatores psicológicos qualitativos para criar personas mais precisas do que aquelas feitas apenas com métricas demográficas e comportamentais.
4. Cultivo de sentimentos e prevenção de fraudes
A análise de sentimento é uma ferramenta mais recente para extrair dados de opinião de análises, pesquisas, artigos da web e mídias sociais. Os modelos de linguagem são usados para filtrar o ruído on-line para extrair o que os clientes dizem sobre seus produtos.
Você fica com uma visão acionável sobre como os consumidores se sentem em relação à sua marca, seus produtos e a jornada do cliente. As opiniões são medidas pelos adjetivos usados em conjunto com o produto ou serviço que está sendo avaliado. Esses adjetivos são avaliados e uma pontuação é revelada para classificar as opiniões. Essas opiniões às vezes são distorcidas por revisores pagos que fazem avaliações falsas, positivas ou negativas, que enganam os clientes. Descobriu-se que a análise de sentimento ajuda a prevenir fraudes usando modelos de linguagem para encontrar revisões de spam.
5. Planejamento da cadeia de suprimentos
Ao analisar o comportamento do cliente e os dados de demanda, as ferramentas baseadas em IA podem ajudar as empresas a otimizar seus níveis de estoque, reduzir o desperdício e melhorar a eficiência de sua cadeia de suprimentos.
A previsão da demanda do cliente e das restrições de capacidade é necessária para o gerenciamento da cadeia de suprimentos. As ferramentas de IA podem garantir que as instalações do armazém tenham o fluxo correto de entrada e saída de estoque para proteger contra estoque insuficiente ou excessivo. A Amazon oferece gerenciamento de inventário baseado em IA por meio do Intelliify, criando previsões de demanda que permitem que suas equipes atuem de acordo com as recomendações de compra de inventário.
Essas soluções de cadeia de suprimentos de IA não tomarão decisões ou compras por você. AI ainda não é avançada o suficiente para ser confiável para fazer soluções independentes. Sistemas de loop complicados estão sendo desenvolvidos para reduzir as interações humanas, dando a AI como ChatGPT a capacidade de tomar decisões iterativas com base na tarefa que lhes é dada.