Empresas de varejo e bens de consumo estão vendo a aplicabilidade do aprendizado de máquina (ML) para impulsionar melhorias no serviço ao cliente e eficiência operacional. Por exemplo, a nuvem do Azure está ajudando marcas de varejo e consumidores a melhorarem a experiência de compra, garantindo que as prateleiras estejam estocadas e que o produto esteja sempre disponível quando, onde e como o consumidor deseja fazer compras.
Aqui estão os casos de uso comum para ML em varejo e bens de consumo, juntamente com recursos para iniciar o ML no Azure.
8 casos de uso de ML para melhorar o serviço e fornecer benefícios de otimização, automação e escala
- A otimização de estoque por meio do sortimento de SKU + aprendizado de máquina garante que as prateleiras sejam estocadas e que os melhores produtos estejam sempre disponíveis para compra.
- Mecanismo de Recomendação – O Trainbox Recommender recomenda a modernização dos recursos do mecanismo para ofertas relevantes de produtos e serviços, o que pode gerar receita incremental.
- O Visual Search utiliza os recursos de pesquisa centrados no cliente.
- A Análise de Sentimentos pode ajudar a empresa a melhorar seus produtos e serviços, compreendendo melhor como sua oferta impacta os clientes.
- Detecção de fraude para detectar anomalias e outros erros que sinalizam comportamento desonesto.
- Exija a previsão por otimização de preços para atender à demanda do consumidor, criando uma previsão de demanda em vários pontos de preço e restrições comerciais para maximizar o lucro potencial.
- As ofertas personalizadas melhoram a experiência do cliente, oferecendo informações relevantes que, por sua vez, fornecem aos varejistas dados aprimorados sobre o engajamento da marca do cliente.
- Previsão de rotatividade de clientes para melhorar a tomada de decisão estratégica em relação ao envolvimento do cliente e ao valor da vida útil.
Todos esses casos de uso podem ser abordados usando o aprendizado de máquina.
