É possível utilizar Machine Learning para aprimorar seu e-commerce, e neste artigo nós do Venda Mais com Dados traremos insights e casos de referência para que você possa iniciar sua jornada em Data Science.

Para isso, dividiremos nosso artigo em três partes, que te ajudarão a entender melhor o tópico.

Primeiramente, faremos um rápido resumo sobre Machine Learning para aqueles que acabaram de chegar e ainda não conhecem o tema.

Em seguida, conheceremos alguns métodos de Machine Learning que pode nos ajudar.

Finalmente, navegaremos por casos de referência que nos forneçam os insights necessários para começar.

O que é Machine Learning?

Uma das melhores referências sobre Machine Learning, principalmente por focar em suas aplicações para negócios, é nosso artigo:

O que é Machine Learning e sua aplicação em negócios

Por exemplo, nele você encontrará esta brilhante referência chamada “Guia sobre Machine Learning para Executivos” a Mckinsey.

Nesse sentido, Machine Learning, ou aprendizado de máquina, é baseado em algoritmos com a capacidade de aprender a partir de uma base de dados.

Assim, seu uso tem crescido vertiginosamente.

Primeiramente, pois temos hoje um maior acesso aos dados a partir de avanços contínuos em digitalização.

Segundo devido a uma maior facilidade de acesso a máquinas com grande poder de processamento.

Suas aplicações vão desde segmentação de mercado e priorização de clientes até casos mais avançados como os que veremos neste artigo.

Métodos de Machine Learning para aprimorar seu e-commerce

Primeiramente conheceremos um caso de referência muito interessante da E-bay utilizando Árvores de Decisão por Boosting de Gradiente.

Este método auxiliou a E-bay melhorar sua recomendação de produtos e aumentar a receita em 2,1%.

Segundo, falaremos da aplicação de Machine Learning pela Macy’s, para entender tendências sazonais de venda, assim como o posicionamento de produtos nas lojas.

Casos de Referência utilizando Machine Learning para aprimorar seu e-commerce

Ebay melhora a recomendação de produtos utilizando Machine Learning

Primeiramente, vamos entender como a Ebay melhorou seu processo de recomendação de produtos e a experiência de compra dos usuários ao utilizar Machine Learning

Por exemplo, o artigo “Improving Shopping Recommendations for Customers Through eBay’s Relevance Cascade Model”, eles citam que o principal objetivo da empresa é facilitar para que as pessoas encontrem o produto que amam.

A partir do uso de Machine Learning a E-bay foi capaz de melhor conectar suas recomendações de produtos com as necessidades de seus clientes.

A imagem abaixo, que retiramos do artigo original, mostra como eram feitas as recomendações de produtos para os clientes.

Se avaliarmos a recomendação acima, rapidamente notamos que há uma grande variação no tipo do produto, assim como sua finalidade e preço.

A partir de um novo modelo de Machine Learning, baseado em árvores de decisão com boosting de gradiente, foi possível melhorar a qualidade do processo e melhor refinar as recomendações de produtos.

Por exemplo, vejamos o resultado abaixo da mesma recomendação apresentada anteriormente.

Em síntese, o processo foi capaz de melhorar a recomendação de produtos, e de acordo com testes realizados pelas equipes aumentar as receitas em 2,1%, o que é um valor muito significativo se levamos em conta a receita anual da E-bay que gira em torno de 2,5 Bilhões de dólares.

Machine Learning aplicado em otimização de preços e inventário pela Macy

A Macys é uma loja de departamento modernos, que ajuda seus clientes a expressar seu estilo e celebrar momentos especiais, independente do tamanho ou de onde possa comprar.

Em um artigo da Ai4, que você pode acessar neste link, é compartilhado como a equipe de cientistas de dados da Macy’s tem aplicado Machine Learning para:

• Melhorar seus negócios no dia a dia
• Otimizar o posicionamento geográfico e o preço dos produtos.
• Prever preços e demanda de produtos com maior precisão.

Para isso, eles citam que os algoritmos de Machine Learning são aplicados em toda a organização, encontrando oportunidades em diversas áreas como marketing, publicidade, preço e gerenciamento da cadeia de suprimentos.

Por exemplo, Bhagyesh Phanse Vice-Presidente de Ciência de Dados na Macy’s cita:

Investir em analytics assim como em poder de processamento, permite a equipe da Macy’s explorar novas áreas de aplicação de Machine Learning em uma perspectiva colaborativa.

Nesse sentido, as aplicações de Machine Learning envolvem previsão de preços conforme a demanda e localização dos produtos.

Em seguida, eles comentando sobre o uso de Análise de Clusters para agrupar as lojas de acordo com suas similaridades em relação aos padrões de vendas sazonais.

Como resultado, este método auxilia a equipe a obter mais dados e melhorar capacidade de previsão de tendências.

Estas previsões são extremamente úteis no varejo devido as rápidas mudanças que costumam acontecer.

Conclusão

Assim, concluímos que o uso de Machine Learning pode auxiliar seu e-commerce a aumentar suas receitas, e entender melhor as tendências sazonais de produtos.

Análises de Clusters podem te ajudar a agrupar suas vendas por similaridades e assim obter rapidamente tendências que seriam difíceis de verificar ao analisar sem o auxílio destes algoritmos.

Métodos como Árvores de decisão também podem ser explorados para aumentar ainda mais a precisão da sua recomendação de produtos e assim melhorar a experiência de seus clientes no processo de compras.

Isto impactará fortemente suas receitas e o ajudará a crescer.

Finalmente, destacamos que muito dos dados e informações que você precisa nestas análises já podem estar disponíveis em sua loja, e basta você iniciar o processo de análise.

Antes de sair, lembre-se de se inscrever em nossa Newsletter e navegar em outras áreas do Blog para conhecer ainda mais como os Dados podem ser utilizados para te ajudar a vender mais.

Até a próxima.