Hoje, no competitivo cenário do varejo, relevância em escala é tudo. É aí que entra o Machine Learning como fator determinante para impulsionar as vendas. A tecnologia de Machine Learning tem a capacidade de analisar enormes conjuntos de dados para descobrir insights sobre tendências, preferências e até mesmo predições sobre o momento certo para impactar cada consumidor.
Selecionamos três marcas que usam Machine Learning para engajar usuários. Veja como essas marcas estão utilizando todo o poder do big data para personalizar experiências em diferentes canais.
1. Under Armour
A Under Armour, marca de roupas e artigos esportivos, integrou a tecnologia de Machine Learning ao UA Record™, seu app de fitness. Monitorando a saúde do usuário, com base em dados de várias fontes (apps de terceiros, smart watches, dados fornecidos pelos próprios clientes e muito mais), o app oferece uma dieta personalizada e orientações de exercícios.
Foto por Under Armour.
“O app baseia seu treinamento nos resultados de outras pessoas que têm perfis de saúde/fitness similares, bem como em dados extraídos, por exemplo, de bancos de dados nutricionais, fisiológicos e comportamentais”, relata o site de notícias Business Insider. O app também monitora itens como passadas, nutrição, padrões de sono e estatísticas de exercícios, frequência cardíaca, ritmo, distância e queima de calorias.
O app da Under Armour é um recurso valioso e customizado que pode ser usado com apenas alguns toques – um personal trainer na palma da mão. Quanto mais você usa, mais ele conhece você. Assim, a marca poderá oferecer recomendações cada vez mais personalizadas para as suas metas específicas.
2. Mazda
A Mazda utilizou o Machine Learning para encontrar os influenciadores certos para promover seu novo carro, o CX-5, no festival SXSW, em Austin, no Texas.
A marca japonesa trabalhou com a Influential, uma empresa que utiliza a tecnologia Watson AI da IBM para identificar pessoas extrovertidas nas redes sociais – um público perfeito para se conectar aos fãs do festival.
A tecnologia de Machine Learning examinou posts nas redes sociais, procurando as pessoas certas, com os indicadores certos – como pontos de exclamação e emojis.
Para o SXSW, quatro pessoas foram selecionadas para rodar em Austin dentro do CX-5 e depois se divertir em um Mazda Studio. No final, era só postar sobre a experiência no Twitter, no Instagram e no Facebook.
Essa abordagem de marketing centrada em dados permitiu à Mazda personalizar conteúdo para se engajar melhor com um grupo muito específico de consumidores – pessoas com um perfil mais criativo, já que o SXSW celebra a música, o cinema e a tecnologia, entre outras ideias inovadoras.
3. The North Face
A The North Face, rede de roupas esportivas, utiliza um assistente pessoal digital, o Fluid Expert Personal Shopper (XPS), para ajudar a fazer recomendações para consumidores online, construir perfis com base em seus interesses e criar uma experiência personalizada para cada usuário.
O XPS leva a reputação amigável e descontraída da loja física para o mundo digital. Por meio de Machine Learning, a marca pode coletar dados simultaneamente para avisar sobre interações no site e futuros produtos.
A North Face também oferece uma experiência personalizada aos usuários do site, que podem comprar através do IBM Watson.
Depois de baixar o aplicativo, os consumidores podem acessar a tecnologia através de seus smartphones. Tal qual um vendedor que está pronto para ajudar os clientes a escolherem os produtos que desejam, esse assistente virtual faz perguntas aos usuários, aprende com suas respostas e oferece produtos relevantes de acordo com suas preferências.
O ROI do Machine Learning
A natureza preditiva do Machine Learning é o que torna essa ferramenta tão poderosa para os profissionais de marketing. O ML permite às marcas usar dados de clientes, passados e presentes, para projetar tendências e comportamentos futuros.
No que se refere às vendas, os modelos de Machine Learning podem prever o momento mais relevante para oferecer produtos (por exemplo, quando o consumidor está mais propenso a comprar itens sazonais). Em termos operacionais, o Machine Learning pode ajudar a marca a estimar o nível de estoque necessário durante os períodos de pico (Black Friday, Natal, etc), em comparação com o restante do ano.
Como resultado, os modelos de Machine Learning ajudam a cortar as despesas desnecessárias (desperdício de investimentos em publicidade e sobra de produtos), otimizando os esforços de marketing para antecipar as necessidades dos clientes. Com isso, é possível aumentar a receita e as margens de lucro.
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