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Varejo

O varejo nunca esteve sob pressão como agora. Essa tensão advém do aumento das expectativas do consumidor capacitado e da necessidade de previsão e inventário precisos para a entrega de mercadorias em um local e horário convenientes para o consumidor, além de proporcionar eficiência operacional.

Saiba como machine learning automatizado está transformando o Varejo.

IA no Varejo

O consumidor capacitado está mais conectado e informado do que nunca e exige que os varejistas entendam seus hábitos de compra em constante mudança para fornecer excelente serviço ao cliente. Ao mesmo tempo, nunca foi tão crítico otimizar a gama de estoques e estoques para entregar aos clientes os produtos que eles desejam no momento e no local onde eles os desejam. Tudo isso precisa ser executado através da identificação de oportunidades para diminuir custos, aumentar a eficiência operacional e garantir uma experiência do cliente sem atritos. A IA tem o poder de ajudar, alavancando seus próprios dados sobre seus clientes para entender melhor como suas necessidades evoluíram e como sua organização pode se adaptar a um mercado em constante mudança.

Consumidor Com Poder

  • Preveja o próximo estado do CRM do cliente (por exemplo, ativação, regular, alto valor, declinador, inativo, rotatividade) para informar a estratégia de futuras comunicações de marketing
  • Satisfação do cliente: usando pesquisas e revisando dados, preveja sentimentos para toda a base de clientes
  • Com base no histórico de compras anteriores, preveja o número de dias para o próximo pedido
  • Identifique o produto mais eficaz a ser apresentado a cada cliente para influenciar suas decisões de compra com base em dados históricos (compras, pesquisas na web etc.)
  • Atribua o valor da conversão nos canais digitais para garantir que os gastos com marketing digital sejam usados nos canais / campanhas certos

Sortimento e Fornecimento de Produtos

  • Previsão de demanda orientada por IA: usando uma variedade de fontes de dados históricas para informar o nível de demanda futura
  • Previsão de retorno: preveja a probabilidade de retorno de cada item comprado em todos os canais
  • Disponibilidade na prateleira: para cada SKU, detectando ou inferindo ativamente possíveis situações de vendas perdidas na primeira oportunidade de conduzir ações corretivas
  • Otimização de promoções: identificando os melhores SKUs e a melhor estratégia de promoção (por exemplo, desconto, etc.) para obter receita ou volume segmentados
  • Otimização de preço: identificação de preços ótimos influenciados por vários fatores, como item, marca, subcategoria, categoria, localização, afinidade do produto, competitivo e demográfico

Eficiência operacional

  • Identifique os melhores lugares para abrir, expandir, reduzir ou fechar lojas com base em objetivos estratégicos sem canibalização das vendas existentes
  • Preveja tamanho da equipe para atender pedidos, atendimento ao cliente e remessas conforme a demanda mudar
  • Minimize o tempo para entrega
  • Prever volumes de canal: ex. central de atendimento ou loja. Ajuda a prever os recursos da equipe necessários para qualquer dia de venda
  • Identifique o tráfego de pedestres da loja para prever os recursos da equipe necessários para qualquer dia de venda
  • Consumidor Com Poder
    • Preveja o próximo estado do CRM do cliente (por exemplo, ativação, regular, alto valor, declinador, inativo, rotatividade) para informar a estratégia de futuras comunicações de marketing
    • Satisfação do cliente: usando pesquisas e revisando dados, preveja sentimentos para toda a base de clientes
    • Com base no histórico de compras anteriores, preveja o número de dias para o próximo pedido
    • Identifique o produto mais eficaz a ser apresentado a cada cliente para influenciar suas decisões de compra com base em dados históricos (compras, pesquisas na web etc.)
    • Atribua o valor da conversão nos canais digitais para garantir que os gastos com marketing digital sejam usados nos canais / campanhas certos
  • Sortimento e Fornecimento de Produtos
    • Previsão de demanda orientada por IA: usando uma variedade de fontes de dados históricas para informar o nível de demanda futura
    • Previsão de retorno: preveja a probabilidade de retorno de cada item comprado em todos os canais
    • Disponibilidade na prateleira: para cada SKU, detectando ou inferindo ativamente possíveis situações de vendas perdidas na primeira oportunidade de conduzir ações corretivas
    • Otimização de promoções: identificando os melhores SKUs e a melhor estratégia de promoção (por exemplo, desconto, etc.) para obter receita ou volume segmentados
    • Otimização de preço: identificação de preços ótimos influenciados por vários fatores, como item, marca, subcategoria, categoria, localização, afinidade do produto, competitivo e demográfico
  • Eficiência operacional
    • Identifique os melhores lugares para abrir, expandir, reduzir ou fechar lojas com base em objetivos estratégicos sem canibalização das vendas existentes
    • Preveja tamanho da equipe para atender pedidos, atendimento ao cliente e remessas conforme a demanda mudar
    • Minimize o tempo para entrega
    • Prever volumes de canal: ex. central de atendimento ou loja. Ajuda a prever os recursos da equipe necessários para qualquer dia de venda
    • Identifique o tráfego de pedestres da loja para prever os recursos da equipe necessários para qualquer dia de venda
Retail use cases

Casos de Uso para o Varejo

Os varejistas orientados à IA aproveitam todas as oportunidades para usar dados para analisar o comportamento de mudança do cliente e os hábitos de compra em vários canais para alinhar a variedade certa de produtos, promoções e comunicações personalizadas. Ao mesmo tempo, eles querem ter o produto certo disponível com a seleção na loja certa para enviar aos clientes que desejam comprar determinados produtos e entregá-los de acordo com seus termos.

  • Comportamento do Consumidor

    Em um mundo em que o consumidor pode comprar em qualquer lugar, a qualquer hora e em qualquer canal, os varejistas estão usando o machine learning para detectar mudanças críticas nos padrões de comportamento. Eles usam esses modelos para prever o potencial de gasto incremental dos clientes existentes ao fazer compras na loja, online ou via celular. Ao usar o histórico de compras do cliente para apresentar as ofertas mais eficazes, os varejistas esperam influenciar suas decisões de compra e antecipar quais clientes correm o risco de churn.

  • Sortimento de Produtos

    A variedade de produtos é tão crítica hoje como sempre foi. Mas agora, devido à explosão de escolha e acessibilidade criada pela digitalização do varejo, é uma questão de sobrevivência. Os varejistas estão usando modelos para prever quais produtos estocar em qual loja, quais itens racionalizar para introduzir novos produtos e quais itens estão sendo devolvidos e por quais clientes.

  • Supply Chain

    Um dos maiores desafios que os varejistas enfrentam é determinar quanto inventário de produtos e que tipos de produto precisam ter na mão para atender à demanda esperada dos consumidores. O Machine Learning Automatizado pode ajudar os varejistas a melhorar sua capacidade de prever a demanda do consumidor por mercadorias.

  • Eficiência operacional

    O ambiente de varejo multicanal de hoje é mais complexo do que nunca. E, no entanto, o objetivo continua sendo o de identificar oportunidades para reduzir custos e, ao mesmo tempo, aumentar a eficiência operacional para garantir uma experiência ao cliente sem atritos. Os varejistas estão usando modelos para determinar onde abrir novas lojas com base na receita de vendas e como prever a quantidade correta de equipe para operar uma distribuição de varejo ou ambiente de loja.

O DataRobot Pode Ajudar Com:

  • Executar decisões com base em IA
    O DataRobot pode aumentar significativamente o número de sistemas de machine learning de IA implantados em seus negócios de varejo para ajudá-lo a obter um foco estratégico nos desafios de varejo com os maiores retornos.
  • Aumente as habilidades de IA usando o número de funcionários existente
    Com a falta de cientistas de dados disponíveis para contratação, o DataRobot pode ajudá-lo a transformar seus analistas de negócios qualificados em citizen data scientists. Os guardrails criados na plataforma DataRobot garantem que você possa democratizar a IA em toda a organização - com segurança.
  • Transforme sua empresa de descritiva em preditiva
    O DataRobot ajuda a transformar seus negócios de um que toma decisões com base em eventos passados para um que toma decisões estratégicas com base no que acontecerá no futuro.
  • Seja mais personalizado com o envolvimento do cliente
    Com modelos que aprendem continuamente com comportamentos passados, o DataRobot pode ajudar a prever facilmente a próxima melhor oferta para seus clientes.
  • Aumente a precisão da demanda do seu produto
    Um dos maiores desafios que os varejistas enfrentam é determinar quanto inventário de produtos e que tipos de produto precisam ter na mão para atender à demanda esperada dos consumidores. O DataRobot ajuda os varejistas a melhorar sua capacidade de prever a demanda do consumidor por mercadorias usando o machine learning automatizado.
  • Preveja receita de vendas com base na seleção do estoque da loja
    Com muitos varejistas fechando lojas ou reduzindo sua presença devido à concorrência on-line, os varejistas estão mais conscientes do que nunca de como é importante localizar lojas onde o cliente tem acesso conveniente. O DataRobot pode usar seus dados para ajudá-lo a identificar os melhores sites para abertura de novas lojas, bem como onde expandir, reduzir ou fechar lojas sem canibalizar as vendas das lojas existentes.
Brandon Greenwell

Cientistas de Dados

DataRobot na Imprensa

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