O setor de varejo não é estranho ao uso de dados. Há anos, varejistas utilizam amplamente dados para impulsionar iniciativas como identificar clientes, definir estratégias de segmentação de anúncios e desenvolver políticas de precificação.
No entanto, a nova geração de soluções de análise e gestão de dados — incluindo, entre outras, ferramentas e serviços baseados em inteligência artificial — abriu uma série de novas oportunidades para que varejistas utilizem dados de maneiras muito mais poderosas. O desafio é que os riscos e as dificuldades relacionados à gestão de dados no varejo também estão aumentando. Isso significa que as empresas precisam investir em estratégias para mitigar riscos associados aos dados se quiserem aproveitar as inovações da próxima geração.
Para ilustrar esse cenário, veja cinco formas inovadoras de integrar dados às operações de varejo, além dos desafios que precisarão ser enfrentados ao longo do caminho.
1. Enriquecimento e federação de dados no varejo
While retailers have historically been adept at using certain types of data for certain purposes, their data and data-driven processes have tended to be siloed. They didn't typically combine different types of data to address complex use cases.
Modern data integration and management tools, however, make it easier than ever to meld unique types of data together. In turn, retailers gain the ability to enrich and federate data to support new goals.
For instance, a retailer might enrich its customer database with manufacturing data to identify the ideal products to offer customers based on their preferences as well as what the manufacturer offers — a strategy that effectively combines customer analysis with supply chain analysis in a unique way.
2. Previsão de demanda e otimização da cadeia de suprimentos
Outra forma de melhorar a capacidade dos varejistas de antecipar mudanças na cadeia de suprimentos e ajustar suas estratégias é utilizar modelos de linguagem de grande escala (LLMs) para analisar cadeias de suprimento e gerar resumos sobre tendências futuras.
A análise de cadeia de suprimentos não é novidade no varejo. No passado, porém, as ferramentas disponíveis eram mais limitadas e não conseguiam gerar análises detalhadas sobre mudanças futuras. A nova geração de tecnologias de IA, como os LLMs, abre novas possibilidades nessa área, resultando em operações mais eficientes e maior lucratividade.
3. Descrições de produtos geradas por IA
A criação automática de descrições de produtos é outro importante caso de uso para LLMs no varejo. Em vez de escrever manualmente descrições para cada um dos milhares de produtos que um varejista pode oferecer — um processo demorado e caro do ponto de vista operacional —, é possível delegar essa tarefa a modelos de IA.
Levando essa estratégia um passo adiante, varejistas podem usar LLMs para personalizar ou atualizar descrições de produtos continuamente. Por exemplo, a descrição exibida para um cliente ao navegar por um produto em uma loja online pode destacar características mais relevantes para aquele consumidor, enquanto outro comprador pode ver uma versão diferente, alinhada às suas preferências.
4. Combate a fraudes no varejo
Fraudes sempre foram um desafio no varejo. Embora muitos varejistas já tenham investido em soluções para mitigação de fraudes, como ferramentas que analisam pagamentos online em busca de atividades suspeitas, esses sistemas nem sempre alcançaram a eficácia desejada.
Ferramentas modernas de análise e gestão de dados permitem avanços significativos nessa área. Em vez de analisar apenas alguns poucos pontos de dados — como o histórico de pagamentos de uma conta —, varejistas agora podem analisar milhões ou até bilhões de pontos de informação em tempo real. Isso possibilita, por exemplo, a criação de sistemas que avaliem dados como imagens capturadas por câmeras nas lojas, oferecendo uma detecção de fraudes muito mais rica e precisa.
5. Personalização multimodal da experiência do cliente
No passado, quando varejistas conseguiam personalizar conteúdos para clientes, isso geralmente acontecia apenas por meio de alterações em texto. Com as tecnologias modernas de IA e as ferramentas de gestão de dados que as suportam, os varejistas agora podem oferecer experiências personalizadas de forma multimodal. Isso significa gerar imagens e vídeos personalizados para cada consumidor, criando uma experiência que realmente parece feita sob medida em todos os aspectos.
Desafios de gestão de dados no varejo
Como mencionado, aproveitar soluções modernas de gestão de dados para desbloquear oportunidades como as descritas acima exige que varejistas enfrentem novos desafios.
Um dos principais riscos envolve questões de privacidade e conformidade regulatória relacionadas aos dados dos clientes. Cada vez mais, varejistas precisam cumprir regras específicas sobre governança de dados. Um exemplo é o GDPR da União Europeia, que exige que consumidores tenham a opção de recusar a coleta de dados pessoais. Para evitar violações de leis como essa ao desenvolver sistemas que analisam informações de clientes, as empresas precisam incorporar controles de governança detalhados em suas ferramentas.
Ao mesmo tempo, varejistas precisam lidar com os riscos associados ao uso de modelos de IA para tarefas complexas, como a possibilidade de que esses modelos gerem conteúdos que não estejam alinhados com as políticas ou estratégias da empresa. Esse já é um problema real. Por exemplo, uma companhia aérea canadense enfrentou um caso em que um chatbot baseado em IA ofereceu descontos a clientes que não deveriam ter sido concedidos.
De forma mais ampla, varejistas precisam garantir que suas soluções de IA respeitem diretrizes de marca e comunicação — o que pode ser desafiador quando se utilizam ferramentas genéricas de IA que não foram desenvolvidas considerando as necessidades específicas de uma empresa.
Conclusão: O futuro do varejo orientado por dados
Com as ferramentas e processos certos de gestão de dados, varejistas podem superar esses desafios. Ao fazer isso, abrem caminho para levar operações orientadas por dados a um novo nível — criando experiências mais ricas para os clientes e, ao mesmo tempo, aumentando eficiência e rentabilidade.
